## Penerapan Metode Weighted Product Pada Aplikasi Pemilihan Smartphone Berdasarkan Budget dan Kebutuhan
Implementation of Weighted Product Method in the Smartphone Selection Application Based on Budget and Needs
Julianto Lemantara
Prodi S1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dinamika E-mail: julianto@dinamika.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  di  bidang smartphone meningkat  setiap  tahun.  Berbagai smartphone dengan spesifikasi yang lebih canggih selalu bermunculan. Banyaknya produk smartphone yang ada di pasaran, dengan spesifikasi yang bervariasi, membuat masyarakat menjadi kesulitan dalam memilih.  Survei  awal  dilakukan  dengan  33  responden  dan  25  di  antaranya  menjawab  bahwa mereka bingung ketika mencari smartphone yang sesuai dengan kebutuhan dan budget . Pencarian smartphone masih terbilang sulit karena membutuhkan waktu dalam menggali informasi melalui review dari  YouTube  dan  informasi  di  internet,  demi  mendapatkan smartphone yang  sesuai. Berdasarkan masalah ini, solusi yang ditawarkan berupa sebuah aplikasi menggunakan metode Weighted Product , dengan menggunakan kriteria seperti RAM, prosesor, internal, layar, kamera utama,  dan  kapasitas  baterai  untuk  membantu  dalam memilih smartphone yang sesuai  dengan pengguna.  Semua  rekomendasi smartphone yang  dihasilkan  oleh  aplikasi  telah  sesuai  dengan hasil perhitungan metode Weighted Product . Survei juga dilakukan kembali kepada responden yang sama, dan 31 dari 33  responden menjawab bahwa aplikasi yang dihasilkan penelitian ini membantu mereka memilih smartphone lebih cepat karena tidak perlu menghabiskan waktu untuk mencari informasi di YouTube dan internet.
Kata kunci: aplikasi web, pemilihan smartphone , Weighted Product

## Abstract
Technological developments in the smartphone sector increase every year. Various smartphones with more sophisticated specifications are always appearing. The large number of smartphone products on the market, with varying specifications, makes it difficult for people to choose. The initial survey was conducted with 33 respondents and 25 of them answered they were confused when looking for a smartphone that suited their needs and budget. Searching for a smartphone is still considered difficult because it takes time to dig up information through reviews from YouTube and information on the internet, in order to get the right smartphone. Based on this problem, the solution  offered  is  an  application  using  the  Weighted  Product  method,  using  criteria  such  as RAM,  processor,  internal,  screen,  main  camera  and  battery  capacity  to  assist  in  choosing  a smartphone that suits the user. All smartphone recommendations produced by the application are in accordance with the calculation results of the Weighted Product method. The survey was also conducted  again  with  the  same  respondents,  and  31  out  of  33  respondents  answered  the application produced by this research helped them choose a smartphone more quickly because they didn’t need to spend time looking for information on YouTube and internet.
Keywords: web application, smartphone selection, Weighted Product

## 1. PENDAHULUAN
Dari  tahun  ke  tahun,  tingkat  penetrasi smartphone di  Indonesia  semakin  pesat dikarenakan smartphone dinilai telah menjadi kebutuhan semi pokok bahkan menjadi kebutuhan
primer, terutama bagi masyarakat di daerah perkotaan [1]. Tidak dapat dipungkiri, di era teknologi saat ini smartphone telah menjadi kebutuhan utama untuk berbagai kalangan usia [2], mulai dari anak kecil, remaja, dewasa, hingga orang tua sekalipun [3]. Smartphone sudah menjadi sebuah simbol  ‘gaya  hidup’  yang  menurut  Kotler  adalah  pola  hidup  seseorang  di  dunia  yang diekspresikan dalam aktivitas, minat, dan opininya. Ada beberapa orang bahkan tidak bisa hidup tanpa menggunakan smartphone sehari, apalagi dalam kasus-kasus tertentu seperti masa pandemi Covid-19 , dimana menuntut Work from home (WFH) bagi kalangan pekerja dan Study from home bagi para pelajar dari berbagai kalangan. Hal ini tentu saja membutuhkan gadget atau smartphone untuk mengikuti kelas online . Hal ini bisa terjadi dikarenakan pemerintah mengharuskan proses belajar-mengajar  hingga  kerja  dilakukan  dari  rumah  masing-masing,  bahkan  menganjurkan masyarakat  tetap  berada  di  rumah  dan  keluar  jika  terdapat  keadaan  yang  mendesak.  Namun, dikarenakan perkembangan teknologi yang cukup pesat membuat beberapa masyarakat indonesia yang kurang paham terhadap bidang tersebut mengalami kesulitan dalam memilih smartphone yang sesuai dengan budget dan spesifikasi yang dibutuhkan. Menurut hasil survei Dailysocial.id , menunjukkan bahwa pola masyarakat di Indonesia dalam memilih smartphone Android dengan harga  di  bawah  3  juta  rupiah  sebesar  67,82%  [4].  Hal  ini  membuat  masyarakat  dengan  dana terbatas,  sering  membuat  kesalahan  dalam  menentukan  pilihan smartphone yang  sesuai kebutuhan  disebabkan  keberagaman  spesifikasi smartphone ,  seperti  sistem  operasi,  perangkat keras, harga, serta fitur-fitur yang tidak jauh berbeda. Karena banyaknya penawaran fasilitas yang menarik dari setiap vendor smartphone , maka masyarakat menjadi bingung untuk  menentukan smartphone yang cocok dengan kebutuhan dan karakteristik pribadi [5].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  survei  awal  untuk  menanyakan  ke  masyarakat  apakah mencari smartphone yang sesuai dengan budget dan kebutuhan merupakan hal yang sulit,  dan dari 33 responden, 25 orang menjawab bahwa mereka mengalami kebingungan dalam memilih smartphone yang sesuai. Untuk mencari informasi mengenai smartphone membutuhkan waktu yang lama karena harus melihat review satu per satu. Perkembangan teknologi yang cukup pesat membuat smartphone baru selalu rilis berkali-kali tiap tahun dengan spesifikasi yang membuat pembeli menjadi lebih sulit memilih smartphone yang sesuai kebutuhan dan budget mereka [6]. Masalah  tersebut  dapat  diselesaikan  menggunakan  aplikasi  berbasis  website  dengan memasukkan kriteria smartphone yang dibutuhkan. Pada aplikasi ini budget akan dikisar mulai dari Rp. 1.000.000,- hingga Rp. 8.000.000, dengan target masyarakat tingkat menengah kebawah, karena  golongan  yang  membeli  smartphone  dengan  harga  melebihi  Rp.  8.000.000  memiliki tingkat  keuangan  yang  lebih  baik.  Untuk  kegunaan  dibagi  menjadi  3  yaitu  gaming,  sosial media/fotografi, dan streaming. Beberapa kriteria yang juga dimasukkan ke dalam perhitungan seperti  RAM,  Prosesor,  Internal/ROM,  Layar,  Kamera  Utama,  dan  Kapasitas  Baterai.  Metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Weighted  Product karena  perhitungannya  mudah dipahami dan proses komputasinya sederhana.
Penelitian  ini  sangat  erat  kaitannya  dengan  proses  pengambilan  keputusan,  terutama dalam  penentuan  smartphone  terbaik  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  budget.  Pengambilan merupakan  proses  pemilihan  alternatif  dalam  mencapai  sasaran  atau  tujuan  tertentu.  Proses pengambilan keputusan melibatkan pendekatan yang sistematis terhadap permasalahan dengan mengumpulkan data untuk menghasilkan informasi, dan juga mempertimbangkan faktor-faktor yang relevan selama proses pengambilan keputusan. Adapun tahapan dalam proses pengambilan keputusan, yakni: Intelligence, Design, Choice, dan Implementation [7].
Aplikasi  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  juga  menerapkan Graphic  Rating  Scale (GRS). GRS merupakan suatu metode penilaian yang membagi setiap faktor penilaian ke dalam lima kategori penilaian. Setiap faktor penilaian tersebut harus terukur sehingga penilaian dapat dilaksanakan dengan objektif. Lima kategori penilaian yang dimaksud yaitu: sangat baik, baik, sedang,  buruk,  dan  sangat  buruk  [8].  Penelitian  ini  menggunakan  GRS  untuk  perhitungannya, dengan  menentukan  tingkat  kepentingan  pada  setiap  kriteria  yang  dinilai  dari  poin  1  sampai dengan 5, yaitu Sangat buruk (1), buruk (2), sedang (3), baik (4), dan sangat baik (5).
Penelitian terdahulu yang paling mendekati dengan penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan  oleh  Putra  dan  Irawati  dengan  judul  Analisis  Pemilihan  Handphone  Rekomendasi
dengan Metode Weighted Product” [2]. Dalam penelitian Putra dan Irawati digunakan metode Weighted  Product  (WP)  dan  juga  penelitian  tersebut  untuk  penilaian  kriteria  prosesor  hanya difokuskan pada core nya bukan pada hasil keseluruhan benchmark dan juga pada kriteria layar hanya digunakan inch bukan tipe dari layar smartphone. Dan untuk penelitian kedua yang juga mendekati  penelitian  ini  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dyna,  Dio  dan  Septya  dengan judul “Implementasi Metode Weighted Product Untuk Aplikasi Pemilihan Smartphone Android” [9].  Pada  penelitian  kedua  kekurangannya  terletak  pada  bagian  kriteria  tidak  menggunakan prosesor  dan  layar.  Pada  penelitian  ini  untuk  kriteria  prosesor  dinilai  dari  hasil benchmark (https://www.phonecurry.com/benchmarks),  tetapi  peringkat  yang  ke-100  atau  lebih  dibuat menjadi low .  Untuk  kriteria  layar,  yang  dimaksud  dalam  penelitian  ini  adalah  tipe  layar.  Pada penelitian  ini  juga  diberikan  filter range harga  dan  juga  pengaruh brand sehingga user dapat memilih range harga  dan brand smartphone yang  diinginkan.  Selain  itu,  ciri  khas  utama penelitian  ini  terletak  pada  pemilihan smartphone yang  didasarkan  pada budget dan  jenis kebutuhan  pengguna,  dimana  setiap  jenis  kebutuhan  akan  memprioritaskan  spesifikasi smartphone yang berbeda-beda. Sebagai contoh, pengguna yang butuh smartphone untuk gaming , spesifikasi yang diutamakan adalah processor , sedangkan pengguna yang lebih condong untuk media  sosial  dan  fotografi,  spesifikasi  yang  diutamakan  adalah  kamera.  Penelitian  ini  telah memodelkan  pemilihan smartphone terbaik  berdasarkan  kebutuhan  penggunaan smartphone . Pemodelan dengan metode WP pada penelitian ini sudah bersifat dinamis, artinya: jumlah kriteria bisa  ditambah/dikurangi  sesuai  dengan  kebutuhan  penggunaan smartphone ,  lalu  bobot  kriteria dan range nilai pada setiap kriteria juga bisa diubah-ubah sesuai dengan perkembangan teknologi smartphone di masa depan sehingga penelitian ini bisa mengikuti perkembangan zaman dan tidak mudah usang. Sebagai contoh, saat ini RAM sebesar 16 GB atau lebih di smartphone merupakan spesifikasi mewah sehingga nilai pembobotannya mendapat skala tertinggi yaitu 5. Namun, ke depan RAM 64 GB bisa  semakin umum digunakan di smartphone sehingga RAM 16 GB bisa disesuaikan kembali pembobotannya jadi skala 4 dan RAM 64 GB ada di skala 5 (tertinggi).

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah pada penelitian ini menerapkan model Extreme Programing (XP). XP merupakan suatu framework dalam pembuatan software yang biasanya mengadopsi pendekatan berorientasi  objek.  Sasaran  utama  dari  XP  adalah  tim  dengan  ukuran  kecil  hingga  menengah. Model  XP  ini  cocok  digunakan  ketika  kebutuhan  proyek  tidak  jelas  atau  sering  mengalamai perubahan-perubahan yang begitu cepat [10], [11]. Ada enam tahapan dalam pembuatan software dengan  model  XP,  yakni:  Eksplorasi,  Perencanaan,  Iterasi  Pengembangan  Sistem,  Produksi, Pemeliharaan, dan Penyelesaian. Tahapan XP yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  penelitian  dimulai  dari  tahapan  awal  (studi  literatur, observasi,  dan  identifikasi  masalah),  tahapan  pengembangan  (eksplorasi,  perencanaan,  iterasi
pengembangan sistem, dan produksi), tahapan akhir (pemeliharaan dan penyelesaian). Di dalam tahap awal terdapat 3 cara yaitu observasi, studi literatur, dan  identifikasi masalah. Observasi pada penelitian ini mencari data dari berbagai website smartphone . Selain itu, selama proses studi literatur, penelitian ini menggunakan berbagai referensi dari beberapa artikel jurnal dan prosiding yang berkaitan dengan topik penelitian, seperti: WP , GRS, dan XP . Identifikasi masalah terkait pemilihan smartphone dilakukan dengan cara membagikan kuesioner atau survei ke masyarakat.

## 2.1 Eksplorasi
Setelah  studi  literatur  diselesaikan,  maka  penelitian  memasuki  tahap  eksplorasi  untuk menentukan user  story .  Pada  penelitian  ini,  terdapat  2  pengguna  utama  yaitu  admin  (untuk mengelola aplikasi backend dan maintenance ), serta user ( user di sini adalah masyarakat umum yang  akan  melakukan  pemilihan range budget ,  kegunaan,  dan  pengaruh brand untuk mendapatkan rekomendasi smartphone ). User lebih difokuskan kepada masyarakat umum dari usia remaja hingga usia lanjut dengan tingkat perekonomian sedang maupun menengah ke bawah.

## 2.2 Perencanaan
Setelah  eksplorasi,  melakukan  perencanaan  yang  mendukung  pengembangan  aplikasi. Kebutuhan  yang  dimaksud  yaitu  alur  sistem  baru  menggunakan Document  flow, kebutuhan fungsional, serta kebutuhan nonfungsional. Untuk kebutuhan fungsional bagi admin adalah login ke back end , mengelola data smartphone , dan mengelola data kriteria (CRUD), kemudian untuk kebutuhan  fungsional user adalah,  memilih range budget ,  kebutuhan,  pengaruh brand ,  dan mendapat output rekomendasi smartphone sesuai masukan dari user . Sementara itu, kebutuhan nonfungsional  pada  penelitian  ini  adalah  sistem  keamanan  untuk  menjamin  data  pada  aplikasi dapat  dilindungi  dari  berbagai  pihak  yang  tidak  berwenang.  Pemodelan  sistem  menggunakan Document  flow dan  diagram Input Process Output (IPO).  Diagram  IPO adalah  diagram  yang menggambarkan  semua  data  yang  harus  dimasukkan  ke  dalam  proses  komputer  sehingga menghasilkan luaran yang dibutuhkan. Alur Sistem merupakan gambaran umum dari sistem baru yang dibuat secara terkomputerisasi. Alur sistem ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## 2.3 Iterasi Pengembangan Sistem
Tahapan  iterasi  pengembangan  sistem  atau coding merupakan  implementasi  dari  hasil perancangan  yang  telah  dilaksanakan  di  tahap  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini,  tahap  iterasi pengembangan  sistem  memastikan  agar  bahasa  pemrograman PHP yang  digabungkan  dengan HTML , CSS ,  dan Javascript bisa  berjalan  dengan  lancar  sehingga  semua data  bisa  terintegrasi dengan Mysql sebagai  basis  datanya.  Aplikasi  yang  dibuat  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Weighted  Product  (WP) untuk  menghasilkan  rekomendasi  berupa  peringkat  dari smartphone yang sesuai kebutuhan dan budget pengguna . Tahap ini dilakukan sebanyak 2 kali iterasi. Pada iterasi pertama dilakukan pembangunan Home atau Dashboard . Adapun sistem yang dibuat,  meliputi:  halaman login , dashboard admin,  CRUD  kriteria  dan  data smartphone . Sementara itu, pada iterasi kedua dilakukan pembangunan Home untuk user . Pada user dibuatkan halaman home ,  pemilihan smartphone terbaik  sesuai input dari user nantinya  seperti range budget, kegunaan, dan pengaruh brand dan juga halaman untuk hasil rekomendasi. Contoh alur perhitungan manual yang akan diterapkan dalam program akan dilakukan pada 2.1.4 Weighted Product dan  dilanjutkan  pada  hasil  dan  pembahasan, perhitungan  manual  ini  hanya  akan digunakan data smartphone dari range harga Rp.1.000.000 – Rp. 2.000.000 dan kegunaan gaming dan  akan  ditampilkan  hasilnya  di  hasil  dan  pembahasan  untuk  perbandingan  dengan  program apakah sudah sesuai atau tidak .
Metode Weighted Product (WP) adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan  masalah.  WP  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  atau  multi atribut yang populer [12],[13]. Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan nilai kriteria  (atribut),  dimana  nilai  dari  masing-masing  atribut  harus  dipangkatkan  dahulu  dengan bobot kriteria (atribut) yang bersangkutan [14],[15],[16]. Pada umumnya, ada 3 tahapan utama dalam perhitungan metode WP, yakni: penentuan nilai bobot W, nilai bobot S, dan nilai bobot V.
Untuk  data smartphone didapatkan  dari website smartphone dan  juga  beberapa  artikel jurnal mengenai smartphone dan didapatkan hasil seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar Smartphone Range Harga 1.000.000 - 2.000.000 Alternatif Brand Harga RAM Internal Prosesor Kamera Utama Layar Kapasitas Baterai A1 (Redmi 9C) Xiaomi 1.399.000 3 GB 32 GB Mediatek Helio G35 13 MP IPS LCD 5000 mAh A2 (Vivo Y20) Vivo 1.980.000 3 GB 32 GB Snapdragon 460 13 MP IPS LCD 5000 mAh A3 (Realme C11) Realme 1.590.000 2 GB 32 GB Helio G35 13 MP IPS LCD 5000 mAh A4 (OPPO A12) OPPO 1.590.000 3 GB 32 GB Helio P35 13 MP IPS LCD 4230 mAh A5 (Galaxy M10) Samsung 1.595.000 2 GB 16 GB Exynos  7870 Octa 13 MP TFT 3400 mAh
Selanjutnya ditentukan juga tingkat kepentingan dan bobot dari setiap kriteria ke dalam skala Likert ( Graphic Rating Scale ), dari nilai 1 hingga 5, dengan ketentuan seperti pada tabel 2. Jadi  untuk  pembobotan  kriteria  pada  setiap  kegunaan smartphone ( Gaming , Streaming ,  atau Media Sosial) menggunakan GRS dengan skala likert 1-5 pada tabel 2. Pembobotan kriteria ini didapat  dari  beberapa  referensi  artikel  jurnal  untuk  kriteria  RAM,  Prosesor,  Internal,  Layar, Kamera Utama, dan Kapasitas Baterai. Pembobotan kriteria bisa dilihat pada tabel 3.
Tabel 2. Tingkat Kepentingan Bobot Tingkat Kepentingan Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Sedang 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1

## Tabel 3. Pembobotan Kriteria
Kriteria Skala Bobot RAM <=2 GB 1 3 GB 2 4 – 6 GB 3 8 – 12 GB 4 >=16 GB 5 Prosesor Low 1 Basic 2 Moderate 3 High 4 Super High 5 Internal/ROM <=16 GB 1 32 GB 2 64 GB 3 128 GB 4 >=256 GB 5 Layar LCD 1 TFT 2 IPS LCD 3 AMOLED 4 SUPER AMOLED 5 Kamera Utama <=13 MP 1 16 MP 2 38 MP 3 48 MP 4 >=64 MP 5 Kapasitas Baterai 1000 MAH 1 > 1000 MAH AND <= 2000 MAH 2 >2000 MAH AND <= 3000MAH 3 > 3000 MAH AND < 5000 MAH 4 >= 5000 5
Untuk uji coba perhitungan manual akan digunakan salah satu kegunaan yaitu kegunaan gaming. Pertama untuk menghitung weighted product perlu dilakukan normalisasi bobot sesuai dengan bobot kegunaan yang dipilih pengguna. Bobot setiap kegunaan dapat dilihat pada tabel 4, tabel 5, dan tabel 6.
Tabel 4. Bobot Kegunaan Gaming Kriteria Bobot Tipe/Jenis Kode RAM 4 Benefit C1 Prosesor 5 Benefit C2 Internal 3 Benefit C3 Layar 3 Benefit C4 Kamera Utama 2 Benefit C5 Kapasitas Baterai 3 Benefit C6 Jumlah 20 Tabel 5. Bobot Kegunaan Streaming Kriteria Bobot Tipe/Jenis Kode RAM 3 Benefit C1 Prosesor 3 Benefit C2 Internal 3 Benefit C3 Layar 5 Benefit C4 Kamera Utama 3 Benefit C5 Kapasitas Baterai 3 Benefit C6 Jumlah 20 Tabel 6. Bobot Kegunaan Sosial Media/Fotografi Kriteria Bobot Tipe/Jenis Kode RAM 3 Benefit C1 Prosesor 3 Benefit C2 Internal 3 Benefit C3 Layar 3 Benefit C4 Kamera Utama 5 Benefit C5
Kriteria Bobot Tipe/Jenis Kode Kapasitas Baterai 3 Benefit C6 Jumlah 20
Kemudian dilakukan normalisasi bobot (W) dengan persamaan 1 sebagai berikut:
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (1)
Keterangan: W = bobot kriteria yang ternormalisasi; j = kriteria
Selanjutnya  dihitung  nilai  vektor  (S)  dari  perbaikan  bobot/normalisasi  diatas  dengan ketentuan untuk kriteria keuntungan pangkatnya bernilai positif ( benefit ), sementara kriteria biaya pangkatnya bernilai negatif ( cost ) dengan persamaan 2:
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan:
S = preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor S; X = nilai kriteria; W = bobot kriteria; i = alternatif; j = kriteria; n = banyaknya/jumlah kriteria Kemudian dihitung nilai vektor (V) dengan persamaan 3 berikut:
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∑ 𝑆 𝑖 (3)
Keterangan:
V = preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor V; S = nilai vektor S

## 2.4 Produksi
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  memasang  keseluruhan  modul  pada  sistem  untuk keperluan  uji  coba  ( testing ).  Sebelum  memasang  modul,  pengecekan  harus  dilakukan  kembali kepada client , yaitu Admin dan User terhadap semua kebutuhan fungsionalnya. Dalam tahap uji coba  ( testing ),  hal  yang  perlu  dilakukan  adalah  menguji  coba  program  yang  dibuat  kepada pengguna  serta menguji  masing-masing  bagian  program. Metode testing yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Black-box Testing untuk melakukan pengecekan apakah seluruh fungsi yang telah dibuat sudah sesuai dengan yang diharapkan.

## 2.5 Pemeliharaan
Tahapan  ini  dilakukan  proses  pemeliharaan  atau maintenance ketika  sistem  digunakan oleh Admin atau User .

## 2.6 Penyelesaian
Tahapan ini dinyatakan tuntas jika seluruh modul pada aplikasi telah selesai dikerjakan dan dapat digunakan oleh semua pengguna tanpa ada kendala .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Admin
Pada halaman input smartphone , admin dapat memasukkan data smartphone baru sesuai dengan  spesifikasi  yang  diminta,  meliputi:  nama  smartphone,  brand,  harga,  RAM,  kapasitas penyimpanan  internal,  spesifikasi  processor,  kamera  utama,  jenis  layar,  dan  kapasitas  baterai. Lebih jelasnya, input smartphone dapat dilihat pada Gambar 3. Pada kriteria kegunaan, admin dapat melihat dan mengubah data kriteria berdasarkan kegunaan. Pada kriteria spesifikasi, admin juga dapat melihat dan mengubah data kriteria yang ada. Tampilan mengenai kriteria ini dapat dilihat pada gambar 4 dan gambar 5.
Gambar 3. Halaman Input Smartphone
Gambar 4. Kriteria Kegunaan
Gambar 5. Kriteria Spesifikasi

## 3.2 Implementasi User
Aplikasi akan menampilkan daftar data smartphone dari database , seperti Gambar 6. Alur proses  untuk  bisa  mendapatkan  rekomendasi smartphone yang  sesuai  dengan budget dan kegunaan  adalah  pertama, user harus  memilih range budget sesuai  dengan  keinginannya, kemudian  memilih  kegunaan  ( gaming , streaming ,  sosial  media/fotografi),  dan  yang  terakhir memilih pengaruh brand , jika brand berpengaruh maka rekomendasi yang muncul hanya brand Samsung dan Realme saja. Proses pemilihan smartphone dapat dilihat lebih lanjut pada Gambar
7.  Setelah user memasukkan budget ,  kegunaan  dan  pengaruh brand sesuai  keinginan,  maka aplikasi langsung menampilkan hasil rekomendasi smartphone seperti gambar 8.
Gambar 6. Daftar Smartphone
Gambar 7. Proses Pemilihan
Gambar 8. Hasil Rekomendasi
Hasil rekomendasi diurutkan berdasarkan Vektor (v) tertinggi ke terendah. Untuk hasil nilai juga tertera di bawah nama setiap smartphone .

## 3.3 Hasil Perhitungan WP
a. Normalisasi Bobot Gaming
Hasil perhitungan normalisasi bobot gaming dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Normalisasi bobot Gaming
Kriteria Bobot Kepentingan Kriteria Bobot Kepentingan C1 4 4 + 5 + 3 + 3 + 2 + 3 = 4 20 = 0.20 C4 3 4 + 5 + 3 + 3 + 2 + 3 = 3 20 = 0.15 C2 5 4 + 5 + 3 + 3 + 2 + 3 = 5 20 = 0.25 C5 2 4 + 5 + 3 + 3 + 2 + 3 = 2 20 = 0.10 C3 3 4 + 5 + 3 + 3 + 2 + 3 = 3 20 = 0.15 C6 3 4 + 5 + 3 + 3 + 2 + 3 = 3 20 = 0.15 Total Bobot Kepentingan 1.00
b. Pemberian Bobot per Alternatif
Sebelum  menghitung  vektor  (S)  diharuskan  mengubah  data smartphone pada  tabel  1  ke dalam Skala Likert sesuai pada tabel 3. Hasil pemberian nilai bobot setiap smartphone dapat dilihat di tabel 8.
Tabel 8. Pemberian Nilai Bobot Setiap Data Smartphone Alternatif Smartphone Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 2 3 2 3 1 5 A2 2 2 2 3 1 5 A3 1 3 2 3 1 5 A4 2 3 2 3 1 4 A5 1 2 1 2 1 4

## c. Perhitungan vektor S
Perhitungan vektor s dari kegunaan gaming bisa dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Vektor S Kegunaan Gaming Vektor S Perhitungan Vektor S Hasil S1 (2 0.20 )(3 0.25 )(2 0.15 )(3 0.15 )(1 0.10 )(5 0.15 ) 2.517992899 S2 (2 0.20 )(2 0.25 )(2 0.15 )(3 0.15 )(1 0.10 )(5 0.15 ) 2.275263429 S3 (1 0.20 )(3 0.25 )(2 0.15 )(3 0.15 )(1 0.10 )(5 0.15 ) 2.192040137 S4 (2 0.20 )(3 0.25 )(2 0.15 )(3 0.15 )(1 0.10 )(4 0.15 ) 2.435106719 S5 (1 0.20 )(2 0.25 )(1 0.15 )(2 0.15 )(1 0.10 )(4 0.15 ) 1.624504793
d. Perhitungan vektor V
Untuk perhitungan dari vektor (V) yang dibedakan tiap range harga bisa dilihat di tabel 10. Sementara itu, hasil pemeringkatan smartphone oleh metode WP bisa dilihat di tabel 11.
Tabel 10. Perhitungan Vektor (V) Range Budget 1.000.000 – 2.000.000 ( Gaming ) Kriteria Bobot Kepentingan V1 (2.517992899) (2.517992899 + 2.275263429 + 2.192040137 + 2.435106719 + 1.624504793) = 2.517992899 11.04490798 = 0.227977716 V2 (2.275263429) (2.517992899 + 2.275263429 + 2.192040137 + 2.435106719 + 1.624504793) = 2.275263429 11.04490798 = 0.206001121 V3 (2.192040137) (2.517992899 + 2.275263429 + 2.192040137 + 2.435106719 + 1.624504793) = 2.192040137 11.04490798 = 0.19846613
Kriteria Bobot Kepentingan V4 (2.435106719) (2.517992899 + 2.417939194 + 2.192040137 + 2.435106719 + 1.624504793) = 2.275263429 11.04490798 = 0.220473247 V5 (1.624504793) (2.517992899 + 2.417939194 + 2.192040137 + 2.435106719 + 1.624504793) = 2.275263429 11.04490798 = 0.147081786
Tabel 11. Pemeringkatan Range Budget 1.000.000 – 2.000.000 ( Gaming ) Alternatif V Peringkat A1 (Redmi 9C) 0.227977716 1 A2 (Vivo Y20) 0.206001121 3 A3 (Realme C11) 0.19846613 4 A4 (OPPO A12) 0.220473247 2 A5 (Galaxy M10) 0.147081786 5

## 3.4 Pembahasan
Metode  WP yang  diterapkan  pada  aplikasi  pemilihan smartphone berbasis  web  ini berhasil memberikan saran/rekomendasi smartphone kepada pengguna berdasarkan nilai tertinggi dari  perhitungan  metode  WP.  Hasil  perhitungan  pada  aplikasi  menggunakan  metode  WP  ini memiliki nilai akurasi 100%. Hal ini dapat dibuktikan dengan cara membandingkan perhitungan manual dan perhitungan pada aplikasi pemilihan smartphone dimana peringkat 1 adalah Redmi 9C (A1) dengan nilai akhir vektor (v) sebesar 0.227977716 pada tabel 11. Nilai ini sama dengan nilai akhir pada gambar 8 dan 9.
Penerapan  metode  WP  pada  penelitian  ini  lebih  kompleks  dibandingkan  dengan penelitian sejenis, yaitu penelitian [2], [9], [17]. Pada penelitian [2], pemilihan smartphone belum terkomputerisasi  sehingga  kriteria  dan  pemodelan  metode  WP  sangat  statis.  Sementara,  pada penelitian  [9],  pemilihan smartphone sudah  terkomputerisasi,  tetapi  kriteria  dan  pemodelan metode  WP  masih  statis.  Bahkan  pada  penelitian  [17]  di  tahun  2022,  pemodelan  WP  untuk pemilihan smartphone masih bersifat statis. Pada penelitian ini, jumlah kriteria dan pemodelan kriteria pemilihan smartphone dengan metode WP sudah sangat dinamis sehingga dapat diubah- ubah sesuai dengan kebutuhan dan perkembangan teknologi di masa mendatang. Pemodelan WP yang terlihat pada Gambar 5 hanya merupakan salah satu contoh pemodelan saja. Namun, jika skala  penilaian  dan  bobot  kriteria,  bahkan  jumlah  kriteria  per  jenis  kebutuhan/kegunaan smartphone ingin diubah, maka sangat memungkinkan. Hasil rekomendasi smartphone pun juga akan menyesuaikan pemodelan WP yang telah ditentukan.
Penelitian ini juga memiliki kelebihan dalam memberikan rekomendasi smartphone yang lebih akurat atau tepat sasaran. Hal ini dikarenakan pembobotan kriteria pada penelitian ini bisa berbeda-beda,  tergantung  pada  jenis  kebutuhan/kegunaan smartphone yang  diutamakan  oleh setiap pengguna. Ada pengguna yang sangat mengutamakan kebutuhan gaming , maka tentu bobot krtiteria processor lebih  tinggi  dibandingkan  bobot  kriteria  kamera.  Demikian  sebaliknya, pengguna yang sangat mengutamakan kebutuhan media sosial, maka bobot kriteria kamera akan lebih tinggi dibandingkan bobot kriteria processor . Pada intinya, penelitian ini dapat melakukan pembobotan kriteria dengan lebih tepat sasaran karena disesuaikan dengan kebutuhan utama dari calon pengguna smartphone . Oleh karena itu, penelitian ini memiliki keunggulan dibandingkan dengan penelitian-penelitian sejenis, terutama dalam hal pemodelan metode WP untuk pemilihan smartphone . Penelitian ini juga bisa merekomendasikan smartphone berdasarkan budget sehingga hasil rekomendasinya bisa lebih tepat sasaran lagi ke calon pengguna smartphone . Selain  kelebihan-kelebihan  yang  diuraikan  sebelumnya,  penelitian  ini  memiliki  2 keterbatasan utama yaitu: akusisi data smartphone harus dilakukan secara manual, yaitu dengan cara entry seperti yang tampak pada Gambar 3, meskipun penelitian ini juga sudah menyediakan cara  impor  data smartphone melalui  file  Excel.  Penelitian  ke  depan  harusnya  bisa  melakukan akuisi  data smartphone secara realtime dengan  menggunakan Application  Programming Interface (API). Kelemahan lainnya yaitu jenis kebutuhan/kegunaan smartphone pada penelitian ini  masih  statis,  hanya  ada  3  jenis,  yaitu:  kegunaan gaming , streaming ,  dan  sosial  media.
Penelitian ke depan harus bisa menyediakan jenis kegunaan smartphone dengan lebih dinamis dan fleksibel.
Pada awal penelitian dilakukan survei dengan menggunakan kuesioner google form . Dari 33  orang,  25  orang  (75,76%)  menjawab  bahwa  responden  mengalami  kebingungan  dalam mencari smartphone yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan budget .  Responden  harus  mencari informasi mengenai smartphone cukup memakan waktu yang lama. Selanjutnya, dilakukan survei kepada  responden  yang  sama  setelah  mereka  mencoba  aplikasi  ini.  Hal  ini  bertujuan  untuk mendapatkan hasil evaluasi dari adanya aplikasi pemilihan smartphone dengan metode Weighted Product. Dari  33  orang  yang  mengisi  survei  kuesioner,  31  orang  (93,94%)  menjawab  bahwa aplikasi ini dapat membantu memilih smartphone lebih cepat karena tidak perlu menghabiskan waktu untuk browsing banyak video di YouTube dan informasi di internet. Setelah menggunakan aplikasi  ini  hanya  perlu  melihat review dari smartphone yang  direkomendasikan.  31  orang tersebut  juga  menyatakan  rekomendasi smartphone yang  direkomendasikan  sudah  tepat. Sementara itu, 2 orang (6,06%) menjawab aplikasi ini tidak membantu mereka.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Perkembangan  teknologi smartphone yang selalu  rilis  berkali  kali  setiap tahun dengan spesifikasi  yang  bermacam-macam  membuat  masyarakat  menjadi  kesulitan  untuk  menentukan smartphone yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan budget .  Penelitian  ini  berhasil  menciptakan aplikasi yang bisa membantu masyarakat untuk memilih smartphone agar lebih cepat dan tepat. Hal  ini  bisa  terbukti  dari  hasil  survei  yang  menunjukkan  bahwa  93,94%  responden  merasa terbantu  dalam  memilih  smartphone  dengan  lebih  cepat.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat ditambahkan  jenis  kegunaan  baru  dan  beberapa  kriteria  baru  agar  pilihan smartphone bisa bervariasi dan hasil rekomendasi bisa lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Rifa’i, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Gadget Terbaik dengan Metode  Weighted  Product,”  2016.  Accessed:  Apr.  02,  2023.  [Online].  Available: http://eprints.ums.ac.id/46122/1/naskah publikasi ilmiah.pdf.
[2] G. M. Putra and N. Irawati, “Analisis Pemilihan Handphone Rekomendasi dengan Metode Weighted Product,” in Seminar Nasional Royal (SENAR) , Sep. 2018, pp. 199–204.
[3] P.  Anggreni  and  I.  W.  G.  Arsana,  “Preferensi  Konsumen  terhadap  Merek  Smartphone Berdasarkan Sistem Operasi (Studi Perbandingan Smartphone Menggunakan Iphone S/IOS dengan Android OS),” JUIMA J. Ilmu Manaj. , vol. 12, no. 1, pp. 111–129, 2022, [Online]. Available: https://www.gartner.com/newsroom/id.
[4] A. P. Wicaksono and A. Santoso, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Smartphone Android dengan  Dana  Terbatas  Menggunakan  Modified  Simple  Additive  Weighting  (M-SAW),” TRANSFORMATIKA , vol. 17, no. 2, pp. 115–123, 2020.
[5] M.  B.  Ismiati  and  L.  Hermawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Gadget Berdasarkan  Karakteristik  dan  Budget  Pengguna,”  in Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi (KNASTIK) , 2016, pp. 45–52.
[6] O.  Putra  Barus  and  D.  A.  Gultom,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Pemilihan Smartphone Terbaik dengan Menggunakan Metode Bayes,” J. Inf. Syst. Dev. , vol. 3, no. 1, pp. 63–70, 2018.
[7] A.  C.  Febryanti,  I.  Darmawan,  and  R.  Andreswari,  “Pembobotan  Kriteria  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bidang  Peminatan  Menggunakan  Metode  Analytic Hierarchy Process (Studi Kasus: Program Studi Sistem Informasi Universitas Telkom),” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 3, no. 4, pp. 7–15, 2016.
[8] Satria and A. S. Agustini, “Penerapan Metode Graphic Rating Scale (GRS) dalam Penilaian Kinerja Karyawan,” J. Kaji. Ilmu dan Teknol. , vol. 6, no. 2, pp. 139–148, 2017.
[9] D. M. Khairina, D. Ivando, and S. Maharani, “Implementasi Metode Weighted Product
untuk Aplikasi Pemilihan Smartphone Android,” J. Infotel , vol. 8, no. 1, pp. 16–23, 2016.
[10]  A. Supriyatna, “Metode Extreme Programming pada Pembangunan Web Aplikasi Seleksi Peserta  Pelatihan  Kerja,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–18,  May  2018,  doi: 10.15408/jti.v11i1.6628.
[11]  I.  Carolina  and  A.  Supriyatna,  “Penerapan  Metode  Extreme  Programming  dalam Perancangan  Aplikasi  Perhitungan  Kuota  SKS  Mengajar  Dosen,” J.  IKRA-ITH  Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 106–113, 2019.
[12]  N.  Aini  and  F.  Agus,  “Penerapan  Metode  Weighted  Product  dan  Analytic  Hierarchy Process untuk Pemilihan Koperasi Berprestasi,” J. INFOTEL , vol. 9, no. 2, pp. 220–229, May 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i2.184.
[13]  J. Lemantara, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Film Berdasarkan Minat dengan Metode Weighted Product,” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 587–600, 2023.
[14]  S. Mukodimah, M. Muslihudin, and A. Maseleno, “Implementasi Weighted Product untuk Mengukur Indeks Kinerja Kepala Desa di Kecamatan Pringsewu,” in Konferensi Nasional Sistem Informasi , 2018, pp. 587–592.
[15]  Solikhun,  “Perbandingan  Metode  Weighted  Product  dan  Weighted  Sum  Model  dalam Pemilihan Perguruan Swasta Terbaik Jurusan Komputer,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 04, no. 01, pp. 70–87, 2017.
[16]  C.  Rizal,  S.  R.  Siregar,  S.  Supiyandi,  S.  Armasari,  and  A.  Karim,  “Penerapan  Metode Weighted Product (WP) dalam Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manager Penjualan,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 312–316, 2021.
[17]  M. H. Rosyid, I. Maulana, F. N. Iman, M. S. Hidayat, and P. Rosyani, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Smartphone  Android  Menggunakan  Metode  Weighted  Product (WP),” J. Kreat. Mhs. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 69–73, 2022.