## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553

## Implementasi Metode Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan SSD Eksternal
Nurhasan Nugroho *
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Bangsa, Banten, Indonesia Email: nurhasan.nugroho@binabangsa.ac.id
Email Penulis Korespondensi: nurhasan.nugroho@binabangsa.ac.id Submitted: 19/11/2022 ; Accepted: 29/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak −Kebutuhan  akan  penyimpanan  data  saat  ini  semakin  meningkat,  maka  berkembanglah  penyimpanan  data  secara eksternal atau portable . Begitu juga untuk SSD, saat ini telah beredar di pasaran SSD Eksternal yang menawarkan kepraktisan, kecepatan dan kapasitas yang besar. Akan tetapi muncul permasalahan dalam pemilihan SSD Eksternal akan membutuhkan waktu dan tenaga untuk mencari informasi mengenai spesifikasi produk dan mencocokkan dengan keinginan serta kebutuhan pembeli.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  mengimplementasikan  metode Composite  Performance Index (CPI)  dalam  sistem pendukung keputusan pemilihan SSD Eksternal, sehingga dapat mempermudah pengguna dalam menentukan alternatif dengan cepat  dan  tepat.  Metode  CPI  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  keputusan  dengan  sejumlah  alternatif  melalui indeks  gabungan  untuk  menentukan  peringkat  alternatif  dari  beberapa  kriteria.  Hasil  perhitungan  pada  studi  kasus  yang dilakukan menghasilkan nilai tertinggi didapatkan oleh alternatif Kingston XS2000 SSD (A3) dengan nilai sebesar 130,001, kemudian diikuti oleh Lacie Rugged SSD Pro (A1) dengan nilai sebesar 108,334, Samsung SSD T7 Touch (A4) dengan nilai sebesar 100 dan Seagate SSD Portable (A2) dengan nilai sebesar 93,335. Perhitungan metode CPI yang didapatkan dari sistem memperoleh hasil perhitungan yang sama dengan hasil manual. Berdasarkan pengujian dengan teknik black-box testing seluruh kasus uji dinyatakan valid, ini artinya sistem dapat bekerja dengan baik.
Kata Kunci: Composite Performance Index; Metode CPI; Sistem Pendukung Keputusan; SSD Eksternal; Penyimpanan Data
Abstract −The need for data storage is currently increasing, so external or portable data storage is developing. Likewise for SSDs, currently the External SSD market has been circulating which offers practicality, speed and large capacity. However, problems arise in selecting an External SSD, it will take time and effort to find information about product specifications an d match the wishes and needs of the buyer. The purpose of this study is to implement the Composite Performance Index (CPI) method  in  a  decision  support  system  for  choosing  an  External  SSD,  so  that  it  can  make  it  easier  for  users  to  determine alternatives quickly and precisely. The CPI method is used to solve decision problems with a number of alternatives through a combined index to rank alternatives from several criteria. The results of the calculations in the case study produced the highest score obtained by the alternative Kingston XS2000 SSD (A3) with a value of 130,001, followed by Lacie Rugged SSD Pro (A1) with a value of 108,334, Samsung SSD T7 Touch (A4) with a value of 100 and Seagate SSD Portable (A2) with a score of 93,335. The calculation of the CPI method obtained from the system obtains the same calculation results as the manual results. Based on testing with the black-box testing technique, all test cases are declared valid, this means that the system can work properly.
Keywords : Composite Performance Index; CPI Method; Decision Support System; External SSD; Data Storage

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  menuntut  semua  pekerjaan  diselesaikan  menggunakan  komputer.  Komputer menjadi  perangkat  yang  sering  digunakan  dalam  aktivitas  seseorang.  Di  dalam  komputer  terdapat  perangkat penting yang berguna untuk menyimpan data atau yang biasanya disebut dengan Hard Disk Drives (HDD). Seiring dengan perkembangan teknologi penyimpanan data pun berkembanga dengan pesat dari sisi bentuk dan kecepatan transfer datanya. Karena penyimpanan data saat ini tidak hanya dipertimbangkan berdasarkan kapasitasnya saja tetapi kecepatan transfer data juga menjadi prioritas, maka telah muncul teknologi penyimpanan data yang disebut dengan Solid State Drives (SSD).
SSD  merupakan  perangkat  penyimpanan  generasi  baru  yang  dapat  menjadi  alternatif harddisk mekanis tradisional  dengan  menawarkan  kecepatan  yang  lebih  baik  karena  menggunakan  memori  berbasis flash [1]. Meskipun memiliki fungsi SSD yang sama seperti fungsi dasar HDD, tetapi SSD menggunakan chip memori untuk media penyimpanan baik pada proses menulis atau membaca data persisten sehingga lebih cepat dan lebih dapat diandalkan  [2].  Karena  kebutuhan  akan  penyimpanan  data  semakin  meningkat  dan  membutuhkan  alokasi penyimpanan  yang  besar Hardisk berkembang  dengan  menawarkan  Hardisk  Eksternal  atau portable .  Hardisk eksternal  ini  dapat  berfungsi  seperti  halnya flaskdisk yang  dapat  melakukan  penyimpanan  data  berada  diluar perangkat komputer atau laptop dengan terhubung pada USB [3].
Begitu juga untuk SSD, saat ini telah beredar di pasaran SSD Eksternal atau portable yang menawarkan kepraktisan, kecepatan dan kapasitas yang besar. SSD Eksternal sangat bermanfaat untuk mendukung pekerjaan bagi individu maupun perusahaan. Akan tetapi semakin banyaknya produk dan brand SSD Eksternal meka untuk memutuskan  pembelian  produk  membutuhkan  kejelian.  Banyak  pertimbangan  yang  harus  dilakukan  untuk memilih  produk yang tepat. Hal  ini disebabkan minimnya pengetahuan pembeli  tentang produk SSD Eksternal dan  informasi  yang  kurang  terkait  produk  tersebut.  Maka,  muncul  permasalahan  jika  seseorang  ingin  membeli SSD Eksternal  harus meluangkan  waktu  dan  tenaga  untuk  mencari  informasi  mengenai  spesifikasi  produk  dan mencocokkan  dengan  keinginan  serta  kebutuhan  pembeli.  Maka  dari  itu,  dibutuhkan  sistem  yang  memiliki

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
kemampuan untuk memutuskan serta merekomendasikan SSD Eksternal yang sesuai dengan kebutuhan. Sistem pendukung keputusan dapat menjadi solusi dari permasalahan tersebut.
Umumnya  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  bertujuan  untuk  menentukan  pilihan  untuk  menjadi sebuah  solusi  dari  suatu  permasalahn  dari  beberapa  pilihan  solusi  secara  sistematis  [4].  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem  terkomputerisasi  yang  memiliki  kemampuan  dalam  menunjang pengambilan  keputusan  yang  mempermudah  pengambil  keputusan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang sifatnya semi terstruktur guna merekomendasikan solusi terbaik [5].
Selain itu, SPK merupakan sistem yang memberikan informasi, memberikan rekomendasi dan mendukung dalam pengambilan  keputusan  agar didapatkan solusi  terbaik  dengan berdasarkan  keputusan  yang rasional  dari data  dan  fakta  yang  ada  [6].  SPK  menawarkan  model  penyelesaian  masalah  keputusan  menggunakan  model matematis  dan  statistika  [7].  Dalam  menyelesaikan  permasalah  keputusan  pada  SPK  menggunakan  beberapa metode  atau  pendekatan.  Pada  penelitian  terdahulu  terkait  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan hardware perangkat  komputer,  laptop  dan  sejenisnya  telah  dilaksanakan  oleh  beberapa  peneliti.  Penelitian  pertama  yaitu penelitian  terkait  pengembangan  sistem  penentuan  laptop  berdasarkan  spesifikasi hardware dengan  metode Weighted Product (WP) [8].
Pendekatan WP yang digunakan dapat memperoleh solusi terbaik yang didasari pada perkalian antar atribut dan  dipangkatkan  dengan  setiap  bobot  kriterianya.  Penelitian  selanjutnya,  mengenai  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  untuk  membantu  dalam  memilih  laptop  dengan  pendekatan Technique  for  Others Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  [9].  Pada  penelitian  ini  metode  TOPSIS  mendapatkan alternatif terbaik yang didasari pada jarak terdekat solusi ideal positif dan jarak terjauh untuk solusi ideal negatif. Berikutnya  penelitian  mengenai  pemilihan hardware komputer Mining  Rig dengan  pendekatan Complex Proportional  Assessment (COPRAS)  [10].  Metode  yang  digunakan  untuk  mengasumsikan  ketergantungan langsung dan proporsional yang didasari pada tingkatan signifikansi dari fungsi alternatif.
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu yakni pada penelitian yang dilakukan berfokus pada pemilihan salah satu hardware komputer yaitu SSD Eksternal dan metode pemecahan masalah keputusan yang digunakan adalah Composite Performance Index (CPI). Kriteria yang menjadi acuan untuk memilih SSD Eksternal didasari pendapat oleh seorang pakar yaitu Yosua Surojo yang diambil dari artikel website yang ditulisnya [11]. Kriteria  yang  digunakan  yaitu:  kapasitas,  kecepatan  transfer,  berat  dan  harga.  Pendekatan Composite Performance Index (CPI) digunakan karena memiliki kelebihan dalam mentransformasikan nilai menjadi seragam sehingga mendapatkan nilai yang efektif [12].
Pendekatan CPI dikenal juga sebagai metode indeks gabungan yang dipergunakan dalam penentuan nilai maupun perangkingan alternatif dari sejumlah alternatif uang ada [13]. Pendekatan ini meruapakan satu diantara  pendekatan  metode  pengambilan  keputusan  yang  perhitungannya  berbasis  indeks  kinerja  [14]. Metode CPI  memiliki  kemampuan  dalam  menentukan  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  tidak  memiliki keseragaman, karena kriteria yang digunakan memiliki sifat tren positif dan negatif [15]. Selain itu CPI juga dapat  digunakan  untuk  menentukan  peringkat  dari  berbagai  alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  [16]. Alternatif  yang tersusun secara  berurutan berdasarkan perangkinngan dari  nilai  tertinggi hingga terendah  dapat memudahkan  pengambil  keputusan  untuk  melalakukan  pemilhan  alternatif  terbaik.  Beberapa  penelitian  yang mengimplementasikan CPI pada sistem pendukung keputusan menunjukkan hasil yang baik  [17]–[19]. Metode CPI mampu dapat menentukan solusi terbaik dari sejumlah atribut dengan kriteria yang tidak seragam.
Berdasarkan  paparan  sebelumnya,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengimplementasikan  metode Composite Performance Index (CPI) pada sistem pendukung keputusan pemilihan SSD Eksternal, sehingga dapat mempermudah  pengguna  dalam  menentukan  alternatif  dengan  cepat  dan  tepat.  Metode  CPI  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan keputusan dengan sejumlah alternatif melalui indeks gabungan untuk menentukan peringkat  alternatif  dari  beberapa  kriteria.  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  SSD  Eksternal  dibangun berbasis website , agar pengguna dapat dengan mudah untuk mengaksesnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk melaksanakan penelitian agar dapat  menghasilkan riset  yang dapat  menyelesaikan permasalahan dengan tepat  maka perlu  disusun tahapan penelitian yang mencangkup proses tahap demi tahap langkah peneliti untuk melakukan penelitian [20].Tahap dalam penelitian yang dilaksanakan terlihat pada Gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  adalah  penjelasan  secara  rinci  dari  langkah-langkah  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti yang digambarkan pada Gambar 1.
1) Identification of Problems
Pada  tahap  ini  peneliti  mengidentifikasi  permasalahan  yang  akan  diselesaikan  terutama  terkait  kendala- kendala  yang  dihadapi  seseorang  dalam  melakukan  pemilihan  SSD  Eksternal.  Hasil  dari  obeservasi  dan wawancara menunjukkan bahwa permasalahan utamanya adalah untuk melakukan pemilihan SSD Eksternal membutuhkan waktu dan tenaga karena jika seseorang akan membeli SSD Eksternal harus menggali informasi terlebih dahulu mengenai produk yang akan dibeli dan membandingkannya dengan kebutuhan pembeli.
2) Requirements Analysis
Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  kebutuhan  melalui  analisis  kebutuhan  fungsional.  Analisa  ini  berisi mengenai  pernyataan  fungsional  dari  sistem  berupa  layanan  yang  diberikan  oleh  sistem  [21].  Maka,  pada tahap ini akan ditentukan fitur-fitur dari SPK yang dikembangkan.
3) Implementation of Composite Performance Index (CPI) Method Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  metode Composite  Performance  Index (CPI)  pada  pemilihan  SSD Eksternal. artikel website yang ditulisnya, kriteria yang digunakan yaitu: kapasitas, kecepatan transfer, berat dan  harga.  Metode Composite  Performance Index (CPI)  digunakan  karena  metode  ini  memiliki  kelebihan dalam mentransformasikan nilai menjadi seragam sehingga memperoleh nilai yang efektif [12]. Metode CPI merupakan  indeks  gabungan  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  penilaian  atau  peringkat  dari berbagai alternatif berdasarkan beberapa kriteria [13].
4) Decision Support System Coding
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengkodean  untuk  membangun  sistem.  Pengkodean  merupakan  tahapan mengkonversi  hasil dari rancangan melalui bahasa pemrograman yang dapat dikenali oleh komputer  untuk membangun sebuah sistem [22], [23]. Sistem yang dikembagkan berbasis website , maka alat yang digunakan untuk pengkodean adalah Sublime Text dan untuk penyimpanan data menggunakan database MySQL.
5) System Testing
Tujuan dari pengujian sistem yaitu untuk memasukan sistem yang dikembagkan telah bekerja dengan baik dan bebas dari  kesalahan-kesalahan  [24]. Selain itu, tahap pengujian juga dapat  dijadikan untuk  mengukur kinerja dari model yang dibangun [25]. Untuk uji sistem digunakan pendekatan black-box testing . Pendekatan ini  menguji  sistem  berdasarkan  fungsional  atau  layanan  yang  diberikan  pada  sistem  dengan  memastikan bahwa fitur-fitur tersebut dapat berfungsi dengan baik.

## 2.2 Penerapan Metode Composite performance Index (CPI)
Pendekatan Composite performance Index (CPI) merupakan pendekatan yang dapat melakukan pencarian alternatif terbaik dari beberapa alternatif dengan sejumlah kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya. Teknik pendekatan CPI
System Testing
Pengujian sistem melalui  teknik Black-box Testing
Decision Support System Coding
Membangun SPK pemilihan SSD Eksternal berbasis website
Implementation of Composite Performance Index (CPI) Method
Menyelesaikan  permasalahan pemilihan SSD Eksternal dengan mengimpelementasikan  metode CPI
Requirements Analysis
Penetapan kebutuhan sistem berupa fungsional dari sistem yang
dikembangkan

## Identification of Problems
Penentuan masalah utama yang akan diselesaikan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
terdiri dari indeks gabungan yang berfungsi dalam penentuan nilai maupun perangkingan agar diperoleh solusi yang ideal. Pada metode CPI dalam mendapatkan alternatif terbaik akan melibatkan keragaman kriteria yaitu kriteria tren positif dan kriteria tren negatif. Untuk lebih jelasnya mengenai tahapan-tahapan dalam menentukan keputusan menggunakan Composite performance Index (CPI) dapat dilihat pada langkah-langkah berikut ini.
1) Identifikasi kriteria tren yaitu tren positif dan negatif.
Langkah  pertama  yaitu  mengidentifikasi  apakah  kriteria  yang  digunakan  merupakan  tren  positif  atau  tren negatif. Tren positif merupakan kriteria yang mencari nilai tertinggi, sedangkan untuk tren negatif merupakan kriteria yang mencari nilai terendah.
2) Transformasi nilai tren positif dan negatif.
Pada  kriteria  tren  positif,  nilai  minimum  akan  menjadi  pembagi  untuk  nilai  lainnya  pada  masing-masing kriteria dan kemudian dikalikan dengan seratus. Sebaliknya, pada kriteria tren negatif, nilai minimum akan dibagi dengan nilai lainnya pada masing-masing kriteria dan kemudian dikalikan dengan serratus.
3) Menghitung nilai indeks alternatif
Nilai indeks alternatif didapatkan dari hasil mengalikan antara nilai kriteria dengan bobotnya.
4) Menghitung nilai indeks gabungan.
Nilai indeks indeks gabungan didapatkan dari jumlah nilai indeks alternatif.
Untu menghitung Composite performance Index (CPI) sesuai dengan langkah yang telah dipaparkan diatas, maka dapat menghitungnya melalui persamaan (1), (2), (3) dan (4) berikut ini.
𝐴 𝑖𝑗 = (𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)/𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)) × 100 (1)
𝐴 (𝑖+1.𝑗) = (𝑥 (𝑖+1.𝑗) (𝑚𝑖𝑛)/𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)) × 100 (2)
𝐼 𝑖𝑗 = 𝐴 𝑖𝑗 × 𝑃 𝑗 (3)
𝐼 𝑖 = ∑ 𝐼 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (4)
di mana,
𝐴 𝑖𝑗
: Nilai alternatif ke-i pada kriteria ke-j
𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)
: Nilai alternatif ke-i pada kriteria awal minimum ke-j
𝐴 (𝑖+1.𝑗) : Nilai alternatif ke-i+1 pada kriteria ke-j
𝑥 (𝑖+1.𝑗) : Nilai alternatif ke-i+1 pada kriteria awal ke-j
𝑃 𝑗 : Bobot untuk masing-masing keriteria
𝐼 𝑖𝑗 : Nilai untuk index alternatif 𝐼 𝑖 : Nilai untuk Indeks gabungan pada setiap kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menyelesaikan kasus  pemilihan  SSD  Eksternal,  terlebih  dahulu  ditentukan  kriteria  serta  bobot  untuk setiap  kriteria.  Disamping  menentukan  kriteria  dan  bobotnya,  diperlukan  juga  penetapan  tren  positif  dan  tren negatif  untuk  setiap  alternatif. Pada  Tabel  1 berikut  ini  merupakan  tabel  yang berisikan  kriteria,  bobot  dan  tren kriteria yang telah ditentukan oleh pengambil keputusan untuk studi kasus ini.
Tabel 1. Tabel Kriteria, Bobot dan Tren Kriteria
Kode Kriteria Tren Kriteria  Bobot C1 Kapasitas Tren Positif 20% C2 Kecepatan Transfer Tren Positif 30% C3 Berat Tren Negatif 20% C4 Harga Tren Negatif 30%
Pada Tabel 1 menunjukkan kriteria, tren pada kriteria dan bobot untuk masing-masing keriteria. Selanjutnya menetapkan  nilai  kriteria  dan  konversi  nilai  pada  masing-masing  kriteria.  Untuk  studi  kasus,  rentang  nilai  dan konversi nilai setiap kriteria yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Rentang Nilai dan Konversi Nilai Kriteria No. Nama Kriteria Rentang Nilai Konversi Nilai 1 Kapasitas (C1) < 1 TB 1 >= 1 TB dan < 2 TB 2 >= 2 TB dan < 3 TB 3 > 3 TB 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
No. Nama Kriteria Rentang Nilai Konversi Nilai 2 Kecepatan Transfer (C2) < 1.000 mbps 1 >= 1.000 mbps dan < 1.500 mbps 2 >= 1.500 mbps dan < 2.000 mbps 3 > 2.000 mbps 4 4 Berat (C3) < 40 g 1 >= 40 g dan < 80 g 2 >= 80 g dan < 120 g 3 > 120 g 4 5 Harga (C1) < Rp. 2.000.000,- 1 >= Rp. 2.000.000,- dan < Rp. 4.000.000,- 2 >= Rp. 4.000.000,- dan < Rp. 6.000.000,- 3 > Rp. 6.000.000,- 4
Alternatif yang digunakan untuk studi kasus pemilihan SSD eksternal yaitu: Lacie Rugged SSD Pro (A1); Seagate SSD Portable A2; Kingston XS2000 SSD A3; Samsung SSD T7 Touch (A4). Selanjutnya, dari alternatif tersebut dilakukan penilaian terhadap kriteria yang telah ditetapkan berdasarkan spesifikasi produk untuk masing- masing alternatif. Untuk penilaian pada setiap alternatif dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Untuk Setiap Alternatif Kode Alternatif Alternatif Criteria C1 C2 C3 C4 A1 Lacie Rugged SSD Pro 1 TB 2.800 mbps 90 g Rp. 7.549.000,- A2 Seagate SSD Portable 2 TB 1.030 mbps 82 g Rp. 4.490.000,- A3 Kingston XS2000 SSD 2 TB 2.000 mbps 42 g Rp. 4.010.000,- A4 Samsung SSD T7 Touch 1 TB 1.050 mbps 58 g Rp. 2.450.000,-
Berdasarkan Tabel 3, kemudian nilai yang ada akan dikonversi berdasarkan nilai konversi yang ada pada Tabel 1. Nilai konversi kriteria untuk tiap-tiap alternatif disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Konversi Nilai Kode Alternatif Alternatif Criteria C1 C2 C3 C4 A1 Lacie Rugged SSD Pro 2 4 3 4 A2 Seagate SSD Portable 3 2 3 3 A3 Kingston XS2000 SSD 3 4 2 3 A4 Samsung SSD T7 Touch 2 2 2 2
Setelah nilai untuk masing-masing alternatif dikonversi seperti pada Tabel 4 diatas, selanjutnya dilakukan perhitungan  menggunakan  metode  CPI  berdasarkan  tahapan-tahapan  yang  telah  dibahas  sebelumnya.  Untuk memulai perhitungan diawali dengan melakukan perhitungan nilai tren positif dan tren negatif ( 𝐴 𝑖𝑗 ) menggunakan persamaan  (1).  Untuk  kriteria  Kapasitas  (C1)  dan  Kecepatan  Transfer  (C2)  merupakan  kriteria  tren  positif, sedangkan kriteria Berat (C3) dan Harga (C4) merupakan kriteria negatif. Berikut ini adalah proses perhitungan tren positif dan tren negatif ( 𝐴 𝑖𝑗 ).
𝐴 11 = ( 2 2 ) × 100 = 100
𝐴 21 = ( 3 2 ) × 100 = 150
𝐴 31 = ( 3 2 ) × 100 = 150
𝐴 41 = ( 2 2 ) × 100 = 100
𝐴 12 = ( 4 2 ) × 100 = 200
𝐴 22 = ( 2 2 ) × 100 = 100
𝐴 32 = ( 4 2 ) × 100 = 200
𝐴 42 = ( 2 2 ) × 100 = 100

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
𝐴 13 = ( 2 3 ) × 100 = 66,67
𝐴 23 = ( 2 3 ) × 100 = 66,67
𝐴 33 = ( 2 2 ) × 100 = 100
𝐴 43 = ( 2 2 ) × 100 = 100
𝐴 14 = ( 2 4 ) × 100 = 50
𝐴 24 = ( 2 3 ) × 100 = 66,67
𝐴 34 = ( 2 3 ) × 100 = 66,67
𝐴 44 = ( 2 2 ) × 100 = 100
Berdasarkan hasil perhitungan tersebut, maka hasil perhitungan tren positif dan tren negatif ( 𝐴 𝑖𝑗 ) disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Nilai Tren Positif dan Tren Negatif ( 𝑨 𝒊𝒋 ) Kode Alternatif Alternatif Criteria C1 C2 C3 C4 A1 Lacie Rugged SSD Pro 100 200 66,67 50 A2 Seagate SSD Portable 150 100 66,67 66,67 A3 Kingston XS2000 SSD 150 200 100 66,67 A4 Samsung SSD T7 Touch 100 100 100 100
Hasil  perhitungan tren  positif  dan tren negatif ( 𝐴 𝑖𝑗 ) yang  telah didapatkan pada  Tabel  5,  kemudian  akan menjadi inputan untuk menghitung nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) dengan menggunakan persamaan (3). Nilai indeks alternatif  didapatkan  dengan  mengalikan  antara  nilai  kriteria  dengan  bobotnya.  Bobot  untuk  masing-masing kriteria berdasarkan Tabel 1, yaitu: Kapasitas (C1) = 20% atau 0,2; Kecepatan Transfer (C2) = 30% atau 0,3; Berat (C3) = 20% atau 0,2; Harga (C4) = 30% atau 0,3. Berikut ini proses perhitungan indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ).
𝐼 11 = 100 × 0,2 = 20 𝐼 21 = 150 × 0,2 = 30 𝐼 31 = 150 × 0,2 = 30 𝐼 41 = 100 × 0,2 = 20
𝐼 12 = 200 × 0,3 = 60 𝐼 22 = 100 × 0,3 = 30 𝐼 32 = 200 × 0,3 = 60
𝐼 42 = 100 × 0,3 = 30
𝐼 13 = 66,67 × 0,2 = 13,334 𝐼 23 = 66,67 × 0,2 = 13,334
𝐼 33 = 100 × 0,2 = 20
𝐼 43 = 100 × 0,2 = 20
𝐼 14 = 50 × 0,3 = 15 𝐼 24 = 66,67 × 0,3 = 20,001 𝐼 34 = 66,67 × 0,3 = 20,001 𝐼 44 = 100 × 0,3 = 30
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, maka indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Nilai Tren Positif dan Tren Negatif ( 𝑨 𝒊𝒋 ) Kode Alternatif Alternatif Criteria C1 C2 C3 C4 A1 Lacie Rugged SSD Pro 20 60 13,334 15

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
Kode Alternatif Alternatif Criteria C1 C2 C3 C4 A2 Seagate SSD Portable 30 30 13,334 20,001 A3 Kingston XS2000 SSD 30 60 20 20,001 A4 Samsung SSD T7 Touch 20 30 20 30
Berdasarkan  Tabel  6,  selanjutnya  nilai-nilai  tersebut  akan  dihitung  nilai  indeks  gabungan  ( 𝐼 𝑖 )  dengan menggunakan persamaan (4). Nilai indeks indeks gabungan didapatkan dari jumlah nilai indeks alternatif. Berikut proses perhitungan untuk mendapatkan nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ).
𝐼 1 = 20 + 60 + 13,334 + 15 = 108,334 𝐼 2 = 30, +30 + 13,334 + 20.001 = 93,335 𝐼 3 = 30 + 60 + 20 + 20.001 = 130,001 𝐼 4 = 20 + 30 + 20 + 30 = 100
Setelah dilakukan nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ), hasil tersebut kemudian dilakukan perangkingan. Nilai indeks gabungan tertinggi merupakan alternatif terbaik. Hasil pemberian rangking berdasarkan nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ) dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Nilai Indeks Gabungan ( 𝑰 𝒊 ) Kode Alternatif Alternatif Nilai 𝑰 𝒊 Ranking A1 Lacie Rugged SSD Pro 108,334 2 A2 Seagate SSD Portable 93,335 4 A3 Kingston XS2000 SSD 130,001 1 A4 Samsung SSD T7 Touch 100 3
Berdasarkan Tabel 7, menunjukkan bahwa nilai tertinggi didapatkan oleh alternatif Kingston XS2000 SSD (A3) dengan nilai 𝐼 𝑖 sebesar 130,001, kemudian diikuti oleh Lacie Rugged SSD Pro (A1) dengan nilai 𝐼 𝑖 sebesar 108,334, Samsung SSD T7 Touch (A4) dengan nilai 𝐼 𝑖 sebesar 100 dan Seagate SSD Portable (A2) dengan nilai 𝐼 𝑖 sebesar 93,335. Sehingga untuk studi kasus ini alternatif alternatif terbaik adalah Kingston XS2000 SSD (A3).
Langkah  selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  metode  CPI  kedalam  sistem  pendukung  keputusan berbasis website menggunakan Sublime Text dan untuk penyimpanan datanya menggunakan MySQL. Sistem yang dikembangkan diawali dengan Menu Login, di mana user untuk dapat mengakses sistem diwajibkan untuk login kedalam sistem dengan memasukkan username serta password yang telah dibuat sebelumnya pada sistem. Jika user telah  masuk  pada  sistem,  maka  akan  tampil  Menu  Utama.  Tampilan  antarmuka  Menu  Utama  SPK  untuk pemilihan SSD Eksternal terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Menu Utama SPK Pemilihan SSD Eksternal
Pada Gambar 2, terlihat bahwa pada antarmuka Menu Utama menampilkan grafik hasil perhitungan metode CPI dan terdapat menu-menu utama sistem SPK pemilihan SSD Eksternal, yaitu: Menu Kriteria, Menu Alternatif, Menu Nilai  Alternatif,  Menu  Perhitungan CPI  serta Menu  User. Untuk memulai menggunakan SPK pemilihan SSD Eksternal, pengguna terlebih dahulu memasukkan kriteria pada fitur Kriteria. Gambar 3 berikut ini merupakan tampilan Menu Kriteria dari sistem SPK pemilihan SSD Eksternal.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
Gambar 3. Tampilan Menu Kriteria Pada SPK Pemilihan SSD Eksternal
Pada  Gambar  3  merupakan  tampilan  Menu  Kriteria,  di  mana  pada  menu  tersebut,  pengguna  dapat menambahkan, mengeditnya dan menghapus data kriteria. Setelah data kriteria ditambahkan selanjutnya pengguna dapat memasukkan data alternatif pada menu Alternatif. Selain menambahkan data pengguna juga dapat mengubah dan  menghapus  data  alternatif.  Selanjutnya,  jika  data  kriteria  dan  alternatif  telah  dimasukkan,  pengguna  dapat melakukan  penilaian  alternatif  melalui  Menu  Nilai.  Pada  menu  ini,  pengguna  dapat  memasukkan  penilaian alternatif  terhadap  kriteria  yang  telah  ditetapkan  berdasarkan  spesifikasi  produk  yang  menjadi  alternatif. Berikutnya, pengguna dapat  melakukan proses perhitungan menggunakan metode CPI pada Menu  Perhitungan CPI.  Pada  menu  ini  akan  menampilkan  tahapan-tahapan  pada  perhitungan  CPI  secara  lengkap. Selain  itu  pada menu ini akan menampilkan alternatif terbaik dalam bentuk perangkingan alternatif. Proses perhitungan metode CPI yang dihasilkan oleh sistem dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Menu Perhitungan Metode CPI Pada SPK Pemilihan SSD Eksternal
Pada Gambar 4, memperlihatkan hasil perhitungan metode CPI yang didapatkan oleh sistem memperoleh nilai yang sama dengan perhitungan secara manual. Sehingga, implementasi metode CPI pada SPK pemilihan SSD Eksternal yang dikembangkan dapat dikatakan valid.
Tahapan  berikutnya  adalah  melakukan  pengujian  untuk  memastikan  bahwa  sistem  yang  dikembangkan telah bebas dari error atau kesalahan. Untuk itu, pada tahap pengujian digunakan teknik black-box testing . Pada teknik  uji  ini  nantinya  sistem  yang  telah  dibangun  akan  diuji  berdasarkan  fungsionalnya  apakah  telah  berjalan sesuai dengan kebutuhan yang telah ditetapkan atau tidak. Hasil uji menggunakan black-box testing tersaji pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Uji Dengan Black-box Testing No Kasus Uji Fungsionalitas Hasil 1 Menu Login User memasukkan username serta password untuk masuk kedalam sistem dapat masuk ke dalam sistem melalui input
username dan password .
Valid

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
No Kasus Uji Fungsionalitas Hasil 2 Menu Utama User dapat  melihat  menu  utama  dengan  menampilkan grafik  perhitungan  metode  CPI  dan  menu-menu  utama yang lain. Valid 3 Menu Kriteria User dapat  mengelola  data  kriteria,  diantaranya  tambah, ubah dan menghapus data kriteria. Valid 4 Menu Alternatif User dapat  melakukan  pengolahan  data  alternatif  seperti menambahkan, mengubah dan menghapus data alternatif. Valid 5 Menu Nilai User dapat  memasukkan  nilai  untuk  masing-masing alternatif dan dapat mengubah dan menghapusnya. Valid 6 Menu Perhitungan CPI User dapat  melihat  proses  perhitungan  pemilihan  SSD Eksternal  menggunakan  metode  CPI  dan  sistem  dapat menampilkan  alternatif  terbaik  serta  perangkingan alternatif. Valid 7 Menu User User dapat  menambah,  ubah  dan  menghapus  data user yang akan menggunakan sistem. Valid
Pada Tabel 8, menunjukkan bahwa dari hasil pengujian melalui teknik black-box testing seluruh kasus uji mendapatkan hasil “Valid”. Ini berarti sistem telah bebas dari error atau kesalahan dan dapat bekerja dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  melakukan  penerapan  metode Composite  Performance Index (CPI)  pada  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  SSD  Eksternal.  Metode  CPI  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  keputusan dengan sejumlah alternatif melalui indeks gabungan untuk menentukan peringkat alternatif dari beberapa kriteria. Hasil perhitungan pada studi kasus yang dilakukan menghasilkan nilai tertinggi didapatkan oleh alternatif Kingston XS2000 SSD (A3) dengan nilai sebesar 130,001, kemudian diikuti oleh Lacie Rugged SSD Pro (A1) dengan  nilai sebesar 108,334, Samsung SSD T7 Touch (A4) dengan nilai sebesar 100 dan Seagate SSD Portable (A2) dengan nilai sebesar 93,335 . Hasil perhitungan  metode  CPI  yang  didapatkan  oleh  sistem  memperoleh  nilai  yang  sama  dengan  perhitungan  secara manual.  Sehingga,  implementasi  metode  CPI  pada  SPK  pemilihan  SSD  Eksternal  yang  dikembangkan  dapat dikatakan  valid.  SPK  pemilihan  SSD  Eksternal  dibangun  berbasis website agar  memudahkan  penggunaan  dan akses. Fitur utama dari sistem yang dibangun diantaranya yaitu Menu Utama, Kriteria, Alternatif, Nilai Alternatif, Proses  dan  Perhitungan  Metode  CPI.  Berdasarkan  uji  dengan  menggunakan black-box  testing memperlihatkan bahwa sistem yang dibangun dapat berfungsi dengan baik.

## REFERENCES
[1] F. E. Rasyid, “Media Penyimpanan Data Solid State Drive (SSD),” ubaya.ac.id , 2016.
https://ubaya.ac.id/2018/content/articles_detail/219/Media-Penyimpanan-Data-Solid-State-Drive--SSD-.html
[2] S. Sunardi, I. Riadi, and I. M. Nasrulloh, “Analisis Forensik Solid State Drive (SSD) Menggunakan Framework GRR Rapid Response,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 5, pp. 509–518, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961516.
[3] R. A. Ramadhan, Y. Prayudi, and B. Sugiantoro, “Implementasi dan Analisis Forensika Digital Pada Fitur Trim Solid State Drive,” TEKNOMATIKA , vol. 9, no. 2, pp. 1–13, 2017.
[4] R. I. Borman and H. Fauzi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[5] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. dan Sist. Informasi) , vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018, doi: 10.56327/jtksi.v1i1.874.
[6] I. Cholilah, I. Ishak, and D. Suherdi, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pembukaan Cabang Roti John Menggunakan Metode WASPAS,” J. CyberTech , vol. 3, no. 2, pp. 331–343, 2020.
[7] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Biji  Kopi  Robusta  Yang  Bernilai  Mutu  Ekspor  (Studi  Kasus:  PT.  Indo  Cafco  Fajar  Bulan  Lampung),” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[8] S.  Susliansyah,  R.  R.  Aria,  and  S.  Susilowati,  “Sistem  Pemilihan  Laptop  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode Weighted Product (WP),” J. TECHNO Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 15–20, 2019.
[9] H.  Hertyana,  E.  Mufida,  and  A.  Al  Kaafi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Laptop  Dengan  Menggunakan Metode Topsis,” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas (JTIUST , vol. 06, no. 01, pp. 36–44, 2021.
[10]  R. W. Herlambang and J. S. Wibowo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Komputer Mining Rig Dengan Metode COPRAS,” J. Ilm. Elektron. dan Komput. , vol. 15, no. 1, pp. 10–18, 2022.
[11]  Y.  Surojo,  “10  SSD  External  Terbaik  -  Ditinjau  oleh  Software  Engineer  (Terbaru  Tahun  2022),” mybest ,  2022. https://my-best.id/136049
[12]  B. Santoso and A. Armanto, “Penerapan Metode Composite Performance Index (CPI) Dalam Proses Penentuan Penerima Bantuan Program Bedah Rumah Bagi Keluarga Miskin Dikota Lubuklinggau,” J. Ilm. Betrik , vol. 11, no. 02, pp. 74–82, 2020.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 135 − 144 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2553
[13]  C.  A.  Putri,  J.  Minardi,  and  N.  Azizah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Makanan  Pada  Penderita  Maag Menggunakan Metode Composite Performance Index (CPI),” Biner J. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 115– 121, 2022.
[14]  D. E. Dewi, R. Aprilia, and N. H. Prasetya, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kenaikan Golongan Pada Karyawan PTPN VI Unit Usaha Solok Selatan Menggunakan Metode Composite Performance Index (CPI),” Math. Appl. J. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[15]  A. A. T. Susilo, “Penerapan Metode CPI Pada Pemilihan Hotel Dikota Lubuklinggau,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 3, pp. 204–210, 2017.
[16]  N. S. Tanjung, P. D. Adelina, M. K. Siahaan, E. Purba, and J. Afriany, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Dengan Menggunakan Metode Composite Perfomance Index (CPI),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 13–18, 2018.
[17]  L. Sinambela, L. Nababan, and J. Elnovreny, “Penerapan Metode CPI Dalam Penentuan Cara Terbaik Meningkatkan Kualitas Belajar Mengajar (Studi Kasus UPH Medan),” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 718–724, 2022.
[18]  B.  Bahrin,  B.  Betrisandi,  and  M.  Diange,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Beasiswa  Prestasi  Miskin  Dengan Metode Composite Performance Index (CPI),” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–13, 2022.
[19]  B. Satria, A. Sidauruk, R. Wardhana, A. Al Akbar, and M. A. Ihsan, “Penerapan Composite Performance Index (CPI) Sebagai Metode Pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 566–576, 2022.
[20]  A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.
[21]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  R.  I.  Borman,  O.  Lestari,  and  N.  Nugroho,  “Dhempster-Shafer  Implementation  in Overcoming Uncertainty in the Inference Engine for Diagnosing Oral Cavity Cancer,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 13, no. 1, pp. 45–53, 2021, doi: 10.22303/csrid.13.1.2021.46-54.
[22]  I. Ahmad, R. I. Borman, G. G. Caksana, and J. Fakhrurozi, “Implementasi String Matching Dengan Algoritma Boyer- Moore Untuk Menentukan Tingkat Kemiripan Pada Pengajuan Judul Skripsi / Ta Mahasiswa (Studi Kasus : Universitas XYZ),” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 1, pp. 53–58, 2021.
[23]  Y.  Fernando,  R.  Napianto,  and  R.  I.  Borman,  “Implementasi Algoritma Dempster-Shafer  Theory  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch (Information Syst. Res. J. , vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[24]  I. Ahmad, R. I. Borman, J. Fakhrurozi, and G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” J. Invotek Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 297–307, 2020.
[25]  R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto,  “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar  Berkhasiat  Obat  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.