## PEMILIHAN JENIS INFRARED TEMPERATURE SENSOR UNTUK PEMBUATAN PROTOTYPE UNTOUCHABLE DOOR HANDLE DENGAN MULTICRITERIA DECISION MAKING
Nursinta Vania Azalia Simanjuntak, Yulindah Sandri Saragih, Mesarah Hutasoit, Benedikta Anna Haulian Siboro
Program Studi Manajemen Rekayasa Institut Teknologi Del e-mail: mrs17036@students.del.ac.id, mrs17058@students.del.ac.id, mrs17066@students.del.ac.id, benedikta.siboro@del.ac.id

## ABSTRAK
Prototype  merupakan  gambaran  alat  dari  suatu  produk  yang  akan  dirancang  atau dikembangkan dengan cara kerja serta fungsi sesuai produk tersebut. Dalam proses pembuatan prototype  dari  Untouchable  Door  Handle  akan  memafaatkan  infrared  temperature  sensor sebagai kunci untuk membuka pintu dari luar tanpa harus disentuh. Menentukan jenis infrared temperature  sensor  yang  tepat  untuk  digunakan  pada  prototype  menjadi  suatu  hal  penting dikarenakan jenis sensor akan mempengaruhi ketepatan dan kecepatan sensor dalam membaca suhu dan juga mempengaruhi pengeluaran biaya dalam pembuatan prototype. Pemilihan jenis infrared temperature sensor dilakukan dengan menerapkan Multiple Criteria Decision Making (MCDM)  menggunakan  metode  SAW  dan  TOPSIS.  Metode  SAW  merupakan  metode penjumlahan  berbobot.  Sedangkan  TOPSIS  merupakan  metode  yang  membandingkan  jarak solusi  ideal  negatif  dan  positif.  Pemilihan  infrared  temperature  sensor  dilakukan  dengan mempertimbangkan 4 kriteria dengan tujuan mendapatkan alternatif terbaik berdasarkan atas kriteria  yang  ada  tersebut.  Hasil  perhitungan  SAW  menunjukkan  bahwa  sensor  MLX90614 Infrared  Sensor  sebagai  peringkat  1  dengan  nilai  Vi  sebesar  0.7625.  Sedangkan  hasil perhitungan TOPSIS mendapatkan bahwa sensor MLX90614 Infrared Sensor sebagai peringkat 1 dengan nilai Vi sebesar 0.503.
Kata kunci: Untouchable Door Handle, sensor, SAW, TOPSIS.

## ABSTRACT
Prototype is a description of the tools of a product that will be designed or developed by working and  functioning  according  to  the  product.  In  the  process  of  making  a  prototype  of  the Untouchable Door Handle, it will use an infrared temperature sensor as a key to open the door from outside without having to be touched. Determining the right type of infrared temperature sensor to use on a prototype is important because the type of sensor will affect the accuracy and speed of the sensor in reading the temperature and also affect the cost of making a prototype. Selection  of  the  type  of  infrared  temperature  sensor  is  done  by  applying  Multiple  Criteria Decision Making (MCDM) using the SAW and TOPSIS methods. The SAW method is a weighted addition method. Meanwhile, TOPSIS is a method that compares the distance between negative and positive ideal solutions. Selection of infrared temperature sensor is done by considering 4 criteria  to  get  the  best  alternative  based  on  these  existing  criteria.  The  result  of  the  SAW calculation shows that the MLX90614 Infrared Sensor is ranked 1 with a Vi value of  0.7625. Meanwhile, the TOPSIS calculation results show that the MLX90614 Infrared Sensor is ranked 1 with a Vi value of 0.503.
Keywords: Untouchable Door Handle, sensor, SAW, TOPSIS.

## PENDAHULUAN
Dalam  perancangan  atau  pengembangan  suatu  produk,  sebelum  dapat  diproduksi secara masal dibutuhkan adanya pembuatan prototype . Protoype sendiri merupakan suatu alat yang menjadi gambaran dari suatu produk yang akan dirancang atau dikembangkan yang memiliki  cara  kerja  serta  fungsi  sesuai  dengan  produk  tersebut. Prototype nantinya  akan memberikan gambaran kepada pembuat dan pengguna dari produk yang akan dirancang atau dikembangkan, proses dalam pembuatan prototype disebut sebagai prototyping yang berarti proses  pembuatan  model  sederhana  dari  suatu  produk  [1]. Untouchable  Door  Handle merupakan suatu  produk  inovasi hasil  pengembangan dari  gagang pintu  yang  umumnya
Nursinta Vania Azalia Simanjuntak, Yulindah Sandri Saragih, Mesarah Hutasoit, Benedikta Anna Haulian Siboro
digunakan. Dalam proses pembuatan prototype dari Untouchable Door Handle dibutuhkan beberapa  material  seperti infrared  temperature  sensor , Arduino  uno , servo ,  LCD,  kabel jumper , adaptor Arduino , papan PCB, solenoid, dan relay . Dimana, pada produk ini gagang pintu  dan  kuncinya  akan  digantikan  dengan  rangkaian  elektronik  yang  memafaatkan infrared  temperature  sensor sebagai  kunci  untuk  membuka  pintu  dari  luar  tanpa  harus disentuh. Infrared  temperature  sensor merupakan  sebuah  sensor  suhu  yang  mampu mengukur  maupun  mendeteksi  radiasi  panas  ( thermal )  dari  suatu  benda  [2].  Dalam pembuatan prototype, penentuan  jenis infrared  temperature  sensor yang  akan  digunakan merupakan suatu hal penting untuk dilakukan. Indikator yang dapat dilihat dalam melakukan pemilihan jenis sensor berupa ketepatan dan kecepatan sensor dalam membaca suhu, serta jumlah  biaya  yang  akan  dikeluarkan  untuk  membeli  sensor.  Anggaran  biaya  yang dikeluarkan  diharapkan  dapat  diminimumkan,  namun  dengan  tetap  menggunakan  suatu sensor suhu yang bekerja dengan tepat dan cepat. Oleh karena itu, untuk dapat menemukan jenis  sensor  suhu  yang  tepat  dibuat  beberapa  kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  dalam mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  jenis  sensor  yang  akan  digunakan  dalam  pembuatan prototype . Permasalahan yang dihadapi dalam pemilihan jenis infrared temperature sensor adalah banyaknya kriteria-kriteria yang dapat menjadi bahan pertimbangan, yang terkadang kriteria tersebut rumit dan tidak terstruktur dengan baik.
Pemilihan  jenis infrared  temperature  sensor pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan menerapkan  metode  pengambilan  keputusan  yang  menetapkan  alternatif  terbaik  dari beberapa alternatif yang ada berdasarkan beberapa kriteria tertentu atua biasa disebut dengan metode Multiple Criteria Decision Making (MCDM) [3]. Terdapat dua metode MCDM yang akan digunakan pada penelitian ini, yaitu SAW ( Simple Additive Weighting) dan TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ). Metode SAW memiliki konsep dasar untuk menemukan jumlah bobot penilaian kinerja tiap alternatif pada seluruh atribut,  sehingga  metode  ini  juga  dikenal  sebagai  metode  penjumlahan  berbobot.  Pada metode SAW dibutuhkan adanya proses normalisasi matriks keputusan menjadi suatu skala yang  dapat  dibandingkan  dengan  seluruh  peringkat  alternatif  [4].  Sedangkan  metode TOPSIS  merupakan  suatu  teknik  untuk  mengevaluasi  kinerja  alternatif  melalui kemiripannya  dengan  solusi  ideal,  alternatif  terbaik  adalah  yang  paling  mendekati  solusi ideal positif dan yang terjauh dari solusi ideal negatif [5]. Metode SAW dan TOPSIS telah digunakan  pada  banyak  penelitian  terdahulu  mengenai  pengambilan  keputusan  seperti pemberian reward kepada pelanggan [6], pemilihan rumah tinggal [7], pemilihan prioritas Daerah Aliran Sungai (DAS) [8], pemilihan strategi optimal untuk pengelolaan sampah kota [9], pemilihan kontraktor untuk pekerjaan kontruksi [10], dan sebagainya.
Penentuan  kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  pemilihan  jenis  sensor  didasarkan berdasarkan hasil wawancara dengan vendor pembuat prototype dan juga didasarkan pada penelitian-penelitian  sebelumnya  terkait  pemilihan  sensor.  Dimana,  pemelihan  kriteria disesuaikan dengan keperluan dan tujuan dari penelitian yang dilakukan. Adapun beberapa kriteria yang sering digunakan dalam pemelihan sensor seperti akurasi, sensitivitas, rentang suhu, waktu sensor, kisaran temperatur, ukuran, biaya, keandalan, ketersedian dan beberapa kriteria lainnya [11, 12].

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan di wilayah Medan, Sumatera Utara. Dimana selanjutnya dilakukan  studi  literatur  mempelajari  mengenai  karakteristik  pemilihan  jenis infrared temperature  sensor dan  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria.  Pada  penelitian  ini diterapkan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) yaitu SAW ( Simple Additive Weighting ) dan TOPSIS ( Technique for Order  Preference by  Similarity to  Ideal Solution )
yang merupakan suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan  alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang ada berdasarkan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan.

## SAW (Simple Additive Weighting)
Metode  SAW  merupakan  salah  satu  metode  MADM  ( Multiple  Attribute  Decision Making ) yang paling banyak digunakan [13]. MADM sendiri merupakan salah satu kategori dari MCDM. Dalam teknik SAW, skor terakhir dari masing-masing alternatif akan dihitung dan diberi peringkat. Konsep dasar dari metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dan rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  yang  ada.  Pada  metode  ini, dibutuhkan  adanya  proses  normalisasi  keputusan  ke  suatu  skala  sehingga  dapat dibandingkan dengan seluruh rating alternatif yang ada [14]. Langkah-langkah penyelesaian metode SAW adalah sebagai berikut [14].
a. Menentukan kriteria-kriteria yang menjadi acuan pengambilan keputusan
b. Menentukan nilai bobot ( w ) dari setiap kriteria
c. Menentukan  nilai performance  rating dari  setiap  alternatif  berdasarkan  persamaan berikut.
𝑟 𝑖𝑗 { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ,                      𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
Dimana:
r ij = performance rating alternatif yang dinormalisasi i = 1, 2, …, m
j = 1, 2, …, n
benefit = jika nilai terbesar adalah yang terbaik cost = jika nilai terkecil adalah yang terbaik
d. Menentukan nilai V i ( weight preference value ) untuk setiap alternatif dengan rumus 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Nilai V i yang terbesar mengidentifikasi bahwa alternatif A i terpilih.

## TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
Metode  TOPSIS  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang bertujuan unutuk menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, dimana alternatif terbaik dipilih berdasarkan yang terdekat dengan solusi ideal positif dan yang terjauh dari solusi ideal negatif [3].
Langkah penyelesaian menggunakan metode TOPSIS adalah sebagai berikut [15][16]. a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (3)
Dengan i = 1,2, …, m dan j = 1, 2, …, n
b. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
Solusi ideal positif A + dan solusi ideal negatif A - dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi ( y ij ) sebagai: 𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (4)
Dengan i = 1. 2, …, m dan j = 1, 2, …, n.
c. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) (5)
Nursinta Vania Azalia Simanjuntak, Yulindah Sandri Saragih, Mesarah Hutasoit, Benedikta Anna Haulian Siboro

## Dengan:
𝑦 1 + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
(6)
𝑦 1 − = { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (7)
d. Menentukan  jarak  antar  nilai  setiap  alternatif  dengan  matrik  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif.
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 ; i = 1, 2, …, n. (8)
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai:
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (9)
e. Menetukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi, yaitu: Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (10)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Kriteria Pemilihan Infrared Temperature Sensor
Dalam proses pembuatan prototype , peneliti menentukan tiga jenis alternatif infrared temperature  sensor yang  cocok  digunakan  berdasarkan  keperluan  pelanggan.  Agar prototype berfungsi  dengan  baik  dan  memenuhi  jawaban  atas  permasalahan  pelanggan, peneliti perlu mendalami lebih jauh tentang spesifikasi dan kemampuan ketiga jenis sensor tersebut.  Maka  dari  itu,  peneliti  harus  mengumpulkan  data  berupa  preferensi  pelanggan terhadap  ketiga  sensor  tersebut.  Mede  yang  digunakan  dalan  pengumpulan  data  adalah kuesioner. Kuesioner ini berisikan daftar spesifikasi sensor dimana responden akan menilai setiap  spesifikasi  sensor  tersebut.  Dalam  pemilihan  jenis infrared  temperature  sensor , peneliti  mengajukan  kuesioner  kepada  90  orang  responden  untuk  menilai  ketiga  sensor tersebut  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Kriteria  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dinilai oleh  responden  adalah  rentang  suhu  yang  dapat  dibaca  sensor  (K1),  tingkat  sensitivitas sensor  saat  pembacaan  suhu  (K2),  tingkat  akurasi  sensor  dalam output pembacaan  suhu (K3), dan harga sensor (K4). Responden sendiri akan memberikan bobot kepentingan dan skala nilai terhadap kriteria diatas berdasarkan spesifikasi yang telah disediakan.
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil penilaian responden terhadap  tiga  jenis infrared  temperature  sensor yang  sudah  ditentukan.  Data  ini  akan digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  memilih  alternatif infrared  temperature sensor yang dinilai terbaik, menggunakan metode SAW dan TOPSIS.
Adapun yang menjadi keterbatasan dalam penelitian ini adalah:
1) minimnya responden yang benar-benar ahli terkait sensor infrared , sehingga penelitian memiliki data yang terbatas tentang karakteristik sensor infrared yang diteliti.
2) Jumlah  sensor infrared yang  dipilih  hanya  3  jenis,  dimana  ini  tidak  menutup kemungkinan  sensor infrared lainnya  untuk  memberikan  hasil  pembacaan  suhu  yang lebih akurat.

## Tabel 1. Daftar Spesifikasi Sensor
Nama Sensor Infrared Rentang Suhu Sensitivitas Akurasi Output Harga MLX90614 Infrared Sensor -70°C s/d 280°C 0.01°C 0.14°C Rp150,000.00 GY-906 MLX90614ESF Non-Contact Infrared -20°C s/d 120°C 0.02°C 0.14°C Rp210,000.00 LM 35 -55°C s/d 150°C 0.5°C 0.5°C Rp20,000.00 Tabel 2. Bobot Kepentingan Kriteria Kriteria Bobot (%) Rentang Suhu 20 Sensitivitas 25 Akurasi Output 20 Harga 30

## Tabel 3. Bobot Kriteria Rentang Suhu (K1)
Kriteria Range Bobot Rentang Suhu (K1) -70°C s/d 280°C 0.9 -55°C s/d 150°C 0.7 -40°C s/d 80°C 0.5 -20°C s/d 120°C 0.4 0°C s/d 50°C 0.2

## Tabel 4. Bobot Kriteria Sensitivitas Sensor (K2)
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Keterangan Sensitivitas (K2) > 0.5°C 1 0.2 Tidak Baik 0.1°C s/d 0.5°C 2 0.4 Cukup 0.05°C s/d 0.1°C 3 0.6 Baik 0.01°C s/d 0.05°C 4 0.8 Sangat Baik

## Tabel 5. Bobot Kriteria Akurasi Sensor (K3)
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Keterangan Akurasi Output (K3) > 0.5°C 1 0.2 Tidak Baik 0.1°C s/d 0.5°C 2 0.4 Cukup 0.05°C s/d 0.1°C 3 0.6 Baik 0.01°C s/d 0.05°C 4 0.8 Sangat Baik

## Tabel 6. Bobot Kriteia Harga Sensor (K4)
Kriteria Range Skala Nilai  Bobot Keterangan Harga (K4) Rp15,000.00 s/d Rp30,000.00 1 0.8 Sangat Murah Rp30,000.00 s/d Rp50,000.00 2 0.6 Murah Rp50,000.00 s/d Rp100,000.00 3 0.4 Sedang Rp100,000.00 s/d Rp150,000.00 4 0.3 Mahal >Rp150,000.00 5 0.2 Sangat Mahal Tabel 7. Kategori Masing-masing Kriteria Kriteria Kategori Rentang Suhu Benefit Benefit Benefit Akurasi Output Benefit Harga Benefit

## Hasil Pengolahan Metode SAW
Pengambilan keputusan menggunakan metode SAW menghasilkan jumlah penilaian kriteria  sensor  secara  keseluruhan.  Proses  normalisasi  keputusan  dilakukan  untuk menghasilkan ranking preference value ( Vi ), dimana preference value mendefenisikan skor
Nursinta Vania Azalia Simanjuntak, Yulindah Sandri Saragih, Mesarah Hutasoit, Benedikta Anna Haulian Siboro
alternatif terbaik dalam pemilihan jenis infrared temperature sensor untuk digunakan pada prototype .
Tabel 8. Performance Rating Value MLX90614 Infrared Sensor 1 1 1 0,3750 GY-906 MLX90614ESF Non-Contact Infrared 0,4444 1 1 0,2500 LM 35 0,7778 0,2500 0,5000 1
Tabel  8  memperlihatkan  hasil  perhitungan performance  rating  value menggunakan persamaan sesuai dengan kategori yang telah ditentukan dari setiap kriteria.
Tabel 9. Nilai Preference Value Alternatif Sensor Metode SAW Nama Sensor Infrared Vi(K1) Vi(K2) Vi(K3) Vi(K4) Total Vi Rank MLX90614 Infrared Sensor 0.2000 0.2500 0.2000 0.1125 0.7625 1 GY-906 MLX90614ESF Non-Contact Infrared 0.0889 0.2500 0.2000 0.0750 0.6139 3 LM 35 0.1556 0.0625 0.1000 0.3000 0.6181 2
Tabel  9  memperlihatkan  langkah  akhir  dari  perhitungan  metode  SAW,  dimana dilakukan perangkingan terhadap total nilai preference value dari keempat kriteria alternatif infrared  temperature  sensor. Sistem  perangkingan  dilakukan  dengan  nilai  1  sebagai  total nilai preference value tertinggi hingga nilai 3 sebagai total nilai preference value terendah. Tabel 9 memperlihatkan bahwa berdasarkan metode SAW, alternatif infrared temperature sensor yang  dinilai  terbaik  untuk  digunakan  pada prototype adalah  penggunaan alternatif MLX96014 Infrared Sensor dengan total nilai preference value sebesar 0.7625.

## Hasil Pengolahan Menggunakan TOPSIS
Selanjutnya  adalah  penggunaan  metode  TOPSIS.  Pengambilan  keputusan  dengan menggunakan  metode  TOPSIS  menghasilkan  solusi  positif  dan  solusi  negatif  dari  setiap alternatif. Solusi ini dapat memberikan gambaran kepada pihak pengambil keputusan untuk memilih  alternatif  berdasarkan  pertimbangan  yang  ada.  Setelah  memperoleh  nilai  solusi positif  dan  solusi  negatif  dari  setiap  alternatif,  kembali  diadakan  perhitungan preference value dan  pemberian ranking untuk  memilih  alternatif  terbaik,  dengan  sistem  pemberian ranking yang sama dengan metode SAW.
Tabel 10. Matriks Normalisasi R Nama Sensor Infrared K1 K2 K3 K4 MLX90614 Infrared Sensor 0,7448 0,6963 0,6667 0,3419 GY-906 MLX90614ESF Non-Contact Infrared 0,3310 0,6963 0,6667 0,2279 LM 35 0,5793 0,1741 0,3333 0,9117

## Tabel 11. Matriks Normalisasi Y
Nama Sensor Infrared K1 K2 K3 K4 MLX90614 Infrared Sensor 0,1568 0,1832 0,1404 0,1080 GY-906 MLX90614ESF Non-Contact Infrared 0,0697 0,1832 0,1404 0,0720 LM 35 0,1220 0,0458 0,0702 0,2879
Tabel 12. Positive Ideal Solution Y1 + 0,1568 Y2 + 0,1832 Y3 + 0,1404 Y4 + 0,2879
Tabel 13. Negative Ideal Solution
Y1 - 0,0697 Y2 - 0,0458 Y3 - 0,0702 Y4 - 0,0720 Tabel 14. Matriks Positive Ideal Solution A + 0,1568 0,1832 0,1404 0,2879 Tabel 15. Matriks Negative Ideal Solution A - 0,0697 0,0458 0,0702 0,0720
Tabel 16. Nilai Preference Value Alternatif Sensor Metode TOPSIS
Distance of Positive Solution Distance of Negative Solution
Preference Value (Vi) Rank D 1 + 0.1799 D 1 - 0.1808 V 1 0.5013 1 D 2 + 0.2328 D 2 - 0.1543 V 2 0.3986 3 D 3 + 0.3005 D 3 - 0.2222 V 3 0.4251 2
Tabel  16  memperlihatkan  langkah  akhir  dari  perhitungan  metode  TOPSIS,  dimana nilai  solusi  positif  dan  solusi  negatif  setiap  alternatif  dihitung  kembali  menggunakan preference value. Perangkingan terhadap preference value kembali dilakukan untuk memilih alternatif  terbaik.  Tabel  16  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  metode  TOPSIS,  alternatif infrared  temperature  sensor yang  dinilai  terbaik  untuk  digunakan  pada prototype adalah penggunaan  alternatif MLX96014  Infrared  Sensor dengan  total  nilai preference  value sebesar 0.5013.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  temuan  nilai  dari  metode  SAW  dan  TOPSIS,  kedua  metode menunjukkan bahwa  dalam mengambil keputusan untuk memilih alternatif sensor terbaik yang digunakan di prototype , alternatif terbaik yang dapat diperoleh peneliti terletak pada penggunaan alternatif pertama berupa MLX96014 Infrared Sensor .
Jika  spesifikasi  ketiga  alternatif  sensor  dilihat  secara  mendalam,  setiap  alternatif memiliki  keunggulan  di  satu  dari  empat  kriteria.  Sehingga  sebenarnya  setiap  alternatif berpotensi  untuk  digunakan  oleh  peneliti  dalam  pembuatan prototype .  Namun  secara keseluruhan, metode SAW dan TOPSIS sama-sama membantu pihak pengambil keputusan dalam  memberikan  gambaran  alternatif  yang  memberikan  dampak  positif  secara keseluruhan dan memperoleh hasil alternatif semaksimal mungkin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Santoso  and  A.  W.  Yulianto,  “Analisa  Dan  Perancangan  Sistem  Absensi  Siswa Berbasis  Web  Dan  Sms  Gateway,” J.  Matrik ,  vol.  16,  no.  2,  p.  65,  Jul.  2017,  doi: 10.30812/matrik.v16i2.11.
[2]  R.  S.  Veronika  Simbar  and  A.  Syahrin,  “PROTOTYPE  SISTEM  MONITORING TEMPERATUR MENGGUNAKAN ARDUINO UNO R3 DENGAN KOMUNIKASI WIRELESS,” J. Tek. Mesin , vol. 05, 2016, doi: 10.22441/jtm.v5i4.1225.
[3]  C.  O.  Doaly,  P.  Moengin,  and  G.  Chandiawan,  “PEMILIHAN  MULTI-KRITERIA PEMASOK  DEPARTMENT  STORE  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  AHP DAN  TOPSIS,” J.  Ilm.  Tek.  Ind. ,  vol.  7,  pp.  70–78,  2019,  doi: 10.24912/jitiuntar.v7i1.5037.
[4]  W.  Deni,  O.  Sudana,  and  A.  Sasmita,  “Analysis  and  Implementation  Fuzzy  Multi- Attribute Decision Making SAW Method for Selection of High Achieving Students in Faculty Level,” Int. J. Comput. Sci. Issues , vol. 10, no. 1, pp. 674–680, 2013.
Nursinta Vania Azalia Simanjuntak, Yulindah Sandri Saragih, Mesarah Hutasoit, Benedikta Anna Haulian Siboro
[5]  R. A. Krohling and A. G. C. Pacheco, “A-TOPSIS - An approach based on TOPSIS for ranking evolutionary algorithms,” 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.054.
[6]  A.  P.  Windarto,  “IMPLEMENTASI  METODE  TOPSIS  DAN  SAW  DALAM MEMBERIKAN  REWARD  PELANGGAN,” KLIK  -  Kumpul.  J.  ILMU  Komput. , 2017, doi: 10.20527/klik.v4i1.73.
[7]  Sunarti, “Perbandingan Metode TOPSIS dan SAW Untuk Pemilihan Rumah Tinggal,” J. Inf. Syst. , 2018.
[8]  S.  G.  Meshram,  E.  Alvandi,  C.  Meshram,  E.  Kahya,  and  A.  M.  Fadhil  Al-Quraishi, “Application of SAW and TOPSIS in Prioritizing Watersheds,” Water Resour. Manag. , 2020, doi: 10.1007/s11269-019-02470-x.
[9]  S.  Jovanovic,  S.  Savic,  N.  Jovicic,  G.  Boskovic,  and  Z.  Djordjevic,  “Using  multi- criteria decision making for selection of the optimal strategy for municipal solid waste management,” Waste Manag. Res. , 2016, doi: 10.1177/0734242X16654753.
[10]  E. K. Zavadskas, T. Vilutiene, Z. Turskis, and J. Tamosaitiene, “Contractor selection for construction works by applying saw-g and topsis grey techniques,” J. Bus. Econ. Manag. , 2010, doi: 10.3846/jbem.2010.03.
[11]  D. Sutarya and A. Sartono, “ANALISA TEKNO-EKONOMI DALAM PEMILIHAN SENSOR KONSENTRASI HYDROGEN UNTUK PENGGUNAAN DI LABORATORIUM IEBE,” Pengelolaan Instal. Nukl. , vol. 9, pp. 34–45, 2016.
[12]  Septinurriandiani, SISTEM  MONITORING  KESEHATAN  STRUKTURPENILAIAN KONDISI DAN KRITERIA PERALATAN MONITORING , 1st ed. Jakarta: Kementerian Pekerjaan Umum, 2011.
[13]  A. Memariani, A. Amini, and A. Alinezhad, “Sensitivity Analysis of Simple Additive Weighting Method (SAW): The Results of Change in the Weight of One Attribute on the Final Ranking of Alternatives,” J. Ind. Eng. , vol. 4, pp. 13–18, 2019.
[14]  H.  T.  Sihotang  and  M.  Siboro,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Siswa  Bermasalah  Menggunakan  Metode  Saw  Pada  Sekolah  SMP  Swasta  Mulia Pratama Medan,” J. Informatics Pelita Nusant. , 2016.
[15]  H. Hertyana, “Seleksi Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan Metode Topsis,” Jitk , 2019.
[16]  A. Fauzi and E. Setiawan, “Evaluasi Lokasi Tempat Pemrosesan Akhir (Tpa) Sampah Di Kabupaten Klaten, Indonesia Dengan Metode Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis),” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 9, no. 1, pp. 19–28, 2021.