Implementasi Pemilihan Motor Bekas Menggunakan Metode AHP-TOPSIS
Alviani Setya Yuniantika a ,Wiwien Hadikurniawati b
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank, Jl. Tri LombaJuang No 1, Semarang, Jawa Tengah Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank, Jl. Tri LombaJuang No 1, Semarang, Jawa Tengah

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 21 April 2021
Revisi Akhir: 22 Mei 2021 Diterbitkan Online : 30 Mei 2021 A  motorcycle  is  a  means of  transportation device that uses an  engine  and  two wheels.
Indirectly, human needs are resolved by using motorcycle. Limited economic conditions are the reason people buy second-hand motorcycle. The number of models and various conditions of second-hand motorcycle make it difficult for people to choose the one to be purchased.  This  study  aims  to  recommend  alternative  solutions  as  a  consideration  in choosing  a  second-hand  motorcycle.  The  solution  to  this  problem  uses  the  AHP  and TOPSIS  methods.  The AHP  method was  chosen because it produces weighted  criteria. TOPSIS was chosen because for ranking it is expected to provide the best second-hand motorcycle recommendation solutions to customer.
K ATA K UNCI
SPK;
Motor Bekas;
AHP; TOPSIS

## K ORESPONDENSI
E-mail: alviani.seyu@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Kendaraan motor merupakan salah satu alat transportasi dalam penggunaan  yang  banyak  dibutuhkan  di  masyarakat  .Dalam keadaan  macet  motor  dapat  memberikan  mobilitas  yang baik.Sepeda  motor  merupakan  salah  satu  kebutuhan  primer, untuk masyarakat ekonomi kelas menengah [1]. Keterbatasan ekonomi  sebagian  masyarakat  untuk  membeli  motor  baru mengalami  kendala.Sehingga  cara  alternatif  dengan  memilih membeli motor  bekas.  Motor bekas adalah motor yang dibeli seseorang  dalam  keadaan  baru  dan  sudah  dipake,kemudian dijualkan kepada orang lain.
PT. Prima Motor adalah dealer motor bekas terpercaya dalam memasarkan  kendaraan  dengan  merk  Honda.  Dealer  Prima Motor  terletak  di  daerah  Kuwu,Grobogan  Jawa  Tengah. Honda  adalah  adalah  jenis  merk  motor  yang  paling  diminati oleh kalangan masyarakat Indonesia.
Dalam  pemilihan  mengalami  kesulitan  dalam  membantu konsumen  menentukan  pilihan  kendaraan  yang  akan  dibeli. Hal  ini  disebabkan  begitu  banyaknya  tipe  motor  dalam  satu merk.
Konsumen  dalam  memilih  kendaraan  yang  tepat  sesuai kebutuhan dan dana yang dimiliki membutuhkan suatu kajian yang  baik,untuk  mempertimbangkan  kriteria  dan  spesifikasi untuk memilih motor yang akan dibeli [2].
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,sistem  pendukung keputusan  yang  dikembangkan  sebagai  sistem  pendukung dalam  menyelesaikan  permasalahan  dan  menghasilkan  suatu keputusan.  Penelitian  ini  menerapkan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dan Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  digunakan  untuk penentuan bobot kriteria,sedangkan untuk metode Technique for  Order  Preference  Similarity  to  Ideal  Solutio  n (TOPSIS) digunakan untuk penentuan peringkatan. Sehinga diharapkan
dapat memberi solusi rekomendasi motor bekas terbaik untuk konsumen yang akan membeli.
.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Adinta,  melakukan  penelitian  membahas  mengenai bagaimana  metode  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process) diaplikasikan  dalam  pemilihan  sepeda  motor  honda. Metode AHP digunakan untuk mengambil keputusan [3]. Tati  menyatakan  penelitian  mengenai  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  terhadap  asisten  laboratorium komputer  dengan  menerapkan  metode  AHP-  TOPSIS. Dalam  penelitian  tersebut,dapat  menunjang  proses pembelajaran  dalam  pemilihan  asisten  laboratorium komputer[4].
Penelitian selanjutnya,dilakukan oleh Halim,Ricky menyatakan metode TOPSIS menunjang dalam pemilihan siswa teladan menghasilkan pertimbangan nilai alternative hingga  terbesar  untuk  perangkingan  siswa  terbaik  [5]. Penelitian  dilalukan  oleh  Gede  Surya,  Putu  membahas mengenai  penerapan  metode  AHP-TOPSIS  untuk menentukan  penempatan  ATM  dengan  menghasilkan bobot kriteria dan nilai prefensi [6].

## 3. METODOLOGI
Sistem pendukung keputusan motor bekas menggunakan metode  kombinasi  AHP  dan  TOPSIS.  Metode  AHP digunakan  untuk  penentuan  bobot  kriteria,sedangkan metode  TOPSIS  digunakan  untuk  menghasilkan perangkingan.Proses implementasi pada AHP memiliki 4 (empat) yaitu menentukan kriteria, kriteria perbandingan berpasangan,pembagian  nilai  matriks,  dan  nilai  bobot prioritas.
Pada  proses  TOPSIS  memiliki  6  tahapan  proses  yaitu menentukan  bobots  setiap  alternative,  menghitung matriks  normalisasi  bobot,normalisasi-  normlaisasi matrik keputusan,matriks solusi ideal positif dan negative tiap  kriteria,menghitung  jarak  ideal  negative  dan  ideal positif  tiap  alternative,dan  terakhir  menghitung  hasil preferensi untuk menentukan perangkingan. Alur metode ditunjukkan  dengan  diagram  blok  sebagai  gambaran proses.
Bobot   Kriteria Kriteria                         Alternatif Pada kriteria Alternatif
Hasil Gambar 1. Diagram Blok

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Tabel
Proses  menentukan  kriteria  pemilihan  motor  bekas  digunakan sebagai perbandingan. Diperoleh 5 kriteria yang digunakan yaitu tahun,harga,kelengkapan surat,keaslian sparepart,desain.
Tabel 1. Data Kriteria
Kriteria Keterangan C1 Tahun C2 Harga C3 Kelengkapan Surat C4 Keaslian Sparepart C5 Desain
Proses  menentukanalternatif  pada  dealer  Prima  Motor  khusus Honda denganmengambil 5 alternatif
Tabel 2. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Vario 125 A2 Vario 150 A3 Scoopy A4 Beat A5 CRF 150

## Perhitungan AHP
Pada proses ini untuk menentukan bobot setiap kriteria. [proses perhitungan pada metode AHP memiliki tahapan tahapan sebagai berikut :

## Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan
C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 2 3 5 5 C2 0.5 1 3 3 5 C3 0,33 0,33 1 3 5 C4 0,2 0,33 0,33 1 3
Proses AHP Proses TOPSIS
C5 0,2 0,2 0,2 0,3 1 Jumlah 2,23 3,86 7,53 12,3 19
Pada  table  4  merupakan  proses  perhitungan  bobot  prioritas dengan  membagi  nilai  matriks  perbandingan  dengan  jumlah kolom,berikutnya menjumlahkan perbaris
Tabel 4.Pembagian Nilai Matriks Perbandingan C1 C2 C3 C4 C5 C1 1/2,23 2/3,86 3/7,53 5/12,3 5/19 C2 0.5/2,23 1/3,86 3/7,53 3/12,3 5/19 C3 0,33/2,23 0,33/3,86 1/7,53 3/12,3 5/19 C4 0,2/2,23 0,33/3,86 0,33/7,53 1/0,3 3/19 C5 0,2/2,23 0,2/3,86 0,2/7,53 0,3/12,3 1/19
Dari  kolom  C1  jumlah  dari  kolom  C1  adalah  2,23,angka  1  di kolom  C1  baris  C1  dibagi  dengan  2,23  menghasilkan  angka 0,44843,angka  0,5  di  kolom  C1  baris  C2  dibagi  dengan  2,23 menghasilkan  angka  0,22422.  Tahapan  berikutnya  dengan perhitungan yang sama.
Tabel  5  menunjukkan  hasil  pembagian  dari  semua  baris  dan kolom dengan jumlah kolom masing-masing kriteria
Tabel 5. Bobot Prioritas C1 C2 C3 C4 C5 C 1 0,4484 3 0,51813 1 0,39840 6 0,40650 4 0,26315 8 C 2 0,2242 2 0,25906 7 0,39840 6 0,24390 2 0,26315 8 C 3 0,1479 8 0,08549 2 0,13280 2 0,24390 2 0,26315 8 C 4 0,0896 9 0,08549 2 0,04382 5 0,08130 1 0,15789 5 C 5 0,0896 9 0,05181 3 0,02656 0,02439 0,05263 2 Tahapan TOPSIS
1. Pembobotan alternatif
Tolok  ukur  kecocokan  setiap  alternatif    dinilai  dengan tabel ini.
Tabel 6. Data Alternatif A1 A2 A3 A4 A5
A1 6 5 6 5 4 A2 5 6 6 4 3 A3 4 5 5 5 4 A4 3 5 5 3 5 A5 5 5 5 6 4 2. Membuat matriks perbandingan berpasangan yang ternormalisasi
Proses perhitungan normalisasi setiap alternatif dihitung menggunakan rumus 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √Σ 𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗 2 sehingga di dapatkan hasil sebagai berikut : Keterangan : 𝑟 𝑖𝑗 = Elemen matriks normalisasi[i][j]
𝑋 𝑖𝑗 = Elemen matriks keputusan X
Tabel 7. Pembobotan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 75,1667 111,2 111,16 86,2 66,25 A2 75.13889 111,24 111,1667 86,16 66,1875 A3 75,11111 111,2 111,139 86,2 66,25 A4 75,08333 111,2 111,139 86,12 66,3125 A5 75,13889 111,2 111,1389 86,24 66,25
3. Menentukan sebuah matriks normalisasi keputusan terbobot Tabel 8. Normalisasi Data C1 C2 C3 C4 C5 A 1 152,936 6 154,428 9 97,0859 4 39,4967 2 16,2366 7 A 2 152,880 1 154,484 5 97,0859 4 39,4783 9 16,2213 5 A 3 152,823 6 154,428 9 97,0616 8 39,4967 2 16,2366 7 A 4 152,767 1 154,428 9 97,0616 8 39,4600 6 16,2519 9 A 5 152,880 1 154,428 9 97,0616 8 39,5150 5 16,2366 7
Pada  tabel  ini  merupakan  hasil  normalisasi  perbandingan berpasangan. Proses normalisasi dari alternative dengan kriteria seperti :
R 6 = 6/6 2 +5 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2 = 75,16667 R 7 = 5/6 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 =75,13889
Begitupun dengan alternatif lain menggunakan kriteria yg ditetapkan.
4. Menentukan solusi ideal positif  dan solusi ideal negatif.Tahapan proses menentukan solusi ideal positif didapatkan dari nilai terbesar dalam hasil normalisasi terbobot pada setiap kriteria  dan ideal negatif didapatkan dari nilai terkecil Tabel 9.Solusi Ideal Positif dan Negatif
C1 C2 C3 C4 C5 Ideal( +) 152,93 66 154,48 45 97,085 94 39,515 05 16,251 99 Ideal(- ) 152,76 71 154,42 89 97,061 68 39,460 06 16,221 35
1. Menentukan jarak nilai setiap alternatif  dengan solusi ideal positif dan negatif
Tahapan proses menentukan jarak setiap alternatif pada solusi ideal positif dan negatif
Solusi  ideal  (+) 𝐷 𝑖 + =   √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 2 & Solusi ideal (-) 𝐷 𝑖 − =   √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2
Keterangan :
𝐷 𝑖 + = Jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal positif
𝑦 𝑖𝑗 = Elemen matriks, normalisasi bobot [i][j]
𝑦 𝑖 + = Elemen solusi ideal positif[i]
𝐷 𝑖 − = Jarak alternatif ke-i solusi ideal negatif
𝑦 𝑖 − = Elemen solusi ideal negatif[i]
𝑦 𝑖𝑗 = Elemen matriks normalisasi bobot[i][j]
sehingga didapatkan hasil seperti berikut.
Tabel    Jarak  Solusi  Ideal  Positif  dan  Solusi  Ideal Negatif
Tabel 10 Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
D+ Alternatif D-
Vario 125 0,060494 Motor 1 0,175796 Vario 150 0,07399 Motor 2 0,129547 Scoopy 0,130462 Motor 3 0,069059 Beat 0,188261 Motor 4 0,030638 CRF 150 0,084285 Motor 5 0,126601 Cara perhitunganjarakalternatifsolusi ideal positifsepertiberikut : D1  = √ (152,9366  –  152,9366)2  +  (154,4845-154,4289)2  + (97,08594 – 97,08594)2 + (39,51505 – 39,47839)2 +(16,25199 – 16,22135)2 = 0,060494 D2  = √ (152,9366  –  152,9366)2  +  (154,4845  -154,4845)2  + (97,08594  –  97,08594)2  +(39,51505-39,51505)2  +  (16,25199  – 16,25199)2  = 0,07399
Cara perhitunganjarakalternatifsolusi ideal
negative sepertiberikut :
D1 = √ (152,9366  - 152,7671 )2  + (154,4289  – 154,4289)2 + (97,08594 – 97,06168)2 + ( 39,49672 – 39,46006)2  + (16,23667 – 16,22135)2 =  0,175796
D2  = √ (  152,8801-  152,7671  )2  +  (154,4845-154,4289)2  +
(97,08594-  97,08594)2  +  (39,51505  -39,46006)2  +  (16,25199  - 16,22135)2 = 0,129547
6.Menentukan Nilai Preferensi
Tahapan  proses  menentukan  nilai  preferensi  dihitung  dengan menggunakanr umus 𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 +
Keterangan : V i =Kedekatanalternatifterhadapsolusi ideal
𝐷 𝑖 − = Jarak alternatifke –idengansolusi ideal negatif
𝐷 𝑖 + = Jarak alternatifke- I dengan solusi ideal positif
Tabel 11.Hasil Nilai Preferensi
Alternatif Nilai Preferensi Alternatif Vario 125 0,743984 1 Vario 150 0,636481 2 Scoopy 0,346124 4 Beat 0,139964 5 CRF 150 0,600329 3
4.2. Implementasi
Berdasarkan  rancangan  dan    perhitungan,  diimplimentasikan sebagai beriku tini.
Gambar 2. Tampilan Awal
Gambar 3.Tampilan Kriteria

## Gambar.4 Implementasi Sistem

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dalam  menentukan  motorbekas terbaik  dengan  metode  AHP-TOPSIS.AHP  digunakan  untuk bobot kriteria, sedangkanTOPSIS digunakan untuk perangkingan.Dalam  penelitian  penelitian  ini  terdiri  5  kriteria yaitu :
Tahun (C1), Harga (C2), Kelengkapansurat (C3),
Keasliansparepart (C4), Desain(C5), dan terdiri 5 alternatifyaituVario 125 (A1), Vario 150 (A2), Scoopy (A3), Beat (A4), CRF 150 (A5).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arifin,  N.  A.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas dengan Metode AHP dan SAW  (StudiKasus:  Sahabat  Motor). STRING  (Satuan
Tulisan  Riset  Dan  InovasiTeknologi) , 5 (2),  160. https://doi.org/10.30998/string.v5i2.7739
[2]  Yuliarifin,  A.  (2019). Sistem  Pendukung  Keputusan PembelianSepeda Motor Honda Pada Dealer KembangJawa  Motor  Trenggalek  Dengan  Metode Analythical Hierarchy Process ( Ahp ) Berbasis Web . 3 (1),
17–23.
[3] Rizaldi, R. (2017). Penentuan Operator Kartu Seluler Terbaik Menggunakan  Metode  Ahp  (Analitycal  Hierarchy Process). Jurnal  Teknologi  Informasi , 1 (1),  61. https://doi.org/10.36294/jurti.v1i1.44
[4]  Ayu,  T.  I.,  Ariyanto,  R.,  &Syaifudin,  Y.  W.  (2017).  Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Dengan  Metode Ahp-Topsis  (StudiKasus:  Pt.  Makmur  Citra  Abadi).
JurnalInformatikaPolinema , 3 (3), 9. https://doi.org/10.33795/jip.v3i3.27 .
[5] Agung,  H.,  &  Ricky.  (2016). Teladan  Menggunakan Metode Topsis . VIII (2), 112–126.
[6] Mahendra, G. S. (2020). MetodeAhp-Topsis Pada Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penempatan  Atm. JST (JurnalSains Dan Teknologi) , 9 (2).
https://doi.org/10.23887/jst-undiksha.v9i2.245
[7]  Ayu,  T.  I.,  Ariyanto,  R.,  &Syaifudin,  Y.  W.  (2017).  Sistem
Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Dengan Metode Ahp-Topsis  (Studi  Kasus:  Pt.  Makmur  Citra  Abadi). Jurnal Informatika Polinema , 3 (3), 9. https://doi.org/10.33795/jip.v3i3.27.
[8]   D. Walangare, R. Delima, and Restyandito, “Sistem Prediksi Pertandingan  Sepak  Bola  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP),” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 181–188, 2012, doi: 10.21460/inf.2012.82.127

## BIODATA PENULIS
Alviani Setya Yuniantika Mahasiswa dari Universitas Stikubank
Semarang Program Studi Teknik Informatika Email : alviani.seyu@gmail.com .

## Wiwien Hadikurniawati
Dosen  Fakultas  Teknologi  Informasi  berlatar belakang  pendidikan  S2  Magister  Sistem Informasi Universitas Diponegoro Semarang