Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting pada Sistem Rekomendasi Pembelian Iphone Bekas
Febri Yuga Pradana *1 , Imam Suharjo 2
1,2 Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Indonesia Email: 1 febriyuga40@gmail.com, 2 imam@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Ponsel merupakan alat penting untuk berkomunikasi. Banyak merek yang dijual dan tersedia di  Indonesia, salah satunya  adalah  iPhone.  Perkembangan  spesifikasi  yang  sangat  cepat  memengaruhi  tingkat  pembelian  dan penjualan  iPhone  baik  yang  baru  maupun  bekas.  Minat  pembelian  terhadap  iPhone  bekas  tidak  kalah  banyak dibandingkan iPhone yang masih baru karena harganya yang bisa turun drastis tanpa menurunkan kualitas iPhone itu sendiri. Namun konsumen terkadang bingung ketika memilih iPhone bekas mana yang tepat untuk mereka. Penelitian ini membuat sistem pendukung keputusan yang bertujuan membantu memilih iPhone bekas berdasarkan berbagai  kriteria  yaitu  harga,  memori  internal,  fitur  kamera,  kapasitas  baterai,  dan  ukuran  layar.  Metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  yang  menghitung  nilai  bobot  untuk setiap  kriteria.  Setelah  dilakukan  proses  perhitungan,bobot,  maka  pada  perangkingan  dihasilkan  keputusan rekomendasi iPhone bekas XS Max 512 berdasarkan kriteria harga sedang dan kapasitas baterai terbesar. Dengan demikian  dapat  disimpulkan  metode  SAW  yang  telah  diuji  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  pengambilan keputusan pembelian iPhone bekas.
Kata kunci : IPhone , Pemilihan Handphone , SAW, SPK

## Abstract
Cell phones are an important tool for communication. Many brands are sold and available in Indonesia, one of which is the iPhone. The rapid development of specifications affects the level of purchase and sale of both new and used iPhones. There is no less interest in purchasing a used iPhone than a new iPhone because the price can drop dramatically without reducing the quality of the iPhone itself. But consumers are sometimes confused when choosing which used iPhone is right for them. This research creates a decision support system that aims to help choose a used iPhone based on various criteria, namely price, internal memory, camera features, battery capacity, and screen size. The method used in this research is Simple Additive Weighting (SAW), which calculates the weight value for each criterion. After the calculation process is carried out, the weights, then the ranking results in the recommendation decision for the used iPhone XS Max 512 based on the medium price criteria and the largest battery capacity. Thus it can be concluded that the SAW method that has been tested can be used as a decision- making tool for purchasing used iPhone.
Keywords : Cellphone Selection, DSS, IPhone, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupannya,  manusia  selalu  dihadapkan  dengan  permasalahan  untuk  mengambil  suatu keputusan (Nawandi et al., 2023). Keseharian yang terjadi seperti dipenjualan handphone, salah satunya iPhone.  Para  konsumen  umumnya  kesulitan  mencari  iPhone  yang  diinginkan.  Beberapa  faktor  yang memengaruhi keputusan untuk membeli iPhone khususnya yang bekas adalah harga, jenis, dan fiturnya. Jika memiliki dana yang lebih, calon pembeli dapat memilih iPhone baru sesuai keinginan. Sebaliknya, jika memiliki dana yang lebih sedikit, calon pembeli dapat membeli iPhone bekas dengan harga yang bisa setengah  harga  dari iPhone  baru  namun  dengan kualitas  yang  masih baik. Keuntungan memilih handphone  bekas  adalah  calon  pengguna  dapat  menghemat  dana,  calon  pengguna  juga  akan mendapatkan  handphone  bekas  spesifikasi  tinggi  dengan  harga  murah,dan  juga  terkadang  ada handphone bekas yang masih seperti baru dan di jual dengan harga miring.(Hutagaol & Lubis, 2021).
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Salah  satu  kendala  saat  memilih  iPhone  bekas  adalah  calon  pengguna  harus  mempertimbangkan beberapa  kriteria.  Selisih  perbedaan  yang  diberikan  iPhone  satu  dengan  yang  lain  tidak  begitu  jauh, kecuali  untuk kriteria  harga  dan memori  yang  semakin  tinggi  maka semakin  besar.  Ada kriteria  lain yang jarang menjadi pertimbangan namun tak kalah penting yakni kapasitas baterai, mengingat iPhone adalah smartphone yang memperhatikan battery health.
Berdasarkan  rincian  masalah  yang  terdapat  diatas  maka  dirancang  sebuah  aplikasi  rekomendasi iPhone bekas sebagai media informasi dan alat membantu untuk memilih iPhone. Ada sejumlah metode yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan seperti WP, MOORA, TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE,  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Metode  yang  digunakan  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  ini  yaitu  menggunakan metode  SAW,  konsep  dasar  dari  metode  SAW dalam menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, lalu dilanjutkan dengan proses pemeringkatan yang akan menentukan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif (Rukhiyati, 2022). Penelitian ini bertujuan dasar untuk membuat aplikasi yang bisa memberikan rekomendasi pilihan dengan memberikan beberapa peringkat  pada  iPhone  bekas.  Dari  hasil  penelitian  yang  akan  dibuat,  harapan  calon  pembeli  bisa memberikan kemudahan dengan beberapa kriteria yang diperlukan dan memberikan output informasi data iPhone bekas yang diinginkan sehingga dapat diambil keputusan untuk menetapkan yang terbaik dan sesuai keinginan dari kriteria yang telah ditentukan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data iPhone bekas yang diperoleh secara langsung pada salah  satu iPhone  Store  di Yogyakarta.  Untuk data  atribut  kritera,  dilakukan sebaran kuesioner  yang dibuat  menggunakan  Google  Form  dan  diperoleh  20  responden.  Data  kriteria  yang  terkumpul  yakni harga,  memori  internal,  kapasitas  baterai,  kamera,  dan  ukuran  layar.  Selain  itu,  penulis  melakukan tahapan  pengumpulan  data  dengan  studi  literatur  dengan  mempelajari  jurnal  penelitian,  sosial  media iPhone Store tersebut, dan web-web teori yang terkait.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Pada era modern saat ini keberadaan sistem sudah tidak bisa dihindari lagi perkembangannya mulai dari  sistem  offline  sampai  sistem  online  sekarang  sudah  banyak  beredar  di  kalangan  masyarakat, terutama  pada  sistem  online  (Sari  &  Saputra,  2021).  Dalam  bidang  ilmu  komputer  terdapat  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK),  yaitu  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  kemampuan  pemecahan masalah  maupun  keterampilan  komunikasi  untuk  masalah  dalam  bentuk  terstruktur  maupun  tidak terstruktur  (Shafira  et  al.,  2023).  Penelitian  untuk  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dalam pemilihan  iPhone  bekas  dilakukan  dengan  menggunakan  metode SAW .  Penelitian  diawali  dengan melakukan pengumpulan data yang dilakukan dengan menerapkan observasi dan studi pustaka untuk mendapatkan data yang valid. Setelah data untuk bahan penelitian sudah dikumpulkan, proses analisis data  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode SAW untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal. Dalam pengambilan keputusan, pada saat terjadi rekomendasi keputusan merupakan bagian dari sistem pendukung keputusan untuk dapat mencapai tujuan yang diinginkan (Wicaksono, 2020).

## 2.3. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting dapat diartikan sebagai metode  pembobotan sederhana atau penjumlahan terbobot pada penyelesaian masalah dalam sebuah sistem pendukung keputusan Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Apriady & Willay, 2019). Kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan.  Penyelesaian  dalam  menggunakan  metode  SAW  adalah sebagai berikut:
a. Menentukan alternatif, yaitu Ai
b. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
c. Menentukan bobot prefensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. W=[W1 W2 W3 … W4]
d. Membuat tabel rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
e. Melakukan  normalisasi  matrix  keputusan  X  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif (Ai) pada kinerja (Ci). Dengan melakukan pengelompokan, apakah j adalah kriteria keuntungan (benefit) atau j adalah kriteria biaya (cost) adalah :
1) Dikatakan  kriteria  keuntungan  apabila  nilai  xij  memberikan  keuntungan  bagi  pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila xij menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
2) Apabila  berupa  kriteria  keuntungan  maka  nilai  xij  dibagi  dengan  nilai  Max,i(xij)  dari  setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai Min,i(xij) setiap kolom dibagi dengan nilai xij.
ij i ij ij i ij ij X Max X r Min X
X
      =         (1)
Dimana : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi X ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max i X ij = nilai terbesar dari setiap i kriteria Min i X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria i
f. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matrix ternormalisasi (R).
g. Menghitung akhir nilai preferansi yang diperoleh dari penjumlahan untuk setiap perkalian elemen baris matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian elemen kolom matrik (W). hasil perhitungan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.
n i i ij j i V w r = =  (2)
Dimana : Vi = Hasil akhir pada alternatif Wi = Bobot yang telah ditentukan Rij = Normalisasi matriks.
h. Perangkingan dilakukan dengan cara mengurutkan hasil yang mempunyai nilai paling besar sampai yang terkecil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah satu yang dihadapi dalam pemilihan iPhone bekas yaitu dikarenakan banyaknya jenis yang harus dipilih oleh calon pembeli. Pada penelitian ini proses penentuan kelayakan menggunakan metode SAW dijelaskan berdasarkan tahapan yang telah ditentukan.

## 3.1. Analisa
Metode SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi alternatif-alternatif  pilihan  iPhone  bekas  secara  objektif  dengan  perhitungan  yang  sistematis dibandingkan penilaian secara subjektif. Untuk mendapatkan pemahaman secara keseluruhan tentang sistem yang akan dikembangkan, digambarkan pada Gambar 1.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Gambar 1. Blok Diagram

## 3.2. Menentukan alternatif (kandidat)
Untuk memudahkan perhitungan alternatif kandidat iPhone bekas yang diperoleh berdasarkan dari kriteria calon pembeli yakni mencari iPhone dengan harga sedang, dengan kapasitas baterai besar. Pada penelitian ini  yang  nantinya  akan  disebut  Ai  dimulai dari  A1,  A2,  A3,  A4...  An.  Data  alternatif  bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Pilihan Kode Nama Harga Memori Internal Fitur Kamera Kapasitas Baterai Layar A1 iPhone XR 256 4000000 256 GB Tunggal Telefoto 2.942 mAh 6,1 inch A2 iPhone XR 128 3750000 128 GB Tunggal Telefoto 2.942 mAh 6,1 inch A3 iPhone XS 512 4150000 512 GB Ganda Telefoto 2.658 mAh 5,8 inch A4 iPhone XS Max 64 4200000 64 GB Ganda Telefoto 3.174 mAh 6,5 inch A5 iPhone XS Max 256 4550000 256 GB Ganda Telefoto 3.174 mAh 6,5 inch A6 iPhone XS Max 512 5100000 512 GB Ganda Telefoto 3.174 mAh 6,5 inch A7 iPhone 11 128 4650000 128 GB Ganda Ultra Wide 3.110 mAh 6,1 inch A8 iPhone 11 256 5000000 256 GB Ganda Ultra Wide 3.110 mAh 6,1 inch

## 3.3. Menentukan kriteria dan pembobotan
Kriteria ditandai dengan Ci dimulai C1, C2, ...Cn. Kriteria dikelompokkan menjadi dua jenis yaitu kriteria  benefit  yang  memberikan  keuntungan  dan  kriteria  cost  yang  menimbulkan  biaya.  Pemilihan kriteria yang akan digunakan pada saat memutuskan suatu perkara merupakan perbedaan yang mendasar pada kedua kriteria tersebut (Rahmansyah et al., 2023). Kriteria yang akan digunakan dalam penelitian ini dinyatakan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Kriteria

## Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis Kriteria Bobot
C1 Harga Cost 25% C2 Memori Internal Benefit 20% C3 Fitur Kamera Benefit 10% C4 Kapasitas Baterai Benefit 30% C5 Layar Benefit 15%
Bobot  bilangan  fuzzy  merupakan  tabel  yang  menunjukkan  detail  dan  bobot  kriteria  yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 3. Skala Bobot Bilangan Fuzzy Kriteria Uraian Nilai Keterangan <= 2.500.000 1 Sangat Murah 2.500.001 - 3.750.000 2 Murah 3.750.001 - 5.000.000 3 Sedang 5.000.001 - 6.250.000 4 Cukup Mahal 6.250.001 - 7.500.000 5 Mahal >= 7.500.001 6 Sangat Mahal 64 1 Kecil 128 2 Sedang 256 3 Besar 512 4 Sangat Besar Tunggal Telefoto 1 Cukup Bagus Ganda Telefoto 2 Lumayan Bagus Ganda Ultra Wide 3 Bagus Pro Ultra Wide 4 Sangat Bagus <= 2.000 mAh 1 Sangat Kecil 2.001 mAh - 2.750 mAh 2 Kecil 2.751 mAh - 3.500 mAh 3 Sedang 3.501 mAh - 4.250 mAh 4 Besar >= 4.251 mAh 5 Sangat Besar 4,5 inch - 5 inch 1 Kecil 5,1 inch - 5,6 inch 2 Sedang 5,7 inch - 6,1 inch 3 Besar 6,2 inch - 6,7 inch 4 Sangat Besar Harga Memori Internal Fitur Kanera Kapasitas Baterai Layar
Tabel 4 menunjukkan nilai rating kecocokan yang mengubah nilai alternatif pada Tabel 1 menjadi bilangan fuzzy.
Tabel 4. Nilai Rating Kecocokan Kode C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 3 1 3 3 A2 2 2 1 3 3 A3 3 4 2 2 3 A4 3 1 2 3 4 A5 3 3 2 3 4 A6 4 4 2 3 4 A7 3 2 3 3 3 A8 3 3 3 3 3

## 3.4. Menghitung Matrix Normalisasi
Perhitungan kriteria benefit dan kriteria cost yang bertujuan untuk mencari matrik ternormalisasi R (Sipayung, 2023). Menghitung matriks ternormalisasi ( rij ) menggunakan rumus (1)
3 3 1 3 3
2 2 1 3 3
3 4 2 2 3
3 1 2 3 4
3 3 2 3 4 4 4 2 3 4
3 2 3 3 3
3 3 3 3 3 ij X 
           =              
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Nilai kriteria C1: Nilai kriteria C2: min(3, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3) 2 1,1 0, 67 3 3 min(3, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3) 2 2,1 1 2 2 min(3, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3) 2 3,1 0, 67 3 3 min(3, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3) 2 4,1 0, 67 3 3 min(3, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3) 2 5,1 0, 67 3 3 min(3, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3) 2 6,1 0, 5
4 4 R R
R
R R R = = = = = = = = = = = = = = = = = = min(3, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3) 2 7,1 0, 67 3 3 min(3, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3) 2 8,1 0, 67
3 3 R R = = = = = =
Nilai kriteria C3
Nilai kriteria C4:: 1 1 1, 3 0, 33 max(1,1, 2, 2, 2, 2, 3, 3) 3 1 1 2, 3 0, 33 max(1,1, 2, 2, 2, 2, 3, 3) 3 2 2 3, 3 0, 67 max(1,1, 2, 2, 2, 2, 3, 3) 3 2 2 4, 3 0, 67 max(1,1, 2, 2, 2, 2, 3, 3) 3 2 2 5, 3 0, 67 max(1,1, 2, 2, 2, 2, 3, 3) 3 2 2
6, 3 max(1,1, 2, 2, 2, 2, 3, 3) 3 R R
R
R R R = = = = = = = = = = = = = = = = = = 0, 67
3 3 7, 3 1 max(1,1, 2, 2, 2, 2, 3, 3) 3 3 3 8, 3 1 max(1,1, 2, 2, 2, 2, 3, 3) 3 R R = = = = = =
3 3 1, 2
0, 75 max(3, 2, 4,1, 3, 4, 2, 3) 4 2 2 2, 2 0, 5 max(3, 2, 4,1, 3, 4, 2, 3) 4 4 4 3, 2 1 max(3, 2, 4,1, 3, 4, 2, 3) 4 1 1 4, 2 0, 25 max(3, 2, 4,1, 3, 4, 2, 3) 4 3 3 5, 2 0, 75 max(3, 2, 4,1, 3, 4, 2, 3) 4 4 4 6, 2 1 max(3, 2, 4,1, 3, 4, 2, 3) 4 7, R R R R R R
R = = = = = = = = = = = = = = = = = = 2 2 2 0, 5 max(3, 2, 4,1, 3, 4, 2, 3) 4 3 3 8, 2 0, 75 max(3, 2, 4,1, 3, 4, 2, 3) 4 R = = = = = = 3 3 1, 4 1
max(3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3) 3 2 2 2, 4 0, 67 max(3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3) 3 3 3 3, 4 1 max(3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3) 3 3 3 4, 4 1 max(3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3) 3 3 3 5, 4 1 max(3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3) 3 3 3 6, 4 1 max(3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3) 3 3 7, 4 max(3 R R R R R
R R
= = = = = = =
= =
= = = = = = = = = = 3 1
, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3) 3 3 3 8, 4 1 max(3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3) 3 R = = = = =
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Nilai kriteria C5:
Hasil dari normalisasi matrik keputusan dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Matriks Ternormalisasi Kode C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,67 0,75 0,33 1 0,75 A2 1 0,5 0,33 1 0,75 A3 0,67 1 0,67 0,67 0,75 A4 0,67 0,25 0,67 1 1 A5 0,67 0,75 0,67 1 1 A6 0,5 1 0,67 1 1 A7 0,67 0,5 1 1 0,75 A8 0,67 0,75 1 1 0,75
Tahapan  akhir  menghitung  nilai  preferensi,  yakni  perkalian  matriks  ternormalisasi  dari  Tabel  5 dengan bobot kriteria pada Tabel 2 dengan menggunakan rumus (2).
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
25 * 0, 67 20 * 0, 75 10 * 0, 33 30 *1 15 * 0, 75 76, 25 25 *1 20 * 0, 5 10 * 0, 33 30 *1 15 * 0, 75 79, 58 25 * 0, 67 20 *1 10 * 0, 67 30 * 0, 67 15 * 0, 75 74, 59 25 * 0, 67 20 * 0, 25 10 * 0, 67 30 *1 15 *1 73, 34 25 * 0, 67 20 * 0, 75 10 * 0
1 2 3 4
5 V V V V V = = = = = + + + + =
+ + + + =
+ + +
+ =
+ + + + = + +     ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) , 67 30 *1 15 *1 83, 34 25 * 0, 5 20 *1 10 * 0, 67 30 *1 15 *1 84,17 25 * 0, 67 20 * 0, 5 10 *1 30 *1 15 * 0, 75 77, 92 25 * 0, 67 20 * 0, 75 10 *1 30 *1 15 * 0, 75 82, 92
6
7
8 V V V
+ + =
+ + + + =
+ + + + = + + = + = + = =    
3 3 1, 5 0, 75 max(3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3) 4 3 3 2, 5 0, 75 max(3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3) 4 3 3 3, 5 0, 75 max(3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3) 4 4 4 4, 5 1 max(3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3) 4 4 4 5, 5 1 max(3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3) 4 4 4 6, 5 1 max(3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3) 4 7, 5 R R R R R R
R = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
3 3 0, 75 max(3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3) 4 3 3 8, 5 0, 75 max(3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3) 4 R = = = = =
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 6. Hasil Peringkat Alternatif Nilai Vi Ranking A1 76,25 6 A2 79,58 4 A3 74,59 7 A4 73,34 8 A5 83,34 2 A6 84,17 1 A7 77,92 5 A8 82,92 3
Maka nilai alternatif yang memiliki nilai tertinggi adalah alternatif A6 dengan nilai 84,17, diikuti dengan alternatif kedua yaitu A5 dengan nilai 83,34, dan alternatif seterusnya bisa dilihat pada Tabel 6.

## 3.5. Implementasi Antarmuka
Secara  umum,  tujuan  dari  teknik  antarmuka  adalah  untuk  mempermudah  user  dalam mengoperasikan komputer dan mendapatkan berbagai umpan balik yang diperlukan selama bekerja pada sebuah sistem computer (Amijaya et al., 2019). Sistem dijalankan oleh pihak penjual, cara kerja sistem adalah menentukan kriteria diawal kemudian diikuti alternatif yang sesuai kriteria tersebut. Setelah itu baru  proses  perhitungan  dilakukan.  Hasil  perancangan  berikut  merupakan  tahap  dimana  sistem  siap dioperasikan  pada  tahap  yang  sebenarnya.  Sehingga  akan  diketahui  apakah  sistem  yang  telah  dibuat sesuai dengan yang direncanakan.
Gambar 2. Tampilan Halaman Login
Sebelum  masuk  ke  sistem,  pengguna  diarahkan  terlebih  dulu  pada  halaman  login  untuk memasukkan nama dan password. Form login sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3. Tampilan Halaman Beranda
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Setelah berhasil login, pengguna akan masuk ke halaman beranda yang dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 4. Halaman Kriteria
Halaman Kriteria merupakan proses input data kriteria. Selain input, pada halaman ini pengguna bisa melakukan update dan delete. Untuk daftar informasi kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 5. Halaman Rating Kecocokan
Di halaman ini menampilkan table rating kecocokan. Pengguna bisa melakukan input, update, dan delete. Tampilan informasi data rating kecocokan ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 6. Halaman Normalisasi
Pada  halaman  ini  menjelaskan  tahapan  perhitungan  normalisasi  matrix.  Nilai  preferensi  pada implementasi program yang sudah dibuat bisa dilihat pada Gambar 6.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Gambar 7. Halaman Hasil Pemeringkatan
Output sistem menampilkan hasil tahapan akhir yang dimana alternatif iPhone XS Max 512 bekas memiliki peringkat no 1 dan memiliki nilai sama seperti perhitungan manual yaitu 84,17. Hasil peringkat bisa dilihat pada Gambar 7.
Tabel 7. Hasil Perbandingan Alternatif Perhitungan Sistem Perhitungan Excel Ranking iPhone XR 256 76,25 0.7625 6 iPhone XR 128 79,58 0.7958 4 iPhone XS 512 74,59 0.7458 7 iPhone XS Max 64 73,34 0.7333 8 iPhone XS Max 256 83,34 0.8333 2 iPhone XS Max 512 84,17 0.8417 1 iPhone 11 128 77,92 0.7792 5 iPhone 11 256 82,92 0.8292 3
Perbandingan hasil perhitungan sistem dan excel dapat dilihat pada Tabel 7. Hasil uji menunjukkan bahwa perhitungan metode SAW pada sistem dan Excel menunjukkan sama.
Tabel 8. Penilaian Kinerja Sistem
Baik Cukup Kurang 1 Apakah rekomendasi yang diberikan sistem membantu dalam pemilihan iphone bekas? 9 4 0 2 Apakah hasil rekomendasi sesuai dengan spesifikasi yang diberikan? 10 3 0 3 Apakah rekomendasi yang diberikan sistem sesuai dengan pilihan awal? 7 6 0
No Pertanyaan
Penilaian
Pengujian serupa diuji kepada 13 calon pembeli selama 2 minggu pada salah satu toko iPhone yang berlokasi di Yogyakarta. Setelah proses pengambilan keputusan selesai, para calon pembeli memberikan penilaian terhadap kinerja sistem apakah sesuai dengan kriteria mereka. Untuk pertanyaan pertama, 9 orang menyatakan baik, dan 4 orang menyatakan cukup. Pertanyaan kedua, 10 orang menyatakan baik dan 3 orang menyatakan cukup. Pertanyaan ketiga, 7 orang menyatakan baik, dan 6 orang menyatakan cukup. Dari Tabel 8 dapat dilihat form penilaian yang berisi pertanyaan dan hasil penilaian yang telah dilakukan.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  pendukung  keputusan  pembelian  iPhone  bekas,  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  berhasil  menghitung  dan  memproses  dengan  metode  SAW.  Peringkat pertama yang diberikan pada perhitungan sistem dengan perhitungan excel menunjukkan sama, yakni iPhone  XS  Max  512  berdasarkan  kriteria  pembeli  yaitu  memiliki  bobot  harga  sedang  dan  kapasitas baterai  terbesar.  Hasil  penilaian  terhadap  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  diterapkan  dengan memperhatikan kriteria sebagai indikator perhitungan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Amijaya, A., Ferdinandus, F., & Bayu, M. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Handphone Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Berbasis  WEB. CAHAYAtech , 8 (2),  102. https://doi.org/10.47047/ct.v8i2.47
Apriady, A., & Willay, T. (n.d.). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Smartphone Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) .
Hutagaol,  F.  P.,  &  Lubis,  J.  H.  (2021). Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam Pemilihan Handphone Bekas . 2 (2).
Nawandi, F., Muzhaffar, A., Tamtomo, M. R. P., & Setyadi, R. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Bekas Menerapkan Metode SAW. Journal of Information System Research (JOSH) , 4 (2), 626–631. https://doi.org/10.47065/josh.v4i2.2741
Rahmansyah, W., Zufria, I., & Fakhriza, M. (n.d.). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan SSD Laptop Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan SAW .
Rukhiyati,  F.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Tunjangan  Pegawai  Dengan  Metode SAW Studi Kasus ( PT Pos Yogyakarta). Jurnal Teknologi  Dan Sistem Informasi Bisnis , 4 (2),
268–275. https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.493
Shafira,  A.,  Arofah,  I.,  &  Ningsi,  B.  A.  (2023).  Analisis  Perbandingan  Metode  Simple  Addittive Weighting  (SAW)  Dan  Weight  Product  (WP)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Handphone. Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika , 4 (3), 1881–1891. https://doi.org/10.46306/lb.v4i3.487
Sari,  R.  P.,  &  Saputra,  B.  (2021).  Sistem  Pemilihan  Smartphone  Berdasarkan  Spesifikasinya  Pada Mahasiswa  Sistem  Informasi  Universitas  Tanjungpura  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW). Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON) , 2 (3),  329. https://doi.org/10.30865/json.v2i3.3038
Sipayung, E. M. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Bekas Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN) , 11 (2), 295. https://doi.org/10.26418/justin.v11i2.56495
Wicaksono, A. P. (2020). Sistem Rekomendasi Pemilihan Smartphone Android Dengan Dana Terbatas Menggunakan  Modified  Simple  Additive  Weighting  (M-SAW). Jurnal  Transformatika , 17 (2), 115. https://doi.org/10.26623/transformatika.v17i2.1561
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.433 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 937-948 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Halaman Ini Dikosongkan