## PEMILIHAN NOTEBOOK PADA “DAS COMPUTER” DENGAN PENDEKATAN METODE
WEIGHTED PRODUCT
Maura Widyaningsih 1) , Naela Fauzia Dini 2)
1,2 Teknik Informatika dan STMIK Palangkaraya Jl. Obos 114 Palangkaraya Afiliasi Penulis Satu Email: 1 maurawidya@gmail.com
2 dini_naela@yahoo.com

## 1. PENDAHULUAN
Notebook adalah  perangkat  yang  mudah dibawa  kemana-mana,  di  era  sekarang  ini merupakan  sebuah  kebutuhan  di  kalangan masyarakat.  Pilihan  dari  kebutuhan notebook ditentukan umumnya pada spesifikasi, merk dan harga yang sangat bervariasi. Banyak
spesifikasi  yang  ditawarkan  baik  dari  segi hardware , software maupun  desain notebook pada  suatu  toko  penjualan.  Data  penjualan notebook dari suatu toko akan bertambah terus, sehingga rekomendasi penawaran juga mengalami  perubahan.  Sistem  yang  ditujukan untuk  pemakai  dalam  pendukung  untuk
menentukan  harga  suatu  pembelian  akan  selalu mengalami  perubahan  informasi.  Dukungan terhadap pemilihan memerlukan suatu perhitungan  dengan  metoda  atau  konsep  dalam membangun  suatu  sistem  rekomendasi,  dengan menggunakan  metode  rekomendasi  keputusan buat  pembeli.    Ada  beberapa  produk  yang ditawarkan  toko Notebook dengan  spesifikasi dan harga  yang berbeda satu  dengan  yang  lain. Toko akan terbantu jika pembeli yang memiliki buget  berbeda  dapat  menentukan  alternatif sendiri  dalam  mengambil  keputusan  untuk memilih notebook.
Kriteria penentuan pilihan produk notebook dapat ditentukan dari sampel pendapat  pembeli  notebook  yang  selama  ini sudah  membeli  dan  menggunakan.  Adal  6 kriteria  yang  dapat  menentukan  hasil  dari pemilihan  notebook,  diantaranya  dari  harga, kapasitas  hardisk,  kapasitas random  access memory (RAM), tipe processor dan jenis video graphics adapter (VGA) serta ukuran layar.
Metode  yang  digunakan  dalam  penentuan pemilihan notebook ,  menggunakan  metode Weighted Product (WP). Metode WP merupakan metode penyelesaian dalam menghadapi  situasi Multiple Attribute  Decision Making (MADM).  MADM  digunakan  dalam penyelesaian permasalahan dalam ruang diskrit, secara umum menyeleksi alternatif yang terbaik dari  sejumlah  alternatif.  Menurut  Yoon  metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan  rating  atribut,  setiap  atribut harus  dipasangkan  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan  terlebih  dahulu  atau  disebut normalisasi (Ahsan, dkk, 2017). Ada 3 tahapan proses  yang  akan  dilalui  dengan  metode tersebut  yaitu  penyusunan  komponen  situasi, analisis, dan sintesa informasi.
Sistem yang dibuat akan membantu dalam memilih  jenis notebook berdasarkan  6  kriteria yang ditentukan. Perhitungan WP akan memberikan  informasi  rekomendasi  alternatif dari  pilihan notebook .  Sistem  ini  dibangun berbasis web menggunakan framework Codeigniter dengan menggunakan konten MVC ( Model , View , Controller ),  sehingga  dapat bekerja secara dinamis.
Dalam  penelitiannya  para  pengembang sistem  telah  banyak  menerapkan  beberapa metode memberikan untuk dukungan keputusan pada  sistem.  Penelitian-penelitian  yang  terkait telah  menggunakan  metode  untuk  pemilihan produk.
Penelitian  oleh  Syafitri  dkk,  mengenai pendukung  keputusan  pemilihan notebook berbasis  web  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product (WP)  yang  menghasilkan
sebuah  sistem  pendukung  bagi  calon  pembeli. Alternatif  produk  merupakan  beberapa  jenis merk notebook yang  banyak  dijual  di  Kota Kendari  seperti  Acer,  Lenovo,  Asus,  Hp Toshiba  dan  Axioo.  Kkriteria  yang  dipilih untuk  spesifikasi  produk notebook diantaranya adalah  harga,  kapasitas  RAM,  kapasitas Harddisk,  jenis  Processor  dan  VGA  dengan menggunakan  bahasa  pemprograman  PHP  dan basis  data  MySQL.  Hasil  dari  penelitian  ini memberikan  saran notebook sesuai  dengan kebutuhan  spesifikasi  untuk  calon  pembeli dengan  tingkat  akurasi  perhitungan  100% berdasarkan perhitungan
manual dan perhitungan  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan notebook (Syafitri dkk., 2016).
Nurjannah  dkk.  mengenai  pendukung  objek pembelian  sepeda  motor  dengan  metode Weighted  Product (WP)  memudahkan  calon konsumen dalam proses pengambilan keputusan pembelian sepeda motor. Kriteria yang digunakan berdasarkan harga, teknologi, kapasitas  mesin  dan  model/desain.  Sistem menghasilkan  beberapa  alternatif  rekomendasi produk  yang  disarankan  dan  satu  alternatif terbaik yang dapat menjadi pertimbangan dalam menentukan  sepeda  motor  yang  sesuai  dengan kebutuhan,  keinginan  dan  kemampuan  calon konsumen (Nurjannah dkk., 2015).
Sulehu  dalam  penelitiannya  mengenai pemilihan  layanan  internet  provider  di  STMIK AKBA Makasar yang di analisis dengan metode Weighted Product (WP), metode ini mengevaluasi  beberapa  alternatif  terhadap sekumpulan  atribut  atau  kriteria.  Setiap  atribut saling  tidak  bergantungan  satu  dengan  yang lainnya. Kriteria-kriteria yang dianalisis menghasilkan  kesimpulan  bahwa  ISP  yang paling  sesuai  untuk  digunakan  di  STMIK AKBA  adalah  Icon+  karena  di  pandang  dari berbagai  kriteria  yang  disebutkan  maka  ISP Icon+  bisa  menjadi  solusi  yang  tepat  untuk mengatasi masalah saat ini (Sulehu, 2015).
Penelitian  Suryeni  dkk.  mengenai  sistem kelayakan  penerimaan  bantuan  beras  miskin dengan  metode Weighted  Product (WP)  di Kelurahan  Karikil  Kecamatan  Mangkubumi Kota  Tasikmalaya.  kelayakan  calon  penerima bantuan  Beras  Miskin  dan  untuk  menentukan kelayakan penerima beras miskin menjadi lebih cepat  dan  akurat.  karena  aplikasi  ini  lebih mudah  dibandingkan  sistem  yang  lama  dan penyimpanan  datanya  lebih  akurat  (Suryeni dkk., 2015).
Observasi  terhadap  analisis  kebutuhan data notebook dan  kebutuhan  sistem  dilakukan di  Toko  DAS  Computer  Palangka  Raya. Responden  dalam  eksperimen  sejumlah  10
orang,  sampel  diambil  sejumlah  pemilik notebook. Pada Gambar 1  menunjukkan bahwa dari  10  responden,  9  orang  membutuhkan notebook  dalam  melakukan  pekerjaannya, hanya  1  orang  yang  tidak  menggunakan notebook pada pekerjaannya.
Gambar  2  dari  10  responden  memberikan ketentuan  spesifikasi  ketentuan  pada  saat pembelian  notebook,  dari  beberapa  spesifikasi yang disampaikan.
Dari  keenam  spesifikasi  H  (harga),  Hd (hardisk),  RAM,  P  (processor),  VGA,  L (layar)l,  responden  memberikan  kesimpulan terhadap  faktor  kepentingan  dari  masing- masing  spesifikasi,  yang  mendukung  pada proses di sistem, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
2. METODE PENELITIAN
2.1. Decision Support System (DSS)
Sistem Informasi interaktif yang dibangun untuk  mendukung  penanganan  solusi  atas masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang istilah  dari  DSS  atau  Sistem  pendukung keputusan  (SPK).  Data  merupakan  aspek  yang diperlukan  untuk  membuat  sistem  pendukung keputusan,  dengan  antar  muka  pengguna  yang mudah dapat menggabungkan pemikiran pengetahuan  dalam  pengambilan  keputusan pada informasi sistem yang dihasilkan.
Sehingga  dapat  disimpulkan    merupakan penggabungan  antara  model  dan  data  dalam upaya  memecahkan  permasalahan  yang  semi terstruktur  maupun    tidak  terstruktur  dalam sistem informasi berbasis komputer. Keterlibatan  pengguna  yang  ekstensif  dapat melalui  antar  muka  pengguna  yang  mudah digunakan  hal  ini  juga  diungkapkan  dalam bukunya Kusrini.  (Fakeeh & Abdullaziz, 2015; Widyaningsih & Giovanni ,2016).
2.2. Weighted Product (WP) Metode  WP  merupakan  salah satu penyelesaian untuk permasalahan Multi Atribute  Decision  Making  (MADM).  Proses pengambilan  keputusan  metode    MADM berdasarkan  pada  beberapa  atribut.  Konsep permasalahannya adalah mengevaluasi m alternatif  Ai  (i=1,2,...,m)  terhadap  sekumpulan atribut  atau  kriteria  Cj  (j=1,2,...,n),  dimana setiap  atribut  tidak  saling  bergantung  satu dengan yang lainnya. Metode ini mengharuskan pembuat  keputusan  menentukan  bobot  bagi setiap atribut.
Menurut  Rudolphi  ada  3  tahap  dalam proses MADM, yaitu :
1. Penyusunan  komponen-komponen  situasi, pada  tahapan  ini  akan  dibentuk  tabel taksiran  yang  berisi  identifikasi  alternatif dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut.
2. Analisis, pada tahapan ini akan dilakukan 2 langkah proses, yaitu :
- Taksiran dari besaran yang portensial , kemungkinan  dan  ketidakpastian  dari dampak  yang  mungkin  terjadi  pada setiap alternatif.
- Pemilihan preferensi pengambilan keputusan untuk setiap nilai dan resiko yang timbul.
3. Sintesis informasi (Ahsan  dkk., 2017).
MADM  akan  diakhiri  dengan  proses perangkingan  dalam  mendapatkan  alternatif terbaik  yang  diperoleh  berdasarkan  pada  nilai keseluruhan  preferensi  yang  diberikan  (Ahsan dkk.,  2017).  Metode  WP  menggunakan  proses normalisasi,  dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan    (Ahmadi  &  Wiyanti,  2014). Proses ini diberikan dengan sebagai berikut :
1. Preferensi  untuk  alternatif  Ai  diberikan sebagai berikut :
Si = ; dengan i = 1,2,.....,m (1) dimana : S = menyatakan preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor S X = menyatakan nilai kriteria, W = menyatakan bobot kriteria,
Tabel 1. Kepentingan dari spesifikasi pada Notebook
Faktor kepentingan Harga  Hardisk  RAM Proc essor VGA  Layar
Paling penting 1 4 1 4 Lebih penting 3 4 1 1 1 Cukup penting 3 3 2 1 1 Kurang 2 2 1 1 2 2 Tidak 1 2 2 5 Gambar 2  Grafik pilihan responden berdasarkan spesifikasi yang berpengaruh pada notebook
Gambar 1  Grafik prosentase kerja orang membutuhkan notebook
I =  menyatakan alternatif, j = menyatakan kriteria, n = menyatakan banyaknya kriteria
(2)
Wj  =  adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk atribut    keuntungan,  dan  bernilai  negatif  untuk atribut biaya.
2. Preferensi  relatif  dari  setiap  alternatif diberikan sebagai berikut:
Alternatif Ai dengan  i=1,2,...,m  adalah obyek-obyek  yang  berbeda  dan  memiliki kesempatan  yang  sama  untuk  dipilih  oleh pengambil  keputusan  ( Ahsan  dkk,  2017) . Menurut Ahmadi dan Wiyanti dalam artikelnya Sulehu alternatif dibentuk dalam tabel alternatif, sehingga memudahkan proses perhitungan  pada  preferensi  ( Ahmadi  & Wiyanti, 2014) dan (Sulehu,2015) .
; dengan i = 1, 2, ......., m (3)
Dimana :
V = menyatakan preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V
X = menyatakan nilai kriteria W= menyatakan bobot kriteria i  =  menyatakan alternatif j  =  menyatakan kriteria
n = menyatakan banyaknya kriteria

## 3. PERANCANGAN

## 3.1. Pembobotan Kriteria
Data  yang  digunakan  dari  Toko  DAS Computer  Palangka  Raya  yang  bergerak  pada jual beli notebook. Kriteria diambil berdasarkan sampel  data  pembeli  notebook,  sehingga  hasil observasi diperoleh 6 kriteria yang mendominasi,  yaitu  jangkauan  harga,  kapasitas hardisk,  kapasitas Random  Access  Memory (RAM),  jenis  Processor,  jenis Video  Graphics Adapter (VGA),  dan  resolusi  layar.  Penetapan kriteria adalah sebagai berikut : C1  =  Harga,  C2  =  Hardisk,  C3  =  Random Acces  Memory  (RAM),  C4  =  Processor,  C5  = Video Graphics Adapter(VGA), C6 = Layar.

## Tabel 2. Tabel Pembobotan Kriteria
No Kriteria Tingkat Kepenti- ngan
Bobot Sub Kriteria Nilai
1. Harga 5 5 4
3 2 1 2 juta->3 juta, 4 juta->5 juta 6 juta-7 juta 7 juta- 8 juta 8 juta-10 juta Sangat Murah Murah Sedang Mahal Sangat Mahal 2. Hardisk 4 5 4 3 2 1 1 TB 750 GB 320 GB 250 GB 500 GB Sangat Kecil Kecil Sedang Besar Sangat Besar 3. Random Acces Memory (RAM) 4 5 4 3 2 1 1 GB 2 GB 3 GB 4 GB 5 GB Sangat Kecil Kecil Sedang Besar Sangat Besar 4. Processor 2 1 2 AMD INTEL Sedang Tinggi 5. Video Graphics Adapter (VGA) 3 1 2 3 Tinggi AMD INTEL Rendah Sedang Tinggi 6. Layar 3 5 4 3 2 1 11 INCH 12 INCH 13 INCH 14 INCH 15 INCH Sangat Kecil Kecil Sedang Besar Sangat Besar Penentuan prioritas dalam kriteria ditentukan  dalam  bentuk  pembobotan  yang ditetapkan  pada  kriteria  pada  setiap  alternatif persyaratan..  Masing-masing  kriteria  memiliki subkriteria dengan nilai rentang yang ditentukan  dengan  batasan  nilai  tertentu  pada data,    sehingga  penilaian  akan  lebih  ketat  dan tepat.
Pemberian bobot nilai dari pendistribusian kriteria  dari  1  sampai  dengan  5  berlaku  untuk masing-masing  kriteria didasarkan pada tingkat kepentingan,  sehingga  hasil  seleksi  data  akan lebih  tepat  dan  sesuai  dengan  ketentuan. Berikut  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria  dan informasi penentuan agregrasi  : Sangat rendah = 1 , Rendah = 2, Cukup = 3,
Tinggi = 4, Sangat tinggi = 5 Pengambilan keputusan memberikan bobot  preferensi  berdasarkan  nilai  kepentingan dari  masing-masing  kriteria  adalah  sebagai berikut :
W = (5, 4, 4, 2, 3, 3) Penentuan  Tabel  pembobotan  dari  setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 2.

## 3.2. Pemrosesan WP
Gambar 3 menggambarkan proses keseluruhan dari sistem ini dan menggambarkan  proses  metode  WP  pada  saat pengujian  data,  dengan  inputan    berdasarkan kriteria.
Flowchart pada  proses  WP  di  atas menjelaskan bahwa :
a. Memasukkan nilai bobot tiap kriteria.
b. Kriteria  yang  dimasukkan  merupakan spesifikasi notebook yang  telah  disediakan oleh sistem.
c. Menghitung  bobot  kriteria  yang  telah dimasukkan.
d. Menghitung  alternatif  untuk  memberikan keputusan.
e. Hasil  keluaran  adalah  preferensi  tiap alternatif  atau  hasil  rangking  tiap  alternatif merupakan
notebook yang direkomendasikan oleh sistem. 3.2. Rancangan  Sistem
Unified Modeling Language (UML) merupakan  permodelan  pada  sistem  atau perangkat  lunak  ,  paradigmanya  berorientasi pada objek sesuai fungsional yang berhubungan satu  sama  lain  terhadap  alur  data,  baik  secara manual maupun komputerisasi (Rajagopal & K. Thilakavalli, 2017).
Diagram  yang  akan  digunakan  untuk menggambarkan  sistem  adalah use  case diagram , activity  diagram ,  dan sequence diagram .  Data  diambil  dari  Toko  DAS Computer Palangka  Raya.
Use Case Diagram
Use  case  diagram menjelaskan  manfaat sistem  menurut  pandangan  orang  yang  berada diluar sistem ( actor ). Diagram ini menunjukkan fungsionalitas  suatu  sistem  atau  kelas  dan bagaimana  sistem  berinteraksi  dengan  dunia luar. Use case diagram menggambarkan isi dari sistem  yang  berjalan,  dengan  2  aktor  sebagai pengelola  sistem  dan  pembeli/  penggunjung. Gambar  4  merupakan  proses  yang  dilakukan oleh sistem dengan melakukan pengelolaan data kriteria  sehingga  proses  pelatihan  data  dengan metode  WP  menentukan  hasil  rekomendasi perangkingan.

## Activity Diagram
Pada  Gambar  5  merupakan activity diagram untuk  pemrosesan  dalam  memasukan data notebook disertai  penentuan  kriteria  dari setiap notebook .  Hasilnya  akan  digunakan untuk penentuan proses perangkingan notebook pada saat pengujian data.
Pada  Gambar  6  merupakan activity diagram pada proses untuk pengelolaan kriteria pada  sistem  dalam  memasukan  data-data  queri, yang  selanjutnya  akan  diproses  ke  pengelolaan notebook .  Kriteria  yang  digunakan  ada  6, seperti  yang  dijelaskan  sebelumnya,  proses  ini akan  mendukung  penentuan  subkriteria.  Pada Gambar  7  merupakan activity  diagram pada proses  untuk  pengelolaan  subkriteria    pada sistem dalam  memasukan data-data queri,  yang selanjutnya  akan  diproses  ke  pengelolaan notebook .  Sub-kriteria  yang  digunakan  seperti terdapat pada Tabel 2.
Kelola Notebook Menentukan Jenis, kriteria, dan subkriteria Notebook Simpan Kriteria di Database Ubah Notebook Hapus Notebook Tambah Notebook Ambil database Merubah data Hapus database Ambil database Ambil database kriteria, Ambil database Sub kriteria,
Gambar 5 Activity diagram pada pengelolaan di sistem
Mengelola Kriteria c Pengelola Sistem (Admin) Pengguna sistem (pengunjung) Melihat Perangkingan notebook Mengelola notebook include Extend Mengelola Sub Kriteria include System Gambar 4.  Use Case Diagram Sistem Mulai W= (Harga=5,Hardisk=4,RAM=3, Processor=1, VGA=2,Layar=2 Pembobotan: 𝑊 𝑗 = 𝑊𝑖 𝑊𝑗 S i = = 𝐗 𝐢𝐣 𝐖𝐣 𝐧 𝐣=𝟏 Input (Harga,Hardisk,RAM,P rocessor, VGA,Layar) Selesai 𝐕 𝐢 = = 𝐧 𝐣=𝟏 𝐗 𝐢𝐣 𝐖𝐣 = 𝐧 𝐣=𝟏 (𝐗 𝐢𝐣 ∗) 𝐖𝐣 Alternatif keputusan Output Notebook yang direkomendasikan
Gambar 3. Flowchart pemilihan Notebook dengan menggunakan WP
Pada  Gambar  8  merupakan activity diagram untuk  proses  perangkingan  dari  data yang dimasukan, sehingga hasilnya diperhitungkan  dengan  metode  WP  dengan berinteraksi  dengan  queri  database notebook . Hasilnya  berupa  urutan  data notebook yang direkomendasikan bagi pengguna.

## Sequence Diagram
Pada  Gambar  9  merupakan  sequence diagram  untuk  sistem  rekomendasi  pemilihan notebook yang berjalan pada sistem untuk user, user  yang  terdiri  dari  pengelola  sistem/  admin dan pembeli/ pengunjung.
Entity Relation Diagram (ERD)
Gambar Entity  Relation  Diagram (ERD) sistem  pendukung  pemilihan notebook seperti pada Gambar10, dapat dijelaskan bahwa kriteria berelasi  dengan  sub  kriteria  karena  kriteria memiliki  sub  kriteria.  Lalu notebook berelasi dengan  kriteria  karena  dalam  melakukan perhitungan  membutuhkan  data  notebook  dan kriteria.
Pengelola Sistem (Admin) Kelola Notbook Kelola Kriteria Perangkingan Kelola Kriteria Memilih kelola jenis notebook Mengulang isian data Kembali ke menu awal Memilih kelola kriteria Mengulang isian data Kembali ke menu awal Mengulang isian data Memilih kelola sub kriteria Kembali ke menu awal Mengulang proses pengujian data Memilih kelola perangkingan Kembali ke menu awal Message1 (a) Sequence diagram pada pengelola sistem
Pengguna sistem (Pengunjung) Perangkingan Kelola Kriteria
Memilih masukan data notebook Mengulang isian data Kembali ke menu awal Menampilkan hasil

## (b) Sequence diagram pada admin
Gambar 9 Sequence diagram pada sistem yang berjalan
Kelola Sub Kriteria Megambil database Kriteria Menentukan sub kriteria Simpan Sub Kriteria di Database Ubah subkriteria
Hapus subkriteria Tambah subkriteria Ambil database Merubah data Hapus database Ambil database
Gambar 7. Activity diagram pada  pengelolaan sub kriteria di sistem Kelola Pemilihan rangking Notebook Menampilkan hasil perangkingan Keluaran hasil perangkingan notebook sebagai alternatif pilihan Melakukan proses perhitungan dengan menggunakan WP dan menggunakan database notebook untuk query proses Mengisikan data-data kriteria Ambil database Notebook
Gambar 8 Activity diagram pada  penentuan hasil perangkingan dengan metode WP di sistem
Kelola Kriteria Menentukan Kriteria dan bobot
Simpan Kriteria di Database Ubah kriteria Hapus kriteria Tambah kriteria Ambil database Merubah data Hapus database Ambil database
Gambar 6.  Activity diagram pada pengelolaan kriteria

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data-data  peserta  pada  penelitian  ini diambil  dari  Toko  DAS  Computer  Palangka Raya,  salah  satu  toko  yang  yang  bergerak  di usaha  dagang  komputer.  Sistem  menyediakan beberapa interface yang  akan  digunakan  dan dikelola oleh sistem dan pengunjung.

## 4.1. Implementasi Pengelola Sistem
Interface awal  pengelola  sistem  adalah memasukan hak akses user , seperti terlihat pada Gambar  11  (a).  Jika  proses  berjalan  dengan benar saat pengisian user dan password , sistem akan  memunculkan  halaman  beranda.  Halaman beranda  berisi  informasi  bagaimana  cara penggunaan  sistem,  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 11(b) .
Tampilan  halaman  pengelolaan notebook yang  ditunjukkan  pada  Gambar  12(a)  jika menjalankan  perintah  menu  “Notebook”,  yang merupakan proses untuk melakukan penambahan, penghapusan ataupun update data notebook .  Hasil  pengelolaan notebook akan
tersimpan di database, sehingga dapat ditampilkan  kembali  di  menu  perintah  “Tabel” seperti  dirunjukkan  pada  Gambar  12(b),  pada halaman beranda.
Tampilan  halaman  pengelolaan  kriteria ditunjukkan pada Gambar 13(a) jika menjalankan perintah menu “Kriteria”.
Tampilan  halaman  pengelolaan  subkriteria  jika dijalankan  perintahnya  seperti  ditunjukkan Gambar  13(b),  dan  tampilan  halaman  nilai dalam  pengelolaan  bobot  preferensi  dapat dilihat pada Gambar 13(c).
a) Halaman pengelolaan kriteria
(b) Halaman pengelolaan sub kriteria
Gambar 12. Halaman pengelolaan notebook dan tampilan database
(a) Halaman awal login sistem
(b) Halaman beranda
Gambar 11. Halaman awal sistem dan beranda
Notebook
nm_notebook
id_nb ram harga processor vga layar hardisk Kriteria id_kriteria nm_kriteria Sub Kriteria nm_subkriteria id_subkriteria id_kriteria Bobot memiliki perangkingan id_kriteria id_subkriteria id_kriteria id_subkriteria id_nb
Gambar 10.  ERD pada sistem pemilihan Notebook
(c) Halaman pengelolaan bobot preferensi
Gambar 13  Halaman pengelolaan kriteria, subkriteria dan bobot preferensi pemilihan notebook
4.2. Implementasi Pengunjung
Halaman  beranda  seperti  pada  Gambar
14(a)  merupakan  halaman  yang  pertama  kali akan  muncul  saat  pengunjung  atau  pengguna membuka  sistem  pemilihan  notebook.  Hasil perangkingan notebook akan  muncul  jika  dari pengelola sistem telah memasukan semua data- data,  sehingga  pengunjung  dapat  melihat hasilnya  dalam  bentuk  grafik  seperti  pada Gambar    14(b),  sehingga  keputusan  pemilihan ditentukan oleh pengunjung sendiri.

## 4.3. Hasil hitungan manual dengan sistem
Berikut adalah beberapa data yang tersedia di toko, ada 14 data notebook seperti terlihat pada Tabel  2,  dengan  berdasarkah  pada  tahapan perhitungan formula (1), (2) dan (3).
Tabel 3. Tabel Data Notebook Das Computer Data Nama Notebook Harga Hardisk Ram 1 ACER Aspire V3-372 6,800,000 500 GB 4 GB 2 ACER Aspire E5-475G 6,600,000 1 TB 4 GB 3 ACER Aspire ES1-132 3,250,000 500 GB 2 GB 4 Asus X541SA-BX402D 3,502,000 500 GB 4 GB
Data Nama Notebook Harga Hardisk Ram 5 Asus A455LA-WX667D 5,112,000 500 GB 4 GB 6 ASUS X454WA- VX005D White 3,299,000 500 GB 2 GB 7 ASUS X453MA- WX320B Black 3,899,000 500 GB 2 GB 8 ASUS X455LA- WX401D Black 4,999,000 500 GB 2 GB 9 Asus X441NA-BX401D 3,801,000 500 GB 4 GB 10 Asus A456UR-GA090D 7,167,000 1 TB 4 GB 11 Asus E202SA-FD111D 3,268,000 500 GB 2 GB 12 Acer SWITCH SW1- 011-10C4 4,016,020 500 GB 2 GB 13 Acer ASPIRE ES1-432- C56Y 3,673,020 500 GB 2 GB 14 Acer ASPIRE Z3-451 4,745,000 500 GB 4 GB

## Tabel 3. Tabel Data Notebook Das Computer (Lanjutan)
Data Processor VGA Layar 1 Intel Core i5-6200U Intel HD Graphic 520 13.3 inch 2 Intel Core i5 Nvidia GeForce 940MX 14 inch 3 Intel Celeron Dual Core N3350 Intel HD Graphics 11.6 inch 4 Intel Celeron N3060 DC 1.6-2.48GHz Intel HD 15.6 inch 5 Intel Core TM i3- 5005U Intel HD 14 inch 6 AMD DualCore  E1 6010 AMD RADEON R2 14 inch 7 Intel Celeron DualCore N2840 Intel HD Graphics 14 inch 8 Intel Core i3 4005U VGA Intel HD 4400 14 inch 9 Intel Celeron N3350 1.1-2.4GHz Intel HD 14 inch 10 Intel Core Ci5-7200U NVIDIA GeForce GT930MX 14 inch 11 Intel Celeron N3060 1.6-2.48GHz Intel HD 11.6 inch 12 Intel Atom X5-Z8350 1.92GHz QUAD Intel HD 10.1 inch 13 Intel Celeron N3350 1.1-2.4GHz Intel HD 14 inch 14 AMD A10-5757M AMD Radeon HD 8650G 14 inch
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3  maka penentuan  masing-masing  data  berdasarkan nilai bobot pada setiap kriteria, dapat ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Data Nilai setiap Kriteria Alternatif data Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 X1 ACER Aspire V3-372 3 1 2 2 1 2 X2 ACER Aspire E5-475G 3 5 2 2 3 2 X3 ACER Aspire ES1-132 4 1 4
2 1 4
X4 Asus X541SA-BX402D 4 1 2 2 1 1 X5 Asus A455LA-WX667D 3 1 2 2 1 2 X6 ASUS X454WA- VX005D White 4 1 4 1 2
2
X7 ASUS X453MA- WX320B Black
4 1 4 2 1 2 X8
ASUS X455LA-WX401D Black 4 1 4 2 3
2 X9 Asus X441NA-BX401D 4 1 2 2 1
2
(a) Halaman Beranda Pengunjung
(b) Halaman rekomendasi pengunjung
Gambar 14. Halaman beranda pengunjunghasil perhitungan WP di sistem dan rekomendasi pengunjung
X10 Asus A456UR-GA090D 2 5 2 2 3 2 X11 Asus E202SA-FD111D 4 1 4 2 1 4 X12 Acer SWITCH SW1-011- 10C4 4 1 4 2 1 5 X13 Acer ASPIRE ES1-432- C56Y 4 1 4 2 1 2 X14 Acer ASPIRE Z3-451 4 1 2 1 2 2
Perbaikan bobot dilakukan dengan menggunakan  formula  2,  dengan  ketentuan bobot preferensi masing-masing tingkat kepentingan  kriteria  seperti  dijelaskan  pada daftar Tabel 1.
W = (3, 5, 3, 5, 2, 2)
Menentukan  nilai  preferensi  dari  data Tabel  4  untuk  setiap  masing-masing  data berdasarkan formula 1, hasilnya seperti ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Nilai Preferensi untuk alternatif Dat a Uraian nilai Hasil (S) X1 3 0.231 + 1 0.191 +2 0.191 +2 0.095 + 1 0.143 +2 0.143 = 1.6821 X2 3 0.238 + 5 0.191 +2 0.191 +2 0.095 + 1 0.141 +2 0.143 = 2.7397 X3 4 0.239 + 1 0.191 +4 0.191 +2 0.095 + 3 0.143 +4 0.143 = 2.1365 X4 4 0.238 + 1 0.191 +2 0.191 +2 0.095 + 2 0.143 +1 0.143 = 1.6407 X5 3 0.238 + 1 0.191 +2 0.191 +2 0.095 + 2 0.143 +2 0.143
= 1.6821
X6 4 0.238 + 1 0.191 +4 0.191 +1 0.095 + 3 0.143 +2 0.143
= 1.8114
X7 4 0.238 + 1 0.191 +4 0.191 +2 0.095 + 2 0.143 +2 0.143 = 1.6957 X8 4 0.238 + 1 0.191 +4 0.191 +2 0.095 + 2 0.143 +2 0.143
= 2.2206
X9 4 0.238 + 1 0.191 +2 0.191 +2 0.095 + 2 0.143 +2 0.143
= 1.7526 X10 2 0.238 + 5 0.191 +2 0.191 +2 0.095 + 1 0.143 +2 0.143
= 2.5855 X11 4 0.238 + 1 0.191 +4 0.191 +2 0.095 + 3 0.143 +4 0.143 =
2.1365 X12 4 0.239 + 1 0.191 +4 0.191 +2 0.095 + 2 0.143 +5 0.143
= 2.1824 X13 4 0.238 + 1 0.191 +4 0.191 +2 0.095 + 2 0.143 +2 0.143
= 2.0000 X14 4 0.238 + 1 0.191 +2 0.191 +1 0.095 + 2 0.141 +2 0.143
= 1.5874 Jumlah 27.853 2 Tabel 6. Tabel Nilai Preferensi relatif dari setiap alternatif Data Uraian nilai Hasil (V) ACER Aspire V3-372 1.6821 / 27.85= 0.055 ACER Aspire E5-475G 2.7397 /27.85 = 0.075 ACER Aspire ES1-132 2.1365/ 27.85 = 0.087 Asus X541SA-BX402D 1.6407/ 27.85 = 0.059 Asus A455LA-WX667D 1.6821/ 27.85 = 0.061 ASUS X454WA-VX005D White 1.8114/ 27.85 = 0.074 ASUS X453MA-WX320B Black 1.6957/ 27.85 = 0.074 ASUS X455LA-WX401D Black 2.2206/ 27.85 = 0.074
Asus X441NA-BX401D 1.7526/ 27.85 = 0.065 Asus A456UR-GA090D 2.5855/ 27.85 = 0.068 Asus E202SA-FD111D 2.1365/ 27.85 = 0.087 Acer SWITCH SW1-011-10C4 2.1824/ 27.85 = 0.085 Acer ASPIRE ES1-432-C56Y 2/ 27.85 = 0.074 Acer ASPIRE Z3-451 1.5874/ 27.85 = 0.061
Menentukan  nilai  alternatif  berdasarkan formula  3  dari  hasil  perhitungan  Tabel  5, hasilnya seperti ditunjukkan pada hasil Tabel 6, menyesuaikan grafik perangkingan pada sistem, seperti pada Gambar 15
Berdasarkan  data  dari  Tabel  6  dan  grafik pada Gambar 15  menunjukan bahwa notebook ACER  Aspire  ES1-132  dan  Asus  E202SA- FD111D,  memiliki  peringkat  yang  sama sebagai  alternatiof  pilihan notebook yang standar  dan  terjangkau,  dilanjutkan  dengan notebook merk  Acer  SWITCH  SW1-011-10C4 sebagai alternatif berikutnya.
Perhitungan  manual  data-data  dengan menggunakan  metode  WP  menunjukkan  hasil serupa dengan tampilan data pada sistem dalam bentuk grafik alternatif pilihan notebook . Untuk keputusan akhir diserahkan ke pihak pengunjung dalam menentukan alternatif pilihan notebook dari  daftar  yang  tersedia. Sistem  yang  dikembangkan  bersifat web responsive dengan  menggunakan framework Codeigniter sehingga  jika  diakses  di  web mobile  tidak  terpengaruh  pada  besar  dan kecilnya layar.
5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Sistem  yang  dibuat  dapat  memberikan  hasil rekomendasi  keputusan  pemilihan notebook berdasarkan  6  kriteria  yang  diambil  dari kuisioner  pembeli,  seperti  jangkauan  harga, kapasitas  hardisk,  kapasitas  random  access memory  (RAM),  jenis  processor,  jenis video graphics adapter (VGA) dan layar.
2. Sistem  dapat  melakukan update data  setiap setiap  waktu  tanpa  melibatkan  banyak user pengelola,  informasi  hasil  perhitungan  dari perubahan  data  secara  otomatis  dilakukan oleh sistem.
Gambar 15. Grafik Rekomendasi notebook pada sistem berdasarkan pearngkingan
3. Informasi  yang  disajikan  pada costumer atau pengunjung berupa grafik rekomendasi pemilihan notebook . 4. Sistem memberikan ketersediaan  untuk update data kriteria, subkriteria, dan
pembobotan kriteria. Sistem yang dikembangkan  bersifat responsive sehingga pengguna  dapat  mengakses  di web  mobile tanpa dipengaruhi besar kecilnya layar.
5. Hasil  perhitungan  dengan  metode  WP  antara manual dengan sistem menunjukkan kesesuaian, sehingga metode yang diterapkan pada  sistem  dapat  memberikan  informasi alternatif pemilihan notebook .

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmadi,  A.,  Wiyanti,  D.T. 2014. Implementasi Weighted Product (WP) dalam Penentuan Penerima Bantuan Langsung  Masyarakat  PNPM  Mandiri Perdesaan , Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informas (SNATI), p. 19-20 [online] Tersedia < https://journal.uii.ac.id/Snati/article/vie w/3231>. Ahsan, M., Susanti, R.H. dan Dinnullah, R.N.I.,
2017. Multi-Attribute Decision Making untuk Menentukan Multiple Intelligence Anak Menggunakan Metode  Weighted  Product.  JIMP -
Jurnal  Informatika  Merdeka  Pasuruan Vol.2 No.2 Agustus 2017. ISSN 2503- 1945.
Fakeeh,  K.A.,  Abdullaziz,  K.,  2015. Decision Support  Systems  (  DSS  )  in  Higher Education System. International Journal of Applied Information Systems . International Journal of Applied  Information  Systems  (IJAIS) –  ISSN  :  2249-0868  Foundation  of
Computer  Science  FCS  Volume  9  –
No.2,  June  2015  hal  32–40.  ,  New
York, USA. [Online] Tersedia <www.ijais.org - http://research.ijais.org/volume9/numb er2/ijais15-451366.pdf>.
Nurjannah, N., Arifin,  A.,  dan Khairina, D.M., 2015. Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian  Sepeda  Motor  dengan Metode  Weighted  Product .  Jurnal Informatika  Mulawarman  Vol.  10  No. 2 September 2015. p. 20–24. Rajagopal, D., Thilakavalli, K., 2017. A Study : UML for OOA and OOD . International Journal of Knowledge Content Development  &  Technology.  Vol.  7, No. 2, p. 5-20 (Juni).
Sam’ani.  2018. Rancang  Bangun  Aplikasi Pengawasan Dan Pengendalian Komputer  Laboratorium  Multimedia
STMIK  Palangkaraya .  Jurnal  Sains
Komputer  dan  Teknologi  Informasi. Vol  1  Issue  1  e-ISSN  2655-7460. https://doi.org/10.33084/jsakti.v1i1.54 8
Sulehu, M., 2015. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Layanan  Internet  Service Provider Menggunakan Metode Weighted Product (Studi kasus : STMIK  AKBA)  Marwa  Sulehu  STMIK AKBA . Indonesian Journal on Networking  and  Security  (IJNS).
Volume  4  No  4  2015,  P.  55–60,
[Online] Tersedia <http://ijns.org>.
Suryeni,  E.  Agustin  Y.H.,  dan  Nurfitria,  Y., 2015. Sistem  Pendukung  Keputusan
Kelayakan Penerimaan Bantuan Beras Miskin  Dengan  Metode  Weighted Product Di Kelurahan Karikil Kecamatan Mangkubumi Kota Tasikmalaya , Konferensi Nasional Sistem & Informatika. STMIK
STIKOM Bali, 9 – 10 Oktober 2015.
Syafitri,  N.A.,  Dewi,  A.P.,  2016. Penerapan Metode  Weighted  Product  Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Notebook  berbasis  Web .
Jurnal semanTIK. Vol.2 No.1. Jan-Jun 2016,  pp.  169-176,  ISSN  :  2502-8928 (Online), Universitas Halu Oleo.
Widyaningsih, M., Giovanni, L., 2016. Penentuan Peserta Lomba Kompetensi Siswa  Menggunakan  Simple  Additive
Weighting  (SAW) .  Jurnal  Informatika dan  Komputer  (JIKO).    Vol.  1,  No.  1, Februari 2016. AKAKOM Yogyakarta, Tersedia < https://ejournal.akakom.ac.id/index.ph p/jiko/article/view/13>.