ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 388-397 DOI 10.30865/klik.v4i1.1165 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik
Gogor Christmass Setyawan 1,* , Legito 2 , Indah Kusuna Dewi 3 , Dahlan Abdullah 4 , Jeperson Hutahaean 5
1 Program Studi Teknik Informatika,  Universitas Kristen Immanuel, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Sinar Husni, Deliserdang, Sumatera Utara, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ibnu Sina, Batam, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh, Aceh, Indonesia
5 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal, Kisaran, Indonesia Email: 1,* masgogor@ukrimuniversity.ac.id, 2 legitostt@gmail.com, , 4 dahlan@unimal.ac.id, 5 jepersonhutahean@gmail.com Email Penulis Korespondensi: masgogor@ukrimuniversity.ac.id
Abstrak− Laptop saat ini menjadi salah satu kebutuhan dasar yang semakin berkembang hingga menjadi alat elektronik yang sangat banyak digunakan masyarakat. Laptop memiliki berbagai macam fitur dan spesifikasi yang mendukung untuk kegitatan desain grafis. Laptop yang mendukung dapat mempengaruhi dalam mempelajari bidang desain grafis karena laptop yang memiliki spesifikasi yang sesuai  dengan  kegiatan  akan  mempermudah  dan  menunjang  kegiatan  sedangkan  jika  menggunakan  laptop  yang  tidak  memiliki spesifikasi  yang  sesuai  maka  akan  memperhambat  kegitan  bahkan  tidak  dapat  melakukan  kegiatan  tersebut. Pengguna  yang  ingin belajar mengenai desain grafis bingung dalam memilih laptop desain grafis terbaik dari banyaknya pilihan laptop yang ada sekarang ini . Dalam menentukan keputusan pemilihan laptop desain grafis terbaik yang sesuai maka harus dapat memenuhi kriteria antara lain yaitu Processor, RAM, Hardisk, Jenis VGA, Kapasitas VGA, Berat dana Harga. Karena masalah tersebut diperlukan suatu sistem yang dapat  menyelesaikan  permalahan  yang  ada  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  dengan  mengombinasikan  metode  ENTROPY  dan WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assesement ) yang bertujuan memperoleh nilai bobot dan preferensi dari alternatif yang menjadi peringkat pertama. Sehingga yang menjadi rekomendasi laptop desian grafis yaitu RAZER BLADE 15 ADVANCED yang terdapat pada alternatif A4 dengan sebagai rekomendasi pertama dengan nilai tertinggi sebesar 3.79720.
Kata Kunci : SPK; ENTROPY; WASPAS; Laptop; Desain Grafis
Abstract− Laptops are currently one of the basic needs that are growing to become electronic devices that are widely used by the public. Laptops have various features and specifications that support graphic design activities. Supportive laptops can influence studying the field of graphic design because laptops that have specifications that are appropriate to activities will facilitate and support activities, whereas if you use a laptop that does not have the appropriate specifications, it will hinder activities and not even be able to carry out these activities. Users who want to learn about graphic design are confused about choosing the best graphic design laptop fro m the many choices of laptops currently available. In determining the decision to choose the best suitable graphic design laptop, it must be able  to  meet  the  criteria,  including  Processor,  RAM,  Hard  Drive,  VGA  Type,  VGA  Capacity,  Weight  and  Price.  Because  of  this problem, a system is needed that can solve existing problems, namely a decision support system by combining the ENTROPY and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) methods which aim to obtain the value and preference weight of the first ranking alternative. So that the recommendation for a graphic design laptop is the RAZER BLADE 15 ADVANCED which  is in the A4 alternative with the first recommendation with the highest score of 3.79720.
Keywords : SPK; ENTROPY; WASPAS; Laptop; Graphic Design

## 1. PENDAHULUAN
Laptop merupakan salah satu kebutuhan dasar untuk masyarakat yang diperlukan untuk memenuhi kegiatan sehari-hari seperti  tugas  kuliah  ataupun  pekerjaan.  Perkembangan  laptop  yang  semakin  berkembang  pesat  hingga  menjadi  alat elektronik  yang  sangat  banyak  digunakan  masyarakat.  Semakin  banyaknya  pengguna  yang  membutuhkan  laptop  para produsen  laptop  memproduksi  laptop  dengan  berbagai  spesifikasi  mulai  dari  yang  rendah  hingga  tinggi[1].  Sebagian masyarakat masih belum memahami mengenai spesifikasi laptop, mereka mencari tahu mengenai informasi spesifikasi laptop  melalui  online  atupun  offline  dengan  datang  secara  langsung  ke  toko.  Dalam  memilih  laptop  pengguna  harus menyesuaikan spesifikasi yang sesuai dengan kebutuhan sehinggga tidak salah dalam memilih laptop[2]. Seperti ketika pengguna membeli laptop dengan spesifikasi  yang rendah, yang seharusnya hanya dapat  pekerjaan yang ringan tetapi digunakan untuk pekerjaan yang berat seperti desain grafis, maka kemungkinan tidak bisa digunakan untuk menunjang kegiatan tersebut[3].
Desain  grafis  merupakan  sebuah  seni  gambar  digital  baik  2  dimensi  atau  3  dimensi  yang  dibuat  menggunakan komputer atau laptop yang bertujuan dapat digunakan untuk fungsi pakai ataupun hanya sebatas fungsi hiasan[4]. Belajar desain grafis harus menggunakan laptop yang memiliki spesifikasi yang sesuai  supaya pekerjaan desain dapat berjalan dengan lancar. Semakin berkembangnya fitur dan spesifikasi laptop sering membuat pengguna yang ingin belajar desain grafis yang tidak memahami spesifikasi laptop bingung dalam memilih laptop yang terbaik. Dalam memilih laptop yang terbaik  dan  sesuai  untuk  belajar  desain  grafis  memiliki  beberapa  tolak  ukur  kriteria  yaitu  Jumlah  Processor,  RAM, Hardisk,  Jenis  VGA,  Kapasitas  VGA,  Berat  dana  Harga.  Maka  diperlukan  sistem  informasi  yang berguna  agar  dapat mengatur data dan memberikan satu informasi yaitu rekomendasi laptop desain grafis terbaik. Sistem informasi ini disebut juga dengan “Sistem Pendukung keputusan” (SPK).
SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  perusahaan  atau  organisasi  untuk  mengambil  keputusan terhadap suatu masalah yang dihadapi[5]. Dalam penelitian ini, digunakan metode WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product  Assesement )  dan  metode  ENTROPY  yang  dipergunakan  untuk  memperoleh  data  yang  diperlukan  untuk
Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik
mendapatkan  hasil  rekomendasi  pemilihan  laptop  desain  grafis  terbaik.  SPK  mempunyai  banyak  metode  untuk mendapatkan nilai bobot serta perangkingan yang bertujuan untuk mempermudah proses dalam memperoleh keputusan yaitu WASPAS, ENTROPY, AHP, SWARA, PSI, WASPAS, ENTROPY, MAUT, MABAC dan lainnya.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan kesamaan metode yang sudah dilaksanakan untuk dijadikan  bahan  acuan  pada  penelitian  ini.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Partogi  dkk  tahun  2022  membahas  tentang penerapan metode Oreste dan  ENTROPY  yang digunakan untuk  mengambil keputusan seleksi  dokter di  RSU Bhakti. Penelitian menggunakan 5 alternatif dan 5 kriteria sehingga menghasilkan alternatif terbaik yaitu Dr. Chistian dengan nilai  tertinggi[6]. Penelitian yang dilakukan oleh Andi Ernawati tahun 2022 membahas mengenai  penentuan penerima beasiswa  untuk  mahasiswa  berprestasi  dengan  penerapan  algoritma  Entropy  dan  ARAS.  Penelitian  ini  menetapkan  4 kriteria serta terdapat 10 alternatif yang diteliti sehingga menghasilkan alternatif terbaik yang berhak menerima beasiswa sebanyak 7 mahasiswa dan 3 mahasiswa tidak berhak menerima beasiswa[7]. Penelitian yang dilakukan oleh Abdul Karim tahun  2022  membahas  mengenai  penentuan  desa  terbaik  dengan  pengimplementasian  algoritma  Entropy  dan  ARAS. Penelitian  ini  menetapkan  4  kriteria  serta  terdapat  10  alternatif  yang  diteliti  sehingga  menghasilkan  alternatif  terbaik dengan memperoleh nilai sangat baik yaitu 7 desa sedangkan 3 desa lainnya mendapatkan nilai baik[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Tasya dan Lili tahun 2023 membahas mengenai penyeleksian admin gudang dengan penerapan metode WASPAS dan SMART. Penelitian ini menetapkan 5 kriteria serta terdapat 8 alternatif sehingga menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai 0.9 atas nama Ivan Satrya[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Badrul Anwar dkk tahun 2023 meneliti tentang analisis dalam pemilihan pimpinan perusahaan dengan metode WASPAS. Penelitian ini menetapkan 4 kriteria serta terdapat 6 alternatif sehingga menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai 2.3732 atas nama Pranoto[10].
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  disampaikan,  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  studi  mengenai  pemilihan laptop desain grafis terbaik dengan menggunakan metode ENTROPY dan WASPAS. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan bobot dari setiap kriteria dan menemukan alternatif terbaik dalam proses perankingan laptop desain grafis.  Dengan  hasil  yang  akurat  dari  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  bagi  orang  yang memerlukan dalam memilih laptop yang tepat untuk belajar desain grafis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Laptop Desain Grafis
Laptop  desain  grafis  merupakan  laptop  yang  diperuntukkan  bagi  para  profesional  dalam  bidang  desain  grafis.  Laptop jenis  ini  memiliki  kemampuan  dan  spesifikasi  hardware  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  laptop  biasa.  Beberapa spesifikasi yang lebih tinggi pada laptop desain grafis antara lain prosesor yang lebih cepat, kartu grafis yang lebih kuat, serta  RAM  yang  lebih  besar.  Selain  itu,  layar  pada  laptop  desain  grafis  memiliki  resolusi  yang  lebih  tinggi  dan kemampuan  warna  yang  lebih  akurat.  Fungsi  dari  resolusi  dan  kemampuan  warna  tersebut  adalah  untuk  memastikan keakuratan dan kejelasan tampilan visual[11].

## 2.2 Metode ENTROPY
Metode Entropy adalah suatu teknik yang berguna dalam proses pembobotan kriteria yang telah ditetapkan, dengan tujuan untuk  menghasilkan bobot yang diperlukan. Ada beberapa tahapan yang harus dilakukan dalam menggunakan metode Entropy untuk memperoleh nilai bobot yang diinginkan, yaitu sebagai berikut[10]–[14]: a. Menetapkan data awal
b. Menormalisasikan data awal
Normalisasi setiap nilai kriteria dengan nilai maximum , sehingga hasil dari normalisasi tersebut dinyatakan sebagai 𝐾 𝑖𝑗 . c. Mencari nilai matriks ( 𝑎 𝑖𝑗 )
𝑎 𝑖𝑗 = 𝐾𝔦𝔧 ∑ ∑ 𝐾𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑚 𝑖=1
(1)
d. Menghitung nilai Entropy setiap kriteria
𝐸 𝑗 = [ −1 In m ] ∑ [𝑎 𝑖𝑗 ln(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1
(2)
e. Menghitung dispersi setiap kriteria 𝐷 𝑗 = 1 – 𝐸 𝑗 (3)
f. Normalisasi nilai dispersi
𝑊 𝑗 = 𝐷 𝑗 ∑ 𝐷 𝑗 (4)

## 2.3 Metode WASPAS
Metode WASPAS digunakan untuk meminimalkan kesalahan dalam pencarian nilai tertinggi dan terendah dalam rangka mendapatkan hasil yang akurat. Dalam proses ini, metode WASPAS akan mencari alternatif terbaik yang sesuai dengan nilai  bobot  yang telah ditentukan. Metode WASPAS  mencari  kombinasi  optimal  dari kriteria berdasarkan  dua kriteria optimal. Metode ini digunakan sebagai sistem pendukung keputusan dalam menentukan prioritas dengan menggunakan pembobotan. Berikut adalah tahapan perhitungan dalam menggunakan metode WASPAS[17]–[20]:
Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain

## Grafis Terbaik
a. Membuat matrix keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (5)
b. Melakukan normalisasi
Kriteria Benefit
R ij = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 (6)
Kriteria Cost
R ij = 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (7)

## c. Menghitung nilai Qi
𝑄𝑖 = 0.5  ∑ r ij 𝑤𝑗 + 0.5  ∐ (r ij ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (8)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Dalam pelaksanaan penelitian ini, dilakukan beberapa tahapan sebagai berikut: a. Analisis Masalah
Tahap analisis masalah dilakukan untuk memperoleh strategi yang tepat dalam menyelesaikan masalah yang terkait dengan penelitian.
b. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh referensi yang dapat digunakan dalam penelitian.
c. Studi Literatur
Tahap studi literatur dilakukan untuk memahami objek yang diteliti serta mencari referensi yang dapat mempermudah proses penelitian.
d. Analisis Penerapan Metode
Tahap analisis penerapan metode dalam penelitian ini dimulai dengan menentukan nilai bobot menggunakan metode ENTROPY dan melakukan perangkingan alternatif menggunakan metode WASPAS.
e. Laporan Penelitian
Tahap terakhir adalah penyusunan laporan penelitian yang berisi hasil dari penelitian yang telah dilakukan. Berikut merupakan kerangka dari penjelasan diatas:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Pengguna yang ingin belajar di bidang desain grafis dapat memanfaatkan proses pemilihan rekomendasi laptop desain grafis terbaik. Agar hasil yang didapatkan akurat dan dapat diandalkan, penulis menggunakan metode WASPAS untuk mencari  alternatif  terbaik  dan  metode  ENTROPY  untuk  mencari  nilai  bobot.  Data  yang  dibutuhkan  untuk  proses  ini adalah data laptop sebanyak 7 alternatif, seperti terlihat pada Tabel 1.
Mulai Analisa Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode Penerapan Metode ENTROPY
1. Menetapkan data awal 2. Menormalisasikan data awal
3. Mencari nilai matriks
4. Menghitung nilai Entropy setiap kriteria 5. Menghitung dispen setiap kriteria 6. Normalisasi nilai dispersi
Penerapan Metode WASPAS 1. Membentuk matriks awal 2. Normalisasi matriks awal
3. Menghitung nilai Qi
Pembuatan Laporan
Penelitian
Selesai
Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik
Tabel 1. Data Alternatif Ponsel
Alternatif Laptop Desain Grafis LDG1 ACER NITRO 5 LDG2 ACER PREDATOR HELIOS 300 LDG3 ASUS ROG FLOW X13 R9 LDG4 RAZER BLADE 15 ADVANCED LDG5 RAZER BLADE PRO 17 LDG6 LENOVO LEGION 5 PRO R7 LDG7 LENOVO LEGION 5 R5

## 3.2 Kriteria dan Bobot
Untuk menentukan rekomendasi laptop desain grafis terbaik, dibutuhkan data pendukung seperti data alternatif, kriteria, dan bobot. Penelitian ini menggunakan 7 kriteria yang tercantum pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Processor Benefit C2 RAM Benefit C3 Hardisk Benefit C4 Jenis VGA Benefit C5 Kapasitas VGA Benefit C6 Berat Cost C7 Harga Cost Tabel 3. Data Alternatif Laptop Desain Grafis Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 ACER NITRO 5 Intel Core i9- 11900H 16 GB 512 MB Nvidia GeForce RTX 3060 6 GB 2.20 Kg 19600000 ACER PREDATOR HELIOS 300 Intel Core i9- 11900H 16 GB 512 MB Nvidia GeForce RTX 3070 8 GB 2.50 Kg 38000000 ASUS ROG FLOW X13 R9 AMD Ryzen 9 5900HS 16 GB 512 MB Nvidia GeForce RTX 3050 4 GB 1.30 Kg 19900000 RAZER BLADE 15 ADVANCED Intel Core i9-12900H 32 GB 1000 MB Nvidia GeForce RTX 3080Ti 16 GB 2.01 Kg 60000000 RAZER BLADE PRO 17 Intel Core i9-12900H 32 GB 1000 MB Nvidia GeForce RTX 3080Ti 16 GB 2.71 Kg 65000000 LENOVO LEGION 5 PRO R7 AMD Ryzen 7 5800H 16 GB 1000 MB Nvidia GeForce RTX 3060 6 GB 2.45 Kg 27800000 LENOVO LEGION 5 R5 AMD Ryzen 5 5600H 16 GB 1000 MB Nvidia GeForce RTX 3050 4 GB 2.40 Kg 17000000
Pada  kriteria  C1  dan  C4  diperlukan  tabel  pembobotan  untuk    memperoleh  data rating  kecocokan dapat  dilihat seperti berikut :
Tabel 4. Pembobotan C1 Keterangan Nilai Intel Core i9-12900H 10 Intel Core i9-11900H 8 AMD Ryzen 9 5900HS 6 AMD Ryzen 7 5800H 4 AMD Ryzen 5 5600H 2 Tabel 5. Pembobotan C1 Keterangan Nilai Nvidia GeForce RTX 3080Ti 8 Nvidia GeForce RTX 3070 6 Nvidia GeForce RTX 3060 4 Nvidia GeForce RTX 3050 2
Data rating kecocokan dapat dihasilkan dari tabel pembobotan kriteria, dan ditampilkan pada Tabel 6 berikut.
Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik
Tabel 6. Data Rating Kecocokan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 LDG1 8 16 512 4 6 2.20 19600000 LDG2 8 16 512 6 8 2.50 38000000 LDG3 6 16 512 2 4 1.30 19900000 LDG4 10 32 1000 8 16 2.01 60000000 LDG5 10 32 1000 8 16 2.71 65000000 LDG6 4 16 1000 4 6 2.45 27800000 LDG7 2 16 1000 2 4 2.40 17000000 Max 10 32 1000 8 16 2.71 65000000 Min 2 16 512 2 4 1.30 17000000 3.3 Penerapan Metode ENTROPY
a. Menetapkan Data Awal
8 16 512 4 6 2.20  19600000 8 16 512 6 8 2.50  38000000 6 16 512 2 4 1.30  19900000 X = [𝑋 𝑖𝑗 ] = 10  32  1000  8  16  2.01  60000000 10  32  1000  8  16  2.71  65000000
4 16  1000  4 6 2.45  27800000
2 16  1000  2 4 2.40  17000000
b. Menormalisasikan Data Awal
C1
K 11 = 8 10 = 0.80000
K 21 = 8 10 = 0.80000
K 31 = 6 10 = 0.60000
K 41 = 10 10 = 1.00000 K 51 = 10 10 = 1.00000
K 61 = 4 10 = 0.40000
K 71 = 2 10 = 0.20000
Proses  untuk  memperoleh  data  normalisasi  data  awal  pada  kriteria  C2  hingga  C7  dapat  dilakukan dengan  cara perhitungan yang sama, sehingga diperoleh data normalisasi pada tabel 7.
Tabel 7. Data Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 LDG1 0.80000  0.50000  0.51200  0.50000  0.37500  0.81181  0.30154 LDG2 0.80000  0.50000  0.51200  0.75000  0.50000  0.92251  0.58462 LDG3 0.60000  0.50000  0.51200  0.25000  0.25000  0.47970  0.30615 LDG4 1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  0.74170  0.92308 LDG5 1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  1.00000 LDG6 0.40000  0.50000  1.00000  0.50000  0.37500  0.90406  0.42769 LDG7 0.20000  0.50000  1.00000  0.25000  0.25000  0.88561  0.26154 Sum 4.80000  4.50000  5.53600  4.25000  3.75000  5.74539  3.80462
c. Menentukan nilai matriks (α 𝑖𝑗)
C1 a 11 = 0.80000 4.80000 = 0.16667 a 21 = 0.80000 4.80000 = 0.16667 a 31 = 0.60000 4.80000 = 0.12500 a 41 = 1.00000 4.80000 = 0.20833 a 51 = 1.00000 4.80000 = 0.20833 a 61 = 0.40000 4.80000 = 0.08333
Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik
a 71 = 0.20000 4.80000 = 0.04167
Proses  untuk  memperoleh  data  nilai  matriks  α 𝑖𝑗 pada  kriteria  C2  hingga  C7  dapat  dilakukan  dengan  cara perhitungan yang sama, sehingga diperoleh data nilai matriks α 𝑖𝑗 pada tabel 7.
Tabel 8. Data Nilai Matriks α 𝑖𝑗 Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 LDG1 0.16667 0.11111 0.09249 0.11765 0.10000 LDG2 0.16667 0.11111 0.09249 0.17647 0.13333 LDG3 0.12500 0.11111 0.09249 0.05882 0.06667 LDG4 0.20833 0.22222 0.18064 0.23529 0.26667 LDG5 0.20833 0.22222 0.18064 0.23529 0.26667 LDG6 0.08333 0.11111 0.18064 0.11765 0.10000 LDG7 0.04167 0.11111 0.18064 0.05882 0.06667
d. Perhitungan nilai Entropy untuk setiap kriteria ( 𝐸 𝑗 ) C1 a 11 = [a 11 ln a 11 ] = [0.16667(ln 0.16667)] = −0.29863 a 21 = [0.16667 (ln 0.16667)] = −0.29863 a 31 = [0.12500 (ln 0.12500)] = −0.25993 a 41 = [0.20833 (ln 0.20833)] = −0.32679 a 51 = [0.20833 (ln 0.20833)] =   −0.32679 a 61 = [0.08333 (ln 0.08333)] = −0.20708 a 71 = [0.04167 (ln 0.04167)] = −0.13242 ∑ [a ij ln(a ij )] n i=1 = −1.85027 E 1 = −1 ln(7) (−1.85027) = 0.95085
Untuk mendapatkan E 2 sampai E 7 dapat dihitung dengan cara yang sama seperti 𝐸 1 . Maka diperoleh yaitu: E 2 = 0.97084 E 3 = 0.97487 E 4 = 0.93729 E 5 = 0.92254 E 6 = 0.98941 E 7 = 0.93327
b. Menghitung dispersi untuk setiap kriteria
D 1 = 1 − 0.95085 = 0.04915 D 2 = 1 − 0.97084 = 0.02916
D 3 = 1 − 0.97487 = 0.02513
D 4 = 1 − 0.93729 = 0.06271
D 5 = 1 − 0.92254 = 0.07746
D 6 = 1 − 0.98941 = 0.01059
D 7 = 1 − 0.93327 = 0.06673
∑ 𝐷 𝑗 = (0.04915 + 0.02916 + 0.02513 + 0.06271 + 0.07746 + 0.01059 + 0.06673) = 0.32093
c. Normalisasi nilai dispersi
W 1 = 0.04915 0.32093 = 0.367
W 2 = 0.02916 0.32093 = 0.315
W 3 = 0.02513 0.32093 = 0.119
Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik
W 4 = 0.06271 0.32093 = 0.046
W 5 = 0.07746 0.32093 = 0.152
W 6 = 0.01059 0.32093 = 0.152
W 7 = 0.06673 0.32093 = 0.152
Hasil yang diperoleh dari perhitungan Entropy yaitu nilai bobot untuk setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 9. Data Nilai Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Processor 0.15315 Benefit C2 RAM 0.09087 Benefit C3 Hardisk 0.07830 Benefit C4 Jenis VGA 0.19541 Benefit C5 Kapasitas VGA 0.24136 Benefit C6 Berat 0.03298 Cost C7 Harga 0.20792 Cost

## 3.4 Penerapan Metode WASPAS
Penerapan  metode  WASPAS  digunakan  dengan  tujuan  memperoleh  perangkingan,  langkah  perhitungan  metode WASPAS sebagai berikut : a. Matriks keputusan awal
8 16 512 4 6 2.20  19600000 8 16 512 6 8 2.50  38000000 6 16 512 2 4 1.30  19900000 X = [𝑋 𝑖𝑗 ] = 10  32  1000  8  16  2.01  60000000 10  32  1000  8  16  2.71  65000000
4 16  1000  4 6 2.45  27800000
2 16  1000  2 4 2.40  17000000
b. Melakukan normalisasi terhadap matrik X ij Kriteria Benefit yaitu C1, C2, C3, C4 dan C5 dengan rumus persamaan 6. C1
R 11 = 8 10 = 0.80000 R 21 = 8 10 = 0.80000
R 31 = 6 10 = 0.60000
R 41 = 10 10 = 1.00000
R 51 = 10 10 = 1.00000
R 61 = 4 10 = 0.40000
R 71 = 2 10 = 0.20000
Lanjutkan perhitungan untuk memperoleh normalisasi matriks C2 hingga C5 dengan rumus persamaan 6 seperti dalam memperoleh normalisasi matriks C1. Kemudian lakukan perhitungan untuk kriteria cost.
Kriteria Cost yaitu C6 dan C7 dengan rumus persamaan 7. C6
R 16 = 1.30 2.20 = 0.59091
R 26 = 1.30 2.50 = 0.59091
R 36 = 1.30 1.30 = 0.59091
R 46 = 1.30 2.01 = 0.59091
R 56 = 1.30 2.71 = 0.59091
R 66 = 1.30 2.45 = 0.59091
R 76 = 1.30 2.40 = 0.59091

## Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain
Lanjutkan  perhitungan  untuk  memperoleh  normalisasi  matriks  C7  dengan  rumus  persamaan  7  seperti  dalam memperoleh  normalisasi  matriks  C6.  Maka  setelah  melakukan  normalisasi  matriks  kriteria  benefit  dan  cost  maka diperoleh tabel data nilai matrik ternormalisasi pada tabel 10.
Tabel 10. Data Nilai Matrik Ternormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 LDG1 0.80000  0.50000  0.51200  0.50000  0.37500  0.59091  0.86735 LDG2 0.80000  0.50000  0.51200  0.75000  0.50000  0.52000  0.44737 LDG3 0.60000  0.50000  0.51200  0.25000  0.25000  1.00000  0.85427 LDG4 1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  0.64677  0.28333 LDG5 1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  1.00000  0.47970  0.26154 LDG6 0.40000  0.50000  1.00000  0.50000  0.37500  0.53061  0.61151 LDG7 0.20000  0.50000  1.00000  0.25000  0.25000  0.54167  1.00000
c. Mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot Q 1 = (0.5 ∑((0.80000 ∗ 0.15315) + (0.50000 ∗ 0.09087) + (0.51200 ∗ 0.07830) + (0.50000 ∗ 0.19541) + (0.37500 ∗ 0.24136) + (0.59091 ∗ 0.03298) + (0.86735 ∗ 0.20792))) + (0.5 ∑((0.80000 0.15315 ) + (0.50000 0.09087 ) + (0.51200 0.07830 ) + (0.50000 0.19541 ) + (0.37500 0.24136 ) + (0.59091 0.03298 ) + (0.86735 0.20792 ))) = 0.29805 + 3.23523 = 3.53328 Q 2 = (0.5 ∑((0.80000 ∗ 0.15315) + (0.50000 ∗ 0.09087) + (0.51200 ∗ 0.07830) + (0.75000 ∗ 0.19541) +
(0.50000 ∗ 0.24136) + (0.52000 ∗ 0.03298) + (0.44737 ∗ 0.20792))) + (0.5 ∑((0.80000 0.15315 ) + (0.50000 0.09087 ) + (0.51200 0.07830 ) + (0.75000 0.19541 ) + (0.50000 0.24136 ) + (0.52000 0.03298 ) + (0.44737 0.20792 ))) = 0.29273 + 3.23511 = 3.53328 Q 3 = (0.5 ∑((0.60000 ∗ 0.15315) + (0.50000 ∗ 0.09087) + (0.51200 ∗ 0.07830) + (0.25000 ∗ 0.19541) +
(0.25000 ∗ 0.24136) + (1.00000 ∗ 0.03298) + (0.85427 ∗ 0.20792))) + (0.5 ∑((0.60000 0.15315 ) + (0.50000 0.09087 ) + (0.51200 0.07830 ) + (0.25000 0.19541 ) + (0.25000 0.24136 ) + (1.00000 0.03298 ) + (0.85427 0.20792 ))) = 0.24861 + 3.12937 = 3.37798 Q 4 = (0.5 ∑((1.00000 ∗ 0.15315) + (1.00000 ∗ 0.09087) + (1.00000 ∗ 0.07830) + (1.00000 ∗ 0.19541) +
(1.00000 ∗ 0.24136) + (0.64677 ∗ 0.03298) + (0.28333 ∗ 0.20792))) + (0.5 ∑((1.00000 0.15315 ) + (1.00000 0.09087 ) + (1.00000 0.07830 ) + (1.00000 0.19541 ) + (1.00000 0.24136 ) + (0.64677 0.03298 ) + (0.28333 0.20792 ))) = 0.41967 + 3.37754 = 3.79720
Q 5 = (0.5 ∑((1.00000 ∗ 0.15315) + (1.00000 ∗ 0.09087) + (1.00000 ∗ 0.07830) + (1.00000 ∗ 0.19541) +
(1.00000 ∗ 0.24136) + (0.47970 ∗ 0.03298) + (0.26154 ∗ 0.20792))) + (0.5 ∑((1.00000 0.15315 ) + (1.00000 0.09087 ) + (1.00000 0.07830 ) + (1.00000 0.19541 ) + (1.00000 0.24136 ) + (0.47970 0.03298 ) + (0.26154 0.20792 ))) = 0.41465 + 3.36635 = 3.78100
Q 6 = (0.5 ∑((0.40000 ∗ 0.15315) + (0.50000 ∗ 0.09087) + (1.00000 ∗ 0.07830) + (0.50000 ∗ 0.19541) +
(0.37500 ∗ 0.24136) + (0.53061 ∗ 0.03298) + (0.61151 ∗ 0.20792))) + (0.5 ∑((0.40000 0.15315 ) + (0.50000 0.09087 ) + (1.00000 0.07830 ) + (0.50000 0.19541 ) + (0.37500 0.24136 ) + (0.53061 0.03298 ) + (0.61151 0.20792 ))) = 0.25893 + 3.17633 = 3.43526
Q 7 = (0.5 ∑((0.20000 ∗ 0.15315) + (0.50000 ∗ 0.09087) + (1.00000 ∗ 0.07830) + (0.25000 ∗ 0.19541) +
(0.25000 ∗ 0.24136) + (0.54167 ∗ 0.03298) + (1.00000 ∗ 0.20792))) + (0.5 ∑((0.20000 0.15315 ) + (0.50000 0.09087 ) + (1.00000 0.07830 ) + (0.25000 0.19541 ) + (0.25000 0.24136 ) + (1.00000 0.03298 ) + (1.00000 0.20792 )))
= 0.24468 + 3.08940 = 3.33408
Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik
Berdasarkan perhitungan tersebut maka diperoleh data perangkingan terhadapt 7 alternatif Laptop desaian grafis sebagai berikut:
Tabel 11. Data Perangkingan Alternatif Laptop Desain Grafis Nilai Rank LDG1 ACER NITRO 5 3.53328 3 LDG2 ACER PREDATOR HELIOS 300 3.52784 4 LDG3 ASUS ROG FLOW X13 R9 3.37798 6 LDG4 RAZER BLADE 15 ADVANCED  3.79720 1 LDG5 RAZER BLADE PRO 17 3.78100 2 LDG6 LENOVO LEGION 5 PRO R7 3.43526 5 LDG7 LENOVO LEGION 5 R5 3.33408 7
Hasil  penelitian  dengan  penerapan  metode  ENTROPY  dan  WASPAS  menunjukkan  bahwa  alternatif  terbaik sebagai rekomendasi laptop desain grafis terdapat pada tabel 11, yaitu RAZER BLADE 15 ADVANCED pada alternatif A4 dengan nilai tertinggi sebesar 3.79720, yang menempati peringkat pertama.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  ENTROPY  dan  WASPAS  dapat  digunakan  untuk memperoleh  nilai  bobot  dan  peringkat  alternatif  terbaik  dari  kriteria  seperti  Processor,  RAM,  Hardisk,  Jenis  VGA, Kapasitas VGA, Berat dan Harga, sehingga dapat memberikan rekomendasi pemilihan laptop terbaik untuk desain grafis seperti yang tercantum pada tabel 11. Alternatif terbaik yang direkomendasikan adalah RAZER BLADE 15 ADVANCED yang  berada  pada  alternatif  A4  dengan  nilai  tertinggi  sebesar  3.79720,  sebagai  peringkat  pertama.  Rekomendasi  ini diharapkan dapat membantu pengguna yang ingin memilih laptop yang tepat untuk belajar di bidang desain grafis.

## REFERENCES
[1] A. Utami and A. Saehan, “Penerapan Algoritma Turbo Boyer Moore Pada Aplikasi Perbandingan Harga Laptop Menggunakan Web,” Bul. Ilm. Inform. Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 37–42, 2023.
[2] S. Wijayanto and M. Fauzi, “Perancangan Aplikasi Berbasis Web dalam Merekomendasikan Laptop dengan Metode Simple Additive Weighting,” J. Ilmu Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 15–19, 2023.
[3] D.  I.  H.  Damanik  and  B.  Triandi,  “Studi  Perbandingan  Metode  Prefrence  Selection  Index  (PSI)  Dengan  Simple  Additive Weighting (SAW) Dalam Pemilihan Laptop,” Inf. Syst. Data Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 60–69, 2023.
[4] A. A. Kusumadinata, N. Amalia, N. Biralda, and H. Hanafi, “RekognisiMelalui Webinar Branding Desain GrafisDi Era 4.0,” J. Pengabdi. Pasca Unisti , vol. 1, no. 1, pp. 45–60, 2023.
[5] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[6] P. Simanjuntak and R. D. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Dokter Dirumah Sakit Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC,” vol. 2, no. 3, pp. 121–127, 2022.
[7] A. Ernawati, “Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[8] A. Karim, “Penerapan Algoritma Entropy dan Aras Menentukan Desa Terbaik Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 41–51, 2022.
[9] T. Ardilah and L. Tanti, “Metode Waspas dan SMART Dalam Seleksi Admin Gudang Berbasis Web,” J. InSeDS ( Inf. Syst. Data Sci. ) , vol. 1, no. 2, 2023.
[10]  B. Anwar, M. Giatman, H. Maksum, and A. H. Nasyuha, “Analisis Metode WASPAS Dalam Pemilihan Pimpinan Perusahaan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 1, pp. 138–144, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5170.
[11]  I.  Zahari,  W.  Mahmud,  D.  A.  Wibowo,  A.  D.  Andriani,  and  S.  Farhani,  “Pelatihan  Desain  Grafis  untuk  Meningkatkan Keterampilan Digital bagi Anggota IPNU/IPPNU Desa Ngadiluwih Kediri,” Sejah. J. Inspirasi Mengabdi Untuk Negeri , vol. 2, no. 1, pp. 95–103, 2023.
[12]  M.  Hamzah,  D.  Suhaedi,  and  Y.  Ramdani,  “Implementasi  Metode  SAW  dan  Entropy  pada  Pemilihan  Armada  Travel,”  in Bandung Conference Series: Mathematics , 2023, vol. 3, no. 1.
[13]  A.  M.  A.  Y.  D.  W.  I.  ARMANDA,  “Penerapan  Entropy  Weight  Method  dan  Metode  TOPSIS  dalam  Menentukan  Pilihan Produk.” UNDIP, 2023.
[14]  P. S. Informatika and U. I. Kebangsaan, “KOMBINASI METODE ENTROPY DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) DALAM PENENTUAN,” vol. 7, no. 2, pp. 129–138, 2022.
[15]  Z.  Zaidir,  “Pemodelan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Kenaikan  Biaya  Kuliah  Pada  Program  Studi Menggunakan Metode Entropy-Electre III dan Analisis Trend Kuadrat Terkecil,” Respati , vol. 12, no. 3, pp. 1–14, 2017, doi: 10.35842/jtir.v12i3.186.
[16]  S. Sampathkumar, F. Augustin, M. K. A. Kaabar, and X.-G. Yue, “An integrated intuitionistic dense fuzzy Entropy-COPRAS- WASPAS approach for manufacturing robot selection,” Adv. Mech. Eng. , vol. 15, no. 3, p. 16878132231160264, 2023.
[17]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[18]  A. Özbek and M. A. Özbek, “EDAS ve WASPAS yöntemleriyle tıbbi malzeme tedarikçisi belirleme,” Niğde Ömer Halisdemir
Gogor Christmass Setyawan, Penerapan Metode Entropy dan WASPAS dalam Rekomendasi  Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik
Üniversitesi Mühendislik Bilim. Derg. , vol. 12, no. 1, pp. 144–158.
[19]  T.  Saputra  and  W.  Verina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Produk  Terlaris  Pada  Samudra  Jaya  Printing Menggunakan Metode WASPAS,” INFOSYS (INFORMATION Syst. J. , vol. 7, no. 2, pp. 190–201, 2023.
[20]  N.  Handayani,  N.  Heriyani,  F.  Septian,  and  A.  D.  Alexander,  “MULTI-CRITERIA  DECISION  MAKING  USING  THE WASPAS METHOD FOR ONLINE ENGLISH COURSE SELECTION,” J. Teknoinfo , vol. 17, no. 1, pp. 260–270, 2023.