p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Bekas Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Evasaria Magdalena Sipayung a , Cut Fiarni b , Yohanes Setiawan c
a Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi dan Desain, Universitas Bunda Mulia, Tangerang, Indonesia b,c Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Harapan Bangsa, Jl. Dipati Ukur No. 80-84 Bandung, Indonesia a esipayung@bundamulia.ac.id

## Abstrak
PD X merupakan perusahaan jual beli motor bekas (mokas) yang berlokasi di Subang, Jawa Barat.  PD X menjual mokas kepada masyarakat umum. PD X membeli mokas dari perorangan yang datang atau membeli motor bekas dari  hasil  lelangan.  Permasalahan  yang  dihadapi  PD  X  saat  ini  yaitu  kesalahan  memilih  mokas  dengan  tepat sehingga  jumlah  stok  mokas  menumpuk  karena  salah  memperkirakan  kriteria  mokas  yang  sesuai  dengan kebutuhan  customer  yang  menyebabkan  mokas  lama  terjual  setiap  bulannya.  Hal  tersebut  disebabkan  karena terdapat  6  kriteria  mokas  yang  perlu  dipertimbangkan  ketika  memilih  mokas  saat  lelangan  yaitu  merk/type, harga limit, warna, tahun, perpanjangan STNK, dan keberadaan STNK Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pemilihan  mokas  yang  mempermudah  menyeleksi  merk/type  mokas  dari dokumen  lelang  sesuai  kebutuhan  customer  dan  mengisi  stok  mokas  yang  sudah  habis  dan  memilih  mokas terbaik. Implementasi bahasa pemograman yang digunakan yaitu Java dengan menggunakan database SQL. Hasil SPK dapat menampilkan mokas terbaik dengan cara memilih ranking mokas yang memiliki nilai tertinggi.
Kata kunci: mokas, kriteria, sistem pendukung keputusan, simple additive weighting

## Decision Support System in Used Motorcycle Selection Using Simple Additive Weighting (SAW) Method

## Abstract
PD X is a used motorcycle (mokas) retail company located in Subang, West Java. PD X sold their mokas to general public in Subang. PD X buys mokas from individual who comes to PD X dealership and from the auction which uses motorcycle. Problem faced PD X right now was wrong of choosing right mokas precisely that accumulated stock of mokas. Incorrectly predicted mokas criteria in accordance with customer needs that lead to long mokas sales-cycle  time  each  month.  There  are  6  mokas  criteria  to  consider  when  choosing  mokas  in  the  auction including  brand/type,  price  limit,  color,  production  year,  vehicle  registration  renewal  (STNK),  and  the  vehicle registration  existence.  The  purpose  of  this  research  make  DSS  (Decision  Support  System)  using  SAW  (Simple Additive  Weighting)  method  so  can  help  PD  X  to  choose  the  best  mokas  and  select  brands  based  on  auction document according to customer needs and replenish the mokas stock that has run out. Implementation of the programming  language  used  Java  with  SQL  Database  System.  The  DSS  system  displays  the  best  mokas  by choosing mokas which has the highest ranking.
Keywords: used motorcycle, decision support system, simple additive weighting

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan  masyarakat  akan  kendaraan  sebagai  alat transportasi selalu meningkat setiap tahun. Salah satu jenis kendaraan yang mengalami peningkatan yang cukup tajam yaitu  sepeda  motor.  Semakin  meningkatnya  jumlah produksi  sepeda  motor  dengan  berbagai  model-model baru  maka  akan  semakin  banyak  sepeda  motor  bekas (mokas) atau motor second hand. Sekarang sudah banyak showroom sepeda motor bekas untuk melakukan transaksi jual  beli  sepeda  motor.    Setiap  mokas  memiliki  berbagai macam spesifikasi dan kondisi yang berbeda-beda.
PD  X  adalah  sebuah  perusahaan  jual  beli  mokas  dari berbagai  jenis  merek  seperti  Yamaha,  Honda,  Suzuki, Kawasaki,  Bajaj,  dan  lain  lain  yang  berlokasi  di  Subang. Total  mokas  yang  dapat  ditampung  di showroom PD  X tersebut  maksimal  berjumlah  150  unit.  PD  X  menjual mokas  secara  langsung  kepada customer di showroom . Perusahaan berusaha untuk memenuhi keinginan customer berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  sudah  dicatat  oleh bagian  marketing  agar customer merasa  puas  ketika pesanan  terpenuhi.  Perusahaan  ingin  memberi  kesan positif  dengan  cara  dapat  memenuhi  keinginan customer .
Selain  itu,  PD  X  membeli  motor  dari  perorangan  yang datang  atau  membeli  motor  bekas  dari  hasil  lelangan. Lelangan motor bekas diadakan khusus untuk para dealer mokas yang sudah memiliki kerjasama dengan perusahaan jasa  leasing  seperti  Adira,  BAF,  FIF,  WOM  dan  ALTO. Lelangan  diadakan  lima  kali  setiap  bulan.  Seminggu sebelum  lelangan  dimulai,  perusahaan  leasing  akan mengirimkan  dokumen  daftar  mokas  dan  surat  undangan lelang.
Owner  PD  X  menggunakan  6  kriteria  untuk dipertimbangkan  saat  membeli  mokas  yaitu:  pertama, kondisi  fisik  ( body )  untuk  memastikan  kondisi  kerangka body  mokas  tidak  memiliki  goresan,  tidak  ada  bekas kecelakaan,  kelengkapan body ,  dan  pengecekan  nomor rangka.  Kedua,  kondisi  mesin  untuk  pengecekan  nomor mesin  dan  memastikan  mesin  dalam  kondisi  baik  dengan cara menghidupkan mesin dan mendengarkan suara mesin yang  halus  bukan  berbunyi  berisik.  Ketiga,  jenis  motor untuk  memastikan  jenis  motor  sesuai  dengan  yang diinginkan  customer.  Keempat,  harga  untuk  memastikan kemampuan  budget  customer  membayar.  Kelima,  tahun produksi untuk memastikan tahun produksi mokas karena semakin  baru  tahun  produksinya  akan  semakin  mahal harga  beli  mokas.  Keenam,  kelengkapan  surat  untuk memastikan BPKB dan STNK.

## II. M ETODE
Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan masalah Multiple-Criteria Decision Making (MADM), antara lain: Analytic Hierarchy Process (AHP),  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution  (TOPSIS),  Simple  Additive  Weighting (SAW),  Weighted  Product (WP)  dan  ELECTRE.  MCDM adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan  untuk menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu  [2].  Simple Additive  Weighting  (SAW)  yaitu  suatu  metode  yang mencari  penjunlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut,  dalam  pemilihan sepeda  motor  bekas  dengan  menggunakan  nilai  bobot kriteria-kriteria yang dimasukan terdiri dari: merk, model, tipe, tahun, warna, harga [3][4]. Pembeliaan sepeda motor bekas  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting untuk kriteria harga motor, volume silinder, dan kapasitas tangki [5].
AHP  dapat  digunakan  dalam  pemilihan  mokas  untuk kriteria merk, harga motor, dan tahun [6].
Pemilihan  motor  bekas  menggunakan  Metode  TOPSIS untuk kriteria kelengkapan surat-surat kendaraan bermotor, harga,      desain,      kondisi      sepeda  motor,        keaslian sparepart,    dan    keiritan bahan bakar [7].
Pembeliaan  sepeda  motor  bekas  menggunakan  AHP dan SAW untuk kriteria tahun pembuatan, kapasitas mesin, warna, tipe, harga [8]. Untuk metode SAW, perbandingan hasil ranking pada SAW dan WP tidak terlihat perbedaan yang  signifikan,  namun  bila  dibandingkan  dengan  data nyata,  metode  WP  memiliki  akurasi  85,71%  sedangkan SAW lebih baik yakni mencapai 100% [9].
Metode  SAW  lebih  baik  daripada  metode  WP  waktu eksekusi  metode  SAW  lebih  cepat  dibandingkan  WP, karena  proses  perhitungan  SAW  lebih  sederhana dibandingkan WP [9][10].
Pada  bagian  ini  dijelaskan  tentang  metode  yang digunakan  untuk  pemilihan  motor  bekas  dengan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  SAW  dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada  karena  adanya  proses  ranking  setelah  menentukan bobot untuk setiap atribut [2].
Pada  penelitian  ini  metode  yang  dibahas  terdiri  dari analisis  sistem  yang  terdiri  dari  analisis  masalah  dan solusi.

## A. Analisis Masalah
Masalah  yang  dihadapi  perusahaan  PD  X  adalah kesulitan  memilih  mokas  dari  lelangan  yang  sesuai dengan  pesanan  customer  dan  laporan  stok  mokas  yang sudah habis karena setiap dokumen lelang memiliki daftar jumlah  mokas  kira-kira  berjumlah  antara  10-300  unit setiap dokumen lelang yang diterima owner setiap minggu. Tetapi  owner  hanya  akan  memilih  sekitar  5  sampai  20 mokas  setiap  bulan  karena  sesuai  dengan  jumlah  mokas yang  terjual  setiap  bulan.  Dokumen  lelangan  yang diterima  owner  rata-rata  berjumlah  2-5  dokumen.  Tetapi owner  biasanya  hanya  mengikuti  1-3  kali  lelangan  setiap bulan  karena  biasanya  owner  sudah  dapat  memenuhi kebutuhan  stok  mokas.  Owner  hanya  membaca  daftar motor bekas yang akan dilelang sekilas setelah menerima dokumen  lelang.  Kemudian  bagian  marketing  akan memberi  tanda  pada  dokumen  lelang  yang  akan  dibeli sesuai  dengan  modal owner ,  jumlah  pesanan  dari customer dan stok mokas yang habis.
Perusahaan  ingin  setiap  mokas  yang  baru  dibeli  akan segera  dijual  kembali  dengan  cepat  karena  owner  ingin mendapatkan  keuntungan  besar  dengan  cara  perputaran modal cepat kembali untuk dibelikan mokas lain. Keadaan saat ini yang terjadi yaitu owner kekurangan waktu untuk memilih  mokas.  Waktu  rata-rata  yang  dibutuhkan  owner dalam  menentukan  pilihannya  antara  30  menit  hingga  5 jam  tergantung  jumlah  daftar  mokas  yang  ada.  Semakin banyak  jumlah  daftar  mokas  pada  dokumen  maka  waktu yang  dibutuhkan  untuk  mempertimbangkan  keputusan akan  semakin  lama.  Owner  menjadi  tergesa-gesa  dan kurang teliti dalam memilih mokas sehingga menyebabkan kesalahan dalam memilih mokas. Akibatnya  terjadi  penumpukan  mokas  jika  salah  memilih mokas. Penumpukan mokas yang sudah lama tidak terjual sekitar  30%  dari  total  mokas  yang  belum  terjual  selama lebih dari 1 tahun karena  kesalahan  memilih  mokas. Dari permasalahan  di  atas,  solusi  yang  akan  diberikan  kepada perusahaan  mokas  PD  X  yaitu  dengan  cara  membuat sebuah sistem aplikasi desktop yang dapat merekomendasikan motor yang akan dipilih saat lelangan berdasarkan  kriteria-kriteria  customer  dan  laporan  stok mokas  yang  habis.  Aplikasi  desktop  yang  akan diimplementasikan diharapkan dapat memecahkan permasalahan yang terjadi yaitu dapat mempercepat waktu pemilihan  mokas  dan  ketepatan  akurasi  memilih  mokas yang akan dibeli owner .

## B. Analisis Sistem Usulan
Data dokumen lelang berupa file Ms.Excel dimasukkan dari  ke  dalam  database  dengan  melakukan  import  data. Pemilihan  mokas  berdasarkan  merk/type  dan  warna  yang dipilih  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  ataupun pesanan  dari  calon  customer.  Hasil  pemilihan  mokas didapat  dari  nilai  terbesar  hasil  perhitungan  mokas  yang akan  dipilih  berdasarkan  hasil  rekomendasi  dari perhitungan  dengan  metode  SAW.  Sistem  usulan ditunjukkan pada Gambar 1.
Input, Proses, dan Output Sistem Usulan
Input Proses Output
Kriteria pemilihan Database PD X Pencarian mokas berdasarkan merk/
type dan warna
1. Merk/Type 2.Warna 3.Harga Limit 4.Tahun 5.Perpanjangan STNK 6.Keberadaan STNK
Data Dokumen Lelang Perhitungan SAW dari hasil pencarian mokas Kriteria: 1.Harga Limit 2. Perpanjangan STNK 3.Tahun Data Pesanan Customer Hasil Rekomendasi Mokas Daftar Mokas terpilih Laporan Rekomendasi Mokas Gambar 1. Sistem Usulan III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Model  yang  digunakan  sebagai  perancangan  sistem terdiri  dari  use  case  diagram  dan  Entity  Relationship Diagram  (ERD).  Use  case  dibuat  dengan  menjabarkan siapa saja aktor yang akan menggunakan aplikasi serta apa saja kegiatan yang bisa dilakukan oleh aktor tersebut pada aplikasi  ini  [11]  [12]. Terdapat  2  aktor  pada  diagram  use case  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2  yaitu  admin  dan marketing.
Gambar. 2 Use Case Diagram
Entity  Relationship  Diagram  (ERD)  menggambarkan logic dari entitas-entitas yang terlibat dalam dan hubungan
antar  entitas  [13][14].  Perancangan  model  untuk  sistem dengan  menggunakan  ERD  untuk  mengetahui  entitas- entitas apa saja yang diperlukan untuk merancang sebuah basis data. Basis data dirancang untuk diterapkan bersama dengan sistem sebagai tempat untuk menyimpan data-data ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar. 3 Rancangan ERD Sistem
Hasil  implementasi  dari  rancangan  tampilan  serta  model perancangan  yang  diimplementasikan  dengan  bahasa pemrograman  Java  dan  MySQL  sebagai  Database Management System (DBMS) untuk menyimpan data [14]. AHP  dan  SAW  dapat  digunakan  di  berbagai  platform sistem  operasi  dan  browser  [15].  Pengujian blackbox dilakukan  terhadap  semua user  case  yang ada  pada use case diagram [16].

## Gambar 4.Tampilan menu utama sistem bagi marketing
Pada Gambar 4 terdapat fitur import data untuk menyimpan data dari Ms.excel ke database sql. Fitur search untuk mencari mokas berdasarkan  merk/type  dan  warna  ataupun  hanya  mencari merk/type saja. Fitur add untuk menyimpan pengelompokan data dari hasil search.
Gambar 5.Tampilan perhitungan metode SAW
Admin  dapat  memilih  pengelompokan  data  yang  sudah dilakukan  oleh  marketing  untuk  dilakukan  proses pemilihan ranking mokas terbaik. Admin harus memberikan bobot dan denda untuk setiap pengelompokan  data  yang  telah  dipilih  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Gambar. 6 Tampilan pemilihan mokas
Mokas  yang  sudah  melalui  proses  ranking  akan  dipilih kembali  3  mokas  dengan  hasil  nilai  terbesar  untuk direkomendasikan untuk dipilih ketika lelangan berlangsung.
Gambar. 7 Tampilan laporan mokas yang dipilih
Admin  harus  memilih  berdasarkan  tanggal  proses pemilihan mokas dilakukan. Setelah mokas melalui proses pemilihan, maka admin dapat melihat hasil laporan untuk dicetak,  laporan  ditunjukkan  pada  gambar  7.  Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel I.
TABEL I H ASIL P ENGUJIAN SPK M OKAS DENGAN SAW No Proses Hasil Pengujian 1. import data Sistem berhasil melakukan import data dokumen lelang 2. lihat data dokumen lelang Berhasil melihat data dokumen lelang 3. perhitungan SAW Sistem dapat melakukan perhitungan dengan SAW 4. melihat hasil rekomendasi Sistem dapat menampilkan rekomendasi dari hasil perhitungan dengan SAW 5. print hasil rekomendasi Sistem dapat mencetak hasil rekomendasi ke printer
Terdapat  3  kriteria  yang  digolongkan  kriteria  cost  atau benefit  yang  dipertimbangkan  dalam  pemilihan  mokas terbaik ditunjukkan pada Tabel II terdiri dari: a. Harga  limit  (cost)  karena  standar  harga  minimal  yang ditetapkan  perusahaan  leasing  agar  dealer  mokas menawarkan harga yang lebih tinggi.
b. Tahun  (benefit)  karena  semakin  besar  atau  semakin kecil  selisih  tahun  antara  tahun  keluar  dengan  tahun saat ini, tidak mempengaruhi pengeluaran biaya.
c. Perpanjangan STNK (cost) karena setiap tahun pemilik mokas harus melakukan perpanjangan STNK.
TABEL III
K RITERIA DAN B OBOT Kriteria Bobot C1 Harga Limit (Cost) 0,5 C2 Tahun (Benefit) 0,2 C3 Perpanjangan STNK (Cost) 0,3 Total 1
Sistem  Pengambilan  Keputusan  (SPK)  dilakukan  untuk mencari  alternatif  mokas  terbaik  untuk  memenuhi kebutuhan  pengisian  stok  mokas  yang  telah  habis  dan pemesanan  dari  calon  customer.    Contoh  kasus  yang digunakan  yaitu  memilih  mokas  dengan  merk/type Yamaha Spin  yang berwarna  biru. Proses yang dilakukan yaitu sorting berdasarkan merk/type dan warna ditunjukkan pada Tabel III.
TABEL IIIII
H ASIL S ORTING
No.Lot Harga limit Tahun STNK A 268 5.250.000 2007 18/07/2012 A 269 4.900.000 2007 26/07/2012 A 178 5.500.000 2007 04/09/2012 A 165 5.300.000 2007 Tidak Ada A 252 4.650.000 2006 Tidak Ada
Perhitungan STNK (Ada):
=  {(thn_sekarang  –  thn_STNK)  +  (bln_STNK  –  bln_ sekarang/12)} * pajak_tahunan_kendaraan_bermotor Perhitungan STNK (Tidak Ada):
={(thn_sekarang–thn_mokas)
* pajak_tahunan_kendaraan_bermotor} + Denda Di mana:
Pajak  tahunan  kendaraan  bermotor  diambil  dari  nilai tengah sebesar Rp300.000.000,00.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 11 , No. 2 , April 2023
Denda disesuaikan dengan merk/jenis mokas. Pada contoh kasus ini yang digunakan sebesar Rp50.000,00.
TABEL IVV
H ASIL P ERHITUNGAN P ERPANJANGAN STNK
Perhitungan  kriteria  benefit  dan  kriteria  cost  yang bertujuan  untuk  mencari  matrik  ternormalisasi  R.  Cara mencari data yang kriteria benefit maka Xij dibagi dengan nilai  maksimum  pada  kolom  tersebut.  Cara  mencari  data yang  kriteria  cost  maka  nilai  minimum  pada  kolom tersebut dibagi dengan Xij. Pada tabel 5 menjelaskan data untuk melakukan perhitungan normalisasi matriks R.
Mencari  nilai  hasil  perhitungan  normalisasi  hingga membentuk    matriks  R.  Pada  matriks  dibawah menjelaskan hasil normalisasi  matriks R dari perhitungan data pada Tabel 5.
Proses  ranking  dengan  menggunakan  bobot  yang  sudah ditentukan  untuk  mencari  hasil  akhir  rekomendasi  mokas yang akan dipilih.
A268 = {(0,5)(0,8857) + (0,2)(1) + (0,3)(1)}= 0,9428 A269 = {(0,5)(0,9490) + (0,2)(1) + (0,3)(1)} = 0,9744 A178  =  {(0,5)(0,8455)  +  (0,2)(1)  +  (0,3)(0,9608)}  = 0,9109 A165  =  {(0,5)(  0,8774)  +  (0,2)(1)  +  (0,3)(0,4455)}= 0,7723
A252  =  {(0,5)(1)    +  (0,2)(0,9995)  +  (0,3)(0,4016)}      =
0,8203

## TABEL VV
P ROSES P ENCARIAN N ORMALISASI M ATRIKS R
Hasil  rekomendasi  mokas  yang  dipilih  yaitu  alternatif mokas  A269  dengan  hasil  akhir  0,9744  yang  merupakan nilai tertinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan  mokas menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dengan  kriteria  merk/type,  harga  limit,  warna,  tahun, perpanjangan STNK, dan keberadaan STNK. Aplikasi ini dapat membantu bagian marketing mempercepat pencarian  mokas  yang  dikelompokkan  sesuai  merk/type dan warna ataupun hanya merk/type saja yang akan dipilih. Selain  itu,  dapat  mempermudah  owner  memilih  mokas dengan  tepat  sehingga  tidak  terjadi  kesalahan  memilih mokas.
Hasil  SPK  pemilihan  mokas  untuk  setiap  merk/type sama  menampilkan  hasil  ranking  dengan  nilai  terurut secara  descending  yaitu  dari  nilai  terbesar  hingga  nilai terkecil.  Hasil  rekomendasi  yang  dipilih  yaitu  nilai terbesar.
Aplikasi  ini  dapat  melakukan  import  data  dari  Ms. Excel dengan format .csv (comma separated values) yang menjadi  alternatif  mokas.  Hasil  dari  rekomendasi  mokas yang  berupa  ranking  akan  dipilih  3  mokas  terbaik  sesuai merk/type dan warna ataupun hanya merk/type saja.
Hasil  akhir  berupa  laporan  mokas  yang  dipilih  admin berdasarkan  tanggal  pemilihan  yang  bertujuan  untuk mengetahui  laporan  mokas  yang  akan  dibeli  dan  dapat diprint  untuk  dokumentasi  pemilihan  mokas  untuk  setiap kali lelangan yang dilakukan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Gorry, A. and Scott Morton, 1971, A Framework for Management Information Systems, USA: Sloan Management Review.
[2] Kusumadewi, Sri Hartati, Sri Harjoko, Agus dan Wardoyo, Retantyo, 2006, Multi-Attribute Decision Making (MADM),
Yogyakarta.
[3] Pahlevy, Randy, Tesar, 2010, Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Menentukan penerima Beasiswa dengan Menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), Skripsi Program Studi Tehnik Informatika. Surabaya: Universitas Pembangunan Nasional Veteran.
[4] Mahmud Fauzi, Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan
Sepeda Motor Bekas Menggunakan Metode Simple Additive
Kriteria Cost Benefit Cost Bobot 0,5 0,2 0,3 No.Lot / Alternatif Harga limit Tahun STNK A 268 4.650.000/5.250. 000 2007/2007 1.225.000/ 1.225.000 A 269 4.650.000/4.900. 000 2007/2007 1.225.000/ 1.225.000 A 178 4.650.000/5.500. 000 2007/2007 1.225.000/ 1.275.000 A 165 4.650.000/5.300. 000 2007/2007 1.225.000/ 2.275.000 A 252 4.650.000/4.650. 000 2006/2007 1.225.000/ 2.375.000 Nilai Pembagi 4.650.000 2007 1.225.000 No.Lot Tahun STNK Perhitungan STNK Hasil A 268 2007 18/07/2 012 {(2016- 2007)+(1/12)}*300.0 00 1.225.000 A 269 2007 26/07/2 012 {(2016- 2007)+(1/12)}*300.0 00 1.225.000 A 178 2007 04/09/2 012 {(2016- 2007)+(3/12)}*300.0 00 1.275.000 A 165 2007 Tidak Ada {(2016-2007) *300.000}+50.000 2.275.000 A 252 2006 Tidak Ada {(2016- 2006)*300.000}+50. 000 3.050.000
Weighting (SAW) di Rejo Motor,Tugas Akhir, Universitas Nusantara PGRI Kediri 2017.
[5] Affan Adyatma Putra Hadi, Bambang Sujatmiko, Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda Motor Bekas
Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Berbasis Web,
Jurnal Manajemen Informatika, Vol 11 No 1 (2020).
[6] Rian Wicaksono, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Bekas dengan Menggunakan Metode AHP, Tugas Akhir,
Universitas Muhammadiyah Magelang, 2019.
[7] Hendrikus, Syarif Hidayatulloh, Sistem Penunjang Keputusan
Pemilihan Motor Bekas Menggunakan Metode TOPSIS, Jurnal
Responsif, Vol. 2 No.1 Februari 2020, pp. 9-18 E-ISSN:2685-6964.
[8] Nur Alam Arifin, Ssitem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda
Motor Bekas dengan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus: Sahabat Motor), STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), Vol. 5 No. 2 Desember 2020
[9] [12] F. F. Zam zam, “Analisa Perbandingan Metode SAW dan WP dalam Mendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen,” Universitas PGRI Kediri, 2016.
[10] A. Setyawan, F. Y. Arini, and I. Akhlis, “Comparative Analysis of Simple Additive Weighting Method and Weighted Product Method to New Employee Recruitment Decision Support System (DSS) at PT. Warta Media Nusantara,” Sci. J. Informatics, vol. 4, no. 1, 2017.
[11] Mathiassen, et. Al, 2000, Object Oriented Analysis and Design, Danish: Marko.
[12] Pressman, Roger. (2010). Software Engineering: A Practitioner’s
Approach 7 th . New York . The McGraw-Hill Companies, Inc.
[13] Powell, Gavin, 2006, Beginning Database Design, Indianapolis: Wiley Publishing.
[14] Y. Kustiyahningsih, D. Rosa. (2011). Pemrograman Basis Data Berbasis Web Menggunakan PHP dan Mysql, Yogyakarta: Graha
Ilmu.
[15] Gede Surya Mahendra, Kadek Yota Ernanda Aryanto. SPK
Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi. Vol. 05 No. 01 (2019) 049-056 .
[16] Mustaqbal, M.S.M., Firdaus, R.F.F., dan Rahmadi, H.R. “Pengujian Aplikasi Menggunakan Black Box Testing Boundary
Value Analysis (Studi Kasus Aplikasi Prediksi Kelulusan SNMPTN)”. Jurnal Ilmiah Teknologi Terapan (JITTER), 2015; 1(3):31-36.