## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR HONDA PADA DEALER KEMBANG JAWA MOTOR TRENGGALEK DENGAN METODE

## ANALYTHICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BERBASIS WEB

## Adinta Yuliarifin
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia adintayuliarifin@gmail.com

## ABSTRAK
Sepeda motor merek Honda adalah merek sepeda motor yang paling diminati oleh masyarakat. Banyaknya merek  sepeda  motor  honda  terkadang  menjadi  suatu  dilema  dalam  pemilihannya.  Maka  dari  itu  penulis melakukan  penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  pemilihan  sepeda  motor  Honda.  Penelitian ini menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP).
Kriteria dalam perbandingan yang digunakan pada aplikasi ini adalah harga, kapasitas mesin, penggunaan bahan  bakar,  dan  model.  Sistem  ini  dibangun  berbasis  web,  sehingga  dapat  digunakan  dimanapun  melalui jaringan internet untuk memudahkan para sales dari dealer dan juga pengguna.
Perhitungan menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan prioritas pilihan sangat bergantung pada pemberian bobot nilai terhadap kriteria dan sub kriteria yang ada pada tahap penilaian kriteria dan  sub  kriteria  yang  akan  menghasilkan  nilai  prioritas.  Dengan  adanya  aplikasi  sistem  ini  dapat  membantu calon  pembeli  untuk  menentukan  sepeda  motor  merek  Honda  yang  diinginkan.  Selain  itu  dengan  adanya aplikasi ini juga dapat memudahkan sales dealer untuk dapat meyakinkan pelanggan atau pembeli.
Kata kunci :  Sistem Pendukung Keputusan (SPK), AHP (Analytic Hierarchy Process), Motor Honda.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  kemajuan  zaman,  teknologi informasi  semakin  berkembang  dengan  pesat [1] . Perkembangan  teknologi  informasi  berdampak  besar pada berbagai aspek kehidupan masyarakat, terutama bidang  industri  otomotif.  Perkembangan  industri otomotif  dapat  dilihat  dengan  terus  meningkatnya jumlah  angka  kendaraan  yang  ada  di  Indonesia [2] . PT.  Kembang  Jawa  Motor  Trenggalek  adalah dealer yang  dipercaya  untuk  memasarkan  kendaran  dengan merek  Honda.  Dealer  Kembang  Jawa  Motor Trenggalek memiliki banyak sales dalam pemasarannya,  dealer  ini  juga  memiliki  anak  cabang di  daerah  sekitar  Trenggalek  sampai  Kediri.  Honda adalah merek sepeda motor yang paling diminati oleh masyarakat  Indonesia. Dealer sepeda  motor  merek Honda  sering  kali  mengalami  kesulitan  dalam membantu  konsumen  menentukan  jenis  dan  tipe kendaraan yang akan mereka beli. Hal ini disebabkan begitu  banyaknya  merek  dan  harga  bersaing  yang ditawarkan  oleh  pihak  produsen  otomotif  lainnya. Untuk  memilih  kendaraan  yang  tepat  sesuai kebutuhan  dan  dana  yang  dimiliki  oleh  konsumen, memerlukan  suatu  analisa  yang  baik,  karena konsumen  harus  cermat  dalam  mempertimbangkan kriteria  dan  spesifikasi  sepeda  motor  yang  akan dibeli.
Kriteria-kriteria  yang  dijadikan  patokan  dalam memilih suatu kendaraan antara lain tipe, harga, suku cadang, CC kendaraan, warna, dan fasilitas atau fitur yang  ditawarkan  dalam  kendaraan  tersebut.  Hal  ini dilakukan  agar  konsumen  tidak  salah  dalam  memilih
dan  merasa  puas  dengan  hasil  pilihannya.  Untuk mengolah  semua  kriteria  tersebut  diperlukan  suatu sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat memilih  dan  mengelompokan  kriteria-kriteria  yang dipilih  oleh  konsumen,  sehingga  dapat  membantu konsumen  dalam  memilih  sepeda  motor  yang  paling tepat,  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  spesifikasi  yang diinginkan oleh konsumen [3] .
Analytic  Hierarchy  Proses  (AHP)  merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam proses pengambilan  keputusan.  Metode  ini  dapat  digunakan untuk  menentukan  apakah  motor  yang  akan  dibeli telah  sesuai  atau  tidak  dengan  kualifikasi  yang dibutuhkan. Hal ini dikarenakan metode AHP mampu memberikan  penilaian  baik  secara  kualitatif  maupun kuantitatif  Metode  AHP  juga  memperhitungkan validitas  sampai  dengan  batas  toleransi  inkonsistensi dari  berbagai  kriteria  dan  alternatif  yang  dipilih  oleh para  pengambil  keputusan.  Hal  ini  digunakan  untuk mengantisipasi  ketidak  konsistensi  yang  mungkin terjadi  karena  manusia  memiliki  keterbatasan  dalam menyatakan  persepsinya  secara  konsisten,  terutama kalau  harus  membandingkan  banyak  kriteria.  Oleh karena  itu  digunakanlah  metode  AHP  ini  karena dapat  melakukan  perhitungan  bobot dan  menentukan perengkingan.
Dalam  jurnal  ilmiahnya  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  digunakan  sebagai  alat  bantu  bagi para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapabilitas  para  pengambil  keputusan.  Sistem  yang dibuat akan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process atau  lebih  dikenal  dengan  AHP. Analytic
Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  suatu  metode yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang kompleks. Permasalahan tersebut dipecahkan kedalam  kelompok-kelompok,  kemudian  kelompok- kelompok  tersebut  diatur  menjadi  suatu  hirarki. Metode  AHP  adalah  pengambilan  keputusan  yang multi  kriteria,  sedangkan  pengambilan  keputusan pemilihan  sepeda  motor  merek  Honda  memerlukan kriteria-kritera  seperti  spesifikasi,  warna  dan  harga yang  bervariasi.  Dengan  melihat  adanya  kriteria- kriteria yang dipergunakan untuk mengambil keputusan,  maka  sangat  tepat  menggunakan  metode AHP  dengan  multi  kriteria.  Metode  ini  mampu memilih  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif, alternatif  yang  dimaksud  adalah  pembelian  sepeda motor  Honda  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria yang ditentukan [4] . Berdasarkan latar belakang yang telah disampaikan  sebelumnya,  maka  yang  menjadi masalah  utama  adalah  bagaimana  merancang  sistem pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  sepeda  motor honda  menggunakan  metode  AHP  dan  bagaimana membangun  sistem  pendukung  keputusan  secara online  sehingga  dapat  digunakan  pengguna  dimana saja. Agar penelitian tugas akhir ini lebih terarah dan mudah dalam pembahasan maka penulis memberikan batasan  masalah  yaitu  menerapkan  metode  AHP sebagai metode pendukung keputusan untuk pembelian sepeda motor Honda, pemilihan menggunakan  kriteria  yang  telah  ditentukan  seperti harga,  kapasitas  mesin, penggunaan bahan bakar dan model,  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan MySQL  sebagai  database  dan  user  hanya  dapat melihat  hasil  keputusan  yang  dia  lakukan.  Tujuan penelitian  ini  dilakukan  adalah  untuk  merancang aplikasi Sistem Pendukung Keputusan dan menerapkan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) untuk pemilihan sepeda motor Honda berbasis web.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  manfaat  yaitu  membantu  kinerja  pihak dealer dalam  penjelasan  spesifikasi  dan  tipe  sepeda motor  Honda  dan  membantu  konsumen  agar  tidak bingung  dalam  pembelian  sepeda  motor  kususnya merek Honda.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi pemodelan  dan  memanipulasi  data  sistem  itu digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam situasi  yang  semiterstruktur  dan  situasi  tidak terstruktur  dimana  tak  seorangpun  secara  pasti bageimana keputusan harus di buat [5] .
DSS  biasanya  dibangun  atau  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  aplikasi  DSS  menggunakan CBIS  (computer  based  information  system)  yang fleksibel  interaktif  dan  dapat  di  adaptasi  dan  di kembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas  masalah
menejemen  spesifik  yang  tidak  terstrukur  Aplikasi DSS  menggunakan  data  memberikan  antarmuka pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan pemikiran  pengambilan  keputusan DSS lebih ditujukan  untuk  mendukung  menejemen  dalam melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam situasi  yang  kurang  tersetruktur  dan  dengan  kretiria yang jelas. DSS tidak dimaksutkan untuk mengotomatiskan  pengambilan  keputusan  tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambilan keputusan untuk melakukan  berbagai  analisis  menggunakan  model- model yang tersedia [6] .

## 2.2 Prosedur Dalam Metode AHP
Metode  AHP  mempunyai  kemampuan  dalam memecahkan suatu permasalahan yang bersifat multi- objektif  dengan  berdasarkan  perbandingan  preferensi dari  setiap  elemen  dalam  hierarki,  prosedur  metode AHP adalah sebagai berikut [7] :
1. Mendefinisikan  masalah dan menentukan solusi yang diinginkan
2. Membuat  struktur  hierarki  yang  diawali  dengan menetapkan  tujuan  umum,  yang  merupakan sasaran  sistem  secara  keseluruhan  pada  level teratas.
3. Membuat prioritas elemen.
a. Dalam  menentukan  prioritas  elemen  adalah membuat  perbandingan  berpasangan,  yaitu membandingkan  elemen  secara  berpasangan sesuai kriteria yang diberikan
b. Matrik  perbandingan  berpasangan  diisi menggunakan
bilangan untuk mempresentasikan  kepentingan  relatif  dari suatu elemen terhadap elemen yang lain 4. Sistesis. Pertimbangan - pertimbangan
terhadap perbandingan  berpasangan,  untuk  memperoleh keseluruhan prioritas adalah sebagai berikut:
a. Menjumlahkan  nilai  dari  setiap  kolom  pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan total  kolom  yang  bersangkutan  untuk memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen untuk mendapatkan nilai prioritas.
5. Mengukur Konsistensi. Hal-hal yang dilakukan dalam mengukur tingkat konsistensi ini adalah sebagai berikut:
a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada  kolom  kedua  dengan  prioritas  relatif elemen Kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
d. Hasil  penjumlahan  dibagi  jumlah  elemen, maka akan didapat λmaks .
6. Mencari nilai Consistency Index (CI). CI = (λmaks -n) / (n-1) Keterangan: CI = Consistency Index. λmaks = eigenvalue maksimum . n = banyaknya elemen.
7. Mencari nilai Consistency Ratio (CR).
CR = CI / RI Keterangan: CR = Consistency Ratio. CI = Consistency Index.
RI = Random Index.
8. Memeriksa  konsitensi  hierarki,  yang  diukur adalah rasio konsitensi dengan melihat  index  konsitensi.  Jika  nilai Consistency
Ratio  >  0,1 maka  penilain  data judgment harus diperbaiki. Mengulangi langkah 3,4 dan 5 untuk seluruh  tingkat  hierarki.  Jika Consistency  Ratio
<  0,1 maka  nilai  perbandingan  berpasangan pada  matriks  kriteria  yang  diberikan,  konsisten.
Tabel  Nilai Random Index Seperti  ditunjukkan pada Tabel 1 .
Tabel 2.1 Nilai Random Index (Saaty, 1990) Ukuran Matriks Nilai RI 1, 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
3. Analisis dan Penerapan Sistem 3.1 Desain Penelitian Dalam melakukan penelitian, dibutuhkan desain penelitian  agar  penelitian  yang  dilakukan  dapat berjalan  dengan  baik.  Berikut  ini  merupakan  desain penelitian  yang  digunakan  pada  proses  penerapan Analytic Hierarchy Proses (AHP) untuk pengelompokan  motor  honda  yang  akan  dibeli  oleh konsumen.
Pada  gambar  3.1  merupakan  alur  dari  metode AHP  dimana  pertama  melakukan input nilai  kriteria dan  sub  kriteria  setelah  itu  melakukan  perhitungan matrik perbandingan, prioritas nilai, jumlah tiap bari, dan  rasio  konsistensi,  setelah  semua  sudah  dihitung maka akan menghasilkan hasil akhir perhitungan.
a. Flowchart AHP
Start Input nilai kriteria Dan sub kriteria Matrik Perbandingan Matrik Prioritas Nilai Matrik Jumlah Tiap Baris CI = ( λ Maks – n ) / ( n – 1) CR = CI / IR CR ≤ 0,1 Hasil End Ya Tidak Gambar 3.1 Flowchart AHP

## b. Flowchart Sistem
Ada  tahap  perancangan  penerapan  metode Analytic  Hierarchy  Proses (AHP)  dalam  sistem pendukung keputusan pembelian sepeda motor honda di  PT.  Kembang  Jawa  Motor  Trenggalek.  Saat dimulainya  sistem  dengan  penginputan  data,  proses pada sistem, kemudian berakhirnya sistem.
Start Login Admin Verifikasi Home Input Data Sepeda Motor Input - Nilai Kriteria - Bobot Perhitungan AHP Logout End Tidak Ya
Gambar 3. 2 Flowchart Sistem
Pada  gambar  2  merupakan  alur  dari  metode  AHP dimana  pertama  melakukan input nilai  kriteria  dan sub kriteria setelah itu melakukan perhitungan matrik perbandingan,  prioritas  nilai,  jumlah  tiap  bari,  dan rasio konsistensi, setelah semua sudah dihitung maka akan menghasilkan hasil akhir perhitungan.

## 3.2 Sumber Data
Sumber  data  dari  penelitian  ini  diambil  dari  data penjualan  pembelian  merek,  tipe  dll,  yang  beralamat di  Jalan  Soekarno  Hatta  No.23,  Trenggalek.  Metode pengumpulan  data  menggunakan  metode  observasi dan  jenis  data  adalah  data  sekunder,  yaitu  data  yang diambil  langsung  dari  staff  administrasi  dealer.  Juga dilakukan  wawancara  untuk  penunjang  data-data yang diperlukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  perancangan  yang  dilakukan  sebelumnya, maka hasil yang didapat akan dijelaskan pada sub bab ini  mulai  dari  tampilan  sampai  dengan  hasil  yang didapat.
4.1 Implementasi Antramuka Sistem

## Tampilan Form Login
Halaman login merupakan  pintu  gerbang  yang disediakan  untuk  admin  dan user dapat  masuk  ke dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Gambar  4.1 merupakan  tampilan  halaman login dalam  sistem pendukung keputusan ini.

## Gambar 4.1 Form Login

## Tampilan Halaman Admin
Setelah  berhasil  login  sebagai  admin,  maka halaman admin dapat terbuka.Pada halaman ini berisi menu  Beranda,  Penggun,  Sepeda  Motor  dan Kriteria.Berikut  adalah  tampilan  halaman  admin seperti gambar 5.
Gambar 4.2 Tampilan Halaman Utama Admin

## Tampilan Data Pengguna
Halaman  data  pengguna  merupakan  halaman yang  disediakan  untuk  melakukan  penambahan pengguna.  Halaman  data  pengguna  beberapa  fungsi dasar pengolahan data yaitu tambah, ubah dan hapus. Pengisian  dan  pengubahan  data  pengguna  terdapat
pada  menu form . Button ubah  dan  hapus  akan  aktif ketika  pengguna  memilih  salah  satu  data  pengguna yang  terdapat  pada listview .  Gambar  4.3  berikut  ini merupakan tampilan halaman data pengguna.
Gambar 4.3 Tampilan Halaman Data Pengguna

## Tampilan Halaman Data Sepeda Motor
Pada  halaman admin dapat  mengelola  data sepeda  motor,  seperti  menambah,  mengedit,  dan menghapus.  Berikut  tampilan  halaman  pengolahan data  sepeda  motor.  Gambar  4.4  merupakan  tampilan halaman data sepeda motor
Gambar 4.4 Tampilan Halaman Data Sepeda Motor
Pada  gambar  4.4,  untuk  menambah  data  klik tombol  “Tambah  Data”  sedangkan  untuk  mengedit dan  menghapus  klik  menu  edit  ataupun  hapus  pada pada kolom aksi.

## Tampilan Halaman Data Alternatif
Halaman  data  alternatif  merupakan  halaman yang  digunakan  untuk  menampilkan  data  alternatif yang  dapat  menjadi  perbandingan.  Gambar  4.5 berikut  ini  merupakan  tampilan  halaman  data alternatif.
Gambar 4.5 Tampilan Halaman Data Alternatif

## Tampilan Halaman Data Kriteria
Pada  halaman  ini admin dapat  mengelihat  data kriteria sepeda motor, yang sudah dilakukan oleh user atau  pengguna  admin  dapat  memantau  bobot  yang telah dihasilkan oleh user atau pengguna. Gambar 4.6 merupakan tampilan halaman data kriteria.

## Gambar 4.6 Tampilan Halaman Data Kriteria

## Tampilan Halaman Utama User
Halaman  utama user terdapat  berbeberpa  menu bar yaitu, beranda, sepeda motor, sub kriteria, seleksi keputusan,  dan  hasil  keputusan.  Terdapat  juga beberapa  gambar  serta  harga  dan  jumlahnya.    Pada Gambar  4.8  berikut  ini  merupakan  tampilan  dari halaman data user .
Gambar 4.8 Tampilan Halaman Utama User

## Tampilan Halaman Data Sepeda Motor Pada User
Pada  halaman  ini  pengguna  dapat  melihat  jenis sepeda  motor  apa  saja  yang  akan  dibeli.  Pada halaman  ini  dijelaskan  beberapa  kriterika  seperti harga,  model  motor  dan  juga  pemakaian  BBM.  Pada Gambar  4.9  berikut  ini  merupakan  tampilan  dari halaman rekap riwayat.
Gambar 4.9 Tampilan Halaman Data Sepeda Motor pada User

## Tampilan Halaman Sub Kriteria
Halaman  perhitungan  Subkriteria  kriteria  adalah halaman yang digunakan pengguna untuk melakukan tahapan  pemilihan  sepeda  motor.  Pada  halaman  ini dijelaskan  beberapa  Subkriterika  seperti  harga  ( <5 Juta,  15-20  Juta,  dan  >20  Juta ),  model  motor  dan juga pemakaian BBM. Pada Gambar 4.10 berikut ini merupakan tampilan dari halaman sub kriteria.
Gambar 4.10 Tampilan Halaman Sub Kriteria
Setelah pengguna melakukan inputan nilai  tekan tombol  “Proses”  untuk  memulai  proses  dan menyimpan  nilai  bobot  yang  dipilih.  Maka  akan muncul tampilan halaman seperti berikut.

## Gambar 4.11 Tampilan Hasil Perhitungan Pemilihan Sub Kriteria

## Tampilan Halaman Kriteria
Halaman  perhitungan  Subkriteria  kriteria  adalah halaman yang digunakan pengguna untuk melakukan tahapan  pemilihan  sepeda  motor.  Pada  halaman  ini dijelaskan  beberapa  kriteria  seperti  harga,  model motor  dan  juga  pemakaian  BBM. Pada  Gambar  4.12 berikut ini merupakan tampilan dari kriteria.
Gambar 4.12 Tampilan Halaman Kriteria
Setelah  pengguna  melakukan  inputan  nilai tekan  tombol  “Proses”  untuk  memulai  proses  dan menyimpan  nilai  bobot  yang  dipilih.  Maka  akan muncul tampilan halaman seperti berikut.

## Gambar 4.13 Tampilan Hasil Perhitungan Pemilihan Kriteria

## Tampilan Halaman Hasil Keputusan User
Halaman  hasil  keputusan  ini  adalah  halaman yang menampilkan hasil dari proses perhitungan yang telah  dilakukan.  Pada  Gambar  4.14  berikut  ini merupakan  tampilan  dari  halaman  hasil  dari keputusan
Gambar 4.14 Tampilan Hasil Keputusan User
Gambar  4.14  di  atas  menunjukkan  spesifikasi sepeda  motor  yang  ada  pada  sistem.  Dan  pada penilaian bobot alternatif didapat  dari hasil perhitungan  dengan  menggunakan  metode  AHP. Sehingga  didapatlah  nilai  total  dari  setiap  merek sepeda  motor  Honda.  Dari  tabel  penilaian  bobot alternatif  angka  tertinggi  ditunjukkan  pada  sepeda Honda  All  New  Scoopy  LP dengan  nilai  Total 0.382812 . Sehingga dapat disimpulkan bahwa sepeda motor yang sesuai dengan user adalah motor  Honda All New Scoopy LP .
4.2  Pengujian Fungsional Sistem
Dalam pengujian ini dilakukan dengan menggunakan  metode blackbox yaitu  menguji fungsionalitas  perangkat  lunak  saja  untuk  mengecek keberhasilan jalannya sistem yang dibuat. Pada Tabel 4.1  berikut  ini  merupakan  tabel  hasil  pengujian fungsionalitas  perangkat  lunak  yang  diterapkan  ke dalam  beberapa operating  system yaitu Windows  7 Proffesional, Windows 8.1 dan Windows 10.
Tabel 4.2 Pengujian Fungsionalitas Sistem Item Yang Diuji Sukses Gagal Tampilan Home  Tampilan Login  Tampilan Beranda  Tampilan Perbandingan  Tampilan Hasil Perhitungan  Tampilan Report  Tampilan Logout  Keterangan: √ = Berhasil - = Gagal
Dari  pengujian  Fungsional  yang  ditunjukkan  pada tabel 2 didapatkan hasil sebagai berikut : 6/6 X 100% =  100%  Aplikasi  Sukses.  Maka  pada  pengujian fungsional  yang  dilakukan  pada  perangkat  lunak berjalan  seluruhnya  seperti  yang  ditunjukan  pada tabel pengujia 4.2 diatas.

## 4.3 Pengujian User
Pada  pengujian  ini  dipilih user sebanyak  10 orang  secara  acak.Hasil  dari  pengujian user ditunjukan pada tabel 4.3 :
Tabel 4.4 Hasil Pengujian User
No.
Pertanyaan Hasil (%) Ya C u k u p
Ku ran g 1. Apakah website SPK pembelian sepeda motor Honda di dealer Kembang Jawa Motor Trenggalek ini memiliki tampilan konten yang menarik untuk digunakan ? 5 5 2. Apakah website SPK pembelian sepeda motor Honda di dealer Kembang Jawa Motor Trenggalek mudah untuk dioperasikan ? 5 4 1
3. Apakah website SPK pembelian sepeda motor Honda di dealer Kembang Jawa Motor Trenggalek sudah mempunyai fungsi yang jelas ? 2 6 2
4. Apakah hasil website SPK
pembelian sepeda motor Honda di dealer Kembang Jawa Motor Trenggalek sudah sesuai dengan apa yang diinginkan ? 4 6
Jumlah 16  21 3
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  diatas,  dapat dijelaskan  bahwa  pengujian  pada  user  dari  10 user dalam perhitungan : Pertanyaan 1 : 5 ya, 5 cukup Pertanyaan 2 : 5 ya, 4 cukup, 1 kurang Pertanyaan 3 : 2 ya, 6 cukup, 2 kurang Pertanyaan 4 : 4 ya, 6 cukup Dijumlahkan pemilih Ya : 5 + 5 + 2 + 4 = 16, Cukup 5 + 4 + 6 + 6 = 21, Kurang : 1 + 2 = 3 Dibagi dengan jumlah seluruh pilihan user : 10 x 3 = 30 Pemilih ya : 16/30 x 100 = 53 Pemilih cukup : 21/30 x 100 = 70 Pemilih kurang : 3/30 x 100 = 10 Maka dapat disimpulkan tanggapan dari user bahwa  website  spk  pembelian  sepeda  motor  honda pada PT. Kembang Jawa Motor mendapatkan respon yang  cukup  baik  dan  hanya  sedikit  kekurangan  yang ada  pada  website  dan  harus  ada  penambahan  sedikit untuk membuat website ini sempurna.

## 5 Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab- bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  dapat  diterapkan  dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  sepeda motor Honda dengan menentukan prioritas  utama  dari  beberapa  kriteria  serta alternatif yang ada untuk mengambil sebuah keputusan.
2. Pada  pengujian  fungsional  yang  dilakukan pada setiap menu yang terdapat pada  sistem,  yang  didapatkan  adalah  sukses berjalan lancar seluruhnya.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  setelah pengujian adalah sebagai berikut:
1. Tampilan  pada  web  dapat  dibuat  lebih menarik lagi dengan menambahkan halaman gambar spesifikasi sepeda motor,
background.
2. Penyesuaian  warna  tampilan  yang  lebih bagus lagi sehingga user lebih tertarik dalam menggunakan web ini.
3. Dikembangkan  pada  perangkat  mobile  atau Android  agar  lebih  mudah  digunakan  oleh pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Elly  M  Setiadi.  Dkk,  2006, Ilmu  Sosial  Budaya Dasar , Jakarta : Prenadamedia
[2] Alisyahbana,  Iskandar.  1980. Teknologi  dan perkembangan . Jakarta : Yayasan Idayu
[3] Revano  .2011. Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Pembelian Mobil Merek Toyota Menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process Surabaya: STIKOM  Surabaya.
[4] Dwi  Citra  .2013.Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Hotel  Di  Kota  Palembang  Dengan Metode  Simple  Addtive  Weighting  (Saw). Riau.Unsri.
[5] Turban,  Efraim  &  Aronson,  Jay  E.  2001. Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems.  6th  edition .  Prentice  Hall:  Upper Saddle River, NJ.
[6] Kusrini.  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan , Yogyakarta: Andi Offset.
[7] Darliana,  Mega  Putri.  2014.  Makalah  seminar hasil  sistem  pendukung  keputusan  mahasiswa lulusan  terbaik  menggunakan  metode  ahp. Malang:ITN Malang