## Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi
Volume 04 Number 02, 01 oktober 2022, pp. 83-91 e-ISSN : 2721-1800 pISSN : 2722-0907 doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331 Homepage : https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Menggunakan Model FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making) dengan Metode Weighted Product (WP)
Article Info ABSTRACT Article history: The development of information technology as it is today, encourages the  emergence  of  information  technology  devices,  this  is  often associated with the development of computers which are increasingly increasing. The emergence of laptops with various brands and quality as well as increasingly competitive price variations both domestically and  externally  produced  has  resulted  in  an  increase  in  people's purchasing power interest. Often people make purchases just because they  are  interested  in  the  latest  models  or  appearances  and  facilities without  being  adjusted  to  their  needs.  This  often  creates  a discrepancy  between  the  price  of  goods,  functions  and  existing facilities. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) is a method  that  can  be  applied  in  decision-making  software  where  it  is used  to  find  optimal  alternatives  from  a  number of  alternatives  with certain criteria. There are several techniques that can be used to solve problems  in  the  FMADM  model,  including:  Simple  Additive Weighting  (SAW),  Weighted  Product  (WP),  ELECTRE,  Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  and Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  where  the  calculation  process  of each  method  is  different  from  others.  In  this  final  project,  the Weighted  Product  (WP)  method  is  used  because  it  determines  the weight  value  for  each  attribute,  uses  multiplication  to  correlate attributes,  where  each  attribute  must  first  be  ranked  with  the  weight of the attribute in question, then proceed with the ranking process to determine the best alternative of a number of alternatives, in this case the  alternative  in  question  is  conservation  technology  and  computer type.
Received Augt 16, 2022
Revised Sept 19, 2022 Accepted Oct 01, 2022

## Keywords:
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM), Weighted Product (WP)
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Corresponding Author:
Abdul Kadim
Universitas Budidarma Medan Email Address: abdul.kadim@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making  (FMADM) adalah suatu  metode yang dapat diterapkan dalam perangkat lunak pengambilan keputusan dimana digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam model FMADM antara lain: Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), ELECTRE, Technique
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331
for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dan  Analytic  Hierarchy Process  (AHP)  dimana  proses  perhitungan  setiap  metode  tersebut  berbeda  dengan  yang lain. Dalam tugas akhir ini digunakan metode Weighted Product (WP) karena menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  atribut, dimana  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik dari  sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah  teknologi konservasi dan jenis komputer.

## 2. Metode

## Rancangan Penelitian
Secara  umum,  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dapat didefinisikan  sebagai  berikut:  misalkan  A  =  {a i |  i  =  1,...,n}  adalah  himpunan  alternatif- alternatif keputusan dan C = {c j | j  = 1,..., m}  adalah himpunan tujuan yang diharapkan, maka  akan  ditentukan  alternatif  x 0 yang  memiliki  derajat  harapan  tertinggi  terhadap tujuan–tujuan  yang  relevan  C j .  Masalah  FMADM  adalah  mengevaluasi  m  alternatif  A i (i=1,2,...,m) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria C j (j=1,2,...,n), dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya.
Fitur-fitur umum yang digunakan dalam FMADM ada beberapa jenis, antara lain:
1. Alternatif,  adalah  obyek-obyek  yang  berbeda  dan  memiliki  kesempatan  yang  sama untuk dipilih oleh pengambil keputusan.
2. Atribut, sering juga disebut sebagai karakteristik, komponen, atau kriteria keputusan. Meskipun  pada  kebanyakan  kriteria  bersifat  satu  level,  namun  tidak  menutup kemungkinan  adanya  sub  kriteria  yang  berhubungan  dengan  kriteria  yang  telah diberikan.
3. Konflik  antar  kriteria,  beberapa  kriteria  biasanya  mempunyai  konflik  antara  satu dengan yang lainnya.
4. Bobot  keputusan,  bobot  keputusan  menunjukkan  kepentingan  relatif  dari  setiap kriteria.
5. Matriks keputusan, suatu matriks keputusan X yang berukuran m x n, berisi elemen- elemen  xij,  yang  merepresentasikan  rating  dari  alternatif  Ai  (i=1,2,...,m)  terhadap kriteria Cj (j=1,2,...,n).
Pada  FMADM  umumnya  akan  dicari  solusi  alternatif  ideal.  Masalah  FMADM diakhiri  dengan  proses  perankingan untuk  mendapatkan alternatif terbaik  yang diperoleh berdasarkan nilai keseluruhan preferensi yang diberikan.
Metode  Weighted  Product  (WP)  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating atribut, dimana rating  setiap atribut harus dipangkatkan dulu  dengan bobot  atribut yang bersangkutan. Proses ini disebut dengan proses normalisasi.
Preferensi untuk alternatif Ai diberikan sebagai berikut:
dengan i=1,2,...,m; dimana ∑ wj = 1.
Nilai vektor V yang digunakan untuk proses perangkingan dihitung dengan rumus berikut:
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∑ 𝑆 𝑖 𝑛 𝑖=0
Nilai terbesar pada Vi menjadikan alternatif Ai adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Ruang    lingkup  masalah    yang  dibahas  dalam  membangun  aplikasi      ini      yaitu memberikan    layanan    informasi      kepada    pengguna    yang    ingin  melakukan  pemilihan laptop yang sesuai dengan keinginan pembeli.
Fitur- fitur utama aplikasi ini adalah sebagai berikut:
a. Pengolahan data meliputi data-data spesifikasi laptop.
b. Melakukan proses perhitungan metode SAW dalam penentuan solusi alternatif terbaik untuk jenis laptop.
c. Menghasilkan  laporan  (report)  yang  berhubungan  dengan  hasil  solusi  alternatif  ideal jenis laptop dan juga laporan spesifikasi laptop.
d. Sistem yang diterapkan untuk kebutuhan single-user.
Proses penentuan alternatif laptop terbaik  memiliki tahapan, antara lain yaitu:
a. Mengumpulkan  data-data  spesifikasi  laptop  yang  menjadi  alternatif-alternatif  untuk proses penghitungan.
b. Melakukan proses pengambilan nilai tiap kriteria.
c. Melakukan  proses  penghitungan  untuk  menentukan  solusi  alternatif  ideal  untuk laptop.
d. Mengambil kesimpulan tentang jenis laptop yang sesuai dengan keinginan pembeli.
Kebutuhan akan data yang efektif dan efisien serta ada saat dibutuhkan (availability) menjadi  alasan  utama  dalam  perancangan  sebuah  sistem  yang  menyediakan  informasi data yang cepat dan akurat.
Adapun nilai bobot tingkat kepentingan dari setiap variabel kriteria diberikan seperti tabel di bawah ini:
Tabel 1. Nilai Bobot Tingkat Kepentingan Antar Kriteria Laptop C i Kriteria Bobot Nilai (W i ) 1 Kecepatan Processor 5 0,104 2 Harddisk 4 0,083 3 Memory 4 0,083 4 VGA 3 0,063 5 Harga 5 0,083
Dari  gambar  diatas,  bilangan-bilangan  Weighted  Produc  dapat  dikonversikan  ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data bobot dibentuk dalam tabel 3.3 :

## Abdul Kadim
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331
Tabel 2. Bobot Bilangan Weighted Product  Nilai Sangat Rendah ( SR ) 0 Rendah ( R ) 0.2 Sedang ( S ) 0.4 Tengah ( T1 ) 0.6 Tinggi ( T2 ) 0.8 Sangat Tinggi ( ST ) 1 Tabel 3. Data Nilai Bobot Laptop Kode Laptop Jenis Laptop Nilai Kecepatan Processor Hardisk Memory Laptop-1 Acer 50 45 45 Laptop-2 Toshiba 70 77 70 Laptop-3 Asus 76 65 40
Berdasarkan  langkah-langkah  pemilihan  untuk  menentukan  hasil  akhir  dengan menggunakan metode Weighted Product maka yang harus dilakukan yaitu:
a. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan.
1) Kecepatan Processor
Pada variabel Kecepatan Processor terdiri dari empat bilangan Weighted Product, yaitu Kurang (K), Cukup (C), Baik (B), Sangat Baik (SB)
Gambar 1. Bilangan Weighted Product Untuk Kecepatan Processor
Keterangan
K : Kurang C : Cukup
B : Baik
SB : Sangat baik
Dari  gambar  diatas,  bilangan-bilangan  Weighted  Product  dapat  dikonversikan  ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data kecepatan processor dibentuk dalam tabel 4.
Tabel 4. Kecepatan Processor Nilai (C1)  Bilangan Weighted Product  Nilai C1 <= 0-50 Kurang (K) 0.25 C1= 51-65 Cukup (C) 0.5 C1= 66-75 Baik (B) 0.75 C1>= 76-100  Sangat Baik (SB) 1
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331

## 2) Harddisk
Pada variabel Hardisk terdiri dari empat bilangan Weighted Product, yaitu Kurang (K), Cukup (C), Baik (B), Sangat Baik (SB) seperti terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Bilangan Weighted Product Untuk Hardisk Keterangan
K : Kurang C : Cukup
B : Baik
SB : Sangat baik
Dari  gambar  diatas,  bilangan-bilangan  Weighted  Product  dapat  dikonversikan  ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data hardisk dibentuk dalam tabel 3.6.
Tabel 5. Hardisk Jumlah Text Hardisk (C2)  Bilangan Weighted Product  Nilai C2 <= 0-50 Kurang (K) 0.25 C2 = 51-65 Cukup (C) 0.5 C2 = 66-75 Baik (B) 0.75 C2 >= 76-100 Sangat Baik (SB) 1

## 3) Memory
Pada  memory  terdiri  dari  lima  bilangan  Weighted  Product,  yaitu  Kurang  (K), Cukup (C), Baik (B), Sangat Baik (SB) seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Bilangan Weighted Product Untuk Memory
Keterangan K : Kurang C : Cukup
B : Baik
SB : Sangat baik
Dari  gambar  diatas,  bilangan-bilangan  Weighted  Product  dapat  dikonversikan  ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data memory dibentuk dalam tabel 3.7.
Tabel 6. Memory

## Abdul Kadim
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331
Jumlah Memory (C3)  Bilangan Weighted Product  Nilai C3 <= 0-50 Kurang (K) 0.25 C3 = 51-65 Cukup (C) 0.5 C3 = 66-75 Baik (B) 0.75 C3 >= 76-100 Sangat Baik (SB) 1

## 4) VGA
Pada variabel VGA terdiri dari lima bilangan Weighted Product, yaitu Kurang (K), Cukup (C), Baik (B), Sangat Baik (SB) seperti terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Bilangan Weighted Product Untuk VGA
Keterangan
K : Kurang C : Cukup
B : Baik
SB : Sangat baik
Dari  gambar  diatas,  bilangan-bilangan  Weighted  Product  dapat  dikonversikan  ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data VGA dibentuk dalam tabel 7.
Tabel 7. VGA Jumlah Total Nilai (C4)  Bilangan Weighted Product  Nilai C4<= 0-500 Kurang (K) 0.25 C4= 501-659 Cukup (C) 0.5 C4= 660-750 Baik (B) 0.75 C4>= 751-1000 Sangat Baik (SB) 1

## 5) Harga
Pada  variabel  Harga  terdiri  dari  lima  bilangan  Weighted  Product,  yaitu  Kurang (K), Cukup (C), Baik (B), Sangat Baik (SB) seperti terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Bilangan Weighted Product Untuk Harga
Keterangan
K : Kurang
C : Cukup
B : Baik
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331

## SB : Sangat baik
Dari  gambar  diatas,  bilangan-bilangan  Weighted  Product  dapat  dikonversikan  ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data harga dibentuk dalam tabel 8.
Tabel 8. Harga Jumlah Rata-rata Nilai (C5)  Bilangan Weighted Product  Nilai C5<= 0-50 Kurang (K) 0.25 C5= 51-65 Cukup (C) 0.5 C5= 66-75 Baik (B) 0.75 C5>= 76-100 Sangat Baik (SB) 1
Supaya  lebih  jelas  dimisalkan  untuk  laptop  pertama  dari  Tabel  8  diatas  adalah laptop ke 1 = A1, laptop ke 2 = A2 dan laptop ke 3 = A3.
Tabel di bawah ini menunjukan rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 9. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria.
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.25 0.25 0.25 0.25 0.5 A2 0.75 0.5 1 1 0.75 A3 1 0.25 0.5 0.5 0.25
Nilai terbesar  ada pada  V1  sehingga alternatif  A3  (Laptop  ke 3) adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Untuk lebih  jelas  lihat  pada tabel 3.12.
Tabel 10. Hasil Proses No  Nama  Processor  Hardisk  Memory  VGA  Harga  Hasil Akhir 1  Laptop 1 0.25 0.25 0.25 0.25 0.5 11.2 2  Laptop 2 0.75 0.5 1 1 0.75 3.464 3  Laptop 3 1 0.25 0.5 0.5 0.25 8.4
Dan untuk memperoleh nilai terbaik maka dimulai dari nilai yang paling kecil, sehingga hasil perangkingannya terlihat seperti tabel dibawah ini.
Tabel 11. Hasil Perangkingan No  Nama  Processor  Hardisk  Memory  VGA  Harga  Hasil Akhir 1  Laptop 2 0.75 0.5 1 1 0.75 3.944381 2  Laptop 3 1 0.25 0.5 0.5 0.25 3.267237 3  Laptop 1 0.25 0.25 0.25 0.25 0.5 1.761206
Brainware  sering  juga  disebut  pengguna  (pemakai)  komputer  atau  orang  yang menjalankan  peralatan  komputer.  Ada  beberapa  istilah  yang  berhubungan  dengan brainware,  diantaranya  adalah  operator  brainware  harus  memiliki  keahlian  dalam melaksanakan  instruksi-instruksi  program,  karena  dengan  tenaga  brainware  yang  handal kemungkinan sistem baru yang diterapkan akan  sesuai  untuk  meningkatkan kinerja pada perusahaan.  Agar  sistem  berjalan  dengan  baik,  brainware  diharapkan  memenuhi  syarat sebagai berikut :
a. Orang yang memiliki pengetahuan dan penggunaan komputer yang memadai sehingga dapat menggunakan sistem yang baru dengan baik.
b. Mempunyai tanggung jawab terhadap sistem yang ada.
c. Mampu bertindak professional dalam pengambilan keputusan.

## Abdul Kadim
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331
d. Brainware mempunyai dua tugas utama yaitu pemeliharaan sistem (maintenance) dan pengelolaan isi.
e. Pemeliharaan  sistem  meliputi  tugas  -  tugas  pemantauan  (Monitoring),  pemuktahiran (Updating) dan pengembangan (Development).
Gambar 6. Tampilan Halaman Utama
Gambar 7. Tampilan Halaman Olah Data
Gambar 8. Tampilan Halaman Tabel Hasil

## 4. Kesimpulan
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu  individu  dalam  menentukan  jenis laptop terbaik dari beberapa laptop yang menjadi alternatif pilihan. Laptop yang dijadikan alternatif  tidak  memiliki  batasan,  artinya  semua  laptop  bisa  dijadikan  sebagai  alternatif dalam proses perhitungan. Metode Weighted Product (WP) dapat diimplementasikan pada sistem  pengambilan  keputusan  dengan  studi  kasus  pemilihan  Laptop.  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan,  perubahan  nilai  kriteria  dan  jumlah  alternatif  sangat berpengaruh terhadap hasil solusi alternatif ideal yang diperoleh

## Referensi
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.331
[1.]  Limbong,  T.,  Muttaqin,  M.,  Iskandar,  A.,  Windarto,  A.  P.,  Simarmata,  J.,  Mesran, M., ... & Wanto, A. (2020). Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Yayasan Kita Menulis.
[2.]  Latif,  L.  A.,  Jamil,  M.,  &  Abbas,  S.  H.  (2018).  Buku  Ajar:  Sistem  Pendukung Keputusan Teori dan Implementasi. Deepublish.
[3.]  Komalasari,  N.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelaikan  Terbang  (SPK2T). Jurnal Industri Elektro dan Penerbangan, 4(1).
[4.]  Fajarianto,  O.,  Iqbal,  M.,  &  Cahya,  J.  T.  (2017).  Sistem  penunjang  keputusan seleksi  penerimaan  karyawan  dengan  metode  weighted  product.  Jurnal  Sisfotek Global, 7(1).
[5.]  Marpaung,  N.,  Handayani,  M.,  &  Yesputra,  R.  (2018,  September).  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Dengan Metode Weighted Product (WP) Pada STMIK Royal. In Seminar Nasional Royal (SENAR) (Vol. 1, No. 1, pp. 267-270).
[6.]  Zai,  Y.,  Mesran,  M.,  &  Buulolo,  E.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Buah  Rambutan  Dengan  Kualitas  Terbaik  Menggunakan  Metode Weighted Product (Wp). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 1(1).
[7.]  Sugiarto, A., Rizky, R., Susilowati, S., Yunita, A. M., & Hakim, Z. (2020). Metode Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus  Pegawai Pada CV Bejo Perkasa. Bianglala Informatika, 8(2), 100-104.
[8.]  Yasdomi, K., & Utami, U. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode  Weight  Product  (WP)(Studi  Kasus:  Universitas  Pasir Pengaraian). RJOCS (Riau Journal of Computer Science), 4(1), 129-143.
[9.]  Hidayat,  C.  R.,  Mufizar,  T.,  &  Ramdani,  M.  D.  (2018).  Implementasi  metode weighted  product  (WP)  pada  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  calon  karyawan BPJS kesehatan tasikmalaya. Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018.
[10.]  Fajarwati, I. (2017). Perbandingan Metode Weighted Product (WP), Weighted Sum Model  (WSM)  Dan  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Kerja (Doctoral dissertation, Universitas Pendidikan Indonesia).
[11.]  Muslihudin,  M.,  &  Rahayu,  D.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode  Weighted  Product.  Jurnal  TAM  (Technology Acceptance Model), 9(2), 114-119.
[12.]  Supiyandi, S., Fuad, R. N., Hariyanto, E., & Larasati, S. (2020). Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Kredit  Koperasi  Menggunakan  Metode  Weighted  Product. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(4), 1132-1139.
[13.]  Apriliani,  D.,  Wiyono,  S.,  &  Mahardhika,  S.  (2018).  Penerapan  Metode  Weighted Product  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Politeknik Harapan  Bersama  Tegal.  Jurnal  Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT,  3(2),  136- 142.
[14.]  Hafiz, A., & Ma’mur, M. (2018). Sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik dengan pendekatan weighted product. Jurnal Cendikia, 16(1 April), 23-28.
[15.]  OKTAFIANTO, O., Anggraeni, E. Y., & SUYONO, S. (2017). Sistem Pendukung Keputusan  Perangkingan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  di  Kabupaten Pringsewu  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  (WP).  EXPERT:  Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi, 7(2).