Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420

## IMPLEMENTASI METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS
(AHP) DAN TOPSIS UNTUK PEMILIHAN KAMERA
Roby Muhammad Ikhsan 1 ,Dr.Septi Andryana, S.Kom.,MMSI 2 ,Andrianingsih S.Kom., MMSI 3 1,2 Universitas Nasional; Jln Sawo Manila No 61, 0217806700
3 Jurusan Sistem Informasi,FTKI, Jakarta e-mail: 1robimuhammad79@gmail.com , 2 septi.andryana@civitas.unas.ac.id , 3 andri aningsih@civitas.unas..ac.id

## Abstrak
Dengan banyaknya varian kamera DSLR yang muncul, tentu tidak sedikit orang yang kesulitan dalam memilih perangkat. Banyak konsumen yang salah memilih kamera DSLR yang sesuai dengan kebutuhannya. Sistem pendukung keputusan sangat dibutuhkan dalam menangani persoalan tersebut. Sebuah aplikasi yang dirancang untuk membantu pengguna dalam mengambil keputusan dan dapat pula digunakan sebagai sebuah sistem rekomendasi pemilihan kamera DSLR bagi sebuah toko atau outlet kamera kepada pelanggan. Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan metode analitis untuk memecahkan masalah kuantitaf dan kualitatif yang fleksibel dan kuat, dapat juga dipakai mencari nilai bobot kriteria yang ada dalam penelitian ini. Metode TOPSIS dan AHP dikombinasikan dan implementasikan untuk menemukan kamera terbaik. Dalam pembobotan masing-masing kriteria menggunakan metode AHP kemudian analisis data untuk menentukan ranking kamera terbaik menggunakan metode TOPSIS. Proses pengambilan keputusan pada dasarnya adalah memilih suatu alternatif yang terbaik.
Kata kunci — DSLR, AHP, Topsis, SPK, Kamera, Website

## Abstract
With so many DSLR cameras appearing, of course not a few people have difficulty choosing a  device.  Many  consumers  choose  the  wrong  DSLR  camera  that  suits  their  needs.  Decision support  system  is  needed  in  this  problem.  An  application  designed  to  assist  users  in  making decisions and can also be used as a recommendation system for selecting a DSLR camera from a  shop  or  camera  outlet  to  customers.  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  is  an  analytical method for solving quantitative and qualitative problems that is flexible and robust, it can also be used to find the value of the criteria in this study. TOPSIS and AHP methods are combined and  implemented  to  find  the best  camera.  In weighting  each  criterion  using  the  AHP  method then data analysis to determine the best camera ranking using the TOPSIS method. The decision making process in a decision is to choose the best alternative
Keywords — DSLR, AHP, Topsis, SPK, Camera, Website
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Dengan banyaknya varian kamera DSLR yang muncul, tentu tidak sedikit orang yang kesulitan dalam memilih  perangkat.  Banyak  konsumen  yang  salah  memilih  kamera  DSLR  yang  sesuai  dengan kebutuhannya. Permasalahan tersebut dapat menyebabkan terjadinya ketidakpuasan dalam pembelian kamera  karena  terjadi  kesalahan  pemilihan  perangkat.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sistem rekomendasi  untuk  menyelesaikan  permasalahan  bagi  pengguna  dalam  proses  pemilihan  kamera DSLR.  Dengan  adanya  system  rekomendasi  ini,  maka  dapat  membantu  pengguna  dalam  memilih kamera  DSLR  dengan  kriteria  yang  diinginkan  dan  memberikan  alternatif  yang  cocok  untuk pengguna.
Kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR) adalah kamera yang menggunakan sistem jajaran lensa  jalur  tunggal  untuk  melewatkan  berkas  cahaya  menuju  kedua  tempat,  yaitu  Focal  Plane  dan View  Finder,  sehingga  memungkinkan  fotografer  untuk  melihat  objek  melalui  kamera  yang  sama persis  seperti  hasil  fotonya[2].  Seiring  berkembangnya  kamera  pada  era  globalisasi  sekarang  ini, penerapan  teknologi  sangat  dibutuhkan  demi  mendapatkan  kriteria  yang  sesuai  dengan  kebutuhan fotografer.
Banyak sekali parameter yang dapat dijadikan tolak ukur bagi seseorang untuk menentukan kamera  DSLR  mana  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  keinginannya.  Parameter  tersebut  dapat berupa penilaian subyektif atau penilaian objektif. Permasalahannya, terkadang seseorang mengalami kesulitan dalam menentukan parameter yang diambil untuk menentukan keputusan, sehingga pilihan yang diambil pada akhirnya tidak sesuai dengan apa yang diharapkan. Sistem pendukung keputusan sangat  dibutuhkan  dalam  menangani  persoalan  tersebut.  Sebuah  aplikasi  yang  dirancang  untuk membantu pengguna dalam mengambil keputusan dan dapat pula digunakan sebagai sebuah sistem rekomendasi pemilihan kamera DSLR bagi sebuah toko atau outlet kamera kepada pelanggan.
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  merupakan  metode  analitis  untuk  memecahkan  masalah kuantitaf dan kualitatif yang fleksibel dan kuat, dapat juga dipakai mencari nilai bobot kriteria yang ada dalam penelitian ini. Tetapi, metode Analytical Hierarchy Process (AHP) memiliki batasan pada jumlah perbandingan yang dipakai, sehingga memerlukan metode TOPSIS. Kemudian, pendekatan TOPSIS mempunya prosedur sederhana tetapi sistematis dalam hal perhitungan, konsep dasar dari pendekatan  ini  ialah  melakukan  pemilihan  alternatif  dari  rute  geometris  terjauh  dari  solusi  ideal negative dan rute geometris terpendek dari solusi ideal positif[3.]
Berbagai  metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan  telah  banyak  yang  dikombinasikan dengan metode AHP, salah satunya metode TOPSIS. Metode TOPSIS dan AHP dikombinasikan dan implementasikan untuk menemukan objek wisata terbaik di Pulau Bali. Dalam pembobotan masing- masing kriteria menggunakan metode AHP kemudian analisis data untuk menentukan ranking objek wisata terbaik menggunakan metode TOPSIS [4].
Untuk menentukan promosi jabatan metode AHP dan TOPSIS juga pernah diterapkan dan hasil  dari  penerapan  kombinasi  metode  TOPSIS  dan  AHP  sistem  pendukung  keputusan  bisa membantu  perusahaan  dalam  membuat  keputusan  promosi,  untuk  menghasilkan  lebih  banyak keputusan  berdasarkan  informasi  dan  berdampak  pada  kemajuan  perusahaan.  Dengan mempergunakan  sistem  keputusan  TOPSIS  dan  AHP  sistem  pendukung  dapat  mempermudah perusahaan  untuk  membuat  keputusan  yang  cukup  tepat  untuk  menentukan  promosi  untuk karyawannya[5].
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322
Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
E- ISSN 2503-2933
Proses pengambilan keputusan pada dasarnya adalah memilih suatu alternatif yang terbaik. Seperti  melakukan  penstrukturan  persoalan,  penentuan  alternatif-  alternatif,  penenetapan  nilai kemungkinan  untuk  variabel  aleatori,  penetap  nilai,  persyaratan  preferensi  terhadap  waktu,  dan spesifikasi atas resiko. Betapapun melebarnya alternatif yang dapat ditetapkan maupun terperincinya penjajagan  nilai  kemungkinan,  keterbatasan  yang  tetap  melingkupi  adalah  dasar  pembandingan berbentuk suatu kriteria yang tunggal.
Agar  dapat  memberikan  solusi  terhadap  suatu  pemasalahan  yang  telah  diuraikan  tersebut  maka penulis  membuat “ Implementasi  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Dan  TOPSIS Untuk Pemilihan Kamera “ .
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan dengan teknik interview untuk mengumpulkan data yang diperlukan serta melakukan kajian pustaka untuk mendukung dalam pengambilan hasil penelitian.
Tahapan dalam penelitian dapat diuraikan seperti berikut ini :

## 1. Ruang Lingkup Masalah
Pada penelitian yang dilakukan ini memiliki ruang lingkup seperti berikut :
a. Sistem ditujukan untuk calon pembeli atau pencari kamera DSLR.
b. Sistem yang akan dibangun berbasis website.
c. Data yang digunakan adalah data kamera DSLR yang bersifat umum seperti  harga, fitur,resolusi dan baterai sebagai bahan (kriteria) yang dipertimbangkan.
d. Metode yang digunakan adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) dan TOPSIS
2. Implementasi Sistem
Implementasi sistem ini berguna agar mempermudah pada saat pembuktian hasil analisa yang sebelumnya dilakukan.
3. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan proses pengujian atau testing terhadap sistem yang telah dibangun sebelumnya.
4. Menentukan Tujuan
Dari  masalah  yang  dipahami,  maka  sudah  ditentukan  tujuan  yang  harus  dicapai  dalam  penelitian  ini. Tujuan  ini  menilai  target  yang  dicapai,  khususnya  yang  dapat  menanggulangi  permasalahan  yang  ada.  Untuk mengetahui kriteria yang tepat dalam pemilihan kamera DSLR agar tidak terjadi kesalahan memilih kamera DSLR .

## 5. Mempelajari Literatur
Agar mencapai tujuan, maka dipelajari sejumlah literatur yang dapat digunakan. Kemudian literatur yang telah dipelajari itu dipilih agar dapat ditentukan literatur apa saja yang akan digunakan dalam penelitian. Literatur diambil dari internet, yang berupa tulisan dan jurnal ilmiah tentang Sistem pendukung keputusan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dan TOPSIS beberapa buku yang mendukung penelitian.

## 6. Mengumpulkan Data
Untuk pengumpulan data dilaksanakan wawancara yang bertujuan guna mendapatkan informasi atau data yang dibutuhkan. Kemudian dilakukan observasi yaitu pengamatan secara langsung ditempat riset sehingga persoalan yang ada bisa diketahui secara jelas.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933

## 7. Pengolahan Data Dengan SPK
Dengan menilai masalah yang sudah dianalisis, maka diinginkan masalah dapat dicerna dengan baik.Pada analisa masalah ini menggambarkan proses pengambilan keputusan dalam pemilihan konsentrasi program studi. Metode analisa DSS yang dipakai untuk menganalisis kebutuhan dalam mengambil keputusan yang optimal telah ditetapkan dengan menggunakan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Metode SPK yang digunakan adalah AHP dan TOPSIS.

## 8. Analisa Hasil
Analisa hasil menurut perhitungan TOPSIS dan Analitycal Hierarchy Process (AHP), analisis hasil dari sistem yang dibangun sehingga didapatkan hasil keputusan yang digunakan untuk pengambilan keputusan dalam pemilihan kamera DSLR terbaik.

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) definisi awalnya adalah suatu sistem yang ditunjukan untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan.[6]

## 2.2 Metode TOPSIS
Metode TOPSIS pertama kali diperkenalkan oleh Hwang dan Yoon pada tahun 1981. Dalam  metode ini memiliki dua alternatif buatan yang dihipotesiskan, satu adalah ideal penyelesaian, dan yang lainnya adalah penyelesaian ideal negatif. Dasar prinsip dari metode TOPSIS ialah alternatif yang dipilih harus memiliki jarak terdekat dari penyelesaian ideal positif dan jarak terjauh dari penyelesaian ideal negatif .[7]
2.3 Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)
Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah metode efektif yang cocok untuk mendekati MCDM terkait dengan membuat pilihan dari beberapa alternatif dan yang menyediakan perbandingan opsi yang dipertimbangkan. AHP bertujuan untuk mengintegrasikan langkah-langkah yang berbeda ke dalam skor keseluruhan tunggal untuk alternatif keputusan peringkat. Atribut utamanya adalah bahwa ia didasarkan pada penilaian perbandingan berpasangan.[7].
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933

## 3. METODE PENELITIAN

## A. Analisis Masalah

## Tabel 1 Analisis Sebab Akibat
Analisis Penyebab Dan Akibat Tujuan Memperbaiki Sistem Masalah Penyebab dan Akibat Tujuan Sistem Batasan Sistem Calon pembeli kamera DSLR kesulitan dalam menentuka n pilihan kamera yang akan dibeli Sebab : calon pembeli DSLR kesulitan Ketika membanding kan spesifikasi- spesifikasi antar kamera DSLR satu dengan DSLR yang lainnya. Akibat : Spesifikasi yang telah dibeli tidak sesuai dengan kebutuhan konsumen Memberik an rekomenda si  kepada calon pembeli kamera DSLR Sebagai bahan pertimbang an  dalam memilih kamera DSLR Kriteria yang digunaka n dalam memilih kamera DSLR adalah harga, fitur, tahun, resolusi, dandaya tahan baterai. Kesulitan dalam mendapatk an rekomenda si dalam memilih kamera DSLR Sebab : belum adanya sistem untuk membantu dalam memberikan rekomendasi pemilihan kamera DSLR Akibat : pembeli kamera DSLR tidak mendapatka n  kamera DSLR yang sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan Memudahk an  calon pembeli mendapatk an informasi mengenai kamera DSLR serta mencari rekomenda si dalam pemilihan kamera DSLR yang akan dibeli Sistem yang dibuat berbasis web yang memung kinkan calon pembeli kamera DSLR bisa dengan mudah mengaks esnya.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Pemilihan Kamera
Harga (C1) Fitur (C2) Tahun (C3) Resolusi (C4) Daya tahan baterai(C5 ) 1 Alternatif Alternatif Alternatif  Alternatif

## Implementasi AHP-TOPSIS
Kriteria penentuan pemilihan kamera DSLR yang akan jadi dasar untuk perhitungan mesti dimasukkan dalam sistem dilihat pada gambar di bawah ini :
Kriteria yang digunakan pada SPK Proses penghitungan dari rekomendasi kamera mirrorles dengan  metode  AHP- TOPSIS dimulai dengan memberikan penilaian.  Nilai “B” akan diberi prioritas 1, nilai “CB”  akan  diberi prioritas 2, dan nilai “KB” akan diberi prioritas 3. Langkah pertama bentuk  sebuah  matriks berupatabel pairwise comparison (nilai perbandingan berpasangan) yang dapat dilihat pada table 2 berikut ini:
Tabel 2. Tabel matriks keputusan perbandingan berpasangan 1
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 5 6 4 3 C2 1/5 1 9 8 7 C3 1/6 1/9 1 6 7 C4 ¼ 1/8 1/6 1 7 C5 1/3 1/7 1/7 1/7 1
Keterangan :
C1 = Harga C2 = Fitur C3 = Tahun
C4 = Resolusi
C5 = Daya tahan baterai
Tahapan kedua ubah matriks perbandingan berpasangan itu kebentuk decimal dan jumlahkan tiap kolom tersebut yang dapat dilihat pada table 3, dalam perhitungan ini penulis memakai 3 angka dibelakang koma.
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1,000  5,000  6,000  4,000  3,000 C2 0,200  1,000  9,000  8,000  7,000 C3 0,166  0,111  1,000  6,000  7,000
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933
Tabel 3. Tabel matriks
keputusan perbandingan
berpasangan 2
Matrik diatas akan dievaluasi dan dijumlahkan setiap kolomnya sehingga diperoleh hasil seperti di bawah ini :
Kolom C1 = 1,000 + 0,200 + 0,166 + 0,250 + 0,333 = 1,949 Selanjutnya menghitung semuanya sampai kolom C5. Setelah jumlah kolom ditentukan, maka tahapan selanjutnya ialah membagi angka-angka pada tabel 2 dengan jumlah tiap kolomnya, hingga terbentuk matrik normalisasi. Kolom C1, baris C1 dibagi jumlah kolom C1 = 1,000/1,949 = 0,513
Lanjutkan perhitungan itu pada semua angka pada tabel 3. Dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4.Tabel matriks keputusan ternormalisasi Kriteria  C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,513  0,784  0,368  0,209  0,120 C2 0,102  0,157  0,552  0,418  0,280 C3 0,085  0,017  0,061  0,313  0,280 C4 0,128  0,020  0,010  0,052  0,280 C5 0,170  0,022  0,009  0,007  0,040
Tahapan selanjutnya mencari skala mutu prioritas, dengan mencari rata-rata baris dari tabel 3, dan perhitungannya ialah sebagai berikut:
Rata-rata baris C1 = (0,513 + 0,784 + 0,368 + 0,209 + 0,120) / 5 = 0,39
Selanjutnya menghitung baris tersebut sampai baris C5, dan hasilnya dpat dilihat dari tabel dibawah ini :
Tabel 5. Tabel matriks bobot prioritas Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Bobot 0,399  0,302  0,151  0,098  0,050
Konsistensi matrik diperoleh dari perkalian tabel 4 dengan tabel bobot 5.
Konsistensi = (0,51*0,399) +  (0,784*0,302)+ (0,368*0,151) + (0,209*0,098) + (0,120*0,050)
= 3,359
Selanjutnya menghitung baris tersebut hingga baris C5, dan hasilnya dapat dilihat dari tabel dibawah ini :
C4 0,250  0,125  0,166  1,000  7,000 C5 0,333  0,142  0,142  0,142  1,000
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Tabel 6. Tabel Matriks Konsistensi
Kemudian tahapan selanjutnya ialah mencari konsistensi dengan persamaan 4 dan 5. Untuk mencari konsistensi mutu yang diperoleh dipakai persamaan 4 dan 5, diperoleh dari hasil
penjumlahan hasil untuk antara jumlah tiap baris dengan prioritasnya dari tabel 6 diatas. Sehingga didapat sebesar 7,451 dan dengan persamaan 3 didapat nilai CI sebagai berikut:
Sehingga didapat sebesar 7,451 dan dengan persamaan 3 didapat nilai CI sebagai berikut:
= = = 0,61275
Kemudian dihitung CR (uji konsistensi) dengan persamaan 4, dan didapat nilai CR sebagai berikut:
= = 0,547093
Nilai RI didapat dari table 1 dimana ukuran matriksnya ialah 5x5, sebab ada 5 kriteria yang dipakai. Hasil nilai dari pengujian konsistensi diatas mengindikasikan bahwa CR<=0.1 maka mutu prioritas diatas telah konsisten dan bisa melanjutkan ke metode TOPSIS guna merangking pemiilihan kamera mirorrles yang cocok dengan keperluan user.
tiap kolom tersebut yang dapat dilihat pada table 3, dalam perhitungan ini penulis memakai 3 angka dibelakang koma.
Tabel 3. Tabel matriks keputusan perbandingan berpasangan 2
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1,000  5,000  6,000  4,000  3,000 C2 0,200  1,000  9,000  8,000  7,000 C3 0,166  0,111  1,000  6,000  7,000 C4 0,250  0,125  0,166  1,000  7,000 C5 0,333  0,142  0,142  0,142  1,000
Matrik diatas akan dievaluasi dan dijumlahkan setiap kolomnya sehingga diperoleh hasil seperti di bawah ini :
Kolom C1 = 1,000 + 0,200 + 0,166 +0,250+0,333 = 1,949
Selanjutnya menghitung semuanya sampai kolom C5. Setelah jumlah kolom ditentukan, maka tahapan selanjutnya ialah membagi angka-angka pada tabel 2 dengan jumlah tiap kolomnya, hingga terbentuk matrik normalisasi.
Kriteria Hasil C1 3,359 C2 2,878 C3 1,188 C4 0,610 C5 0,261
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Kolom C1, baris C1 dibagi jumlah kolom C1 = 1,000/1,949 = 0,513
Lanjutkan perhitungan itu pada semua angka pada tabel 3. Dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4.Tabel matriks keputusan ternormalisasi Kriteria  C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,513  0,784  0,368  0,209  0,120 C2 0,102  0,157  0,552  0,418  0,280 C3 0,085  0,017  0,061  0,313  0,280 C4 0,128  0,020  0,010  0,052  0,280 C5 0,170  0,022  0,009  0,007  0,040
Tahapan selanjutnya mencari skala mutu prioritas, dengan mencari rata-rata baris dari tabel 3, dan perhitungannya ialah sebagai berikut:
Rata-rata baris C1 = (0,513 + 0,784 + 0,368 + 0,209 + 0,120) / 5 = 0,399
Selanjutnya menghitung baris tersebut sampai baris C5, dan hasilnya dapat dilihat dari tabel dibawah ini :
Tabel 5. Tabel matriks bobot prioritas Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Bobot 0,399  0,302  0,151  0,098  0,050
Konsistensi matrik diperoleh dari perkalian tabel 4 dengan tabel bobot 5.
Konsistensi = (0,51*0,399) +  (0,784*0,302)+ (0,368*0,151) + (0,209*0,098) + (0,120*0,050)= 3,359
Selanjutnya menghitung baris tersebut hingga baris C5, dan hasilnya dapat dilihat dari tabel dibawah ini :
Tabel 6. Tabel Matriks Konsistensi
Kemudian tahapan selanjutnya ialah mencari konsistensi dengan persamaan 4 dan 5. Untuk mencari konsistensi mutu yang diperoleh dipakai persamaan 4 dan 5, diperoleh dari hasil
penjumlahan hasil untuk antara jumlah tiap baris dengan prioritasnya dari tabel 6 diatas. Sehingga didapat sebesar 7,451 dan dengan persamaan 3 didapat nilai CI sebagai berikut:
= = = 0,61275 Kriteria Hasil C1 3,359 C2 2,878 C3 1,188 C4 0,610 C5 0,261
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322
Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Kemudian dihitung CR (uji konsistensi) dengan persamaan 4, dan didapat nilai CR sebagai berikut:
= = 0,547093
Nilai RI didapat dari table 1 dimana ukuran matriksnya ialah 5x5, sebab ada 5 kriteria yang dipakai. Hasil nilai dari pengujian konsistensi diatas mengindikasikan bahwa CR<=0.1 maka mutu prioritas diatas telah konsisten dan bisa melanjutkan ke metode TOPSIS guna merangking pemiilihan kamera mirorrles yang cocok dengan keperluan user.
Dalam metode TOPSIS ini memiliki dua alternatif buatan yang dihipotesiskan, satu adalah ideal penyelesaian, dan yang lainnya adalah penyelesaian ideal negatif. Dasar prinsip dari metode TOPSIS ialah alternatif yang dipilih harus memiliki jarak terdekat dari penyelesaian ideal positif dan jarak terjauh dari penyelesaian ideal negatif. Kriteria dalam menilai pemilihan kamera ialah sebagai berikut:
C1 = Harga C2 = Fitur C3 = Tahun
C4 = Resolusi
C5 = Daya tahan baterai
Rangking kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5. Tabel berikut menunjukan rangking kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria :

## Tabel 7. Rangking Kecocokan Alternatif
Setelah rangking kecocokan diisikan maka selanjutnya menghitung normalisasi matriks menggunakan persamaan5. r Selanjutnya menghitung baris tersebut hingga
baris C5, dan hasilnya dapat dilihat dari tabel dibawah ini :
Tabel 8. Hasil Jumlah Akar Pangkat Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 R 8,366  9,165  8,124  8,185  7,416
Matrik normalisasi diperoleh dari pembagian tabel 7 dengan tabel 8. Contoh perhitungannya adalah sebagai berikut: Nilai kolom C1 baris C1 = 2/ 8,366= 0.7809
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Alternatif 1  0,239  0,436 0,369 0,367 0,674 Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Alternatif 1 2 4 3 3 5 Alternatif 2 4 3 4 5 1 Alternatif 3 5 3 4 2 3 Alternatif 4 3 5 3 2 4 Alternatif 5 4 5 4 5 2
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933 Alternatif 2  0,478  0,327 0,492 0,611 0,135 Alternatif 3  0,598  0,327 0,492 0,244 0,405 Alternatif 4  0,359  0,546 0,369 0,244 0,539 Alternatif 5  0,478  0,546 0,492 0,611 0,270

## Tabel 9. Matrik Normalisasi
Selanjutnya matrik yang telah dinormalisasi maka akan dilakukan pembuatan matrik ternormalisasi terbobot. Matrik keputusan ternormalisasi terbobot didapatkan dari hasil perkalian matrik yang sebelumnya sudah ternormalisasi dengan mutu preferensi seperti pada tabel 6 dan 9. Perhitungan matrik ternormalisasi terbobot sebagai berikut : Nilai kolom C1 baris C1= 0,239 x 3,359 = 0,802
Selanjutnya menghitung keseluruhan nilai, dan hasilnya ialah sebagai berikut :
Tabel 10. Matrik Ternormalisasi Terbobot Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5
Alternatif 1  0,803  1,256  0,439  0,224  0,176
Alternatif 2  1,606  0,942  0,585  0,373  0,035 Alternatif 3  2,007  0,942  0,585  0,149  0,106 Alternatif 4  1,204  1,570  0,439  0,149  0,141 Alternatif 5  1,606  1,570  0,585  0,373  0,070
Selanjutnya dari hasil matrik diatas dapat dilanjutkan dengan penentuan penyelesaian solusi ideal negatif dan positif. Sebelum mencari penyelesaian solusi ideal negatif dan positif mesti menentukan nilai-nilai minimal dan maksimal dari tiap kolom.
Tabel 11. Matrik Ternormalisasi Terbobot Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 Alternatif 1 0,803  1,256  0,439 0,224 0,176 Alternatif 2 1,606  0,942  0,585 0,373 0,035 Alternatif 3 2,007  0,942  0,585 0,149 0,106 Alternatif 4 1,204  1,570  0,439 0,149 0,141 Alternatif 5 1,606  1,570  0,585 0,373 0,070 Max 2,007  1,570  0,585 0,373 0,176 Min 0,803  0,942  0,439 0,149 0,035
D +
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
D -
D - = 0,352
Selanjutnya menghitung keseluruhan nilai, dan hasilnya ialah sebagai berikut :
Tabel 12. Alternatif D+ dan D-
Alternatif D+ D- Alternatif 1 1,262 0,352 Alternatif 2 0,759 0,846 Alternatif 3 0,670 1,215 Alternatif 4 0,847 0,753 Alternatif 5 0,415 1,054
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933
Selanjutnya adalah mencari nilai akhir atau preferensi (vi) untuk setiap alternatif menggunakan persamaan 13.
Nilai akhir =
Selanjutnya  menghitung keseluruhan nilai, dan hasilnya ialah sebagai berikut :
Tabel 13. Hasil Akhir Alternatif  Nilai Rangking Alternatif 1  0,218 5 Alternatif 2  0,527 3 Alternatif 3  0,645 2 Alternatif 4  0,471 4 Alternatif 5  0,718 1
Gambar 3. 1 Grafik Hasil Perhitungan
Jadi dari nilai yang diperoleh nilai A5 adalah nilai terbesar, sehingga Alternatif 5 dipilih sebagai pemilihan kamera DSLR terbaik.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan Unified Modelling Language
(UML)
v Usecase Diagram
Activity Diagram
Activity Diagram Login
Activity login adalah untuk mengetahui berjalannya aplikasi login
Gambar 4. 2 Login Activity
Gambar 4. 1 Use Case Diagram
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Activity diagram Manajemen User Merupakan aktivitas dari menu  manejmen user menyediakan fitur tambah, ubah, hapus yang dapat dipilih untuk kelola data
Gambar 4. 3 Activity menu manajemen user
Activity Diagram kelompok
Merupakan aktivitas dari menu kelompok menyediakan fitur tambah, ubah, hapus yang dapat dipilih untuk kelola data
Gambar 4. 4 Activity Diagram kemlompok
Activity Diagram Alternatif
Merupakan aktivitas dari menu Alternatif menyediakan fitur tambah, ubah, hapus yang dapat dipilih untuk kelola data
Gambar 4. 5 Activity Diagram Menu Alternatif
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933

## Activity diagram Kriteria
Merupakan aktivitas dari menu kriteria menyediakan fitur tambah, ubah, hapus yang dapat dipilih untuk kelola data
Gambar 4. 6 Activity Diagram Menu kriteria

## Activity diagram bobot kriteria
Merupakan aktivitas dari menu bobot kriteria
Gambar 4. 7 Activity Diagram menu bobot kriteria
Activity Diagram Input Penilaian
Merupakan aktivitas dari menu menyediakan fitur ubah yang dapat dipilih untuk kelola data
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420

## Activity Diagram hasil
Merupakan aktivitas dari menu manejmen user menyediakan tampilkan untuk menampilkan data
Gambar 4. 9 Activity Diagram Hasil

## Sequance Diagram
Sequence diagram ada lah diagram yang menunjukan rentang waktu jalannya aplikasi
Gambar 4. 10 sequence Diagram
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Implementasi Program
Halaman Login
Gambar 4. 11 Halaman Login
Halaman Dashboard
Gambar 4. 12 Halaman Dashboard
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Halaman Manajemen User
Gambar 4. 13 Halaman Manajemen User
Gambar 4. 14 Halaman tambah Manajemen User
Halaman Kelompok
Gambar 4. 15 Halaman Kelompok
Gambar 4. 16 Halaman Tambah Kelompok
Halaman Alternatif
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Gambar 4. 17 Halaman Alternatif
Gambar 4. 18 Halaman tambah alternatif
Halaman Kriteria
Gambar 4. 19 Halaman Kriteria
Gambar 4. 20 Halaman tambah Kriteria
Halaman Bobot Kriteria
Gambar 4. 21 Halaman Bobot Kriteria
Halaman Input Penilaian
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
Gambar 4. 22 Halaman Input Penilaian
Halaman Hasil
Gambar 4. 23 Halaman Hasil
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420 E- ISSN 2503-2933

## Pengujian Blackbox Testing
Tabel 4. 1 Pengujian Blackbox Testing
No Halaman Uji Cara Pengujian Hasil Yang Diharapkan Status 1. Halaman Login 1.Pengguna memasukan username dan password Berhasil masuk kedalam sistem Sukses 2. Halaman Dashboard 1. Pengguna membuka halaman sistem Berhasil menampilkan halaman dashboard Sukses 3. Halaman Manajemen user Buka menu data manajemen user Melakukan penambahan user 3.Melakukan edit user 4.Melakukan delete user Berhasil menampilkan data yang diminta Sukses 4. Halaman kelompok 1. Buka menu data kelompok 2.Melakukan penambahan data kelompok 3.Melakukan edit data kelompok 4.Melakukan delete data kelompok Berhasil menampilkan data yang diminta Sukses 5. Halaman Alternatif Buka menu data alternatif Melakukan penambahan alternatif Melakukan edit alternatif 4.Melakukan delete alternatif Berhasil menampilkan data yang diminta Sukses 6. Halaman kriteria Membuka menu kriteria Melakukan penambahan kriteria Melakukan edit kriteria 4.Melakukan delete kriteria Berhasil Menampilkan data yang diminta Sukses 7. Halaman Bobot kriteria Dapat menampilkan bobot kriteria Dapat melakukan submit untuk pencarian bobot kriteria Menampilkan data yang diminta Sukses 8 Halaman Input penilaian 1 menampilkan halaman input nilai. 2. dapat mengubah nilai data Berhasil menampilkan data yang diminta sukses 9 Halaman hasil Dapat menampilkan halaman dari hasil Dapat menampilkan perangkingan dari jenis yang di cari Dapat menampilkan data yang diminta sukses
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                        ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 401-420
E- ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah peneliti berhasil membangun sistem pendukung keputusan pemilihan kamera DSLR menggunakan metode AHP dan TOPSIS.
Metode ini dapat diimplementasikan dengan baik pada aplikasi web dan dapat membantu proses pengambilan keputusan pemilihan kamera secara lebih akurat.
Saran dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan pemilihan kamera ini dapat ditanamkan pada sistem e-commerce.
TERIMA KASIH KEPADA warga setempat yang telah memberikan dukungan financial terhadap penelitian ini.

## ISSN: 1978-1520
Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agustino, A., Suyatno, A., & Astuti, I. F. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kamera  Digital  single  Lens  Reflex  Menggunakan  Metode  Elimination  Et  Choix Traduisant  La  Realite  (ELECTRE). Informatika  Mulawarman:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer , 9 (2), 1-6.
[2] Mu’amalah,  I.,  &  Meydiana,  A.  (2019).  Implementasi  Fuzzy  Mamdani  dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kamera DSLR bagi Pemula. SIMETRIS , 13 (1), 1-5.
[3] Rouhani, S. “Evaluation model of business intelligence for enterprise syste ms  using fuzzy TOPSIS”. Expert System with Applications . 2012. ISSN : 0957-4174.
[4] Anhar, A. “Kombinasi Metode TOPSIS (Technique for Order Preference  by Similarity to Ideal  Solution)  dan  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  dalam  Menentukan  Objek Wisata Terb aik di Pulau Bali”. Jurnal Mahasiswa Matermatika . 2013. ISSN : 2502-7204.
[5] Arbelia,  Paryanta.  “  Penerapan  Metode  AHP  dan  Topsis  Sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Kenaikan  Jabatan  Bagi  Karyawan”. Jurnal  Ilmiah  Go Infotech Vol. 02, No. 1, Juni 2014. ISSN : 1693-5902.
[6] T. L. Saaty, “Decision Making with the Analytic Hierarchy Process”, International Jurnal services science. 2008. ISSN : 2345- 3605.
[7] Turban,  E.  “ Decision  Support  System  and  Intelligent  System” .  Prentice  Hall International. 1998.
[8] C .  a.  M.  B.  Holmes,  “Generalized  Nonlinear  Modeling  with  Multivariate  Free -Knot Regression Spline.”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 98, No. 462, pp. 352-365., 2003.
[9] I.  T.  Sevandri,  R.  K.  Dewi  and  M.  T.    Ananta,  "Implementasi  Algoritma  Topsis  Pada Sistem  Rekomendasi  Pencarian  Lokasi  Gym  Berbasis  Android  (Studi  Kasus:  Kota Malang)," 2019
[10] A.  P.  Windarto,  "IMPLEMENTASI  METODE  TOPSIS  DAN  SAW  DALAM  MEMBERIKAN REWARD PELANGGAN," 2017
[11] A. Y. PUTRI, "IMPLEMENTASI ALGORITMA AHP DAN SAW UNTUK PENILAIAN KINERJA PEGAWAI  PADA
2

## APLIKASI KEPEGAWAIAN (STUDI KASUS KANTOR PPDPP)," 2019.
[12] M. HUJATULLOH, "IMPLEMENTASI ALGORITMA  ANALITYCAL  HIERARCHY PROCESS  (AHP)  PADA  APLIKASI  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PENILAIAN KINERJA KARYAWAN BERBASIS WEB PADA PT XYZ," 2019.
[13] S. A. Kusumastuti, "Implementasi Algoritma  Analytical Hierarchy  Process (AHP) Dalam Menentukan Peringkat Gizi Balita Pada Aplikasi SIPPO (Studi Kasus: Posyandu Permatasari)," 2017.
[14] N.  F.  Ganies, D. E. Ratnawati  and  B.  Rahayudi,  "Implementasi  Algoritma Genetika Pada Metode AHP dan SAW untuk Rekomendasi Varietas Unggul Tanaman Tebu (Studi Kasus: Pusat Penelitian Gula PTPN X Jengkol)," 2017.
[15] D. A. a. Y. Y. a. R. D. RIZALDI, "IMPLEMENTASI METODE
ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN TECHINIQUE FOR ORDER OF PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMBELIAN MOBIL PADA RENTAL MOBIL," 2020.
[16] I. Hamdhani, N. Hidayat and I. Cholissodin, "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Kelayakan  Kandang  Ayam  Broiler  Menggunakan  Metode Analytic Hierarchy  Process-Weighted  Product  (AHP-WP)  [Studi  Kasus  PT. Semesta  Mitra  Sejahtera  Wilayah  Jombang,  Kediri,  dan  Tulungagung]," 2017.
[17] D. R. Bahari, E. Santoso and S. Adinugroho, "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Guru  Berprestasi  Menggunakan  Fuzzy-  Analytic  Hierarchy Process (F-AHP) (Studi Kasus : SMA Brawijaya Smart School)," 2017.
[18] M. Mupidah, "IMPLEMENTASI METODE PROFILE MATCHING DAN ANALYTICAL  HIERARCHI  PROCESS  (AHP)  PADA  PEREKRUTAN  TENAGA KURIR," 2019.
[19] A. P. Wasnardi and A. Kodar, "Implementasi Algoritma Analytical Hierarchy Process Pada Aplikasi IoT," 2019.
[20] R. D. Heriyantoro, . M. . I. Dzulhaq and L. S. Mawarni Silitonga, "SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  GURU  BERPRESTASI  DENGAN METODE AHP DAN SAW PADA SMA MARKUS TANGERANG," 2020.