## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 162-171 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparative Study of SAW, MAUT and SMART Methods in Selecting Smartphones for Online Learning

## Studi Perbandingan Metode SAW, MAUT dan SMART dalam Pemilihan Telepon Seluler untuk Belajar Online
Memen Akbar 1* , Elfa Zahara 2 , Aufa Assariy 3 , E. Andika Alfira D 4
1,2,3,4 Information and Technology Department, Politeknik Caltex Riau, Indonesia
E-Mail: 1 memen@pcr.ac.id, 2 elfa20si@mahasiswa.pcr.ac.id,
3 aufa20si@mahasiswa.pcr.ac.id, 4 e.20si@mahasiswa.pcr.ac.id
Received Jul 14th 2023; Revised Oct 15th 2023; Accepted Dec 22th 2023 Corresponding Author: Memen Akbar

## Abstract
Cellular phones are devices that are commonly used for online learning during the Covid-19 pandemic. The wide range of options with varying specifications and prices has made it difficult for people to choose a suitable cellular phone for online learning. The implementation of decision support methods can provide recommendations for a good cellular phone for online  learning.  This  study  conducted  a  comparative  analysis  of  the  implementation  of  the  Simple  Additive  Weighting (SAW),  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT),  and  Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique  (SMART)  methods  in selecting  a  cellular  phone  for  online  learning.  The  criteria  used  in  this  study  were  summarized  from  interviews  and literature studies. There were 8 criteria used, namely camera size, ROM, RAM, processor, screen type, warranty, battery, and price. For simulation calculations, data was taken from 10 brands of cellular phones and their specifications based on the predetermined criteria. The results of the simulation calculations of the three methods were then compared and analyzed  for  the  similarity  and  diversity  of  the  calculation  and  recommended  ranking  results.  Based  on  the  analysis conducted, the SAW and SMART methods had a very high level of similarity in their calculation results, namely 0.9579. However, the final value of the SAW method's calculation result was very close, namely 0.0281. The MAUT method had the  highest  distance  in  its  final  calculation  result,  namely  0.0711.  The  recommended  ranking  results  for  the  SAW  and SMART methods also had a very high level of similarity, namely 0.9792.
Keyword: Cellular Phone, MAUT, Online Learning, SAW, SMART

## Abstrak
Telepon seluler merupakan perangkat yang sering digunakan untuk  pembelajaran online pada masa pandemik covid-19. Banyak  pilihan  dengan  beragam  spesifikasi  dan  harga  yang  bervariasi  membuat  masyarakat  bingung  dalam  memilih telepon  seluler  untuk  pembelajaran online .  Penerapan  metode  pendukung  keputusan  dapat  memberikan  rekomendasi telepon  seluler  yang  baik  untuk  pembelajaran online .  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  studi  perbandingan  dan  analisis penerapan metode SAW, MAUT, dan SMART dalam pemilihan telepon seluler untuk pembelajaran online . Kriteria telepon seluler yang digunakan pada penelitian ini dirangkum  dari hasil wawancara dan studi literatur. Terdapat 8 kriteria yang digunakan,  yakni  ukuran  kamera,  ROM,  RAM, processor ,  jenis  layar,  garansi,  baterai,  dan  harga.  Untuk  simulasi perhitungan,  diambil  data  10 merk telepon  seluler  dan  spesifikasinya  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Hasil simulasi  perhitungan  ketiga  metode  kemudian  dibandingkan  dan  dianalisis  tingkat  kemiripan  dan  keragaman  hasil perhitungan  dan  peringkat  yang  direkomendasikan.  Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  metode  SAW  dan SMART  memiliki  tingkat  kemiripan  hasil  perhitungan  yang  sangat  tinggi,  yakni  0,9579.  Namun,  nilai  akhir  hasil perhitungan  metode  SAW  memiliki  jarak  yang  sangat  dekat,  yakni  0,0281.  Metode  MAUT  memiliki  nilai  akhir  hasil perhitungan dengan jarak yang paling tinggi, yakni sebesar 0,0711. Peringkat yang direkomendasikan metode SAW dan SMART juga memiliki tingkat kemiripan yang sangat tinggi sebesar 0,9792.
Kata Kunci: MAUT, Pembelajaran Online , SAW, SMART, Telepon Seluler

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19 menyebabkan banyak perubahan pada aktivitas manusia. Salah satu perubahan yang sangat terasa adalah banyaknya kegiatan yang dilakukan secara online . Mulai dari pekerjaan dan aktivitas pendukung
pekerjaannya, seperti rapat koordinasi, serta proses pembelajaran, seperti perkuliahan, seminar, dan beberapa aktivitas  pembelajaran  lainnya.  Perubahan  aktivitas  tersebut  ternyata  berlanjut  hingga  saat  ini  yang  mana covid-19 sudah tidak ada lagi.
Pelaksanaan aktivitas secara online membutuhkan perangkat yang mendukung agar aktivitas berjalan dengan  lancar  sebagaimana  mestinya.  Salah  satu  perangkat  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  kegiatan online ini adalah telepon seluler atau handphone (HP) . Tidak semua HP cocok digunakan untuk kegiatan online yang berlangsung lebih dari 30 menit. Dibutuhkan spesifikasi yang sesuai agar kegiatan online berjalan dengan lancar. Namun, di tengah kondisi ekonomi yang semakin sulit, kriteria harga juga harus menjadi pertimbangan. Dengan banyaknya pilihan HP yang beredar di pasaran, masyarakat harus memperhitungkan dengan baik HP mana yang akan digunakan untuk kegiatan online ini. Penelitian ini melakukan studi perbandingan 3 metode, yaitu SAW, MAUT, dan SMART untuk pemilihan telepon seluler pembelajaran online . Diharapkan dengan studi  ini,  dapat  direkomendasikan  metode  untuk  diimplementasikan  menjadi  aplikasi  sistem  pendukung keputusan.
Penelitian  tentang  penerapan  metode  sistem  pendukung  keputusan  telah  banyak  digunakan  untuk berbagai bidang. Ada penelitian yang menerapkannya untuk menentukan penerima bantuan/beasiswa [1]–[6]. Ada  juga  yang  menggunakan  metodenya  untuk  pemilihan/penilaian  kinerja  pegawai  [7]–[12].  Beberapa penelitian menggunakan metode dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan lokasi terbaik untuk perumahan atau tempat tinggal [13], [14], pemilihan fakultas atau jurusan sekolah [15], dan masih banyak lagi penggunaan lainnya.
Salah  satu  bidang  yang  banyak  menggunakan  metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan  adalah pemilihan handphone atau  telepon  seluler  baik  secara  umum  maupun  untuk  kebutuhan  khusus,  seperti pembelajaran online dan gaming . Penelitian yang menggunakan metode dalam sistem pendukung keputusan untuk  pemilihan handphone secara  umum  di  antaranya:  [16]–[24]  yang  menerapkan  metode  SAW,  [25] menggabungkan  SAW  dengan  WP.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [26]  menggabungkan  SAW,  AHP  dan SMART,  sedangkan  [27]–[29]  menggunakan  metode  AHP  saja.  Beberapa  peneliti  menggunakan  metode SMART  untuk  pemilihan  handphone  di  antaranya  [30],  [31]  dan  beberapa  yang  lain  menerapkan  metode MAUT [32].
Metode yang diterapkan dalam sistem pendukung keputusan memungkinkan menghasilkan peringkat rekomendasi  yang  sama.  Hal  ini  berdampak  pada  keputusan  yang  diambil.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini melakukan studi perbandingan rekomendasi yang dihasilkan oleh metode SAW, MAUT, dan SMART untuk pemilihan telepon seluler.
Pada bagian berikutnya, tulisan ini akan menampilkan metodologi yang digunakan untuk mendapatkan hasil  penelitian.  Kemudian  diikuti  dengan  pembahasan  dan  diskusi.  Simpulan  hasil  penelitian  dapat  dilihat pada bagian akhir tulisan ini.

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1 Metodologi Penelitian
Berikut ini adalah beberapa langkah metodologi yang dilakukan untuk mendapatkan hasil penelitian:
1. Studi literatur
Pada  tahapan  ini  dikumpulkan  sejumlah  referensi  yang  terkait  dengan  sistem  pendukung  keputusan, metode  yang digunakan,  penerapannya  secara  umum,  dan  penerapannya  khusus  untuk pembelajaran daring.  Literatur  yang  digunakan  dalam  tulisan  ini  adalah  literatur  terbaru  dalam  rentang  5-7  tahun terakhir. Selain mendapatkan pertanyaan penelitian, dalam studi literatur ini juga didapatkan beberapa kriteria  yang  banyak  digunakan  untuk  pemilihan  telepon  pintar  untuk  pembelajaran online .  Untuk mendukung dasar teori dalam melaksanakan penelitian ini, pada bagian berikut akan disampaikan teori terkait metode Simple Additive Weighting (SAW), Multi-Attribute Utility Theory (MAUT), dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART).
2. Simulasi Perhitungan
Pada  tahap  ini,  dikumpulkan  data  sejumlah merk smartphone beserta  spesifikasinya  masing-masing. Data  diperoleh  langsung  dari  Duta  Ponsel  Pekanbaru  sebagai  mitra  penelitian.  Data  alternatif  yang didapatkan kemudian digunakan untuk simulasi masing-masing metode. Sebelum disimulasikan, data sudah dilakukan pre-processing sehingga siap untuk dijadikan perbandingan penerapan ketiga metode. Data yang dibutuhkan untuk analisis perbandingannya adalah data hasil perhitungan dan peringkat dari masing-masing metode.
Berikut  ini 3  tahapan  pertama  yang  sama  dilakukan  pada  simulasi  perhitungan  ketiga  metode  SAW, MAUT, dan SMART.
1. Menentukan kriteria
Tahapan  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  menentukan  terlebih  dahulu  kriteria-kriteria  yang digunakan untuk pemilihan smartphone untuk belajar online . Terdapat 8 kriteria yang digunakan
dalam pemilihan smartphone untuk belajar online ini, yaitu Kamera, ROM, RAM, Processor , Jenis Layar, Garansi, Baterai, serta Harga. Dari ke-delapan kriteria ini, terdapat 1 kriteria yang bersifat cost , yakni nilai yang bagus adalah nilai yang lebih kecil. Tujuh kriteria lainnya bersifat benefit yang mana nilai terbaik adalah nilai yang lebih tinggi.
2. Menentukan bobot kriteria
Kriteria tersebut kemudian diberi bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya. Tingkat kepentingan setiap  kriteria  ditentukan  dari  hasil  wawancara  dan  beberapa  studi  literatur.  Penjumlahan  bobot kriteria sudah diatur agar nilainya berjumlah 1 atau 100%. Kriteria Harga dan RAM memiliki bobot paling  besar  dimana  sebagian  besar  pelanggan  akan  sangat  mempertimbangkan  Harga dan  RAM dari smartphone dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya.  Adapun  bobot  dari  setiap  kriteria  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Bobot Kriteria Pemilihan Smartphone untuk Kebutuhan Belajar Online Kriteria Kode Benefit / Cost Bobot Kamera C1 Benefit 0.15 RAM C2 Benefit 0.2 ROM C3 Benefit 0.05 Processor C4 Benefit 0.15 Jenis Layar C5 Benefit 0.1 Garansi C6 Benefit 0.05 Baterai C7 Benefit 0.1 Harga C8 Cost 0.2
3. Memberikan Nilai kriteria untuk setiap alternatif Terdapat 10 alternatif smartphone yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Infinix HOT 12i (A1),
Oppo F5 (A2), Realme C15 (A3), Samsung Galaxy A10s (A4), Redmi 9C (A5), Samsung Galaxy A03 (A6), Vivo Y15 (A7), Xiaomi POCO M3 (A8), Oppo A12 (A9) dan Oppo A31 (A10). Nilai kriteria untuk setiap alternatif didapatkan dari salah satu toko telepon seluler di Pekanbaru. Adapun data sampel untuk pemilihan s martphone ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Sample Pemilihan Smartphone untuk Kebutuhan Belajar Online
Kode Alternatif C1 (MP) C2 (GB) C3 (GB) C4 C5 C6 (bulan) C7 (mAh) C8 (Rp) A1 13 4 64 Mediatec IPS LCD 3 5000 1,350,000 A2 16 4 64 Mediatec IPS LCD 24 3200 1,320,000 A3 13 4 128 Snapdragon IPS LCD 12 6000 1,735,000 A4 13 3 32 Snapdragon TFT LCD 6 4000 1,650,000 A5 13 3 32 Snapdragon IPS LCD 36 5000 1,499,000 A6 48 3 32 Snapdragon IPS LCD 3 5000 1,290,000 A7 13 4 64 Snapdragon IPS LCD 6 5000 1,500,000 A8 48 4 64 Snapdragon IPS LCD 12 6000 1,799,000 A9 13 3 32 Mediatec IPS LCD 12 4230 1,550,000 A10 12 4 128 Mediatec IPS LCD 12 4230 2,069,000
Berdasarkan data, nilai kriteria untuk Kamera, RAM dan ROM, Harga dan Baterai berupa kuantitatif sementara  untuk  alternatif Processor ,  Jenis  layar  dan  Garansi  memiliki  nilai  kualitatif.  Sehingga untuk  nilai  kriteria  berbentuk  kualitatif  perlu  diubah  terlebih  dahulu  ke  data  kuantitatif  dengan membuat parameter nilai kriteria berupa rentang nilai 1 sampai 5. Adapun pembobotan untuk masing - masing kriteria tersebut dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 4 merupakan data sampel kriteria setelah dilakukan konversi pembobotan.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Kode Kriteria Kriteria Range Nilai C4 Processor Exynos 5 Snapdragon 4 Kirin 3 Mediatec 2 Tegra 1 C5 Jenis Layar SUPER AMOLED 5 AMOLED 4 IPS LCD 3
Kode Kriteria Kriteria Range Nilai TFT LCD 2 LCD 1 C6 Garansi > 12 Bulan 5 > 6 - 12 Bulan 4 > 3 - 6 Bulan 3 1 - 3 Bulan 2 Tidak Ada 1 Tabel 4. Konversi Pembobotan Data Sampel Kriteria Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 (ribu) A1 13 4 64 2 3 3 5000 1,350 A2 16 4 64 2 3 5 3200 1,320 A3 13 4 128 4 3 5 6000 1,735 A4 13 3 32 4 2 4 4000 1,650 A5 13 3 32 4 3 5 5000 1,499 A6 48 3 32 4 1 3 5000 1,290 A7 13 4 64 4 3 4 5000 1,500 A8 48 4 64 4 3 5 6000 1,799 A9 13 3 32 2 3 5 4230 1,550 A10 12 4 128 2 3 5 4230 2,069
3. Analisis Perbandingan
Hasil perhitungan masing-masing metode kemudian dibandingkan untuk dilakukan analisis. Data yang dianalisis adalah data hasil perhitungan dan data peringkat setiap alternatif. Analisis perbandingan yang ingin  dicapai  adalah  seberapa  besar  metode  dapat  memisahkan  dengan  jelas/tegas  dalam  memberi peringkat terhadap setiap alternatif. Digunakan beberapa metode untuk mengukur hubungan  keeratan data, yaitu nilai korelasi, nilai similaritas berdasarkan nilai cosinus vektor data, dan koefisien variabel bebas  regresi  linier.  Analisis  juga  dilengkapi  dengan  tampilan  grafik  untuk  memperkuat  dan mempertajam hasil analisis.

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  adalah  salah    satu    metode    yang    digunakan    untuk  penyelesaian  masalah Multiple Attribute Decision Making (MADM). Adapun MADM itu sendiri adalah metode pengambilan keputusan  yang mengambil  banyak  kriteria  sebagai  dasar  dalam  pengambilan keputusan. Metode SAW juga sering disebut dengan  penjumlahan  terbobot  yaitu  dengan  konsep  dasar  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  setiap  rating kinerja alternatif pada seluruh atribut. Adapun langkah - langkah yang dibutuhkan dalam perhitungan sistem pendukung keputusan dengan metode SAW ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci),
4. Melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya),  sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi  R).  Adapun  rumus perhitungan  normalisasi  matriks  keputusan  untuk  kriteria  biaya  ( cost  criteria )  dapat  dilihat  pada persamaan 1 dan kriteria keuntungan ( benefit criteria ) dapat dilihat pada persamaan 2.
𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (1)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 max 𝑖 𝑥𝑖𝑗 (2)
dengan: 𝑟 𝑖𝑗 : nilai rating kinerja ternormalisasi 𝑥 𝑖𝑗 : nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria min 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 : nilai terkecil dari setiap kriteria
max 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 : nilai terbesar dari setiap kriteria
5. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai) sebagai solusi. Adapun rumus perhitungan nilai akhir preferensi (Vi)  seperti pada persamaan 3 berikut:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
dengan:
𝑉 𝑖
: ranking untuk setiap alternatif 𝑤 𝑗
: nilai bobot dari setiap kriteria
𝑟 𝑖𝑗
: nilai rating kinerja ternormalisasi

## 2.3 Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) merupakan suatu skema yang evaluasi akhir, 𝑉(𝑥) , dari suatu objek 𝑥 didefinisikan  sebagai  bobot  yang  dijumlahkan  dengan  suatu  nilai  yang  relevan  terhadap  nilai dimensinya.  Ungkapan  yang  biasa  digunakan  untuk  menyebutnya  adalah  nilai  utilitas.  Metode  MAUT digunakan  untuk  merubah  dari  beberapa  kepentingan  ke  dalam  nilai  numerik  dengan  skala  0-1  dengan  0 mewakili pilihan terburuk dan 1 mewakili pilihan terbaik. Hasil akhirnya adalah urutan peringkat dari evaluasi yang  menggambarkan  pilihan  dari  para  pembuat  keputusan.  Langkah  -  langkah  perhitungan  pengambilan keputusan dengan menggunakan metode MAUT mirip seperti metode SAW pada bagian sebelumnya. Hanya saja  metode  ini  menambahkan  langkah  menentukan  nilai  tertinggi  suatu  kriteria  (nilai  maximum)  dan  nilai terendah dari suatu kriteria tersebut (nilai minimum) untuk menghitung nilai utility setiap kriteria berdasarkan persamaan 4. Pada metode ini kriteria tidak dibedakan menjadi kriteria biaya dan benefit. Perhitungan nilai preferensi juga sama seperti metode SAW.
𝑈 (𝑥) = 𝑥 𝑖 −𝑥 𝑖
− 𝑥 𝑖 + −𝑥 𝑖 − (4)
dengan:
𝑈 (𝑥)
: nilai utilitas 𝑥 𝑖 : nilai alternatif 𝑥 𝑖 − : bobot minimum dari kriteria ke-x
𝑥 𝑖 + : bobot terbaik (maximum) dari kriteria ke-x

## 2.4 Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
Metode  SMART  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang  multi-atribut.  Teknik  pembuatan keputusan multi-atribut ini digunakan untuk mendukung pembuat keputusan dalam memilih antara beberapa alternatif. Pembobotan pada SMART menggunakan skala 0 sampai 1, sehingga mempermudah perhitungan dan perbandingan nilai pada masing-masing alternatif. Langkah - langkah perhitungan pengambilan keputusan dengan menggunakan metode SMART mirip seperti metode dua metode sebelumnya pada bagian sebelumnya. Perbedaannya hanya  pada proses normalisasi yang mana metode SMART menggunakan persamaan 5 ( cost criteria )  dan  6  ( benefit  criteria untuk  proses  normalisasinya.  Nilai  preferensi  setiap  alternatif  juga dihitung dengan mengalikan bobot dengan nilai utility setiap kriteria.
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 )   = (𝐶 𝑚𝑎𝑥 − 𝐶 𝑖 ) (𝐶 𝑚𝑎𝑥 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) (5)
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 )   = (𝐶 𝑖 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) (𝐶 𝑚𝑎𝑥 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) (6)
dengan: 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) : nilai utility kriteria ke-i untuk alternatif ke-i 𝐶 𝑚𝑎𝑥 : nilai kriteria maksimal
𝐶 𝑚𝑖𝑛 : nilai kriteria minimal 𝐶 𝑖
: nilai kriteria ke-i

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pada bagian berikut ini akan dijelaskan simulasi perhitungan dari ketiga metode. Berdasarkan langkah- langkah awal yang telah disampaikan pada bagian 2, kemudian dilakukan normalisasi dan proses penentuan ranking  dari  setiap  metode.  Hasil  simulasi  perhitungan  ini  kemudian  menjadi  bahan  analisis  perbandingan ketiga metode pada bagian berikutnya.

## 3.1 Hasil Perhitungan Metode SAW
Setelah  melakukan  normalisasi  dan  perhitungan  nilai  akhir  pada  data  setiap  alternatif,  kemudian dilakukan  pe-rankingan  alternatif  rekomendasi  telepon  seluler  untuk  pembelajaran online .  Tabel  5 menunjukkan hasil simulasi perhitungan menggunakan metode SAW.  Berdasarkan nilai V yang telah dicari maka  dapat  disimpulkan  apabila  menggunakan  metode  SAW  maka  Xiaomi  POCO  M3  (V8)  akan  menjadi rekomendasi pertama untuk smartphone yang tepat untuk kebutuhan belajar online karena meraih nilai tertinggi pertama yaitu sebesar 0.9184.
Tabel 5. Hasil Perhitungan dengan Metode SAW Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Total Ranking A1 0.27 1.00 0.50 0.50 1.00 0.60 0.83 0.96 0,7451 7 A2 0.33 1.00 0.50 0.50 1.00 1.00 0.53 0.98 0,7488 6 A3 0.27 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.74 0,8393 2 A4 0.27 0.75 0.25 1.00 0.67 0.80 0.67 0.78 0,6828 9 A5 0.27 0.75 0.25 1.00 1.00 1.00 0.83 0.86 0,7586 5 A6 1.00 0.75 0.25 1.00 0.33 0.60 0.83 1.00 0,8092 4 A7 0.27 1.00 0.50 1.00 1.00 0.80 0.83 0.86 0,8110 3 A8 1.00 1.00 0.50 1.00 1.00 1.00 1.00 0.72 0,9184 1 A9 0.27 0.75 0.25 0.50 1.00 1.00 0.71 0.83 0,6651 10 A10 0.25 1.00 1.00 0.50 1.00 1.00 0.71 0.62 0,7077 8

## 3.2 Hasil Perhitungan Metode MAUT
Setelah  melakukan  normalisasi  dan  perhitungan  nilai  akhir  pada  data  setiap  alternatif,  kemudian dilakukan  pe-rankingan  alternatif  rekomendasi  telepon  seluler  untuk  pembelajaran online .  Tabel  6 menunjukkan hasil simulasi perhitungan menggunakan metode MAUT. Berdasarkan nilai V yang telah dicari maka  dapat  disimpulkan  apabila  menggunakan  metode  MAUT  Xiaomi  POCO  M3  (V8)  akan  menjadi rekomendasi  pertama  untuk smartphone yang  tepat  untuk  kebutuhan  belajar online karena  meraih  bobot tertinggi pertama yaitu sebesar 0.8973.
Tabel 6. Hasil Perhitungan dengan Metode MAUT Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Total Ranking A1 0.03 1.00 0.33 0.00 1.00 0.00 0.64 0.08 0,4005 6 A2 0.11 1.00 0.33 0.00 1.00 1.00 0.00 0.04 0,3910 7 A3 0.03 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.57 0,7684 2 A4 0.03 0.00 0.00 1.00 0.50 0.50 0.29 0.46 0,3502 9 A5 0.03 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00 0.64 0.27 0,4221 5 A6 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.64 0.00 0,3643 8 A7 0.03 1.00 0.33 1.00 1.00 0.50 0.64 0.27 0,6140 4 A8 1.00 1.00 0.33 1.00 1.00 1.00 1.00 0.65 0,8973 1 A9 0.03 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 0.37 0.33 0,2577 10 A10 0.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.37 1.00 0,6368 3

## 3.3 Hasil Perhitungan Metode SMART
Setelah  melakukan  normalisasi  dan  perhitungan  nilai  akhir  pada  data  setiap  alternatif,  kemudian dilakukan  pe-rankingan  alternatif  rekomendasi  telepon  seluler  untuk  pembelajaran online .  Tabel  7 menunjukkan hasil simulasi perhitungan menggunakan metode SMART. Berdasarkan nilai V yang telah dicari maka dapat disimpulkan apabila menggunakan metode SMART bahwa Xiaomi POCO M3 (V8) akan menjadi rekomendasi  pertama  untuk smartphone yang  tepat  untuk  kebutuhan  belajar online karena  meraih  bobot tertinggi pertama yaitu sebesar 0.8360.

## Tabel 7. Hasil Perhitungan dengan Metode SMART
Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5
C6 C7 C8 Total Ranking A1 0.03 1.00 0.33 0.00 1.00 0.00 0.64 0.92 0.5697 5 A2 0.11 1.00 0.33 0.00 1.00 1.00 0.00 0.96 0.5756 4 A3 0.03 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.43 0.7399 2 A4 0.03 0.00 0.00 1.00 0.50 0.50 0.29 0.54 0.3653 9 A5 0.03 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00 0.64 0.73 0.5148 7 A6 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.64 1.00 0.5643 6 A7 0.03 1.00 0.33 1.00 1.00 0.50 0.64 0.73 0.7062 3 A8 1.00 1.00 0.33 1.00 1.00 1.00 1.00 0.35 0.8360 1 A9 0.03 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 0.37 0.67 0.3242 10 A10 0.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.37 0.00 0.4368 8

## 3.4 Diskusi
Tabel 8 merupakan rangkuman hasil perhitungan dan ranking rekomendasi dari metode SAW, MAUT, dan SMART. Hasil perhitungan ini digunakan sebagai bahan untuk studi perbandingan dan analisis yang akan dilakukan.  Beberapa  hal  yang  akan  dianalisis  adalah  tingkat  kemiripan  nilai  perhitungan  antar  metode, perbandingan  jarak  nilai perhitungan  setiap  metode, dan  tingkat kemiripan  ranking  hasil  rekomendasi  antar metode.
Tabel 8. Hasil Perhitungan dengan Metode SMART Kode Alternatif Alternatif Nilai SAW Nilai MAUT Nilai SMART Ranking SAW Ranking MAUT Ranking SMART A1 Infinix HOT 12i 0,7451 0,4005 0.5697 7 6 5 A2 Oppo F5 0,7488 0,3910 0.5756 6 7 4 A3 Realme C15 0,8393 0,7684 0.7399 2 2 2 A4 Samsung Galaxy A10s 0,6828 0,3502 0.3653 9 9 9 A5 Redmi 9C 0,7586 0,4221 0.5148 5 5 7 A6 Samsung Galaxy A03 0,8092 0,3643 0.5643 4 8 6 A7 Vivo Y15 0,8110 0,6140 0.7062 3 4 3 A8 Xiaomi POCO M3 0,9184 0,8973 0.8360 1 1 1 A9 Oppo A12 0,6651 0,2577 0.3242 10 10 10 A10 Oppo A31 0,7077 0,6368 0.4368 8 3 8

## 3.4.1  Tingkat kemiripan hasil perhitungan rekomendasi
Tingkat  kemiripan  nilai  perhitungan  rekomendasi  antar  metode  dihitung  berdasarkan  nilai  koefisien korelasi  antar  metode.  Nilai  yang  dipakai  untuk perbandingan  adalah nilai  koefisien korelasi Pearson yang dapat digunakan untuk melihat kemiripan trend hasil perhitungan antar metode. Nilai korelasi antara metode SAW-MAUT adalah sebesar 0,7808. Nilai korelasi hasil perhitungan metode SAW-SMART adalah sebesar 0,9579, dan antara metode MAUT-SMART adalah sebesar 0,7981.
Koefisien korelasi hasil perhitungan metode SAW dengan SMART memiliki nilai yang paling tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa hasil perhitungan metode SAW dan SMART memiliki trend yang sama untuk setiap alternatif. Hasil perhitungan kedua metode memiliki hubungan yang sangat erat. Hal ini juga diperkuat dari bentuk grafik garis kedua metode yang cenderung sama, seperti dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Garis Hasil Perhitungan Ketiga Metode
Tingkat  kemiripan  nilai  perhitungan  rekomendasi  antar  metode  juga  dapat  dilihat  berdasarkan  nilai similaritas  berdasarkan  vector  space  model.  Tingkat  kemiripan  dihitung  berdasarkan  nilai  cosinus  hasil perhitungan.  Hasil  perhitungan  setiap  metode  direpresentasikan  menjadi  sebuah  vektor.  Sudut  antar  vector menunjukkan tingkat kemiripan hasil perhitungan. Semakin mendekati 1 nilai cosinus antar vector, semakin mirip  kedua  vector  tersebut.  Dalam  hal  ini,  nilai  cosinus  yang  mendekati  1  menunjukkan  kemiripan  hasil perhitungan  antar  metode.  Metode  SAW-MAUT  memiliki  nilai  similaritas  sebesar  0,9554.  Metode  SAW- SMART  memiliki  nilai  similaritas  sebesar  0,9839.  Sedangkan,  metode  MAUT-SMART  memiliki  nilai similaritas  sebesar  0,9757.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  metode  SAW-SMART  memiliki  tingkat  similaritas nilai perhitungan yang sangat tinggi.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SAW 0,7451 0,7488 0,8393 0,6828 0,7586 0,8092 0,8110 0,9184 0,6651 0,7077 MAUT 0,4005 0,3910 0,7684 0,3502 0,4221 0,3643 0,6140 0,8973 0,2577 0,6368 SMART 0,5697 0,5756 0,7399 0,3653 0,5148 0,5643 0,7062 0,8360 0,3242 0,4368 0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000 0,7000 0,8000 0,9000
1,0000
SAW MAUT SMART

## 3.4.2  Keragaman Hasil Perhitungan
Tingkat keragaman hasil hasil perhitungan ketiga metode dilihat dari rata-rata jarak hasil perhitungan satu  alternatif  dengan  hasil  perhitungan  alternatif  satu  peringkat  di  bawahnya.  Semakin  tinggi  selisih  yang dihasilkan  menunjukkan  metode  mampu  memisahkan  secara  jelas/tegas  setiap  peringkat  hasil  perhitungan. Setelah data hasil perhitungan setiap metode padaa Tabel 8 diurutkan, didapatkan bahwa rata-rata selisih hasil perhitungan antar peringkat pada metode SAW sebesar 0,0281, MAUT sebesar 0,0711, dan SMART sebesar 0,0569.
Berdasarkan hasil tersebut, metode SAW memiliki jarak nilai perhitungan antar peringkat yang paling kecil dan metode MAUT memiliki jarak yang paling besar. Hal ini menunjukkan bahwa metode SAW berhasil memberi  peringkat  yang  berbeda  dari  setiap  alternatif  namun  perbedaan  nilai  antar  peringkat  terlalu  kecil. Metode SAW kurang mampu memisahkan secara jelas/tegas setiap peringkat hasil perhitungan. Sebaliknya, metode MAUT berhasil memberikan peringkat yang berbeda dari setiap alternatif dan mampu memisahkan secara jelas/tegas setiap peringkat hasil perhitungan.
Selain itu, tingkat keragaman hasil perhitungan juga dapat dilihat dari nilai  absolut kemiringan hasil perhitungan  yang  telah  diurutkan.  Tingkat  kemiringan  dapat  diperoleh dari  keofisien  variable  bebas  regresi linier  setiap  metode.  Setelah  dilakukan  perhitungan  regresi  linier,  diperoleh  bahwa  metode  SAW  memiliki kemiringan absolut sebesar 0,0248. Metode MAUT memiliki kemiringan absolut sebesar 0,0651. Sedangkan, metode SMART memiliki kemiringan sebesar 0,0531. Berdasarkan data kemiringan ini, tampak bahwa metode SAW  memiliki  kemiringan  yang  rendah  yang  berarti  bahwa  hasil  perhitungan  antar  peringkat  tidak  jauh berbeda. Sebaliknya, metode MAUT memiliki kemiringan paling tinggi yang berarti bahwa hasil perhitungan antar peringkat memiliki perbedaan yang jelas.

## 3.4.3  Tingkat kemiripan peringkat
Tingkat kemiripan peringkat yang direkomendasikan setiap metode dihitung berdasarkan nilai cosinus peringkat  rekomendasi.  Perhitungan  tingkat  kemiripan  peringkat  rekomendasi  secara  prinsip  sama  dengan kemiripan hasil perhitungan pada bagian sebelum ini. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh bahwa tingkat kemiripan peringkat metode SAW-MAUT adalah sebesar 0,9429. Tingkat kemiripan peringkat metode SAW- SMART adalah sebesar 0,9792. Sedangkan, tingkat kemiripan peringkat rekomendasi metode MAUT-SMART sama seperti SAW-SMART sebesar 0,9429.
Berdasarkan hasil tersebut, peringkat yang direkomendasikan oleh metode SAW dan SMART memiliki kemiripan paling tinggi. Jika dibandingkan, kedua metode ini hanya berbeda pada 3 peringkat. Berbeda halnya dengan metode MAUT yang memberikan rekomendasi peringkat jauh berbeda dengan kedua metode tersebut. Bahkan  alternatif  A10  merekomendasikan  peringkat  yang  jauh  berbeda.  Metode  SAW  dan  SMART merekomendasikan peringkat 8, sedangkan metode MAUT merekomendasikan peringkat 3. Hal ini merupakan dampak  dari  proses  normalisasi  yang  dilakukan  metode.  Metode  SAW  dan  SMART  memisahkan  cara normalisasi data kriteria yang bersifat benefit dengan kriteria yang bersifat cost. Sedangkan, metode MAUT tidak memisahkannya. Alternatif A10 memiliki nilai paling tinggi untuk kriteria C2, C3, C4, dan C8. Hal ini mengakibatkan  nilai  alternatif  A10  ini  menjadi  maksimal  untuk  kriteria  tersebut  pada  metode  MAUT, sedangkan pada metode SAW dan SMART hanya kriteria C2, C3, dan C4 yang memiliki nilai maksimal.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan, berikut ini beberapa kesimpulan yang dapat diambil:
1. Metode SAW, MAUT, dan SMART dapat dengan baik memberikan rekomendasi smartphone terbaik yang digunakan untuk pembelajaran online .
2. Metode  SAW  dan  SMART  memiliki  tingkat  kemiripan  hasil  perhitungan  yang  tinggi  untuk  setiap rekomendasi. Meskipun berbeda nilai, tetapi pola hasil akhir perhitungan sangat mirip.
3. Metode  SAW  memiliki  jarak  nilai  hasil  perhitungan  paling  kecil.  Nilai  antar  rekomendasi  sangat berdekatan. Sedangkan, MAUT memiliki jarak yang paling besar.
4. Metode SAW dan SMART memiliki tingkat kemiripan peringkat rekomendasi alternatif yang tinggi.

## REFERENSI
[1] S.  F.  Pantatu  and  I.  C.  R.  Drajana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  UMKM Menggunakan Metode MAUT,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 317–325, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i2.4207.
[2] S.  Hamidani  and  V.  Amalia,  “Penentuan  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  hafiz  Alquran  pada tingkat perguruan tinggi menggunakan metode SMART,” Teknologi , vol. 10, no. 2, pp. 85–92, 2020, doi: 10.26594/teknologi.v10i2.2036.
[3] H.  Sibyan,  “Implementasi  Metode  SMART  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa Sekolah,” J.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Kpd.  Masy.  UNSIQ ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  78–83,  2020,  doi: 10.32699/ppkm.v7i1.1055.
[4] S. Sukamto, Y. Andriyani, and A. Lestari, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Bidikmisi
Menggunakan Metode Smart,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 285– 292, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.549.
[5] H. Di Kesuma, R. Yanto, A. Ahmadi, and S. Hamidani, “Penerapan Metode SMART dan ISO 9126 dalam  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  8, no. 1, pp.  147–160, 2022, doi: 10.31154/cogito.v8i1.380.147-160.
[6] B. T. Hutagalung, E. T. Siregar, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga Masyarakat Terdampak COVID-19,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 170, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2618.
[7] R. T. Aldisa, S. Sanwani, D. M. Simanjuntak, S. Laia, and M. Mesran, “Penerapan Metode Metode Multy Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1782, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4171.
[8] M. Hidayat, P. A. Jusia, and Amroni, “Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Karyawan PT. Dos Ni Roha Jambi Menggunakan Metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory),” Processor , vol. 13, no. 1, pp. 1200–1212, 2018.
[9] D.  Aldo,  N.  Putra,  and  Z.  Munir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ( Maut ) Dasril,” J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 7, no. 2, pp. 16–22, 2019.
[10] E. B. Sambani and F. Nugraha, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Status Karyawan Kontrak  Menjadi  Karyawan  Tetap  Menggunakan  Metode  SMART  keputusan  yaitu  metode  Simple Multi Attribut Rating Tachnique ( SMART ) yang Metode System Development Life Cycle ( SDLC ). Sistem penujnan,” J. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 116–123, 2018.
[11] F.  Akbar  and  N.  Nasution,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Kinerja  Karyawan Menggunakan Metode SMART Dan SAW (Studi Kasus PT. RAPP Estate Mandau),” J-Com (Journal Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 85–94, 2022, doi: 10.33330/j-com.v2i2.1726.
[12] M. I. Nasution, A. Fadlil,  and S.  Sunardi,  “Perbandingan Metode  Smart dan Maut untuk Pemilihan Karyawan pada Merapi Online Corporation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 6, p. 1205, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021863583.
[13] R.  N.  Sari  and  R.  S.  Hayati,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 243, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.144.
[14] A.  Y.  Saputra  and  Y.  E.  B.  Mawartika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih  Lokasi Perumahan Dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique,” Cogito Smart J. , vol. 5, no. 1, pp. 35–44, 2019.
[15] R. Hardianto, W. Choiriah, and F. Wiza, “Sistem Pendukung Keputusan Universitas Fakultas Terbaik Universitas Lancang Kuning Menggunakan Metode Smart Dan Moora,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 6, no. 1, pp. 33–40, 2021, doi: 10.36341/rabit.v6i1.1410.
[16] L. Waruwu et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Terbaik Range Harga 2 Jutaan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , vol. 7, pp. 126– 130,
2021, [ Online ]. Available:
http://prosiding.seminar-
id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage%7C126
[17] R. P. Sari and B. Saputra, “Sistem Pemilihan Smartphone Berdasarkan Spesifikasinya Pada Mahasiswa Sistem Informasi Universitas Tanjungpura Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, p. 329, 2021, doi: 10.30865/json.v2i3.3038.
[18] A.  F.  Syahalam,  A.  Yunisa, N.  Istikhomah,  N.  Nabila,  and  P.  Rosyani,  “Praxis :  Jurnal  Pengabdian Kepada Masyarakat,” Prax. J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 2, no. 1, pp. 66–72, 2022.
[19] A.  Mukhlasin,  “Prosiding  seminar  nasional  SISFOTEK  (Sistem  Informasi  dan  Teknologi)  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smartphone Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) Berbasis Web,” Pros. Semin. Nas. Sisfotek , no. September, pp. 4–5, 2018, [ Online ]. Available: http://seminar.iaii.or.id
[20] I. Mulyadin and D. S. Winarso, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” CAHAYAtech , vol. 7, no. 2, p. 88, 2019, doi: 10.47047/ct.v7i2.13.
[21] R.  Abdilana  and  I.  Gunawan,  “Implementasi  Metode  SAW  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Scratch,” JIIFKOM (Jurnal Ilm. Inform. Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 35–40, 2022.
[22] F. Febriyanto and I. Rusi, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone s,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 67– 74, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6674.
[23] B. D. Saputra, M. H. Subagja, M. Aldiansyah, and M. Saw, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  ( SAW  ),” Sci.  Sacra  J. Sains, Teknol.  dan Masy. , vol. 1, no. 3, pp. 121–126, 2021.
[24] H. Harsiti and H. Aprianti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan Menerapkan
Metode Simple Additive Weighting (SAW),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, pp. 19–24, 2017, doi: 10.30656/jsii.v4i0.372.
[25] A. P.  Wicaksono and A. Santoso, “Android Dengan Dana Terbatas Menggunakan Modified Simple Additive Weighting ( M-Saw ),” Transformatika , vol. 17, no. 2, pp. 115–123, 2020.
[26] A. W. Wardana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE IF-TOPSIS,” MATHunesa J. Ilm. Mat. , vol. 09, no. 01, pp. 133–140, 2021.
[27] E.  L.  Hadisaputro,  R.  P.  Ramadhani,  and  Emilinda,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smartphone Dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” j-sim  J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 25–32, 2019, doi: 10.31599/jki.v18i3.291.
[28] A. K. Fatmawati, M. S. Raflie, and N. Yunita, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MEREK SMARTPHONE MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” J. Inf. dan Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 304–315, 2021.
[29] C.  Christian  and  R.  Roestam,  “Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smartphone Gaming Menggunakan Metode AHP,” J. Manaj. Sist. … , vol. 6, no. 1, pp. 83–94, 2021.
[30] Nadia  Tiara  Rahman  and  Iswati  Nur  Kholifah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan Smartphone Dengan Menggunakan Metode Smart (Simple Multy Attribute Rating),” J. Fasilkom , vol. 10, no. 3, pp. 184–191, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i3.2320.
[31] N. Shodik, N. Neneng, and I. Ahmad, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Smartphone Snapdragon 636 Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (Smart),” J.  Nas.  Pendidik.  Tek. Inform. , vol. 7, no. 3, p. 219, 2019, doi: 10.23887/janapati.v7i3.15727.
[32] P.  Fitriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian Smartphone Android  dengan  Metode  Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” Mantik Penusa , vol. 4, no. 1, pp. 6–11, 2020, [ Online ]. Available: http://www.e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/711