JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.15, No.1, Juli 2022, pp. 1 - 9 p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel
 page 1
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sepeda  Motor  Bekas Dengan WASPAS
Fauzan Meganuari 1 , TH Dwiati Wismarini 2 1 Teknik Informatika – Unisbank Semarang, cukfauzan@gmail.com
2 Teknik Informatika – Unisbank Semarang, thwismarini@unisbank.ac.id Jalan Tri Lomba Juang Semarang, Telp. (024) 8451976

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 19  Januari  2022
Received in revised form 15 Februari 2022
Accepted 21 Maret 2021 Available online 1 Juli 2022 Most  people  who  want  to  find  a  used  motorcycle will  first  seek  information  about the  price  of  a used motorcycle through the internet or newspapers. This is  less  effective  because  it  will  waste  a  lot  of  time and  money,  especially  if  you  have  to  look  for information on used motorcycles one by one but the results  are  not  in  accordance  with  your  wishes  and needs. To facilitate the search for used motorcycles, the  WASPAS  method  is  used.  Attributes  of  used motorcycles  include:  brand,  transmission,  model, type,  price,  cc,  year  of  manufacture.  Used motorcycles  are  recommended  only  for  three  well- known  brands,  namely  Yamaha,  Honda  and  Suzuki with the WASPAS method. This study aims to build a  decision  support  system  that  can  be  used  to provide  recommendations  for  the  selection  of  used motorcycles  according  to  the  wishes  and  needs  of consumers  using  the  WASPAS  method.  The  used motorcycle  selection  system  using  the  WASPAS method  with  the  selection  of  criteria  for  used motorcycles  by  choosing  the  Honda  brand  and automatic  transmission,  the  results  obtained  are Honda  Scoopy  recommendations  with  a  value  of 1.00.
Keywords: Decision Support System, Used Motorcycles, WASPAS

## ABSTRACT

## 1. PENDAHULUAN
Tidak  sedikit  konsumen  yang  ingin  membeli  sepeda  motor  bekas  dengan  harga  yang sedikit  lebih  murah  tapi  dengan  merek  yang  berkualitas.  Dengan  alasan  kurangnya  biaya  atau sekedar  ingin  mengganti  sepeda  motor  bekas  yang  dimiliki,  maka  membeli  sepeda  motor  bekas dapat  dijadikan  pilihan  untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut.  Konsumen  kebanyakan  mencari sepeda  motor  bekas  dengan  harga antara  Rp  8  juta  hingga  Rp  12  juta  per  unit  dan  saat  ini  yang paling  banyak  diminati  adalah  sepeda  motor  jenis  matic  yaitu  Yamaha  Mio,  Honda  Vario  dan Honda  Beat.  Harga  sepeda  motor  bekas  bervariasi  tergantung  dari  merek  dan  tahun  pembuatan. Kebanyakan  orang  yang  ingin  mencari  sepeda  motor  bekas  akan  mencari  informas  terlebih dahulu  mengenai  harga  sepeda  motor  bekas  melalui  internet  atau  koran.  Hal  tersebut  kurang
efektif  karena  akan  banyak  membuang  waktu  dan  biaya, terlebih  jika  harus  mencari  info  sepeda motor bekas satu persatu tapi hasilnya ternyata tidak sesuai dengan keinginan dan kebutuhan.
Untuk membantu memudahkan konsumen dalam memilih sepeda motor bekas yang tepat dan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  spesifikasi  yang  diinginkan,  untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem pendukung  keputusan  [1]  yang  dapat  digunakan  untuk  memilih,  mengelompokkan  kriteria- kriteria  yang  dibutuhkan  dan  dapat  memberikan  rekomendasi  pemilihan  sepeda  motor  bekas sesuai  dengan  kebutuhan  konsumen  dengan  metode Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS).  Metode  WASPAS  adalah  mencari  prioritas  pilihan  lokasi  yang  paling sesuai dengan menggunakan pembobotan [2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  oleh  [3]  menerangkan  bahwa  metode  WASPAS  digunakan  untuk  penerimaan bantuan  program  dari  pemerintah.  Dari  jumlah  89  sampel  yang  dilakukan  perhitungan  hanya  45 % saja yang layak menerima bantuan program pemerintah
Penelitian  oleh  [4]  menggunakan  WASPAS  untuk  pemilihan  laptop.  Hasil  uji  kepuasan pengguna menghasilkan nilai sebesar 0,83 yang menunjukkan bahwa hasil uji kepuasan pengguna tergolong reliable .
Penelitian  oleh  [5]  juga  menggunakan  WASPAS  untuk  pemilihan  kepala  laboratorium. Nilai Qi tertinggi merupakan alternatif  yang akan direkomendasikan  menjadi kepala laboratorium terpilih.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Permasalahan Objek Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  penelitian  pada  sepeda  motor  bekas  di  kota Semarang.  Sepeda  motor  bekas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  hanya  menggunakan  tiga merek  terkenal  yaitu  Yamaha,  Honda  dan  Suzuki.  Proses  pemilihan  sepeda  motor  meliputi pemilihan  merk,  tranmisi,  model,  jenis,  harga,  cc  dan  tahun  pembuatan.  Permasalahan  yang terjadi pada proses pemilihan sepeda motor bekas yaitu
a. Konsumen  merasa  kesulitan  dan  kebingungan  dalam  memilih  sepeda  motor  bekas  yang diinginkan  dan  dibutuhkan  karena  banyak  pilihan  yang  ditawarkan    mulai  dari  merk,  model dan harga yang bervariasi.
b. Proses  pemilihan  sepeda  motor  bekas  masih  menggunakan  sistem  manual  yaitu  dengan menggunakan media brosur atau katalog konvensional.
c. Proses  pemilihan  hanya  karena  tertarik  dengan  model  ataupun  tampilan  serta  fasilitas  yang terbaru tanpa di sesuaikan dengan kebutuhan
3.2. Metode Pengumpulan Data
Sumber data menggunakan data sekunder seperti tabel 1.
Tabel 1. Data Sepeda Motor Bekas Model Tranmisi Jenis Harga CC TP Vario Techno Matic Skuter 16.750.000 125 2015 Scoopy Matic Skuter 10.500.000 125 2012 Beat Pop Matic Skuter 11.750.000 110 2015 Revo Manual Bebek 8.350.000 110 2013 Cb 150 R Manual Road Bike 17.250.000 150 2013 Cbr 150 R Manual Sport 24.900.000 150 2015 Supra X Manual Bebek 12.800.000 125 2014 Mega Pro Manual Road Bike 10.000.000 150 2009 Blade Manual Bebek 8.700.000 110 2013 R15 Manual Sport 23.000.000 150 2015
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas Dengan WASPAS (Fauzan Meganuari)
Force Manual Bebek 9.000.000 110 2013 Mio M3 Matic Skuter 11.000.000 125 2015 Vixion Manual Road Bike 16.000.000 150 2011 Mio Gt Matic Skuter 11.000.000 110 2014 Mio J Matic Skuter 9.000.000 110 2014 Xeon Matic Skuter 8.500.000 125 2010 Vega ZR Manual Bebek 7.750.000 110 2012 Byson Manual Road Bike 14.500.000 150 2013 Fino Matic Skuter 10.500.000 125 2014 Satria Fu Manual Bebek 16.500.000 150 2015 Shogun Rr Manual Bebek 5.750.000 100 2009 Smash Manual Bebek 6.700.000 100 2007 Smash Titan Manual Bebek 6.500.000 110 2010 Nex Matic Skuter 6.750.000 110 2012 Skywave Matic Skuter 7.500.000 125 2010 Thunder Manual Road Bike 6.000.000 125 2008

## 3.3. Model Algoritma WASPAS
Model algoritma WASPAS pada pemilihan sepeda motor bekas yaitu [6]:
1. Menentukan kriteria-kriteria
a. Kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pencarian  sepeda  motor  bekas  yaitu  merk, tranmisi, model, jenis, harga, cc, tahun pembuatan. Kriteria-kriteria tersebut akan digunakan sebagai filter dari  pencarian  sepeda  motor  bekas  sedangkan  dalam  penilaian  hanya  kriteria harga,  cc  dan  tahun  pembuatan  yang  akan  dijadikan  penilaian  dari  perhitungan  metode WASPAS.
b. Bobot sistem didapatkan dari kuisioner penelitian secara online dengan menggunakan google forms dengan alamat https://bit.ly/3nmGkqF yang diperlihatkan seperti gambar 1.
Gambar 1. Kuisioner Penelitian
c. Hasil  dari  kuisioner  penelitian  sebanyak  20  responden  didapatkan  hasil  jawaban  kuisioner penelitian seperti gambar 2.
Gambar 2. Hasil Kuisioner Penelitian
d. Sebagai  contoh  pemilihan  kriteria  sepeda  motor  bekas  dengan  memilih  merk  Honda  dan tranmisi matic.
e. Hasil pemilihan kriteria tersebut didapatkan data seperti tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pemilihan Kriteria Model Tranmisi Jenis Harga CC TP Vario Techno Matic Skuter 16.750.000 125 2015 Scoopy Matic Skuter 10.500.000 125 2012 Beat Pop Matic Skuter 11.750.000 110 2015
2. Menentukan normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan Jika nilai maksimal dan minimal ditentukan, maka persamaan menjadi sebagai berikut:
a. Kriteria harga dengan bobot 0,4 menggunakan kriteria cost X ij = Min X ij X ij b. Kriteria  CC  dengan  bobot  0,3  dan  TP  dengan  bobot  0,3    menggunakan  kriteria benefit dengan persamaan X ij = X ij Max X ij
c. Perhitungan normalisasi matriks untuk kriteria harga sebagai berikut:
X 11 = 𝑀𝑖𝑛 𝐶 1 16.750.000 = 10.500.000 16.750.000 =  0,63
X 21 = 𝑀𝑖𝑛 𝐶 1 10.500.000 = 10.500.000 10.500.000 =  1,00
X 31 = 𝑀𝑖𝑛 𝐶 1 11.750.000 = 10.500.000 11.750.000 =  0,89
d. Perhitungan normalisasi matriks untuk kriteria CC sebagai berikut:
X 12 = 125 𝑀𝑎𝑥 𝐶 2 = 125 125 =  1,00 X 22 = 125 𝑀𝑎𝑥 𝐶 2 = 125 125 =  1,00 X 32 = 125 𝑀𝑎𝑥 𝐶 2 = 110 125 =  0,88
e. Perhitungan normalisasi matriks untuk kriteria TP sebagai berikut:
X 13 = 2015 𝑀𝑎𝑥 𝐶 3 = 2015 2015 =  1,00 X 23 = 2015 𝑀𝑎𝑥 𝐶 3 = 2012 2015 =  0,99
X 33 = 2015 𝑀𝑎𝑥 𝐶 3 = 2015 2015 =  1,00
f. Hasil normalisasi matrik sebagai berikut:
X = ⌈ 0,63 1,00 1,00
1,00 1,00 0,99
0,89 0,88 1,00 ⌉
3. Menghitung  nilai  normalisasi  matriks  dan  bobot  WASPAS  dalam  pengambilan  keputusan. Normalisasi Q = 0,5 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 + 0,5 𝜋𝑗 = 1( 𝑋 𝑖𝑖𝑗 )𝑊 𝑗 𝑛 𝑗 = 1.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas Dengan WASPAS (Fauzan Meganuari)
a. 𝑄 1 = 0,5 ∑ (0,4 x 0,63) + (0,3 x 1,00) + (0,3 x 1,00) + 0,5 ∏ ( 0,63 0,4 )  x  ( 1,00 0,3 )  x ( 1,00 0,3 )
=
0,5 ∑ (0,25 + 0,30 + 0,30) + 0,5 ∏ (0,83 x 1,00 x 1,00)
= 0,43 + 0,42 = 0,85 b. 𝑄 2 = 0,5 ∑ (0,4 x 1,00) + (0,3 x 1,00) + (0,3 x 0,99) + 0,5 ∏ ( 1,00 0,4 )  x  ( 1,00 0,3 )  x ( 0,99 0,3 ) = 0,5 ∑ (0,40 + 0,30 + 0,30) + 0,5 ∏ (1,00 x 1,00 x 1,00) = 0,50 + 0,50 = 1,00 c. 𝑄 3 = 0,5 ∑ (0,4 x 0,89) + (0,3 x 0,88) + (0,3 x 1,00) + 0,5 ∏ ( 0,89 0,4 )  x  ( 0,88 0,3 )  x ( 1,00 0,3 ) = 0,5 ∑ (0,36 + 0,26 + 0,30) + 0,5 ∏ (0,95 x 0,96 x 1,00)
= 0,46 + 0,46 = 0,92
Rekomendasi  sepeda  motor  bekas  dengan  pemilihan  kriteria  merk  Honda  dan  tranmisi  matic adalah 𝑄 2 yaitu Honda Scoopy karena memiliki nilai WASPAS ( 𝑄 𝑖 ) terbesar. 3.4. Use Case Diagram
Use case diagram [7] pada gambar 3 menjelaskan admin melakukan login dengan mengisi username dan password, jika data valid maka admin dapat mengelola data merk, data model, data sepeda motor bekas dan data admin sistem. Konsumen melakukan pemilihan sepeda motor bekas dengan  memilih  kriteria  yang  disediakan  oleh  sistem  yaitu  kriteria  merk,  tranmisi,  model,  jenis, harga, cc, tahun pembuatan. Proses selanjutnya yaitu akan  dilakukan perhitungan WASPAS dari kriteria yang dipilih  dan sistem akan  memberikan daftar rekomendasi sepeda  motor bekas sesuai dengan kriteria yang dipilih.
Gambar 3. Use Case Diagram
3.5. Sequence Diagram
uc Use Case Model ADMIN Kelola sepeda motor bekas Konsumen Daftar Rekomendasi Pilih kriteria Login Kelola admin Logout Kelola merk Perhitungan WASPAS Kelola model «include» «include»
Gambar 4. Sequence Diagram
Gambar  4  menjelaskan  admin  mengelola  data  merk,  data  model  dan  data  sepeda  motor bekas.  Konsumen  melakukan  pemilihan  sepeda  motor  bekas  dengan  memilih  kriteria  yang disediakan  oleh  sistem  yaitu  kriteria  merk,  tranmisi,  model,  jenis,  harga,  cc,  tahun  pembuatan. Proses  selanjutnya  yaitu  akan  dilakukan  perhitungan  WASPAS  dari  kriteria  yang  dipilih  dan sistem  akan  memberikan  daftar  rekomendasi  sepeda  motor  bekas  sesuai  dengan  kriteria  yang dipilih.
3.6. Class Diagram

## Gambar 5. Class Diagram

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Sistem  ini  digunakan  untuk  melakukan  pemilihan  sepeda  motor  bekas  dengan  memilih kriteria  sepeda  motor  bekas  yang  disediakan  oleh  sistem.  Konsumen  dapat  menggunakan  sistem ini  untuk  mencari  sepeda  motor  bekas  yang  diinginkan  atau  ingin  dicari  tanpa  harus  melakukan registrasi atau login ke sistem.
a. Rekomendasi
sd sequence Admin Rekomendasi Sepeda Motor Bekas Konsumen Merk Kriteria WASPAS Model Kelola sepeda motor bekas() Kelola merk() Kelola model() Pilih kriteria merk, tranmisi, model, jenis, harga, cc, tahun pembuatan() Perhitungan WASPAS() Hasil rekomendasi() Daftar rekomendasi() class class Motor #  kdmotor:  varchar +  kdmodel:  varchar +  tranmisi:  varchar +  jenis:  varchar +  harga:  int +  cc:  int +  tp:  year +  simpan() : void +  ubah() : void +  hapus() : void Hasil #  kdmotor:  varchar +  qi:  decimal +  proses() : void Merk #  kdmerk:  varchar +  merk:  varchar +  simpan() : void +  ubah() : void +  hapus() : void Model #  kdmodel:  varchar +  kdmerk:  varchar +  model:  varchar +  simpan() : void +  ubah() : void +  hapus() : void
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas Dengan WASPAS (Fauzan Meganuari)
Gambar 6. Rekomendasi
Rekomendasi  digunakan  untuk  untuk  memilih  kriteria  pemilihan  sepeda  motor  bekas. Pilih  kriteria  sepeda  motor  bekas  yang  ingin  dicari  dari  kriteria  kemudian  klik  tombol  proses untuk menampilkan hasil rekomendasi sepeda motor bekas yang dipilih. Proses pemilihan kriteria dapat  dilakukan  dengan  memilih  salah  satu  kriteria  atau  semua  kriteria  yang  disediakan  oleh sistem dan hasil rekomendasi akan dihitung dengan menggunakan metode WASPAS dari kriteria harga, cc dan tahun pembuatan yang akan ditampilkan seperti gambar 6.
b. Hasil Rekomendasi
Hasil  rekomendasi  seperti  pada  gambar  7  akan  menampilkan  hasil  rekomendasi pemilihan sepeda motor bekas pada dari perhitungan dengan metode WASPAS dari kriteria yang telah dipilih pada saat pemilihan sepeda motor bekas.
Gambar 7. Hasil Rekomendasi
Hasil  rekomendasi  akan  menampilkan  rekomendasi  dalam  bentuk  tabel  yang  terdiri  dari foto sepeda motor bekas, merk dan model sepeda motor bekas, tahun pembuatan, jenis, tranmisi, CC, harga dan nilai Qi. Hasil rekomendasi pemilihan  sepeda  motor bekas akan ditampilkan  dari nilai  akhir  WASPAS  yang  terbesar  sampai  dengan  nilai  WASPAS  terkecil.  Klik  foto  sepeda motor untuk menampilkan foto sepeda motor yang lebih besar seperti gambar 8.
Gambar 8. Zoom Foto Sepeda Motor Bekas c. List
List  seperti  pada  gambar  9  akan  menampilkan  daftar  sepeda  motor  bekas  yang  ada  di sistem.  List  akan  menampilkan  rekomendasi  dalam  bentuk  tabel  yang  terdiri  dari  foto  sepeda motor  bekas,  merk  dan  model  sepeda  motor  bekas,  tahun  pembuatan,  jenis,  tranmisi,  CC  dan harga.  Klik  foto  sepeda  motor  untuk  menampilkan  foto  sepeda  motor  yang  lebih  besar  seperti gambar 8.
Gambar 9. List

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah
1. Sistem  pemilihan  sepeda  motor  bekas  menggunakan  kriteria  pemilihan  berdasarkan  merk, tranmisi,  model,  jenis,  harga,  cc,  tahun  pembuatan.dan  hasil  akhir  dihitung  menggunakan metode WASPAS
2. Sistem  pemilihan  sepeda  motor  bekas  dengan  metode  WASPAS  dengan  pemilihan  kriteria sepeda  motor  bekas  dengan  memilih  merk  Honda  dan  tranmisi  matic  didapatkan  hasil rekomendasi Honda Scoopy dengan nilai 1,00
Saran  yang  dapat  digunakan  untuk  pengembangan  sistem  ini  selanjutnya  yaitu  Untuk pengembangan  selanjutnya  dapat  ditambahkan  fasilitas  import  data  sepeda  motor  bekas  dari  file excel
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas Dengan WASPAS (Fauzan Meganuari)

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Turban,  Decision  Support  System  and  Intelligent  System  (Sistem  Pendukung  Keputusan dan Sistem Cerdas), Yogyakarta: Andi Offset, 2005.
[2]  P.  Simanjuntak,  Irma  and  Mesran,  "Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk  Bahan  Gitar  Dengan Metode Weighted," Jurnal Riset Komputer, vol. 5, no. 1, pp. 36-42, 2018.
[3]  S. Riyadi,  T.  Haryanti  and  L.  Kurniawati,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Rumah Tangga  Miskin  Pada  Desa Cibangkong  Dengan  Metode  Waspas," Riset  Informatika, pp. 197-204, 2019.
[4]  K.  A.  Candra  and  S.  Hansun,  "Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Laptop  dengan  Metode WASPAS," Ecotipe, vol. 6, no. 2, pp. 76-81, 2019.
[5]  M.  Handayani  and  N.  Marpaung,  "Implementasi  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product Assesment  (Waspas)  Dalam  Pemilihan  Kepala  Laboratorium," Seminar  Nasional  Royal, pp. 253-258, 2018.
[6]  S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.  Napitupulu,  Mesran  and  Supiyandi,  "Sistem  Pendukung Keputusan  Pengangkatan  Guru  Tetap  Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum Product Assesment (WASPAS)," Media Informatika Budidarma, vol. 2, no. 2, pp. 10-15, 2018.
[7]  M. Muslihudin, Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Menggunakan Model Terstruktur Dan UML, Yogyakarta: Andi, 2017.