## Rekomendasi Laptop Gaming High end untuk Gamer Professional dengan Elimination Et Choix Traduisant la Realite ( ELECTRE )
Ester Arisawati 1 , Rinawati 2 , Frisma Handayanna 3 , Erene Gernaria Sihombing 4 , Linda Sari Dewi 5 1,2,3,4,5 STMIK Nusa Mandiri
Jl. Kramat Raya No.18 Jakarta Pusat erene.egs@nusamandiri.ac.id

## Abstract
The purpose of this research is as a recommendation tool in determining high end gaming laptops for professional gamers by using a decision support system. The settlement method used in this study is Elimination Et Choix Traduisant la Realite (ELECTRE). The data collection techniques were carried out  randomly by conducting observations, interviews and questionnaires to  250 respondents (gamers) and 10 computer shops in the district of Simalungun. In this study, using five alternatives, among others: Asus ROG G703 (A1), Razer Blade Pro (A2) MSI GT75VR Titan- 083 (A3), Acer Predator Triton 700 (A4), Alienware 17 (A5) and five assessment criteria, among others: Price (C1), Processor Type (C2), RAM Capacity (C3), VGA Card Type (C4) and Hard Drive (C5).  The  results  of  the  Elimination  Et  Choix  Traduisant  la  Realite  (ELECTRE)  method recommend  the  Predator  Triton  700  (A4)  alternative  as  the  first  recommendation  for  the selection of high end gaming laptops for professional gamers.
Keywords : Decision Support System, ELECTRE, Laptop Gaming, Professional
Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai alat rekomendasi dalam menentukan laptop gaming high end untuk gamer professional dengan menggunakan sistem pendukung keputusan. Metode penyelesaian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Elimination  Et  Choix  Traduisant  la Realite (ELECTRE). Adapun teknik pengumpulan data dilakukan secara acak dengan melakukan observasi, wawancara dan angket ke 250 responden (gamer) dan 10 toko komputer di wilayah kabupaten simalungun. Pada penelitian ini menggunakan lima alternatif antara lain: Asus ROG G703 (A1), Razer Blade Pro (A2) MSI GT75VRTitan-083 (A3),  Acer Predator Triton 700 (A4), Alienware  17(A5)  dan  lima  kriteria  penilaian  antara  lain:    Harga  (C1),  Jenis Processor  (C2), Kapasitas  RAM  (C3),  Jenis  Kartu  VGA  (C4)  dan  Hardisk  (C5).  Hasil  dari  perhitungan  metode Elimination Et Choix Traduisant la Realite (ELECTRE) merekomendasikan alternatif Predator Triton 700 (A4) sebagai rekomendasi pertama untuk pemilihan laptop gaming high end untuk gamer professional.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, ELECTRE, Laptop Gaming, Profesional

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini keberadaan laptop tidak lagi di anggap sebagai hal yang mewah. Laptop sudah dijadikan sebagai gaya hidup terutama bagi mereka yang selalu mengikuti  perkembangan  teknologi. Gamer merupakan  satu  contoh  dari sekian banyak golongan yang selalu mengikuti perkembangan teknologi [1]. Dengan  perkembangan games yang  semakin  cepat,  muncul  cabang  olah raga  baru  yang  disebut eSports yang  dikhusukan  untuk  kompetisi video game .  Dari  munculnya  cabang  olah  raga  baru  yang  beken  ini,  muncullah sebutan baru untuk para atlit yang bergelut di dunia ini dan kerap dijuluki Professional  Gamer. Namun  tidak  mudah  untuk  menjadi  seorang gamer
professional dibutuhkan kemampuan yang selalu di asah dan media yang canggih untuk mendukung pengasahan kemampuannya antara lain laptop gaming high end . Disebut high end berarti laptop tersebut sudah memiliki spesifikasi tinggi diatas rata–rata laptop biasa yang dibutuhkan oleh gamer profesional. Dengan komponen – komponen berspesifikasi tinggi ini dapat menciptakan  pengalaman  bermain game secara  portable.  Komunitas tersebut  semakin  berkembang  mengingat  kemajuan  teknologi  sudah mencapai  revolusi  industri  4.0.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merekomendasikan  laptop gaming  high  end yang  ideal  untuk  Gamer Professional,  mengingat  setiap  produk  yang  ditawarkan  memiliki kemampuan  masing-masing.  Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data melalui observasi, wawancara dan penyebaran angket ke 250 responden ( gamer )  dan  10  toko  komputer  di  wilayah  kabupaten  simalungun.  Hasil akhir dari penelitian adalah perangkingan.
Dalam  cabang  ilmu  komputer,  ada  beberapa  cabang  ilmu  yang menggunakan  luaran  perangkingan.  Salah  satunya  adalah  Sistem Pendukung  Keputusan  [2][3]–[9].  Penulis  menggunakan  metode Elimination  Et  Choix  Traduisant  la  Realite ( ELECTRE )  karena  memiliki beberapa  kelebihan  yakni  menggunakan  konsep outranking dengan menggunakan perbandingan berpasangan [10]–[12] dan digunkan pada kasus dengan banyak alternatif namun hanya sedikit kriteria yang dilibatkan [13]– [15].  Hal  tersebut  juga  dikaitkan  dengan  penelitian  terdahulu  yang menggunakan ELECTRE dalam penyelesaian masalah. Seperti yang dilakukan [16]  dengan  judul  penelitian Implementation  of  Elimination  and  Choice Expressing Reality (ELECTRE) Method in Selecting the Best Lecturer (Case Study STMIK BUDI DARMA) . Pada penelitian ini metode ELECTRE dapat diterapkan dalam  penyelesaian  pengukuran  indeks  kinerja  dosen  di  suatu  perguruan tinggi  sehingga  menjadi  solusi  tepat  untuk  masalah  yang  dihadapi  oleh pimpinan universitas sebagai pengambil keputusan.  Berdasarkan hal tersebut peneliti  menggunakan  metode ELECTRE untuk  merekomendasikan  laptop gaming high end yang ideal untuk Gamer Professional yang nantinya hasil perhitungan metode ELECTRE dapat dijadikan referensi dalam membeli dan menggunakan laptop gaming.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Elimination Et Choix Traduisant la Realite (ELECTRE) ELECTRE merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan multikriteria  berdasarkan  pada  konsep Outranking yang  digunakan  pada kondisi dimana alternatif yang kurang sesuai dengan kriteria dieliminasi, dan alternatif  yang  sesuai  dapat  dihasilkan  [17],  [18].  Adapun  Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian ELECTRE sebagai berikut :
a. Normalisasi matriks keputusan
Dalam  prosedur  ini,  setiap  atribut  diubah  menjadi  nilai  yang compareable . Setiap normalisasi r ij dapat dilakukan dengan persamaan (1): 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1 (1)
Keterangan : r ij = normalisasi pengukuran pilihan darialternatif dan kriteria. m = Alternatif. n = Kriteria.
Sehingga di dapat matriks R ternormalisasi, seperti dibawah ini.
𝑟 𝑖𝑗= 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 13 ... 𝑟 1𝑛 𝑟 21 𝑟 22 𝑟 23 ... 𝑟 2𝑛 . . . ...  . 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 𝑟 𝑚3 ... 𝑟 𝑚𝑛
R adalah  matriks  yang  telah  dinormalisasi  atau  disebut normalized  decision matrix. Dimana m menyatakan alternatif, n menyatakan criteria dan rij adalah normalisasi  pengukuran  pilihan  dari  alternatif  ke- i dalam  hubungannya dengan kriteria ke- j .
b. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi.
Setelah  dinormalisasi,  setiap  kolom  darimatriks R dikalikan  dengan bobot-bobot ( w j ) yang ditentukan oleh pembuat keputusan. Sehingga, wighted normalized matrix adalah V  RW adalah yang ditulis persamaan (2).
𝑉 = [ 𝑣 11 𝑣 12 ⋯ 𝑣 21 𝑣 22 ⋯ ⋮ 𝑣 𝑚1 𝑣 𝑚2 ⋯ 𝑣 1𝑛 𝑣 2𝑛 𝑣 𝑚𝑛 ]  𝑅𝑊   = [ 𝑤 1 𝑟 11 𝑤 1 𝑟 12 ⋯ 𝑤 1 𝑟 21 𝑤 2 𝑟 22 ⋯ ⋮ 𝑤 1 𝑟 𝑚1 𝑤 2 𝑟 𝑚2 ⋯ 𝑤 𝑛 𝑟 1𝑛 𝑤 𝑛 𝑟 2𝑛 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ]
Dimana W adalah : 𝑊 = [ 𝑤 1 0 ⋯ 𝑣 21 𝑤 2 ⋯ ⋮ 0 0 ⋯ 0 0 𝑤 𝑛 ] ∑ 𝑊 𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1 (2)
c. Menentukan concordance dan discordance index
Untuk setiap  pasang dari alternatif k dan l ( k , l 1,2,3,...,  m dan k 1  ) kumpulan  kriteria J dibagi  menjadi  dua subsets ,  yaitu concordance dan discordance .  Bilamana  sebuah  kriteria  dalam  satu  alternatif  termasuk concordance
𝐶 𝑘𝑙 = {𝑗|𝑉 𝑘𝑗 ≥ 𝑉 𝑙𝑗 } dengan j = 1,2, ..., n (3)
Sebaliknya, komplementer dari subset ini adalah discordance , yaitu bila:
𝐷 𝑘𝑙 = {𝑗|𝑉 𝑘𝑗 < 𝑉 𝑙𝑗 } dengan j = 1,2, ..., n
(4)
Keterangan : C kl = himpunan concordance . D kl = himpunan discordance . V kj = indeks dari matriks V. V ij = indeks dari matriks V.
d. Hitung matriks concordance dan discordance
1) Concordance
Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks concordance adalah  dengan  menjumlahkan  bobot-bobot  yang  termasuk  dalam  subset concordance , secara matematisnya(5):
𝐶 𝑘𝑙 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑗∈𝐶 𝑘𝑙 (5)
Sehingga matriks concordance yang dihasilkan adalah:
𝐶 𝑖𝑗= _ 𝐶 12 ... 𝐶 1𝑛 𝐶 21 _ ... 𝐶 2𝑛 . . _  . 𝐶 𝑚1 𝐶 𝑚2 ... _

## 2) Discordance
Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks discordance adalah dengan membagi maksimum selisih nilai kriteria yang termasuk dalam subset discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang ada:
𝐷 𝑘𝑙 = 𝑚𝑎𝑥{|𝑉 𝑘𝑗 −𝑉 𝑙𝑗 |} 𝑗∈𝐷𝑘𝑙 𝑚𝑎𝑥{|𝑉 𝑘𝑗 −𝑉 𝑙𝑗 |} 𝑉𝑗 (6)
Selanjutnya diperoleh matriks discordance :
𝑑 𝑖𝑗= _ 𝑑 12 ... 𝑑 1𝑛 𝑑 21 _ ... 𝑑 2𝑛
. . _  . 𝑑 𝑚1 𝑑 𝑚2 ... _

## e. Menentukan matriks dominan concordance dan discordance
1) Concordance
Matriks  dominan concordance dapat  dibangun  dengan  bantuan  nilai threshold ,  yaitu  dengan  membandingkan  setiap  nilai  elemen  matriks concordance dengan nilai threshold .

## 𝐶𝑘𝑙 ≥ 𝑐
(7)
Dengan nilai threshold (c ) , adalah :
𝑐 = ∑ ∑ 𝐶 𝑘𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑚 𝑘=1 𝑚(𝑚−1) (8)
Dan setiap elemen matriks F sebagai matriks dominan concordance ditentukan sebagai berikut :
𝑓 𝑘𝑙 = { 1,𝑗𝑖𝑘𝑎𝐶 𝑘𝑙 ≥𝐶 0,𝑗𝑖𝑘𝑎𝐶 𝑘𝑙 <𝐶 (9)

## 2) Discordance
Untuk  membangun  matriks  dominan discordance juga  menggunakan bantuan nilai threshold , yaitu :
𝑑 = ∑ ∑ 𝐷 𝑘𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑚 𝑘=1 𝑚(𝑚−1)
(10)
Dan nilai setiap elemen untuk matriks G sebagai matriks dominan discordance ditentukan sebagai berikut :
𝑔 𝑘𝑙 = { 1,𝑗𝑖𝑘𝑎𝐷 𝑘𝑙 <𝐷 0,𝑗𝑖𝑘𝑎𝐷 𝑘𝑙 ≥𝐷 (11)

## f. Menentukan aggregate dominance matrix
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan aggregate  dominance  matrix sebagai matriks E , yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G , sebagai berikut :
𝑒 𝑘𝑙 = 𝑓 𝑘𝑙 ∗ 𝑔 𝑘𝑙 (12)
g. Eliminasi alternatif yang less favourable
Matriks E memberikan urutan pilihan darisetiap alternatif, yaitu bila ekl 1  maka alternatif Ak merupakan pilihan yang lebih baik daripada A r sehingga baris  dalam  matriks E yang  memiliki  jumlah e kl =  1  paling  sedikit  dapat dieliminasi.  Dengan  demikian  alternatif  terbaik  adalah  yang  mendominasi alternatif lainnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Proses Data Masukan
Berikut data masukan dari alternatif pada pemilihan laptop gaming high end yang ideal untuk Gamer Professional seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 1. Proses Data Masukan
Alternatif Kriteria Harga Jenis Processor  Kapasitas RAM Jenis Kartu VGA  Hardisk Asus ROG G703  62.988.000  Intel Core i7 – 7820HK 32 GB Nvidia GeForce GTX 1080 1 TB Razer Blade Pro  52.800.000  Intel Core i7 – 6700HQ 32 GB Nvidia GeForce GTX 1080 2 TB MSI GT75VR Titan-083 69.482.000 Intel Core i7- 7820HK 64 GB Nvidia GeForce GTX 1070 1 TB Acer Predator Triton 700 56.250.000 Intel Core i7- 7700HQ 16 GB Nvidia GeForce GTX 1080 1 TB Alienware 17 32.000.000 Intel Core i7- 4710HQ 16 GB Nvidia GeForce GTX 980 1 TB
Pada tabel 1 dapat dijelaskan parameter yang digunakan pada data penelitian: A1 : Asus ROG G703, A2 : Razer Blade Pro, A3 : MSI GT75VRTitan-083, A4 : Acer Predator Triton 700, A5 : Alienware 17.
C1 : Harga, C2 : Jenis Processor, C3 : Kapasitas Ram, C4 : Jenis Kartu VGA, C5 : Hardisk

## 3.2. Praproses
Tahap praproses pada metode ELECTRE menentukan rating kecocokan pada  setiap  kriteria.  Rating  kecocokan  ditentukan  berdasarkan  dari  hasil wawancara yang terdiri dari :
a) Harga
Berikut rating kecocokan yang digunakan untuk kriteria Harga (C1):
Tabel 2. Rating Kecocokan Harga Nilai Harga  Bobot Nilai 69.482.000  Buruk 1 62.988.000  Cukup 2 56.250.000  Baik 3 52.800.000  Cukup Baik 4 32.000.000  Sangat Baik 5

## b) Jenis Processor
Berikut rating kecocokan yang digunakan untuk kriteria jenis processor (C2):
Tabel 3. Rating Kecocokan  Jenis Processor Nilai Jenis Processor  Bobot Nilai Intel Core i7 - 4710HQ  Cukup 2 Intel Core i7 - 7820HK  Baik 3 Intel Core i7 - 7700HQ  Cukup Baik 4 Intel Core i7 - 6700HQ  Sangat Baik 5

## c) Kapasitas RAM
Berikut rating kecocokan yang digunakan untuk kriteria Kapasitas RAM (C3):
Tabel 4. Rating Kecocokan Kapasitas RAM Nilai RAM  Bobot Nilai 16 gb Baik 3 32 gb Cukup Baik 4 64 gb Sangat Baik 5

## d) Jenis Kartu VGA
Berikut rating kecocokan yang digunakan untuk kriteria jenis kartu VGA (C4):
Tabel 5. Rating Kecocokan Jenis Kartu Vga Nilai VGA Bobot Nilai Nvidia GeForce GTX 980  Baik 3 Nvidia GeForce GTX 1070  Cukup Baik 4 Nvidia GeForce GTX 1080  Sangat Baik 5

## e) Hardisk
Berikut rating kecocokan yang digunakan untuk kriteria hardisk (C5):
Tabel 6. Rating Kecocokan Hardisk Nilai Hardisk  Bobot Nilai 1 TB Cukup Baik 4 2 TB Sangat Baik 5
Bobot untuk setiap kriteria didapat dari hasil wawancara dengan ketentuan sebagai berikut :
W = {3 , 5 , 5 , 4 , 3} keterangan bobot W sebagai berikut :
1. Indeks 1 (W1) diisi dengan angka 3 yang menunjukkan bobot untuk harga.
2. Indeks 2 (W2) diisi dengan angka 5 yang menunjukkan bobot untuk Jenis Processor.
3. Indeks  3  (W3)  diisi  dengan  angka  5  yang  menunjukkan  bobot  untuk Kapasitas Ram.
4. Indeks 4 (W4) diisi dengan angka 4 yang menunjukkan bobot untuk Jenis Kartu VGA.
5. Indeks  5  (W5)  diisi  dengan  angka  3  yang  menunjukkan  bobot  untuk Hardisk.
Berdasarkan rating kecocokan tersebut maka diperoleh hasil konversi tabel seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 7. Hasil Praproses
Alternativ Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 A1 3 3 4 5 4 A2 4 5 4 5 5 A3 1 3 5 4 4 A4 1 4 3 5 4 A5 5 2 3 3 4

## 3.3. Proses Perhitungan ELECTRE
Normalisasi matriks keputusan Tahap ini setiap atribut diubah menjadi nilai yang comparable seperti pada Persamaan (1).
| x 1 | = √3 2 + 4 2 + 1 2 + 1 2 + 5 2 = √52 =
7,211102551
R 11 = 𝑋 11 𝑋 1 = 3 7,211102551 = 0,4160 R 12 = 𝑋 12 𝑋 1 = 4 7,211102551 = 0,5547 R 13 = 𝑋 13 𝑋 1 = 1 7,211102551 = 0,1387 R 14 = 𝑋 14 𝑋 1 = 1 7,211102551 = 0,1387 R 15 = 𝑋 15 𝑋 1 = 5 7,211102551 = 0,6934
| x 2 | = √3 2 + 5 2 + 3 2 +4 2 + 2 2 = √63 = 7,937253933 R 21 = 𝑋 21 𝑋 2 = 3 7,937253933 = 0,3780 R 22 = 𝑋 22 𝑋 2 = 5 7,937253933 = 0,6299 R 23 = 𝑋 23 𝑋 2 = 5 7,937253933 = 0,3780
R 24 = 𝑋 24 𝑋 2 = 4 7,937253933 = 0,5040 R 25 = 𝑋 25 𝑋 2 = 2 7,937253933 = 0,2520
| x 3 | = √4 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = √75 = 8,660254038
R 31 = 𝑋 31 𝑋 3 = 4 8,660254038 = 0,4619 R 32 = 𝑋 32 𝑋 3 = 4 8,660254038 = 0,4619
R 33 = 𝑋 33 𝑋 3 = 5 8,660254038 = 0,5774
R 34 = 𝑋 34 𝑋 3 = 3 8,660254038 = 0,3464
R 35 = 𝑋 35 𝑋 3 = 3 8,660254038 = 0,3464 | x 4 | = √5 2 + 5 2 + 4 2 +5 2 + 3 2 = √100 = 10 R 41 = 𝑋 41 𝑋 4 = 5 10 = 0,5 R 42 = 𝑋 42 𝑋 4 = 5 10 = 0,5 R 43 = 𝑋 43 𝑋 4 = 4 10 = 0,5 R 44 = 𝑋 44 𝑋 4 = 5 10 = 0,5 R 45 = 𝑋 45 𝑋 4 = 3 10 = 0,3 | x 4 | = √4 2 + 5 2 + 4 2 +4 2 + 4 2 = √89 = 9,433981132
R 41 = 𝑋 41 𝑋 4 = 4 9,433981132 = 0,4240
R 42 = 𝑋 42 𝑋 4 = 5 9,433981132 = 0,5300
R 43 = 𝑋 43 𝑋 4 = 4 9,433981132 = 0,4240
R 44 = 𝑋 44 𝑋 4 = 4 9,433981132 = 0,4240 R 45 = 𝑋 45 𝑋 4 = 4 9,433981132 = 0,4240
Sehingga  didapat  matriks  R  hasil  normalisasi  seperti  pada  Persamaan (2), sebagai berikut:
R=
[ 0,4160 0,3780 0,4619 0,5 0,4240 0,5547 0,6299 0,4619 0,5 0,5300 0,1387 0,3780 0,5774 0,4 0,4240
0,1387 0,5040 0,3464 0,5 0,4240
0,6933 0,2520 0,3464 0,3 0,4240]
Pembobotan  pada  matriks  yang  telah  dinormalisasi.  Matriks  V merupakan hasil perkalian R dengan W (bobot), dimana W={ 3,5,5,4,3 }. Untuk mencari matriks V dihitung berdasarkan padaPersamaan (3), sebagai berikut :
V=
[ 1,2480 1,8898 2,3094 2 1,2720 1,6641 3,1497 2,3094 2 1,5900 0,4160 1,8898 2,8868 1,6 1,2720 0,4160 2,5197 1,7321 2 1,2720 2,0801 1,2599 1,7321 1,2 1,2720]
Kemudian  menentukan  himpunan concordance dan discordance  index . Menentukan  himpunan concordance seperti  pada  Persamaan  (3)  sehingga diperoleh himpunan concordance pada tabel berikut:
Tabel 8. Himpunan Concordance
C kl  Himpunan C 12 {3} C 13 {1,2,4,5} C 14 {1,3,4,5} C15 {2,5} C 21  {1,2,3,4,5} C 23 {1,2,4,5} C 24  {1,2,3,4,5} C 25 {2,3,4,5} C 31 {2,3,5} C 32 {1,2,3,4} C 34 {1,3,5} C 35 {2,3,4,5} C 41 {2,4,5} C 42 {4}
C 43 {1,2,4,5} C 45 {2,3,4,5} C 51 {1,5} C 52 {1}
C 53 {1,5} C 54 {1,3,5}
Kemudian  menentukan  himpunan discordance seperti  pada  Persamaan  (4) sehingga diperoleh himpunan discordance pada tabel berikut :
Tabel 9. Himpunan Discordance
D kl  HIMPUNAN D 12 {1,2,4,5}
D 13 {3} D 14 {2} D 15 {1,3,4} D 21 {0} D 23 {3} D 24 {0} D 25 {1} D 31 {1,4} D 32 {5} D 34 {2,4} D 35 {1} D 41 {1,3} D 42 {1,2,3,4} D 43 {3}
D 45 {1} D 51 {2,3,4} D 52 {2,3,4,5} D 53 {2,3,4} D 54 {2,4}
Setelah  menentukan concordance dan discordance seperti  yang  ditunjukkan tabel  8  dan  9,  kemudian  hitung  matriks concordance dan discordance menggunakan persamaan (5) dan (6):
C 12 = W 3 = 5 C 13 = W 1 + W 2 + W 4 +W 5 = 3+5+4+3 = 15 C 14 = W 1 + W 3 + W 4 +W 5 = 3+5+4+3 = 15 C 15 = W 2 + W 5 = 5+3 = 8 C 21 = W 1 + W 2 +W 3 +W 4 +W 5 = 3+5+5+4+3 = 20 C 23 = W 1 +W 2 +W 4 +W 5 = 3+5+4+3 = 15 C 24 = W 1 + W 2 +W 3 + W 4 +W 5 = 3+5+5+4+3 =20 C 25 = W 2 +W 3 +W 4 +W 5 = 5+5+4+3 = 17 C 31 = W 2 +W 3 +W 5 = 5+5+3 = 13 C 32 = W 1 +W 2 +W 3 +W 4 = 3+5+5+4 = 17 C 34 = W 1 +W 3 +W 5 = 3+5+3 = 11 C 35 = W 2 +W 3 +W 4 +W 5 = 5+5+4+3 = 17 C 41 = W 2 +W 4 +W 5 = 5+4+3 = 12 C 42 = W 4 = 4 C 43 = W 1 +W 2 +W 4 +W 5 = 3+5+4+3 = 15 C 45 = W 2 +W 3 +W 4 +W 5 = 5+5+4+3 = 17 C 51 = W 1 +W 5 = 3+3 = 6 C 52 = W 1 = 3 = 3
C 53 = W 1 +W 5 = 3+3 = 6 C 54 = W 1 +W 3 +W 5 = 3+5+3 = 11
Nilai  dari  komponen  matriks  disusun  berdasarkan  himpunan concordance dengan  bobot  (W)  dan  dijumlahkan,  sehingga  menghasilkan  matriks concordance sebagai berikut :
C= [ − 5 15 15 8 20 − 15 20 17 13 17 − 11 17 12 4 15 − 17 6 3 6 11 − ]
Lakukan menghitung discordance dengan menggunakan persamaan (6):
𝐷 12 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,2481−1,6641|;|1,8898−3,1497|;
|2−2|;|1,2720−1,5900|}
𝑀𝑎𝑥 {|1,2481−1,6641|;|1,8898−3,1497|; |2,3094−2,3094|;|2−2|;|1,2720−1,5900|} = 𝑀𝑎𝑥 {|0,41603|;|1,25988|;|0|;|0,31800|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,41603|;|1,25988|;|0|;|0|;|0,31800|}
= 1,25988 1,25988 = 1 𝐷 13 = 𝑀𝑎𝑥 {|2,3094−2,8868|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,2481−0,4160|;|1,8898−1,8898|; |2,3094−2,8868|;|2−1,6|;|1,2720−1,2720|} = 𝑀𝑎𝑥 {|0,57735|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,83205|;|0|;|0,57735|;|0,4|;|0|} = 0,57735 0,83205 = 0,6939 𝐷 14 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,8898−2,5198|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,2481−0,4160|;|1,8898−2,5198|; |2,3094−1,7321|;|2−2|;|1,2720−1,2720|} = 𝑀𝑎𝑥 {|0,62994|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,83205|;|0,62994|;|0,57735|;|0|;|0|} = 0,62994 0,83205 = 0,7571 𝐷 15 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,2481−2,0801|;|2,3094−1,7321|;|2−1,2|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,2481−2,0801|;|1,8898−1,2599|;
|2,3094−1,7321|;|2−1,2|;|1,2720−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|0,83205|;|0,57735|;|0,8|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,83205|;|0,62994|;|0,57735|;|0|;|0|} = 0,83205 0,83205 = 1 𝐷 21 =
𝑀𝑎𝑥 {|0|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,6641 −1,2481|;|3,1497 −1,8898|;
|2,3094 −2,3094|;|2 −2|;|1,5900−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|0|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,41603|;|1,25988|;|0|;|0|;|0,31800|} = 0 1,25988 = 0
𝐷 23 = 𝑀𝑎𝑥 {|2,3094 −2,8868|}
𝑀𝑎𝑥 {|1,6641 −0,4160|;|3,1497 −1,8898|; |2,3094 −2,8868|;|2 −1,6|;|1,5900−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|0,57735|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,24808|;|1,25988|;|0,57735|;|0,4|;|0,31800|}
= 0,57735 1,25988 = 0,4583 𝐷 24 = 𝑀𝑎𝑥 {|0|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,6641 −0,4160|;|3,1497 −2,5198|; |2,3094 −1,7321|;|2 −2|;|1,5900−1,2720|} = 𝑀𝑎𝑥 {|0|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,24808|;|0,62994|;|0,57735|;|0|;|0,31800|} = 0 1,24808 = 0 𝐷 25 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,6641 −2,0801|}
𝑀𝑎𝑥 {|1,6641 −2,0801|;|3,1497 −1,2599|; |2,3094 −1,7321|;|2 −1,2|;|1,5900−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|0,41603|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,41603|;|1,88982|;|0,57735|;|0,8|;|0,31800|} = 0,41603 1,88982 = 0,2201 𝐷 31 = 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160 −1,2481|;|1,6 −2|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160 −1,2481|;|1,8898 −1,8898|; |2,8868 −2,3094|;|1,6 −2|;|1,2720−1,2720|} = 𝑀𝑎𝑥 {|0,8321|;|0,4|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,8321|;|0|;|0,5774|;|0,4|;|0|} = 0,8321 0,8321 = 1 𝐷 32 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,2720−1,5900|}
𝑀𝑎𝑥 {|0,4160 −1,6641|;|1,8898 −3,1497|; |2,8868 −2,3094|;|1,6 −2|;|1,2720−1,5900|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|0,3180|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,2481|;|1,2599|;|0,5774|;|0,4|;|0,3180|}
= 0,3180 1,2599 = 0,2524 𝐷 34 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,8898 −2,5198|;|1,6 −2|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160 −0,4160|;|1,8898 −2,5198|;
|2,8868 −1,7321|;|1,6 −2|;|1,2720−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|0|;|0,6299|} 𝑀𝑎𝑥 {|0|;|0,6299|;|1,1547|;|0,4|;|0|} = 0,6299 1,1547 = 0,5455 𝐷 35 =
𝑀𝑎𝑥 {|0,4160 −2,0801|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160 −2,0801|;|1,8898 −1,2599|; |2,8868 −1,7321|;|1,6 −1,2|;|1,2720−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|1,6641|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,6641|;|0,6299|;|1,1547|;|0,4|;|0|} = 1,6641 1,6641 = 1 𝐷 41 = 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160−1,2481|;|1,7321−2,3094|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160−1,2481|;|2,5198−1,8898|; |1,7321−2,3094|;|2−2|;|1,2720−1,2720|} = 𝑀𝑎𝑥 {|0,8321|;|0,5774|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,8321|;|0,6299|;|0,5774|;|0|;|0|} = 0,8321 0,8321 = 1 𝐷 42 = 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160−1,6641|;|2,5198−3,1497|;
|1,7321−2,3094|;|2−2|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160−1,6641|;|2,5198−3,1497|; |1,7321−2,3094|;|2−2|;|1,2720−1,5900|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|1,2481|;|0,6299|;|0,5774|;|0|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,2481|;|0,6299|;|0,5774|;|0|;|0,3180|} = 1,2481 1,2481 = 1 𝐷 43 =
𝑀𝑎𝑥 {|1,7321−2,8868|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160−0,4160|;|2,5198−1,8898|;
|1,7321−2,8868|;|2−1,6|;|1,2720−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|1,1547|} 𝑀𝑎𝑥 {|0|;|0,6299|;|1,1547|;|0,4|;|0|} = 1,1547 1,1547 = 1 𝐷 45 = 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160−2,0801|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160−2,0801|;|2,5198−1,2599|; |1,7321−1,7321|;|2−1,2|;|1,2720−1,2720|} =
𝑀𝑎𝑥 {|1,6641|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,6641|;|1,2599|;|0|;|0,8|;|0|} = 1,6641 1,6641 = 1 𝐷 51 =
𝑀𝑎𝑥 {|1,2599−1,8898|;|1,7321−2,3094|;|1,2−2|} 𝑀𝑎𝑥 {|2,0801−1,2481|;|1,2599−1,8898|;
|1,7321−2,3094|;|1,2−2|;|1,2720−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|0,6299|;|0,5774|;|0,8|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,8321|;|0,6299|;|0,5774|;|0,8|;|0|} = 0,8 0,8321 = 0,9615 𝐷 52 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,2599−3,1497|;|1,7321−2,3094|; |1,2−2|;|1,2720−1,5900|} 𝑀𝑎𝑥 {|2,0801−1,6641|;|1,2599−3,1497|;
|1,7321−2,3094|;|1,2−2|;|1,2720−1,5900|} = 𝑀𝑎𝑥 {|1,8898|;|0,5774|;|0,8|;|0,3180|} 𝑀𝑎𝑥 {|0,4160|;|1,8898|;|0,5774|;|0,8|;|0,3180|}
= 1,8898 1,8898 = 1 𝐷 53 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,2599−1,8898|;|1,7321−2,8868|; |1,2−1,6|}
𝑀𝑎𝑥 {|2,0801−0,4160|;|1,2599−1,8898|; |1,7321−2,8868|;|1,2−1,6|;|1,2720−1,2720|}
= 𝑀𝑎𝑥 {|0,6299|;|1,1547|;|0,4|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,6641|;|0,6299|;|1,1547|;|0,4|;|0|} = 1,1547 1,6641 = 0,6939 𝐷 54 = 𝑀𝑎𝑥 {|1,2599−2,5198|;|1,2−2|} 𝑀𝑎𝑥 {|2,0801−0,4160|;|1,2599−2,5198|; |1,7321−1,7321|;|1,2−2|;|1,2720−1,2720|} = 𝑀𝑎𝑥 {|1,2599|;|0,8|} 𝑀𝑎𝑥 {|1,6641|;|1,2599|;|0|;|0,8|;|0|} = 1,2599 1,6641 = 0,7571
sehingga menghasilkan matriks discordance sebagai berikut :
D = [ − 1 0,6939 0,7571 1 0 − 0,4583 0 0,2201 1 0,2201 − 0,5455 1 1 1 1 − 1 0,9615 1 0,6939 0,7571 − ]
Setelah  itu  menentukan threshold dari  matriks  dominan concordance dan discordance menggunakan persamaan (10) dan (11):
C = 5+15+15+8+20+15+20+17+13+17+ 11+7+17+12+4+15+17+6+3+11 5∗(5−1)
= 248 20
=12,35
Sehingga, matriks dominan concordance adalah :
F=
[ − 0 1 1 0
1 − 1 1 1 1 1 − 0 1 0 1 1 − 1 0 0 0 0 −]
Menghitung matriks dominan discordance mengunakan Persamaan (11):
D =
1+0,6939+1+0,7571+1+0+0,4583+0+0,2201+ 1+0,2201+0,5455+1+1+1+1+1 +0,9615+1+0,6939+0,7571
5∗(5−1) = 14,339793 20 = 0,71698966
Sehingga, matriks dominan discordance adalah :
G=
[ − 1 0 1 1 0 − 0 0 0 1 0 − 0 1 1 1 1 − 1 1 1 0 1 −]
Kemudian menentukan aggregate dominance matrix matematis menggunakan Persamaan (12). Matriks E dihasilkan dari perkalian matriks F dan matriks G , sebagai berikut :
F= [ − 0 1 1 0 1 − 1 1 1 1 1 − 0 1 0 1 1 − 1 0 0 0 0 −] x G= [ − 1 0 1 1 0 − 0 0 0 1 0 − 0 1 1 1 1 − 1 1 1 0 1 −]
Langkah terakhir adalah mengeliminasi alternatif yang less favourable Matriks E dihasilkan dari perkalian matriks F dan matriks G :
E = [ − 0 0 1 0 0 − 0 0 0 1 0 − 0 1 0 1 1 − 1 0 0 0 0 −]
Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila e kl = 1 maka alternative A k merupakan pilihan yang lebih baik daripada A l . Sehingga baris  dalam  matriks E yang  memiliki  jumlah e kl =  1  paling  sedikit  dapat dieliminasi. Hasil dari perhitungan dengan metode ELECTRE pada pemilihan laptop gaming high end yang ideal untuk Gamer Professional adalah Acer Predator Triton 700 (A4).

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  metode ELECTRE  dapat  diterapkan  pada  pemilihan  laptop gaming  high  end yang ideal  untuk  Gamer  Professional  dengan  mempertimbangkan  lima  kriteria yaitu:  Harga,  Jenis  Processor,  Kapasitas  RAM,  Jenis  Kartu  VGA,  Hardisk  dan lima  alternatif  yaitu:  Asus  ROG  G703  (A1),  Razer  Blade  Pro  (A2)  MSI GT75VRTitan-083 (A3), Acer Predator Triton 700 (A4), Alienware 17(A5).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  N.  Hidayat,  N.  A.  Muhammad,  and  H.  Suryotrisongko,  “Integrasi  Aplikasi Android dan Komputer Server sebagai Solusi Mobile Commerce dan CRM Studi Kasus Toko Game XYZ,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. 2012 (Semantik 2012) Semarang, 23 Juni 2012 ISBN , vol. 2012, no. Semantik, pp. 108–113, 2012.
[2] E.  G.  Sihombing,  E.  Arisawati,  L.  S.  Dewi,  F.  Handayanna,  and  R.  R,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating Technique Pada Pemilihan Toko Roti,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 2, pp. 159–163, 2019.
[3] D. R. Sari, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Kelulusan Sidang Skripsi Menggunakan Metode AHP-TOPSIS,” J.
Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. November 2017, pp. 1–6, 2018.
[4] C. Irwana, Z. F. Harahap, and A. P. Windarto, “SPK: ANALISA METODE MOORA PADA WARGA PENERIMA BANTUAN RENOVASI RUMAH,” JTI , vol. 10, no. 1, pp.
47–54, 2018.
[5] T.  Novika,  A.  Widiastari,  V.  Miralda,  and  A.  P.  Windarto,  “SPK:  ANALISA REKOMENDASI  BANK  KONVENSIONAL  DENGAN  PROMETHEE  SEBAGAI SOLUSI CERDAS UNTUK MENABUNG,” JUSIM , vol. 3, no. 1, pp. 38–45, 2018.
[6] E.  Satria,  N.  Atina,  M.  E.  Simbolon,  and  A.  P.  Windarto,  “SPK :  ALGORITMA MULTI-ATTRIBUTE  UTILITY  THEORY  (  MAUT  )  PADADESTINASI  TUJUAN WISATA LOKAL DI KOTA SIDAMANIK,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 75–79, 2018.
[7] N. Purba, K. Apni, P. Sari, and A. P. Windarto, “SPK : ANALISIS METODE VIKOR DALAM MEREKOMENDASIKAN,” J. Inform. , vol. 18, no. 2, pp. 108–115, 2018.
[8] A.  P.  W.  Gumilar  Ramadhan  Pangaribuan,  W.  P.  Mustika,  and  A.  Wanto, “Pemilihan  Jenis  Sapi  bagi  Peternak  Sapi  Potong  dengan  Metode  SMART,” Algoritm. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 30–37, 2019.
[9] D. N. Batubara, D. R. S. P, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode PROMETHEE II Pada Pemilihan Situs Travel Berdasarkan Konsumen,” J. SISFOKOM , vol. 8, no. 1, pp. 46–52, 2019.
[10]  S. Sundari et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode Electre Dalam Merekomendasikan Dosen Berprestasi Bidang Ilmu Komputer ( Study Kasus di AMIK & STIKOM Tunas Bangsa ),” no. x, pp. 1–6, 2017.
[11]  D. M. Sinaga, S. M. Dewi, and A. P. Windarto, “Penerapan Algoritma ELECTRE Pada Pemilihan Produk Skincare,” vol. 13, no. 2, 2018.
[12]  R. W. Sari, A. P. Windarto, S. P. Keputusan, P. Kreatifitas, M. Pkm, and A. D. A. N. Pembahasan, “Penerapan Electree Pada Seleksi Proposal Program Kreativitas Mahasiswa ( PKM ) di STIKOM Tunas Bangsa,” pp. 800–806, 2019.
[13]  S. R. Ningsih, I. S. Damanik, I. Gunawan, and W. Saputra, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  ELECTRE  DALAM MENENTUKAN  PENERIMA  PROGRAM  INDONESIA    PINTAR  (PIP)  MELALUI KARTU  INDONESIA  PINTAR  (KIP)    (STUDI  KASUS:  SD  SWASTA  AL  –
WASHLIYAH  MOHO  KABUPATEN  SIMALUNGUN),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, Nov. 2017.
[14]  S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  I.  Gunawan,  and  W.  Saputra,  “ELECTRE  DALAM MENENTUKAN PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR ( PIP ) MELALUI KARTU  INDONESIA  PINTAR  (KIP)  (STUDI  KASUS :  SD  SWASTA  AL  – WASHLIYAH MOHO KABUPATEN SIMALUNGUN ),” vol. I, pp. 264–275, 2017.
[15]  S. R. Ningsih and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Promethee II Pada Dosen Penerima  Hibah  P2M  Internal,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 20–25, 2018.
[16]  M.  Mesran,  G.  Ginting,  S.  Suginam,  and  R.  Rahim,  “Implementation  of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer (Case Study STMIK BUDI DARMA),” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, NaN-2017, pp. 141–144, 2017.
[17]  Ermatita, Sri Hartati, R. Wardoyo, and A. Harjoko, “Electre Methods in Solving Group  Decision  Support  System Bioinformatics  on  Gene  Mutation  Detection Simulation,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 40–52, 2011.
[18]  W.-C. C. Huang and C.-H. H. Chen, “Using the ELECTRE II method to apply and analyze the differentiation theory,” Proc. East. Asia Soc. Transp. Stud. , vol. 5, no. January 2005, pp. 2237–2249, 2005.