## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil LCGC Menggunakan Simple Additive Weighting
Haris Triono Sigit 1 , Dede Adhitiya Permana 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya Jl. Raya Serang – Cilegon KM 5 Drangong Kota Serang, Banten
1 haris.t.sigit@gmail.com
2 dedeadhitiya05@gmail.com
Abstrak  – Low  Cost  Green  Car  (LCGC) adalah  mobil  murah  ramah  lingkungan,  dimana  mobil LCGC memiliki  syarat  yaitu Hemat energi, harga terjangkau, menggunakan tambahan merek Indonesia, model dan logo yang mencerminkan Indonesia, dan spesifikasi mesinnya adalah Bensin = maksimum 1.200cc, minimal 1 liter untuk 20 km, Solar = maksimum 1.500cc, minimal 1 liter  untuk  20  km.  Saat  ini  telah  hadir  berbagai  merek  mobil LCGC dengan  berbagai  tipenya.  Dengan  adanya  pilihan  merk mobil LCGC yang  menawarkan  keunggulannya  masing-masing,  konsumen  perlu  mempertimbangkan  bagaimana  menentukan pilihan  mobil  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  keinginannya.  Salah  satu  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  pilihan  merk  mobil  yang  tepat  adalah Simple  Addjictive  Weighting  (SAW). Penghitungan menggunakan  metode SAW ini  dapat  menghasilkan  rekomendasi  mobil LCGC yang  cocok  dengan  keinginan  dan  harapan konsumen.
Kata Kunci : LCGC, Sistem Pendukung Keputusan , Simple Additive Weighting

## I. PENDAHULUAN
Mobil  merupakan  kendaraan  darat  yang  digerakkan  oleh tenaga  mesin,  kendaraan  ini  biasanya  menggunakan  bahan bakar  minyak  (bensin  atau  solar)  untuk  menghidupkan mesinnya.  Pada  tahun  2014  mobil LCGC diperkenalkan  di Indonesia  seperti  Daihatsu  Ayla,  Toyota  Agya,  Honda  Brio Satya, dan Suzuki Wagon R. Mobil LCGC ( Low Cost Green Car )  atau  berarti  mobil  murah  ramah  lingkungan  dimana mobil LCGC memiliki  persyaatan  hemat  bahan  bakar  dan harga  nya  pun  terjangkau.  Perkembangan  mobil LCGC mengalami peningkatan dalam hal penjualan dan inovasi yang cukup  baik,  dengan  hadirnya  tipe-tipe  mobil LCGC yang menawarkan  keuntungan  yaitu  dari  segi  harga,  isi  silinder, kapasitas  tangka,  maximum  power,  maximum  torsi,  maupun dari  fitur-fitur  keamanan  dan  kenyamanan.  Terlebih  lagi  dari tiap  merk  mobil LCGC dengan  kelas  yang  tidak  jauh  beda dengan kenggulan masing-masing tiap merk, sehingga hal ini membuat  konsumen  atau  calon  pembeli  ragu  dan  sering kesulitan  untuk  menentukan  pilihan  mobil LCGC yang diinginkan.  Solusi  untuk  mengatasi  permasalahan  ini  adalah dengan  membangun  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  memberikan  rekomendasi  mobil LCGC yang  tepat sesuai kriteria yang diinginkan konsumen. Pada penelitian ini digunakan  metode Simple  Addjictive  Weighting  (SAW) yang dapat  melakukan  perangkingan  dari  setiap  alternatif  pilihan mobil LCGC yang  ada.  Berdasarkan  perangkingan  yang dihasilkan  dari  penghitungan  metode Simple  Addjictive Weighting  (SAW), konsumen  selanjutnya  dapat  memutuskan mobil LCGC yang mana yang akan dipilih.
II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang berhubungan  dengan  penelitian,  yaitu  observasi,  wawancara dan studi pustaka.

## a. Observasi
Observasi  merupakan  salah  satu  metode  pengumpulan data  dengan  melakukan  pengamatan  atau  peninjauan langsung  untuk  mencari  data  yang  dibutuhkan  sesuai dengan  permasalahannya  yaitu  membangun  sistem pendukung  keputusan  pada  pemilihan  mobil LCGC dengan  menerapkan  metode  SAW  agar  menghasilkan informasi yang akurat.
b. Wawancara
Melakukan  wawancara  ( interview )  kepada  pihak-pihak terkait  dengan  cara  berkomunikasi  secara  langsung  untuk mengetahui  informasi-informasi  yang  dibutuhkan  seperti kriteria-kriteria  untuk  pemilihan  mobil LCGC baru maupun untuk membandingkan beberapa mobil yang satu level  agar  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan mobil LCGC baru menghasilkan urutan alternatif terbaik. c. Studi Pustaka
Mengumpulkan  data  yang  diperlukan  yakni  mempelajari buku-buku,  jurnal  maupun  artikel  yang  relevan  dengan permasalahan  yang  dibahas  yang  berkaitan  dengan  sistem pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  mobil LCGC menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision Support  System  (DSS) adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan kondisi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur, dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat [1].
Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan [2], adalah :
1. Membantu  manager  dalam  mengambil  keputusan  atas masalah semi terstruktur.
2. Memberikan  atas  pertimbangan  manajer  dan  bukannya dimaksudkan untuk menggantikan peran manajer.
3. Meningkatkan  efektifitas  keputusan  yang  diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya.
4. Kecepatan  komputasi.  Komputer  memungkinkan  para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya rendah.
5. Peningkatan  produktivitas.membangun  satu  kelompok pengambil  keputusan,  terutama  para  pakar,  bisasangat mahal.  Pendukung  terkomputerisasi  bisa  mengurangi ukuran  ukuran  kelompok  dan  memungkinkan  para anggotanya  untuk  berada  di  berbagai  lokasi  yang berbeda-beda (menghemat biaya).
6. Dukungan  kualitas.  Komputer  bisa  meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat.
7. Berdaya saing.
8. Mengatasi  keterbatasan  kognitif  dalam  pemrosesan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan.
Terdapat  sepuluh  karakteristik  dasar  SPK  yang  efektif  [3], yaitu:
1. Mendukung  proses  pengambilan  keputusan,  menitik beratkan pada management by perception.
2. Adanya  interface  manusia/mesin  diana  manusia  (user) tetap mengontrol proses pengambilan keputusan.
3. Mendukung  pengambilan  keputusan  untuk  membahas masalah–masalah  terstruktur,  semi  terstruktur,  dan  tidak terstruktur.
4. Menggunakan  model–model  matematis  dan  statistik  yang sesuai.
5. Memiliki kapabilitas dialog untuk mendapatkan informasi sesuai dengan kebutuhan model interaktif.
6. Output  ditujukan  untuk  personil  organisasi  dalam  semua tingkatan.
7. Memiliki
subsistem–subsistem
yang
terintegrasi sedemikian  rupa  sehingga  dapat  berfungsi  sebagai  satu kesatuan.
8. Membutuhkan  struktur  data  komprehensif  yang  dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen.
9. Pendekatan  easy  to  use.  Ciri  suatu  SPK  yang  efektif adalah kemudahannya untuk digunakan, dan memungkinkan  keleluasaan  pemakai  untuk  memilih  atau mengembangkan  pendekatan–pendekatan  baru  dalam membahas masalah yang dihadapi
10. Kemampuan  sistem  beradaptasi  dengan  cepat,  dimana pengambil keputusan dapat menghadapi masalah–masalah baru,  pada  saat  yang  sama  dapat  menanganinya  dengan cara  mengadaptasi  sistem  terhadap  kondisi  perubahan yang terjadi.
Sprague  dan  Watson  mendefinisikan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  sebagai  sistem  yang  memiliki  lima karakteristik utama yaitu [4] : a. Sistem yang berbasis komputer.
b. Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan
c. Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual
d. Melalui cara simulasi yang interaktif
e. Dimana data dan model analisis sebaai komponen utama. Pada  dasarnya  SPK  dirancang  untuk  mendukung  seluruh tahap  pengambilan  keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif [5].

## 2.2 Low Cost Green Car (Lcgc)
LCGC adalah  mobil  yang  memiliki  konsep  dasar  harga terjangkau,  hemat  bahan  bakar,  tingkat  polusi  rendah  dan diproduksi  di  dalam  negeri  [6].  Sesuai  dengan  konsepnya maka dapat dikatakan bahwa keunggulan mobil LCGC adalah mobil yang dibandrol dengan harga murah, ramah lingkungan dan  irit  bahan  bakar.  Sedangkan  kekurangan  dari  mobil LCGC ini  adalah  tenaga  atau power yang  dihasilkan  rendah karena  mesin  berkapasitas  980-1200cc    dan  1500cc  untuk mesin  diesel,  memiliki  bobot  ringan  sehingga  apabila dijalankan  dengan  kecepatan  tinggi  akan  terasa  oleng  dan keterbatasan fitur yang tersedia[7].

## 2.3 Simple Additive Weighting (Saw)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  sebagai  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang ada  [8].  Penghitungan  metode  SAW  dapat  digambarkan sebagai berikut :
Keterangan : Rij :  Rating kinerja ternormalisasi
Maxi  :  Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Mini  :  Nilai minimum  dari setiap baris dan kolom Xij :  Baris dan kolom dari matriks
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif Ai pada atribut Ci =1,2,...,m dan j = 1,2,...,m. Nilai preferensi alternatif (Vi) diberikan sebagai :
Keterangan : Vi         : Nilai Akhir Alternatif Wi        : Bobot yang telah ditentukan Rij        : Normalisasi matriks Nilai  V  yang  lebih  besar,  mengindikasikan  bahwa  alternatif Ai  lebih  terpilih.  Langkah-langkah  penyelesaiannya  adalah [9]:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam mengambilan keputusan, yaitu (Ci):
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci), kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian      matriks    ternormalisasi    R dengan   vector   bobot  sehingga diperoleh nilai terbesar yang  dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengamatan  pada  objek  penelitian  diperoleh data  untuk  kebutuhan  penghitungan  metode SAW yaitu  data alternatif  dan  kriteria  yang  selanjutnya  dilakukan  proses penghitungan  untuk  perangkingan.  Pada  penelitian  ini  proses pengolahan datanya adalah sebagai berikut : a. Menentukan alternatif Data  alternatif  yang  digunakan  terdiri  dari  4  buah  mobil LCGC dari  berbagai  merek  seperti  disusun  pada  tabel  di bawah ini :
Tabel 1. Alternatif Alternatif Keterangan A1 Honda Brio Satya E M/T A2 Toyota Agya 1.0 G MT TRD A3 Dahaitsu Ayla x MT ELEGANT MI A4 Suzuki  Karimun  Wagon  R  GL Dilago b. Menentukan kriteria Data  kriteria  berikut  dengan  bobotnya  masing-masing seperti terlihat pada tabel di bawah ini : Tabel 2 Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot C1 Harga Cost 0.35 C2 Kapasitas Tangki Benefit 0.10 C3 Isi Silinder / CC Benefit 0.25 C4 Maximum Power (Rpm) Benefit 0.10 C5 Maximum Power (Ps) Benefit 0.10 C6 Maximum Torsi (Rpm) Benefit 0.10
c. Pembobotan Keputusan
Pada  setiap  kriteria  yang  ada,  selanjutnya  dilakukan pembobotan seperti terlihat pada tabel-tabel di bawah ini :
Tabel 3. Bobot Kriteria Harga No Keterangan Bobot 1 < 85.000.000 1 2 85.000.000 – 100.000.000 2 3 100.000.001 – 115.000.000 3 4 115.000.001 – 125.000.000 4 5 > 125.000.000 5 Tabel 4. Bobot Kriteria Kapasitas Tangki No Kapasitas Tangki Bobot 1 31 liter 1 2 32 liter 2 3 33 liter 3 4 34 liter 4 5 35 liter 5 Tabel 5. Bobot Kriteria Isi Silinder No Isi Silinder / CC Bobot 1 900 – 999 5 2 1.000 – 1.099 4 3 1.100 – 1.199 3 4 1.200 – 1.299 2 5 1.300 – 1.500 1 Tabel 6. Bobot Isi Kriteria Maximum Power ( Rpm ) No Maximum Power ( Rpm ) Bobot 1 6.000 – 6.099 1 2 6.100 – 6.199 2 3 6.200 – 6.299 3 4 6.300 – 6.399 4 5 6.400 > 5
Tabel 7. Bobot Isi Kriteria Maximum Power ( PS ) No Maximum Power ( PS ) Bobot 1 < 65 1 2 65,1 – 66 2 3 66,1 – 67 3 4 67,1 – 68 4 5 68,1 > 5 Tabel 8. Bobot Isi Kriteria Maximum Torsi ( Rpm ) No Maximum Torsi (Rpm) Bobot 1 3.500 – 3599 1 2 3.600 – 3.999 2 3 4.000 – 4199 3 4 4.200 – 4.499 4 5 4.500 > 5 Keterangan Bobot : 1 = Tidak Penting
2 = Kurang Penting
3 = Cukup Penting
4 = Penting 5 = Sangat Penting
d. Penilaian Alternatif Dari Setiap Kriteria
Penilaian  setiap  alternatif  dan  setiap  kriteria  dapat  dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 9. Penilaian alternatif per kriteria Alterna tif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 127.400.000 35 1198 6000 65,3 4500 A2 121.930.000 33 998 6000 65 3600 A3 115.250.000 33 998 6000 65 3600 A4 117.000.000 35 998 6200 68 3500 Tabel 10. Bobot alternatif per kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 5 5 3 1 2 5 A2 4 3 5 1 1 2 A3 3 3 5 1 1 2 A4 4 5 5 3 4 1
Selanjutnya berdasarkan tabel di atas, maka dibuat matriks
keputusan X sebagai berikut :
Berdasarkan  matriks  di  atas,  maka  dilakukan  normalisasi matriks  untuk  menghitung  nilai  masing-masing  kriteria berdasarkan  kriteria  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
R11 = min {5,4,3,4} = 3
= 0.6 5 5 R21 =
min {5,4,3,4} = 3 =
0.75 4 4
R31 =
min {5,4,3,4} = 3 =
1 3 3
R41 =
min {5,4,3,4} = 3
= 0.75 3 4
R12 = 5 = 5 = 1 max {5,3,3,5} 5 R22 = 3 = 3 = 0.6 max {5,3,3,5} 5 R32 = 3 = 3 = 0.6
max {5,3,3,5} 5 R42 = 5 = 5 = 1 max {5,3,3,5} 5
R13 = 3 = 3 = 0.6 max {3,5,5,5} 5 R23 = 5
= 5 = 1 max {3,5,5,5} 5 R33 = 5 = 5 = 1 max {3,5,5,5} 5 R43 = 5 = 5 = 1 max {3,5,5,5} 5 R14 = 1 = 1 = 0.33 max {1,1,1,3} 3 R24 = 1 = 1 = 0.33 max {1,1,1,3} 3 R34 = 1 = 1 = 0.33 max {1,1,1,3} 3 R44 = 3 = 3 = 1
max {1,1,1,3} 3
R15 = 2 = 2
= 0.5 max {2,1,1,4} 4 R25 = 1 = 1 = 0.25 max {2,1,1,4} 4 R35 = 1 = 1 = 0.25 max {2,1,1,4} 4 R45 = 4 = 4 = 1 max {2,1,1,4} 4 R16 =
5
= 5
= 1 max {5,2,2,1} 5 R26 = 2 = 2 = 0.4 max {5,2,2,1} 5 R36 = 2 = 2 = 0.4 max {5,2,2,1} 5 R46 = 1
= 1 = 0.2 max {5,2,2,1} 5
Hasil normalisasi di atas dibuat dalam bentuk tabel sebagai berikut :
5 5 3 1 2 5 4 3 5 1 1 2 3 3 5 1 1 2 4 5 5 3 4
1
Tabel 11. Tabel Normalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0.6 1 0.6 0.33 0.5 1 A2 0.75 0.6 1 0.33 0.25 0.4 A3 1 0.6 1 0.33 0.25 0.4 A4 0.75 1 1 1 1 0.2
Selanjutnya, proses perangkingan dengan menggunakan bobot yang  telah  ditentukan  oleh  pengambil  keputusan    dengan dibuat  perkalian  matriks  W  *  R  dan  penjumlahan  hasil perkalian  untuk  memperoleh  alternatif  terbaik  dengan melakukan perangkingan nilai terbesar sebagai berikut :
V1  = (0.35) (0.6) + (0.10) (1) + (0.25) (0.6) + (0.10) (0.33) + (0.10) (0.5) + (0.10) (1)
= 0.21+0.1+0.15+0.033+0.05+0.1
= 0.643
V2  = (0.35) (0.75) + (0.10) (0.6) + (0.25) (1) + (0.10)
(0.33) + (0.10) (0.25) + (0.10) (0.4)
= 0.2625+0.06+0.25+0.033+0.025+0.04
= 0.6705
V3  = (0.35) (1) + (0.10) (0.6) + (0.25) (1) + (0.10) (0.33) +
(0.10) (0.25) + (0.10) (0.4)
= 0.35+0.06+0.25+0.033+0.025+0.04
= 0.758
V4  = (0.35) (0.75) + (0.10) (1) + (0.25) (1) + (0.10) (1) +
(0.10) (1) + (0.10) (0.2)
= 0.2625+0.1+0.25+0.1+0.1+0.02
= 0.8325
Hasil perangkingan diperoleh : V1 = 0.643, V2 = 0.6705, V3 = 0.758 dan V4 = 0.8325 . Nilai terbesar ada pada V4 (Suzuki Karimun  Wagon  R  GL  Dilago)  dan  terkecil  ada  pada  V1
(Honda  Brio  Satya  E  M/T),  dengan  demikian  alternatif  V4 (Suzuki Karimun Wagon R GL Dilago) adalah alternatif yang terpilih  sebagai  alternative  terbaik  (mobil LCGC yang terbaik).

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dari  penghitungan  metode SAW di atas, maka dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Metode Simple Additive Weighting dapat melakukan perangkingan untuk memilih alternatif mobil LCGC terbaik dari beberapa  alternatif  pilihan  mobil LCGC meskipun  memiliki kriteria penilaian yang beragam.
2. Hasil  perangkingan mobil  LCGC ini  dapat  dijadikan  sebagai bahan  rekomendasi  bagi  konsumen  untuk  menentukan  pilihan mobil  yang tepat sesuai dengan keinginan.

## REFERENSI
[1] Turban  ,  Efraim  &  Aronson,  Jay  E. Decision  Support Systems  and  Intelligent  Systems.  6th  edition .  Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ. 2001.
[2] Kusrini. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan , Andi Offset, Yogyakarta. 2007.
[3] Suryadi.  K, Ramdhani.  A. Sistem Pendukung Keputusan Suatu  Wacana  Struktural  Idealisasi  Dan  Implementasi Konsep  Pengambilan  Keputusan,  PT.  Rosdakarya, Bandung. 2002.
[4] Sparague,  R.  H.  and  Watson  H.  J. Decision  Support Systems: Putting Theory Into Practice . Englewood Clifts, N. J., Prentice Hall. 1993.
[5] Hasan.  I. Pokok-pokok  Materi  Pengambilan  Keputusan , Ghalia Indonesia, Jakarta. 2002.
[6] http://www.otobatavia.com/299-2  diakses  tgl  9  Agustus 2017.
[7] http://otomotifclub.com/tahukan-anda-apa-kelebihan- dari-mobil-mobil-lcgc diakses tgl 9 Agustus 2017.
[8] http://www.landasanteori.com/2015/10/metode-simple- additive-weighting-saw.html diakses tgl 9 Agustus 2017.
[9] Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  dan  Wardoyo,  R. Fuzzy   Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM).
Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu, 2006