e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
Perbandingan Efisiensi Bahan Bakar Pada Kendaraan Low MPV Dengan Metode Copras
Santoso Setiawan 1* , Linda Marlinda 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri
2 Program Studi Informatika, Universitas Nusa Mandiri * santoso.sts@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Kendaraan low multi-purpose vehicle telah menjadi pilihan populer di pasar otomotif karena kombinasi ruang yang luas dan efisiensi bahan bakar yang ditingkatkan. Dalam konteks peningkatan kesadaran akan lingkungan dan biaya bahan bakar yang terus meningkat, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efisiensi bahan bakar dari  berbagai  kendaraan  low  multi-purpose  vehicle  menggunakan  metode  Complex  Proportional  Assessment (COPRAS).  Metode  Copras,  sebagai  alat  analisis  keputusan  multi-kriteria,  digunakan  untuk  mengevaluasi alternatif kendaraan berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Dalam penelitian ini, kriteria utama yang dipertimbangkan  meliputi  efisiensi  mesin,  aerodinamika,  berat  kendaraan,  dan  teknologi  bahan  bakar  yang digunakan. Identifikasi kriteria ini penting karena efisiensi bahan bakar dipengaruhi oleh berbagai faktor teknis yang kompleks. Data yang relevan dikumpulkan untuk kendaraan low multi-purpose vehicle yang akan dievaluasi. Setelah data dikumpulkan, analisis Copras dilakukan untuk menentukan peringkat relatif dari setiap kendaraan berdasarkan efisiensi bahan bakarnya. Metode ini memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi kendaraan yang menonjol  dalam  hal  efisiensi  bahan  bakar.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  memberikan  wawasan  yang berharga bagi konsumen dan produsen kendaraan. Konsumen dapat menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan  yang  lebih  cerdas  saat  memilih  kendaraan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka,  dengan mempertimbangkan aspek efisiensi bahan bakar yang penting. Di sisi lain, produsen dapat menggunakan temuan ini untuk mengembangkan kendaraan yang lebih efisien dalam hal bahan bakar, serta untuk memperkuat posisi mereka di pasar yang semakin kompetitif. Selain itu, penelitian ini juga memiliki implikasi yang signifikan dalam konteks  lingkungan.  Dengan  memilih  kendaraan  yang  lebih  efisien  dalam  hal  bahan  bakar,  konsumen  dapat berkontribusi  pada  pengurangan  emisi  gas  rumah  kaca  dan  mengurangi  dampak  negatif  lainnya  terhadap lingkungan. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan manfaat ekonomis tetapi juga mendukung upaya untuk menjaga keberlanjutan lingkungan.
Kata kunci: Bahan Bakar, Copras, Efisiensi, Low Multi-Purpose Vehicle

## Abstract
Low multi-purpose vehicles have become a popular choice in the automotive market due to their combination of ample  space  and  improved  fuel  efficiency.  In  the  context  of  increasing  environmental  awareness  and  ever- increasing fuel costs, this study aims to compare the fuel efficiency of various low multi-purpose vehicles using the  Complex  Proportional  Assessment  (COPRAS)  method.  The  Copras  method,  as  a  multi-criteria  decision analysis tool, is used to evaluate vehicle alternatives based on a number of predefined criteria. In this study, the main criteria considered include engine efficiency, aerodynamics, vehicle weight, and fuel technology used. The identification of these criteria is important as fuel efficiency is influenced by various complex technical factors. Relevant data was collected for the low multi-purpose vehicles to be evaluated. Once the data was collected, a Copras analysis was conducted to determine the relative ranking of each vehicle based on its fuel efficiency. This method allowed the researcher to identify vehicles that stood out in terms of fuel efficiency. The results of this study are expected to provide valuable insights for both consumers and vehicle manufacturers. Consumers can use this information to make smarter decisions when choosing a vehicle that suits their needs, taking into account the important aspect of fuel efficiency. On the other hand, manufacturers can use these findings to develop more fuel-efficient vehicles, as well as to strengthen their position in an increasingly competitive market. In addition, this study  also  has  significant  implications  in  an  environmental  context.  By  choosing  more  fuel-efficient  vehicles, consumers can contribute to the reduction of greenhouse gas emissions and reduce other negative impacts on
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
the environment. As such, this research not only provides economic benefits but also supports efforts to maintain environmental sustainability.
Keywords: Fuel, Copras, Efficiency, Low Multi-Purpose Vehicle

## 1. Pendahuluan
Kendaraan Low Multi-Purpose Vehicle (Low MPV) telah  menjadi  salah  satu  pilihan  utama  di  pasar otomotif  menawarkan kombinasi ruang yang luas dan  fleksibilitas  yang  tinggi  bagi  pengguna  [1]. Namun, di tengah meningkatnya kepedulian akan lingkungan dan peningkatan harga bahan bakar, efisiensi bahan bakar menjadi faktor penting yang perlu dipertimbangkan dalam memilih kendaraan [2].  Ini  terkait  isu  nasional  dan  internasional tentang kebijakan energi nasional, regulasi emisi global, dan inovasi teknologi kendaraan [3]. Peneliti merespon hal tersebut dengan membuat penelitian  tentang  perbandingan  efisiensi  bahan bakar pada kendaraan Low MPV dengan metode Copras.
Dalam penelitian ini dapat diidentifikasi gap yang mungkin  ada  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya [4]. Penelitian sebelumnya mungkin tidak  mengkaji  atau  mengevaluasi  potensi keunggulan kompetitif dari metode Copras dalam mengukur efisiensi bahan bakar khususnya pada kendaraan  Low  MPV.  Ini  adalah  gap  yang signifikan  karena  metode  pengukuran  yang berbeda dapat menghasilkan hasil yang berbeda pula.
Untuk  mendukung  kebaruan  dari  peneltian  ini dapat dilihat dari konsep teoritis  yang mendasari metode  Copras  dan  relevansinya  dengan penelitian  tentang  efisiensi  bahan  bakar  pada kendaraan Low MPV [5]. Berikut adalah dukungan penelitian  dengan  teori  relevan  dari  sumber primer.  Teori  metode  pengukuran  Copras, dukungan  teoritis  yang  diberikan  yaitu memperkuat  penelitian  dengan  literatur  yang menguraikan  prinsip-prinsip  dasar  metode Copras,  termasuk  cara  kerja  algoritma  dan asumsi  yang  mendasarinya  [6].  Sumber primernya berasal dari publikasi dari peneliti atau institusi  yang  mengembangkan  metode  Copras, seperti  makalah  ilmiah,  laporan  penelitian,  atau buku  teks  yang  mendetail  tentang  metode tersebut  [7].  Teori  analisis  perbandingan, dukungan  teoritisnya  berupa  dasar  analisis perbandingan  pada  teori-teori  yang  mendukung keunggulan metode Copras dibandingkan dengan metode  pengukuran  lainnya,  seperti  analisis regresi,  statistik  inferensial,  atau  analisis perbandingan  langsung  [8].  Sumber  primer diperoleh  dari  publikasi  yang  menyajikan metodologi  dan  penelitian  terkait  analisis perbandingan [9].
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
Fokus yang dilakukan pada penelitian ini terpusat pada  beberapa  aspek,  yaitu  penerapan  metode Copras  dalam  mengukur  efisiensi  bahan  bakar pada kendaraan Low MPV dan pengumpulan data dari  kendaraan  Low  MPV  yang  berbeda  dan variabel  yang  relevan  terkait  dengan  efisiensi bahan bakar [10].
Dampak dari penelitian yang dilakukan mengenai evaluasi  efisiensi  bahan  bakar  kendaraan  Low MPV menggunakan metode Copras dapat dilihat dari  perspektif  konsumen  dan  penelitian akademik:
1. Dampak bagi konsumen:
- Informasi yang dihasilkan dari penelitian ini membantu  konsumen  untuk  membuat keputusan yang lebih cerdas dalam memilih kendaraan Low MPV yang irit bahan bakar sehingga dapat menghemat biaya operasional.
- Pemahaman  yang  lebih  baik  tentang efisiensi bahan bakar dapat meningkatkan kepuasan  konsumen  terhadap  kendaraan yang mereka pilih.
2. Dampak bagi penelitian akademik:
- Penelitian ini menambah literatur mengenai aplikasi metode Copras, khususnya dalam konteks  otomotif  dan  dapat  menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya.
Hasil  penelitian  ini  membuka  peluang  untuk penelitian  lebih  lanjut  dengan  cakupan  sampel
yang lebih luas dan kondisi pengujian yang lebih beragam.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Adapun  penelitian  sebelumnya  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  penulisan  sesuai  dengan yang akan di teliti sebagai pendukung penelitian ini, antara lain:
- Metode  Copras  untuk  pemilihan  pemasok ramah  lingkungan  sekaligus  memverifikasi validitas  dan  kelayakan  metode  yang dikembangkan [11]. Simpulan dari penelitian ini  menyebutkan  bahwa  metode  Copras digunakan  untuk  menghitung  tingkat  utilitas setiap  alternatif  sekaligus  juga  digunakan dalam  melakukan  beberapa  analisis komparatif  untuk  menunjukkan  keunggulan metode yang dirancang.
- Penggunaan  Copras  dalam  mengevaluasi kinerja bank devisa di Turki. Delapan indikator utama seperti total aset, total pinjaman, akun off-balance-sheet,  jumlah  cabang,  jumlah karyawan,  rasio  biaya  personalia  terhadap total  aset,  rasio  pendapatan  bunga  bersih terhadap  total  aset,  dan  rasio  kecukupan modal  diidentifikasi  untuk  penilaian  dan pemeringkatan bank-bank asing di Turki [12]. Simpulan  berdasarkan  hasil  yang  diperoleh dari penerapan metode COPRAS, ditetapkan bahwa  Garanti  Bank  yang  merupakan  bank
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
modal asing terbesar di Turki memiliki kinerja terbaik  selama  empat  tahun  terakhir.  Selain itu,  MUFG  Bank  Turki  adalah  bank  dengan kinerja tertinggi kedua dalam tiga tahun yang dimasukkan dalam analisis.
- Implementasi Copras untuk menganalisis dan melakukan  pemilihan  material  yang  optimal untuk  sistem  pengereman  pada  mobil  [13]. Simpulan  dari  penelitian  ini  menyatakan bahwa  berdasarkan  hasil  perhitungan menggunakan  metode  Copras  bahwa material yang berkode PA6-GF30
disimpulkan  sebagai  material  yang  paling cocok untuk konstruksi badan katup penguat rem.
- Pemakaian Copras dalam pemilihan mesin di industri  makanan  di  Turki.  Sebanyak  tujuh produk  alternatif  dan  tujuh  kriteria  untuk pengolahan  susu  ditentukan.  Bobot  kriteria dihitung  dengan  menggunakan  metode Copras  [14].  Di  dalam  simpulan  penelitian tersebut  dinyatakan  bahwa  tujuh  produk mesin  industri  disebutkan  dalam  kode  A1 hingga  A7.  Berdasarkan  perhitungan menggunakan  metode  Copras,  alternatif mesin  industri  makanan  yang  ideal  memiliki kode A4.
- Studi  kasus  pemilihan  truk  menggunakan metode  Copras.  Menentukan  kriteria  yang efektif  dalam  pemilihan  truk  dan  kemudian mengevaluasi  alternatif  yang  ada  adalah
sangat penting bagi perusahaan logistik yang terlibat dalam transportasi angkutan barang di jalan raya [15]. Penelitian ini menggunakan 8 kriteria dan melibatkan 8 alternatif (merk truk). Pengolahan  data  menggunakan  metode Copras  yang menghasilkan simpulan bahwa alternatif yang dominan dalam pemilihan truk ada  adalah  daya  tahan  atau  umur  mesin, sedangkan  alternatifnya  adalah  Mercedes Actross 510..

## 2.2. Landasan Teori
1. Decision Support System
Decision  Support  System  atau  DSS  adalah sebuah  sistem  informasi  yang  memiliki  basis komputerisasi  [16].  Sistem  tersebut  merupakan bagian  sistem  manajemen  pengetahuan  dan berperan untuk mendukung aktivitas pengambilan keputusan  pada  sebuah  perusahaan  atau organisasi  [17].  Adanya  DSS  ini  mampu membantu  perusahaan  memecahkan  masalah atau  melakukan  komunikasi  terhadap  kendala yang terstruktur dan tidak terstruktur [18].
2. Multi Criteria Decision Making
Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  adalah suatu  metode  pengambilan  keputusan  untuk menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu [19].  Tujuan  MCDM  adalah  memilih  alternatif terbaik  dari  beberapa  alternatif  eksklusif  yang saling  menguntungkan  atas  dasar  performansi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
umum  dalam  bermacam  kriteria  (atau  atribut) yang ditentukan oleh pengambil keputusan [20]. 3. Complex Proportional Assessment
Metode  Complex  Proportional  Assessment (COPRAS)  mengasumsikan  ketergantungan langsung dan proporsional dari tingkat signifikansi dan  utilitas  dari  alternatif  yang  ada  dengan adanya  kriteria  yang  saling  bertentangan.  Ini memperhitungkan  kinerja  alternatif  sehubungan dengan  kriteria  yang  berbeda  dan  juga  bobot kriteria  yang  sesuai.  Metode  ini  memilih keputusan  terbaik  mengingat  solusi  ideal  dan ideal-terburuk [21].
2.3. Tahapan Penelitian Tahapan  penelitian  pada  metode  Copras  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Menyiapkan atribut yang akan diidentifikasi Pada  tahap  ini  mendefinisikan  alternatif, kriteria, menentukan nilai kriteria dari masing- masing alternatif dan menentukan bobot pada masing-masing kriteria
2. Normalisasi matrik Tujuan dilakukan normalisasi untuk
menyatukan  setiap  elemen  matrik  sehingga elemen  pada  matrik  memiliki  nilai  yang seragam.
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
3. Normalisasi matrik terbobot
Selanjutnya  mengoptimasi  nilai  atribut dengan cara nilai normalisasi matrik x bobot
𝐷 ′ = 𝑑 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑤 𝑗
4. Hitung nilai maksimal dan nilai minimal index Menghitung  maksimal  dan  minimal  index untuk masing-masing alternatif menggunakan persamaan.
𝑆 +1 = ∑ 𝑦 + 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑆 −1 = ∑ 𝑦 − 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 i  merupakan  alternatif  ke-i,  j  merupakan kriteria  ke-j,  n  n  merupakan  jumlah  kriteria yang  termasuk  ke  dalam  kriteria  yang menguntungkan  untuk  S+i  dan  merupakan kriteria  yang  merugikan  untuk  S-i,  y merupakan suatu nilai kriteria dari tabel atau matrik yang telah dinormalisasi dan dikalikan dengan bobot.
Hasil  dari  tahap  keempat  ini  akan menghasilkan nilai S+i dan S-i pada masing- masing  kriteria.  Kedua  nilai  ini  akan dimasukkan  pada  tabel  baru  setelah dilakukan perhitungan selanjutnya.
5. Hitung bobot relatif
𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + 𝑆 −𝑖 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 𝑚𝑖𝑛 ∑ ( 𝑆 −𝑚𝑖𝑛 𝑆 −𝑖 ⁄ ) 𝑚 𝑖=1 𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ (1 𝑆 −𝑖 ⁄ ) 𝑚 𝑖=1 (𝑖 = 1,2,  𝑚)
Dimana  S-min  adalah  nilai  minimum  S-i  . semakin  besar  nilai  Qi,  semakin  tinggi prioritas  alternatif.  Nilai  signifikansi  relatif
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
suatu  alternatif  menunjukkan  tingkat kepuasan  yang  dicapai  oleh  alternatif  itu. Alternatif dengan nilai signifikansi relatif tinggi (Qmax)  adalah  pilihan  terbaik  di  antara alternatif kandidat.
6. Hitung utilitas kuantitatif untuk setiap alternatif
𝑈 𝑖 = 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 × 100%
Dimana:
Ui  =  utilitas  kuantitatif  (nilai  utilitas  berkisar antara 0% sampai 100%
Qi = nilai rasio relatif pada alternatif ke-i Qmax = nilai signifasi maksimum
Alternatif  dengan  nilai  utilitas  tertinggi (U_max)  adalah  pilihan  terbaik  diantara alternatif kandidat

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Desain Penelitian
Desain penelitian menggunakan studi komparatif yang  melibatkan  metode  Copras  untuk perhitungannya.  Alasan  digunakannya  studi komparatif,  karena  penelitian  ini  akan membandingkan  efisiensi  bahan  bakar  antara beberapa kelompok kendaraan Low MPV.
3.2. Prosedur Penelitian
Prosedur  penelitian  dilakukan  dengan  cara pengumpulan data dan analisis data.
3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  komunitas  pemilik  kendaraan  Low  MPV
yang  ada  di  Jakarta,  sedangkan  sampel  dipilih secara  acak  dari  anggota  komunitas  pemilik kendaraan Low MPV.
3.4. Instrumen Penelitian
Instrumen  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Copras  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan perhitungan dan evaluasi.
3.5. Teknik pengumpulan data
- Wawancara Wawancara  dilakukan  dengan  anggota komunitas pemilik kendaraan Low MPV yang ada di Jakarta
- Studi Literatur
Metode  ini  merupakan    pengumpulan    data dengan membaca dan mempelajari informasi terkait  sistem  pendukung  keputusan  dan metode Copras dari berbagai literatur seperti artikel  ilmiah,  buku,  jurnal,  prosiding  dan lainnya
- Perhitungan Metode Copras Metode  ini  digunakan  untuk  mengukur  dan menghitung  kriteria  dengan  memberikan penilaian  yang  menunjang  keputusan  yang diambil
3.6. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan adalah teknik analisis  data  kuantitatif dengan cara menghitung pembobotan  dari  masing-masing  kriteria  yang telah ditentukan sebelumnya dengan menggunakan metode Copras.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050

## 3.7. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  dilakukan  di  jalan  bebas hambatan  menggunakan  beberapa  kendaraan Low MPW, sehingga dapat mempertahankan laju kendaraan  dengan  stabil,  yang  berimbas  pada keiritan konsumsi bahan bakar.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Hasil Perhitungan metode Copras untuk
membandingkan  efisiensi  bahan  bakar  pada kendaraan Low MPV, dimulai dengan:
1. Menyiapkan atribut yang akan diidentifikasi Langkah  pertama  ini  adalah  menentukan alternatif  dan  kriteria.  Terdapat  5 alternatif  yang digunakan yaitu :
A1 = Toyota Veloz 1.5 A/T A2 = Mitsubishi Xpander 1.5 Ultimate A3 = Honda Mobilio RS CVT A4 = Wuling Confero S ACT A5 = Suzuki Ertiga Sport A/T
Terdapat  5  kriteria  yang  digunakan  dalam perhitungan ini, diantaranya :
C1 = Kondisi kendaraan C2 = Kondisi jalan C3 = Cara mengemudi C4 = Muatan berlebih C5 = Service berkala
Berikutnya adalah mengisi nilai dari alternatif yang sudah ada. Pengisian nilai berdasarkan data yang di peroleh ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Data Sebelum di Normalisasi
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,80     1,00     1,00   0,70   1,00 A2 0,70     0,50     0,70   0,90   0,70 A3 0,70     1,00     0,40   0,50   0,40 A4 1,00     0,70     0,30   1,00   0,70 A5 0,50     0,80     1,00   0,20   1,00

## 2. Normalisasi matrik
Proses normalisasi matrik dengan menggunakan persamaan:
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
menghasilkan matrik sebagai berikut:
[ 0,22 0,25 0,29 0,21 0,26 0,19 0,13 0,21 0,27 0,18 0,19 0,25 0,12 0,15 0,11 0,27 0,18 0,09 0,30 0,18 0,14 0,20 0,29 0,06 0,26]
3. Normalisasi matrik terbobot
Pada  tahap  ini  normalisasi  matrik  dikalikan dengan  bobot  yang  telah  ditentukan,  dengan menggunakan persamaan:
𝐷 ′ = 𝑑 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 sehingga  diperoleh  normalisasi  matrik  terbobot sebagai berikut:
𝐷 ′ =
[ 0,03 0,05 0,04 0,06 0,05 0,03 0,03 0,03 0,08 0,04 0,03 0,05 0,02 0,05 0,02 0,04 0,04 0,01 0,09 0,04 0,02 0,04 0,04 0,02 0,05]
4. Hitung nilai maksimal dan nilai minimal index
Melakukan  penghitungan  nilai  benefit  dan  cost, jumlahkan  alternatif  benefit  dengan  alternatif
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
benefit  dan  jumlahkan  alternatif  cost  dengan alternatif cost.
Jumlahkan atribut benefit A1 = 0,03 + 0,05 + 0,04 = 0,13 A2 = 0,03 + 0,03 + 0,03 = 0,08
A3 = 0,03 + 0,05 + 0,02 = 0,10
A4 = 0,04 + 0,04 + 0,01 = 0,09
A5 = 0,02 + 0,04 + 0,04 = 0,10
Jumlahkan atribut cost (S-)
A1 = 0,06 + 0,05 = 0,12
A2 = 0,08 + 0,04 = 0,12
A3 = 0,05 + 0,02 = 0,07 A4 = 0,09 + 0,04 = 0,13
A5 = 0,02 + 0,05 = 0,07
Jumlah total atribut cost adalah : 0,50

## 5. Hitung bobot relatif
Tabel 2 digunakan untuk menampung bobot relatif
Tabel 2. Perhitungan bobobt relatif
1/S-i
S-i*(1/S-i) 8,60 0,06 8,43 0,06 15,04 0,03 7,83 0,06 14,12 0,04 54,01
Menentukan urutan prioritas Q1 = 0,13 + ( 0,50 / 0,06 ) = 8,73
Q2 = 0,08 + ( 0,50 / 0,06 ) = 8,51
Q3 = 0,10 + ( 0,50 / 0,03 ) = 15,13
Q4 = 0,09 + ( 0,50 / 0,06 ) = 7,92
Q5 = 0,10 + ( 0,50 / 0,04 ) = 14,23
6. Hitung utilitas kuantitatif utk tiap alternatif
Perhitungan  utilitas  kuantitatif  utk  tiap  alternatif menggunakan persamaan:
𝑈 𝑖 = 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 × 100%
Hasil  dari  perhitungan  menghasilkan  rangking yang ditunjukkan oleh tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Copras
Alternatif Urutan Prioritas Pi Ranking A1 8,73 0,58 3 A2 8,51 0,56 4 A3 15,13 1,00 1 A4 7,92 0,52 5 A5 14,23 0,94 2
Hasil  dari  tabel  3  dapat  digambarkan  dalam bentuk grafik sebagai berikut:

## Gambar 1. Perbandingan Kendaraan Low MPV
Berdasarkan Efisiensi Bahan Bakar 4.2. Pembahasan
Kriteria  penilaian  untuk  metode  Copras  dalam perbandingan kendaraan Low MPV berdasarkan efisiensi bahan bakar terdiri dari  5 kriteria, yaitu kondisi  kendaraan  dengan  bobot  15%,  kondisi jalan  dengan  bobot  20%,  cara  mengemudi dengan  bobot  15%,  muatan  berlebih  dengan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
bobot  30%,  dan  service  berkala    dengan  bobot 20%.
Di  dalam  metode  Copras  kriteria  dikelompkkan menjadi  2,  yaitu  kriteria  yang  menguntungkan (benefit) dan kriteria tidak/kurang menguntungkan (cost). Dalam penelitian ini kriteria yang menjadi benefit  adalah  kondisi  kendaraan,  kondisi  jalan, dan cara mengemudi. Sedangkan yang menjadi kriteria cost adalah muatan berlebih dan service berkala.
Perbandingan kendaraan Low MPV berdasarkan efisiensi  bahan  bakar  dengan  metode  Copras akan  memberikan  rekomendasi  pemeringkatan dari  nilai  utilitas  kuantitatif  ( Ui) yang  terbesar sampai  dengan  nilai  utilitas  kuantitatif  ( Ui ) terkecil.
Hasil  perhitungan  Copras  untuk  alternatif kendaraan  dengan  rekomendasi  nilai  utilitas kuantitatif ( Ui ) yang terbesar sampai dengan nilai utilitas  kuantitatif  ( Ui )  terkecil  adalah  peringkat pertama  diduduki  oleh  Honda  Mobilio  RS  CVT dengan nilai 1,00,   peringkat kedua dimiliki oleh Suzuki  Ertiga  Sport  A/T  dengan  nilai  0,94, peringkat ketiga ditempati oleh Toyota Veloz 1.5 A/T dengan nilai 0,58, peringkat keempat menjadi milik Mitsubishi Xpander 1.5 Ultimate dengan nilai 0,56, dan peringkat terakhir ditempati oleh Wuling Confero S ACT dengan nilai 0,52

## 5. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah  bahwa  ada  variasi  signifikan  dalam efisiensi bahan bakar antara berbagai model Low MPV  yang  diuji.  Penggunaan  metode  Copras memungkinkan  peneliti  untuk  mengidentifikasi model yang menonjol dalam hal efisiensi bahan bakar,  memberikan  informasi  berharga  bagi konsumen dan produsen.
Kontribusi  dari  penelitian  ini  bagi  konsumen adalahdapat memberikan panduan yang berguna bagi  konsumen  dalam  memilih  kendaraan  Low MPV yang lebih efisien bahan bakar, membantu mereka  membuat  keputusan  yang  lebih  cerdas dan  hemat  biaya.  Sedangkan  kontribusi  dari penelitian  ini  bagi  penelitian  akademik  dapat menambah  literatur  mengenai  aplikasi  metode Copras  dalam  evaluasi  efisiensi  bahan  bakar kendaraan,  memperluas  pemahaman  tentang penggunaan metode ini dalam konteks otomotif. Beberapa  keterbatasan  yang  diperoleh  dari penelitian ini adalah: sampel kendaraan Low MPV yang  digunakan  hanya  terdapat  di  Jakarta, sehingga  hasilnya  mungkin  tidak  sepenuhnya berlaku untuk wilayah atau kondisi lain. Selain itu faktor  eksternal  seperti  kondisi  jalan  dan  gaya mengemudi  yang  berbeda-beda  mungkin mempengaruhi  hasil efisiensi  bahan  bakar  yang diukur.
Untuk penelitian di masa depan, disarankan untuk memperluas  cakupan  sampel  dan  kondisi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
pengujian, serta mempertimbangkan lebih banyak variabel  yang  dapat  mempengaruhi  efisiensi bahan bakar, guna mendapatkan hasil yang lebih komprehensif dan representatif..

## 6. Daftar Pustaka
[1] F. A. Arsy, “Demand Forecasting of Toyota Avanza  Cars  in  Indonesia:  Grey  Systems Approach,” Int. J. Grey Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 38–47, Jul. 2021, doi: 10.52812/IJGS.24.
[2] S. Badiwibowo Atim and P. Korespondensi, “Penerapan Metode Multi-Attributive Border  Approximation  Area  Comparison Dalam  Rekomendasi  Pemilihan  Mobil Second,” J.  Inf.  Technol.    Softw.  Eng. Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 99–110, Apr. 2024, doi: 10.58602/ITSECS.V2I2.111.
[3] S. A. Arsita, G. E. Saputro, and S. Susanto, “Perkembangan Kebijakan Energi Nasional dan Energi Baru Terbarukan Indonesia,” J. Syntax Transform. , vol. 2, no. 12, pp. 1779–
1788, Dec. 2021, doi:
10.46799/JST.V2I12.473.
[4] H.  S.  Disemadi,  “Lenses  of  Legal Research:  A  Descriptive  Essay  on  Legal Research  Methodologies,” J.  Judic.  Rev. , vol. 24, no. 2, pp. 289–304, Nov. 2022, doi: 10.37253/JJR.V24I2.7280.
[5] G.  Lahope,  “Implementasi  Kebijakan Energi  Nasional  (KEN)  Indonesia  Menuju 23%  Target  Bauran  Energi  Baru Terbarukan (EBT) 2025,” J. Darma Agung , vol. 32, no. 1, pp. 124–135, Feb. 2024, doi: 10.46930/OJSUDA.V32I1.3945.
[6] M.  R.  Baharuddin,  “Adaptasi  Kurikulum Merdeka Belajar Kampus Merdeka (Fokus: Model  MBKM  Program  Studi),” J.  Stud. Guru dan Pembelajaran , vol. 4, no. 1, pp. 195–205, Apr. 2021, doi: 10.30605/JSGP.4.1.2021.591.
[7] A.  Fransiska,  “Penataan  Koleksi  Bahan Pustaka Di Perpustakaan Politeknik Negeri
Sriwijaya  Sebagai  Upaya  Mempermudah Menemukan Kembali Buku Yang Diperlukan Oleh Pemustaka,” J.
Multidisipliner Bharasumba , vol. 2, no. 03, pp. 218–229, Jul. 2023, doi: 10.62668/BHARASUMBA.V2I03.735.
[8] S. Suhartini, B. A. C. Permana, L. Sahibul Purwa,  and  H.  M.  Putra,  “Penerapan Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon Dosen  Pembimbing  Skripsi,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 82–
92, Jan. 2024, doi: 10.29408/JIT.V7I1.23971.
[9] Y.  Nurul  Aini,  A.  Dwi  Haryanti,  and  K. Trianti,  “Analisis  Kinerja  Industri  Rokok Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia Dengan  Pendekatan  Rasio  Profitabilitas,” J.  Akad.  Akunt. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  56–68, Jun. 2021, doi: 10.22219/JAA.V4I1.15474.
[10] M.  Saiful,  L.  M.  S.  Samsu,  and  A.  E. Sutriandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan dalam  Menentukan  Strategi  Manajemen Resiko  UMKM    Berbasis  Web  Dengan Metode Certainty Factor,” Infotek J. Inform. dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 216–226, Jan. 2024, doi: 10.29408/JIT.V7I1.24164.
[11] J.  Lu,  S.  Zhang,  J.  Wu,  and  Y.  Wei, “COPRAS  method  for  multiple  attribute group decision making under picture fuzzy environment and their application to green supplier  selection,” Technol.  Econ.  Dev. Econ. ,  vol.  27,  no.  2,  pp.  369–385,  Apr. 2021, doi: 10.3846/TEDE.2021.14211.
[12] Y. Aydın, “A Hybrid Multi-Criteria Decision Making  (MCDM)  Model  Consisting  of  SD and  COPRAS  Methods  in  Performance Evaluation  of  Foreign  Deposit  Banks”, Accessed:  May  09,  2024.  [Online]. Available: http://dergipark.gov.tr/equinox
[13] A.  Shaikh,  A.  Singh,  D.  Ghose,  and Shabbiruddin,  “Analysis  and  selection  of optimum  material  to  improvise  braking system  in  automobiles  using  integrated Fuzzy-COPRAS  methodology,” Int.  J. Manag. Sci. Eng. Manag. , vol. 15, no. 4, pp.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26050
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26050
265–273, Oct. 2020, doi:
10.1080/17509653.2020.1772895.
[14] S. Özcan and A. K. Çelik, “A comparison of TOPSIS,  grey  relational  analysis  and COPRAS  methods  for  machine  selection problem in the food industry of Turkey,” Int. J. Prod. Manag. Eng. , vol. 9, no. 2, pp. 81–
92, Jul. 2021,
doi:
10.4995/IJPME.2021.14734.
[15] A.  Özdağoğlu,  G.  Z.  Öztaş,  M.  K.  Keleş, and V. Genç, “An Integrated PIPRECIA and COPRAS Method under Fuzzy Environment:  A  Case  of  Truck  Tractor Selection,” Alphanumeric J. , vol. 9, no. 2, pp. 269–298, Dec. 2021, doi: 10.17093/ALPHANUMERIC.1005970.
[16] G.  S.  Mahendra et  al. ,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  (Teori  dan Penerapannya  dalam  berbagai  Metode)  - Google Books,” Google Books. Accessed: May 15, 2024.
[17] C.  Habib  Romadhon  and    dan  Tanti Kustiari,  “Pengembangan  Usaha  Minyak Atsiri  Kabupaten Jember Dengan Metode Decision  Support  System  (DSS),” Pros. Semin. Nas. Terap. Ris. Inov. , vol. 6, no. 2, pp.  122–130,  Nov.  2020,  Accessed:  May 15, 2024.
[18] I.  R.  Saretta,  “Decision  Support  System (DSS):  Pengertian,  Karakteristik,  hingga Jenisnya  -  Cermati.com,”  cermati.com. Accessed: May 10, 2024.
[19] S. Rohman Cholil, M. Adi Setyawan, and P. Korespondensi,  “Metode  COPRAS  untuk Menentukan Kain Terbaik dalam Pembuatan Pakaian pada Butik Batik Hatta Semarang,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 8, no. 6, pp. 1169–1176, Nov. 2021, doi: 10.25126/JTIIK.2021863584.
[20] Syafnidawaty,  “Multi  Criteria  Decision Making  (MCDM)  - UNIVERSITAS RAHARJA,”  raharja.ac.id.  Accessed:  May 10, 2024.
[21] G. Ginting, S. Alvita, A. Karim, M. Syahrizal, and  N.  Khairani  Daulay,  “Penerapan Complex Proportional
Assessment (COPRAS)  Dalam  Penentuan  Kepolisian Sektor  Terbaik,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 616– 631,  Sep.  2020,  doi:  10.30645/J- SAKTI.V4I2.254.