## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wi-Fi Extender dengan Pendekatan Complex Proportional Assessment dan Rank Reciprocal
Nurhasan Nugroho 1,* , Fryda Fatmayati 2 , Allan Desi Alexander 3 , Mursalim Tonggiroh 4
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Bina Bangsa, Banten, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Transportasi Udara, Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan, Yogyakarta, Indonesia
3 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta Selatan, Indonesia
4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia Email: 1,* nurhasan.nugroho@binabangsa.ac.id, 2 fryda.fatmayati@sttkd.ac.id, 3 allan@ubharajaya.ac.id,
4 mursalim.t@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nurhasan.nugroho@binabangsa.ac.id Submitted: 09/11/2023 ; Accepted: 25/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak –Wi-Fi  Extender  merupakan perangkat  yang  dibutuhkan untuk  memperluas  jangkauan dan  meningkatkan  kualitas sinyal Wi-Fi. Untuk menentukan pilihannya pengambil keputusan harus mengetahui satu persatu spesifikasi dari produk yang ada. Hal ini berakibat pada sulitnya dalam menentukan keputusan dan membutuhkan waktu yang lama. Sehingga tujuannya penelitian  ini  dilakukan  yaitu  untuk  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  Wi-Fi  Extender  melalui pendekatan  pembobotan  Rank  Reciprocal  dan  COPRAS  (Complex  Proportional  Assessment)  agar  memudahkan  dalam pengambilan keputusan dengan waktu yang relatif singkat. Pendekatan Rank Reciprocal digunakan untuk memberi peringkat atau bobot kriteria yang diberikan oleh pengambil keputusan. Sedangkan pendekatan COPRAS digunakan untuk mendapatkan alternatif terbaik  yang  dievaluasi dengan  menghitung indeks  keefektifan secara langsung proporsional  dengan kriteria  yang dianggap  memberikan  keuntungan  maupun  biaya.  Berdasarkan  studi  kasus  yang  telah  dilakukan  didapatkan  hasil  utilitas tertinggi  yaitu  Mercusys  MW300RE  (A4)  yang  memperoleh  skor  100.  Output  yang  dihasilkan  oleh  sistem  pendukung keputusan pada studi kasus yang dilakukan  mendapatkan perolehan skor yang sama dengan perhitungan manual. Selain itu, hasil usability testing  mendapatkan rata-rata nilai  yaitu 88,75%. Hal tersebut  menunjukkan bahwa sistem dinyatakan  layak untuk digunakan karena telah sesuai dengan fungsi dan kegunaannya.
Kata Kunci: Complex Proportional Assessment; COPRAS; Rank Reciprocal; Sistem Pendukung Keputusan; Wi-Fi Extender
Abstract– A Wi-Fi Extender is a device needed to expand the range and improve the quality of the Wi-Fi signal. To determine the choice, decision makers must know one by one the specifications of the existing products. This results in making decisions difficult and requiring a long time. So the aim of this research is to develop a decision support system for choosing a Wi-Fi Extender using the Rank Reciprocal and COPRAS (Complex Proportional Assessment) weighting approach to make it easier to make  decisions in a relatively short time. The Rank Reciprocal approach is  used to rank or  weight the  criteria given by decision makers. Meanwhile, the COPRAS approach is used to obtain the best alternative which is evaluated by calculating the effectiveness index directly proportional to the criteria considered to provide benefits and costs. Based on the case study that was carried out, the highest utility result was obtained, namely the Mercusys MW300RE (A4) which obtained a score of 100. The output produced by the decision support system in the case study that was carried out obtained the same score as manual calculations. Apart from that, the usability testing results obtained an average value of 88.75%. This shows that the system  is declared suitable for use because it is in accordance with its function and use.
Keywords : Complex Proportional Assessment; COPRAS; Rank Reciprocal; Decision Support Systems; Wi-Fi Extender

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital yang terus berkembang, koneksi internet yang stabil dan cepat menjadi kebutuhan esensial untuk berbagai  aktivitas  baik  di  lingkungan  kerja  maupun  rumahan.  Wi-Fi  sebagai  teknologi  nirkabel  telah  menjadi tulang punggung dalam menyediakan akses internet di berbagai area. Namun, terdapat tantangan yang sering kali dihadapi oleh pengguna  yaitu keterbatasan  jangkauan dan kestabilan sinyal  yang disebarkan oleh router utama. Hal  ini  sering kali  mengharuskan penggunaan  Wi-Fi Extender untuk memperluas  jangkauan dan  meningkatkan kualitas  sinyal  [1].  Wi-Fi  Extender,  yang  juga  dikenal  sebagai  Range  Extender  atau  Wireless  Repeater,  adalah perangkat  jaringan  yang digunakan untuk memperluas cakupan  jaringan dengan  menangkap sinyal  Wi-Fi  yang ada dari router nirkabel dan mengirimkannya kembali atau meneruskannya ke area yang lebih luas [2]. Pemilihan Wi-Fi  Extender  yang  tepat  tidaklah  mudah,  mengingat  beragamnya  produk  yang  tersedia  di  pasar  dengan spesifikasi  yang  bervariasi.  Untuk  menentukan  pilihannya  maka  pengambil  keputusan  harus  mengetahui  satu persatu spesifikasi dari Wi-Fi Extender yang akan dibeli dan dibandingkan dengan kebutuhannya. Hal ini berakibat pada sulitnya dalam menentukan keputusan dan membutuhkan waktu yang lama. Maka dari itu dibutuhkan sebuah proses  keputusan  yang  informatif  dan  sistematis  untuk  menghasilkan  pilihan  yang  optimal  melalui  sistem pendukung  keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang memiliki  kemampuan  untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi-terstruktur hingga tidak terstruktur [3]. Sistem ini menggabungkan data, alat analitik canggih, dan model-model pengambilan keputusan untuk mendukung pembuatan keputusan yang efektif dan efisien [4].
Penelitian  terkait  pemilihan  perangkat  jaringan  telah  dilakukan  oleh  peneliti-peneliti  terdahulu  dengan penerapan  berbagai  metode  pengambilan  keputusan.  Penelitian  pertama  yaitu  mengenai  SPK  untuk  memilih Access  Point  terbaik  menggunakan  pendekatan  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6984
Analysis) [5]. Metode MOORA bekerja dengan cara menormalkan matriks keputusan untuk mengatasi perbedaan unit  pengukuran  antar  kriteria.  Penelitian  berikutnya  mengenai  penerapan  pendekatan  TOPSIS  (Technique  for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) untuk memilih Wireless Router [6]. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini mengidentifikasi solusi terbaik dari sejumlah alternatif, berdasarkan jarak relatifnya terhadap solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Selanjutnya,  penelitian  mengenai  pengembangan  SPK  untuk  memilih  penguat sinyal Wi-Fi menggunakan pendekatan WP (Weighted Product) [7]. Penelitian ini mendapatkan alternatif terbaik melalui  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut  di  mana  setiap  atribut  harus  diberikan  bobot  atau  nilai kepentingan relatif yang mencerminkan kontribusinya terhadap keputusan secara keseluruhan. Terdapat penelitian lainnya, yaitu penelitian mengenai SPK untuk memilih Wi-Fi Repeater menggunakan pendekatan CPI (Composite Performance  Index)  [8].  Pendekatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  menilai  dan menggabungkan berbagai indikator kinerja menjadi sebuah indeks komposit. Akan tetapi dari beberapa penelitian sebelumnya,  tidak  menggunakan  pendekatan  dalam  menentukan  bobot  pada  setiap  kriteria.  Bobot  pada  setiap kriteria  ditentukan  oleh  pengambil  keputusan  tanpa  menggunakan  teknik  khusus.  Selain  itu  pada  penelitian sebelumnya metode yang digunakan belum cukup dapat menangani berbagai jenis data dan skala yang berbeda, serta  fleksibilitas  dalam  memodifikasi  bobot  kriteria  jika  terjadi  perubahan  situasi  atau  preferensi  pengambil keputusan.
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya  yaitu  pada  penelitian  ini menggunakan  pendekatan  Rank  Reciprocal  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai  bobot  dan  menggunakan pendekatan Complex Proportional Assessment (COPRAS) dalam menentukan alternatif terbaik. Pendekatan Rank Reciprocal digunakan untuk menentukan nilai bobot melalui normalisasi timbal-balik dimana kriteria diurutkan berdasarkan prioritasnya [9]. Metode COPRAS merupakan pendekatan penyelesaian keputusan yang didasarkan pada  konsep  bahwa  alternatif  yang  dinilai  tidak  hanya  diurutkan  dari  yang  terbaik  hingga  terburuk, tetapi  juga dinilai berdasarkan proporsi kontribusi mereka terhadap kriteria yang telah ditetapkan [10]. Pendekatan COPRAS memiliki  kemampuan  untuk  menghitung  indeks  keefektifan  secara  langsung  proporsional  dengan  kriteria  yang dianggap memberikan keuntungan (benefit) dan kebalikan dengan kriteria yang dianggap sebagai biaya (cost) [11].
Sehingga, tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membangun sistem pendukung keputusan pemilihan Wi-Fi Extender  dengan  menggunakan  pendekatan  pembobotan  Rank  Reciprocal  dan  pendekatan  COPRAS  agar memudahkan  pengambilan  keputusan  dan  menghasilkan  keputusan  yang  tepat  dan  cepat.  Sistem  pendukung keputusan yang dibangun dibuat berbasiskan website, agar pengguna dapat mudah dalam pengoperasiannya dan untuk mengaksesnya. Kriteria yang dijadikan sebagai acuan pada penelitian ini diambil dari pengetahuan seorang ahli dibidangnya berdasarkan artikel yang telah dimuat pada website MyBest [12]. Kriteria yang digunakan antara lain: Kecepatan Transmisi, Sistem Keamanan, Harga dan Frekuensi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  serangkaian  langkah  sistematis  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  rangka mencapai  tujuan  dan  memecahkan  permasalahan  yang  ada  [13].  Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini divisualisasikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian
Langkah-langkah penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 1, secara terinci dipaparkan sebagai berikut: 1) Mengidentifikasi Permasalahan
Proses ini memastikan bahwa masalah yang dihadapi dipahami dengan jelas, sehingga dapat diatasi dengan efektif  melalui  penelitian  atau  intervensi  yang  terstruktur  [14].  Untuk  mengetahui  permasalahan  mengenai pemilihan Wi-Fi Extender dilakukan pengumpulan data melalui hasil observasi dan wawancara. Berdasarkan hasil identifikasi masalah didapatkan permasalahan utama yaitu dengan beragamnya produk Wi-Fi Extender yang  tersedia  di  pasar  dengan  spesifikasi  yang  bervariasi  maka  untuk  menentukan  pilihannya  pengambil
Mengidentifikasi
Permasalahan Menetapkan Kriteria dan Alternatif Menentukan Bobot
Kriteria Dengan Metode Rank Reciprocal Analisis Penyelesaian Keputusan Dengan Metode COPRAS Membangun Sistem Pendukung Keputusan Menguji  Sistem
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6984
keputusan harus mengetahui satu persatu spesifikasi dari Wi-Fi Extender yang akan dibeli dan dibandingkan dengan apa yang dibutuhkan oleh pengambil keputusan. Hal ini berakibat pada sulitnya dalam menentukan keputusan  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Sehingga,  dibutuhkan  sebuah  proses  keputusan  yang informatif dan sistematis untuk menghasilkan pilihan yang optimal melalui sistem pendukung keputusan.
2) Menetapkan Kriteria dan Alternatif
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  keputusan  dalam  menentukan  Wi-Fi  Extender  maka  diperlukan penetapan kriteria, alternatif dan penilaian alternatif. Kriteria yang digunakan pada penelitian ini diambil dari pengetahuan  seorang  ahli  dibidangnya  berdasarkan  artikel  yang  telah  dimuat  pada  website  MyBest  [12]. Kriteria  yang  digunakan  antara  lain:  Kecepatan  Transmisi,  Sistem  Keamanan,  Harga  dan  Frekuensi. Sedangkan untuk alternatif yang digunakan sebagai studi kasus pada penelitian ini antara lain: Wavlink WL- WN575A3, ASUS RP-N12, PROLiNK PWN3702P, Mercusys MW300RE dan Xiaomi Mi AC1200.
3) Menentukan Bobot Kriteria Dengan Metode Rank Reciprocal
Untuk menghasilkan keputusan yang optimal diperlukan suatu metode yang dapat menghasilkan bobot kriteria [15]. Pada penelitian ini untuk menentukan bobot kriteria digunakan pendekatan Rank Reciprocal. Pendekatan Rank Reciprocal digunakan untuk memberi peringkat atau atau bobot kriteria yang diberikan oleh pengambil keputusan [9]. Untuk mendapatkan nilai bobot pada Rank Reciprocal melalui proses normalisasi timbal balik atau invers, dimana kriteria dengan prioritas tertinggi mendapat skor tertinggi dan sebaliknya kriteria dengan prioritas terendah mendapat skor terendah [16]. Sehingga, pada tahap ini akan menghasilkan nilai bobot untuk masing-masing kriteria.
4) Analisis Penyelesaian Keputusan Dengan Metode COPRAS
Metode COPRAS (Complex Proportional  Assessment) adalah sebuah  metode penilaian  multi-kriteria  yang dirancang  untuk  menyelesaikan  masalah  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  [17].  Metode  ini  bekerja dengan  cara  membandingkan  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  di  mana  setiap  kriteria diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya [18]. Hasil akhir dari proses ini yaitu berupa peringkat alternatif yang memberikan gambaran relatif tentang mana yang lebih diutamakan berdasarkan semua kriteria yang diperhitungkan.
5) Membangun Sistem Pendukung Keputusan
Tahap  ini  melibatkan  tahap  mengkodekan  di  mana  seorang  pengembang  perangkat  lunak  menerjemahkan desain atau spesifikasi perangkat lunak menjadi kode komputer yang dapat dieksekusi oleh komputer  [19]. Pada penelitian  ini  sistem pendukung keputusan  dibangun  berbasiskan  website dengan  menggunakan  code editor yaitu Bluefish dan databasenya MySQL.
6) Menguji Sistem
Tahap ini berfungsi untuk memastikan bahwa perangkat lunak yang dibangun mampu bekerja dengan benar, sesuai dengan persyaratan yang telah ditentukan, dan memenuhi standar kualitas yang diinginkan [20]. Teknik uji  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  yakni  usability  testing.  Pengujian  tersebut  digunakan  untuk melakukan pengukuran terhadap efektifitas dan efisiensi dari perangkat lunak yang dinilai berdasakan sudut pandang penggunanya [21]. Pada penelitian ini disusun kuesioner yang kemudian diisi oleh pengguna untuk menilai sistem pendukung keputusan berdasarkan penilaian dari usability testing.

## 2.2 Metode Rank Reciprocal
Metode pembobotan Rank Reciprocal adalah salah satu teknik yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk memberikan bobot pada kriteria-kriteria yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan [22]. Metode ini berfokus pada peringkat relatif kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pengguna. Dalam Rank Reciprocal, pengguna  memberikan peringkat relatif pada kriteria-kriteria tersebut. Metode ini  memanfaatkan prinsip timbal balik atau invers, yang artinya alternatif yang memiliki peringkat lebih tinggi akan mendapatkan skor yang lebih tinggi pula, sedangkan alternatif dengan peringkat lebih rendah akan mendapatkan skor yang lebih rendah [16]. Nilai pembobotan menggunakan Rank Reciprocal dapat dihitung melalui persamaan (1).
w j = 1 j ⁄ ∑ 1 k ⁄ n k=1 (1)
dimana w j merupakan  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria, j merujuk  pada  ranking  prioritas  kriteria,  dan k merupakan urutan prioritas kriteria.

## 2.3 Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Metode  COPRAS  (Complex  Proportional  Assessment)  adalah  sebuah  metode  penilaian  multi-kriteria  yang dirancang  untuk  menyelesaikan  masalah  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  [17].  Sistem  kerja  dari pendekatan COPRAS  yaitu  melalui  perbandingan  alternatif berdasarkan kriteria  yang telah ditentukan, di mana setiap kriteria diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya [18]. Keunikan dari COPRAS terletak pada kemampuannya untuk menghitung indeks keefektifan secara langsung proporsional dengan kriteria yang dianggap memberikan  keuntungan  (benefit)  dan  kebalikan  dengan  kriteria  yang  dianggap  sebagai  biaya  (cost)  [11]. Kelebihan  dari  metode  COPRAS  adalah  kemudahannya  dalam  menangani  berbagai  jenis  data  dan  skala  yang
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6984
berbeda,  serta  fleksibilitas  dalam  memodifikasi  bobot  kriteria  jika  terjadi  perubahan  situasi  atau  preferensi pengambil keputusan [23]. Metode ini juga memberikan visualisasi yang jelas mengenai kontribusi setiap kriteria terhadap penilaian akhir, yang memungkinkan pengambil keputusan untuk memahami secara mendalam bagaimana setiap  alternatif  dinilai  [24].  Untuk  dapat  menyelesaikan  permasalahan  pengambilan  keputusan  dengan menggunakan metode COPRAS dapat melalui tahapan-tahapan diantaranya:
1) Membuat matriks keputusan awal untuk seluruh atribut.
Setiap alternatif akan diberikan penilaian berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, kemudian dari nilai-nilai tersebut disusun kedalam sebuah matriks. Untuk menyusun matriks keputusan mengacu pada persamaan (2).
D = [ x 11 x 12 x 13 x 14 x 21 x 22 x 23 x 24 . . . . . . . . . . . . x m1 x m2 x m3 x mn ] (2)
2) Mencari normalisasi untuk setiap atribut.
Berdasarkan  nilai  atribut  yang  ada  pada  matriks  keputusan  yang  telah  didapatkan  kemudian  dihitung  nilai normalisasinya untuk masing-masing atribut melalui persamaan (3).
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (3)
3) Mendapatkan nilai normalisasi terbobot untuk setiap atribut.
Proses  selanjutnya  yakni  mendapatkan  nilai  normalisasi  terbobot,  dimana  nilai  dari  atribut  yang  telah dinormalisasi  akan  dikalikan  dengan  bobotnya  sehingga  didapatkan  nilai  normalisasi  terbobot.  Untuk mendapatkan nilai normalisasi terbobot digunakan persamaan (4).
𝐷 ′ = 𝐷 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 × 𝑊 𝑖𝑗 (4)
4) Menghitung nilai baik maksimal maupun minimal pada setiap indeks.
Langkah ini digunakan untuk mencari nilai maksimal dan minimal pada setiap indeks. Untuk memperoleh nilai maksimal  maupun  minimal  pada  indeks  digunakan  persamaan  (5)  untuk  kriteria  benefit  dan  persamaan  (6) untuk kriteria cost.
𝑆 +𝑖 = ∑ 𝑦 +𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
𝑆 −𝑖 = ∑ 𝑦 −𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
5) Menghitung Nilai bobot relatif setiap alternatif
Nilai  bobot  relatif  ini  dapat  diperoleh  melalui  perhitungan  dengan  berpedoman  pada  persamaan  (7)  serta persamaan (8).
𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + 𝑆 ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 −𝑚𝑖𝑛 𝑆 −𝑖 ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 (𝑆𝑖 𝑚𝑖𝑛 ()) (7)
𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 (1/𝑆 𝑖 ) (8)
6) Mendapatkan nilai Utilitas setiap alternatif.
Nilai  Utilitas 𝑈 𝑖 dihitung  untuk  mendapatkan  nilai  kinerja  dari  setiap  alternatif.  Sehingga,  jika  nilai  utilitas mendapatkan nilai yang tertinggi maka alternatif tersebut merupakan pilihan yang paling direkomendasikan. Untuk mendapatkan nilai utilitas dapat dicari dengan mengacu pada persamaan (9).
𝑈 𝑖 = 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menyelesaikan permasalahan keputusan untuk memilih Wi-Fi Extender diawali dengan menentukan kriteria yang  dijadikan acuan untuk memilih opsi terbaik. Kriteria  yang digunakan pada penelitian  ini  berdasarkan dari pengetahuan  pakar  yang  dimuat  dalam  artikel  website  MyBest  [12].  Namun,  berdasarkan  kriteria  tersebut dimodifikasi dan disesuikan dengan kebutuhan pengguna, sehingga didapatkan kriteria sebagai berikut: Kecepatan Transmisi,  Sistem  Keamanan,  Harga  dan  Frekuensi.  Setelah  kriteria  telah  ditetapkan  berikutnya  adalah menentukan rentang nilai dan nilai konversi dari setiap kriteria yang digunakan. Nilai untuk setiap kriteria beserta dengan nilai konversinya tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Konversi Nilai Yang Digunakan Kode Kriteria Kriteria Penilaian Kriteria Nilai Konversi C1 Kecepatan Transmisi < 200 Mbps 1
Kode Kriteria Kriteria Penilaian Kriteria Nilai Konversi >= 200 Mbps dan < 400 Mbps 2 >= 400 Mbps dan < 600 Mbps 3 >= 600 Mbps 4 C2 Sistem Keamanan 1 Sistem Keamanan 1 2 Sistem Keamanan 2 3 Sistem Keamanan 3 4 Sistem Keamanan 4 C3 Harga < 300.000 1 >= 300.000 dan < 400.000 2 >= 400.000 dan < 500.000 3 >= 500.000 4 C4 Frekuensi < 2.0 GHz 1 >= 2.0 GHz dan < 3.0 GHz 2 >= 4.0 GHz dan < 5.0 GHz 3 >= 5.0 GHz 4
Tabel  1  menampilkan  daftar  kriteria,  nilai  skala  dan  bobot  masing-masing  kriteria.  Langkah  berikutnya adalah  menetapkan  bobot  untuk  tiap-tiap  kriteria,  di  mana  juga  harus  ditetapkan  apakah  kriteria  tersebut merupakan  tipe  benefit  (yang  memerlukan  nilai  maksimum)  atau tipe  cost  (yang  memerlukan  nilai  minimum). Dalam  menentukan  bobot  ini,  digunakan  metode  Rank  Reciprocal,  dimana  pendekatan  ini  diterapkan  untuk mengklasifikasikan atau menyusun bobot kriteria yang disesuaikan dengan prioritas pengambil keputusan. Teknik ini memanfaatkan prinsip invers, di mana alternatif dengan peringkat yang lebih tinggi akan diberikan nilai yang lebih besar, sementara alternatif dengan peringkat lebih rendah akan mendapat nilai yang lebih kecil. Dalam proses pengambilan keputusan ini, nilai prioritas diberikan kepada setiap alternatif yang tersedia, dengan kriteria yang dianggap lebih kritikal mendapat prioritas yang lebih tinggi. Untuk kasus penelitian ini, jenis kriteria dan urutan prioritasnya ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Urutan Prioritas Masing-Masing Kriteria Kode Kriteria Kriteria Jenis Kriteria  Urutan Prioritas C1 Kecepatan Transmisi Benefit 1 C2 Sistem Keamanan Benefit 2 C3 Harga Cost 3 C4 Frekuensi Benefit 4
Pada Tabel 3 terlihat urutan prioritas atau tingkat kepentingan untuk setiap kriteria yang nantinya dijadikan acuan untuk menghitung nilai bobot menggunakan pendekatan Rank Reciprocal. Untuk memperoleh nilai setiap bobotnya maka digunakan persamaan (1). Proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
𝑤 1 = 1 1 ⁄ (1 1 ⁄ )+(1 2 ⁄ )+(1 3 ⁄ )+(1 4 ⁄ ) = 0.48
𝑤 2 = 1 2 ⁄ (1 1 ⁄ )+(1 2 ⁄ )+(1 3 ⁄ )+(1 4 ⁄ ) = 0.24
𝑤 3 = 1 3 ⁄ (1 1 ⁄ )+(1 2 ⁄ )+(1 3 ⁄ )+(1 4 ⁄ ) = 0.16
𝑤 4 = 1 4 ⁄ (1 1 ⁄ )+(1 2 ⁄ )+(1 3 ⁄ )+(1 4 ⁄ ) = 0.12
Setelah nilai untuk setiap bobot telah didapatkan, kemudian seluruh nilai bobot kriteria tersebut dimasukkan ke dalam tabel seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Nilai Bobot Menggunakan Pendekatan Rank Reciprocal
Kode Kriteria Kriteria Jenis Kriteria  Bobot Kriteria C1 Kecepatan Transmisi Benefit 0.48 C2 Sistem Keamanan Benefit 0.24 C3 Harga Cost 0.16 C4 Frekuensi Benefit 0.12
Pada Tabel 3 memperlihatkan nilai pada masing-masing bobot yang telah didapatkan melalui perhitungan Rank  Reciprocal.  Selanjutnya  yaitu  menentukan  alternatif  yang  akan  menjadi  opsi  dalam  menentukan  Wi-Fi Extender.  Pada  studi  kasus  ini  digunakan  alternatif-alternatif  sebagai  berikut:  Wavlink  WL-WN575A3  (A1), ASUS  RP-N12  (A2),  PROLiNK  PWN3702P  (A3),  Mercusys  MW300RE  (A4)  dan  Xiaomi  Mi  AC1200  (A5).
Kemudian,  alternatif  tersebut  diberikan  nilai  berdasarkan  kriteria  yang  ada  sesuai  dengan  spesifikasi  masing- masing produk. Hasil nilai untuk setiap alternatif pada studi kasus ini disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Setiap Alternatif Kode Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 Wavlink WL-WN575A3  1.200 Mbps  2 Sistem Keamanan  549.000 5 GHz A2 ASUS RP-N12 300 Mbps  3 Sistem Keamanan  495.000  2.4 GHz A3 PROLiNK PWN3702P 433 Mbps  3 Sistem Keamanan  490.000 5 GHz A4 Mercusys MW300RE 300 Mbps  4 Sistem Keamanan  280.000  2.4 GHz A5 Xiaomi Mi AC1200 1.200 Mbps  2 Sistem Keamanan  412.000 5 GHz
Pada Tabel 4 merupkan hasil dari pemberian nilai alternatif terhadap kriterianya sesuai dengan spesifikasi dari  produk  Wi-Fi  Extender  tersebut.  Selanjutnya,  hasil  dari  penilaian  tersebut  dilakukan  konversi  nilai  untuk memudahkan dalam perhitungan berdasarkan pada Tabel 1. Nilai untuk masing-masing alternatif setelah dilakukan konversi nilai disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Konversi Nilai Pada Setiap Alternatif Kode Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 Wavlink WL-WN575A3 4 2 4 4 A2 ASUS RP-N12 2 3 3 2 A3 PROLiNK PWN3702P 3 3 3 4 A4 Mercusys MW300RE 2 4 1 2 A5 Xiaomi Mi AC1200 4 2 3 4
Pada Tabel 4 menunjukkan nilai setiap alternatif yang telah dikonversi nilainya. Untuk mencari alternatif terbaik menggunakan pendekatan COPRAS langkah awal yaitu membuat matriks keputusan awal untuk seluruh atribut. Setiap alternatif akan diberikan penilaian berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, kemudian dari nilai- nilai  tersebut  disusun  ke  dalam  sebuah  matriks  yang  mengacu  pada  persamaan  (2).  Berikut  adalah  matriks keputusan awal pada studi kasus ini:
𝐷 = [ 4 2 4 4 2 3 3 2 3 3 3 4 2 4 1 2 4 2 3 4]
Setelah  matriks  keputusan  awal  telah  terbentuk,  selanjutnya  adalah  mencari  normalisasi  untuk  setiap atribut.  Nilai  normalisasi  untuk  masing-masing  atribut  didapatkan  dengan  menghitungnya  menggunakan persamaan (3). Berikut adalah proses perhitungan dalam mendapatkan nilai atribut yang telah dinormalisasikan: 𝑋 11 = 4 4+2+3+2+4 = 0,2667 𝑋 21 = 2 4+2+3+2+4 = 0,1333
𝑋 31 = 3 4+2+3+2+4 = 2,0000
𝑋 41 = 2 4+2+3+2+4 = 0,1333
𝑋 51 = 4 4+2+3+2+4 = 0,2667
𝑋 12 = 2 2+3+3+4+2 = 0,1429
𝑋 22 = 3 2+3+3+4+2 = 0,2143
𝑋 32 = 3 2+3+3+4+2 = 0,2143
𝑋 42 = 4 2+3+3+4+2 = 0,2857 𝑋 52 = 2 2+3+3+4+2 = 0,1429
𝑋 13 = 4 4+3+3+1+3 = 0,2857
𝑋 23 = 3 4+3+3+1+3 = 0,2143
𝑋 33 = 3 4+3+3+1+3 = 0,2143
𝑋 43 = 1 4+3+3+1+3 = 0,2857
𝑋 53 = 3 4+3+3+1+3 = 0,1429
𝑋 14 = 4 4+2+4+2+4 = 0,2500
𝑋 24 = 2 4+2+4+2+4 = 0,1250
𝑋 34 = 4 4+2+4+2+4 = 0,2500
𝑋 44 = 2 4+2+4+2+4 = 0,1250
X 54 = 4
4+2+4+2+4 = 0,2500
Hasil  dari  keseluruhan  nilai  atribut  yang  telah  dinormalisasikan  kemudian  dimasukkan  dalam  matriks ternormalisasi berikut ini:
𝑋 𝑖𝑗 = [ 0,2667 0,1429 0,2857 0,2500 0,1333 0,2143 0,2143 0,1250
0,2000 0,2143 0,2143 0,2500 0,1333 0,2857 0,2857 0,1250 0,2667 0,1429 0,1429 0,2500]
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6984
Proses  selanjutnya  yakni  mendapatkan  nilai  normalisasi  terbobot,  dimana  nilai  dari  atribut  yang  telah dinormalisasi  akan  dikalikan  dengan  bobotnya  sehingga  didapatkan  nilai  normalisasi  terbobot.  Untuk mendapatkan nilai normalisasi terbobot digunakan persamaan (4). Nilai dari bobot untuk masing-masing kriteria mengacu pada hasil pembobotan dengan Rank Reciprocal yang ada pada Tabel 3. Proses untuk mendapatkan nilai ternormalisasi terbobot adalah sebagai berikut:
𝑑 11 = 0,2667 × 0,48 = 0,1280 𝑑 21 = 0,1333 × 0,48 = 0,0640 𝑑 31 = 0,2000 × 0,48 = 0,0960 𝑑 41 = 0,1333 × 0,48 = 0,0640 𝑑 51 = 0,2667 × 0,48 = 0,1280 𝑑 12 = 0,1429 × 0,24 = 0,0343 𝑑 22 = 0,2143 × 0,24 = 0,0514 𝑑 32 = 0,2143 × 0,24 = 0,0514 𝑑 42 = 0,2857 × 0,24 = 0,0686 𝑑 52 = 0,1429 × 0,24 = 0,0343 𝑑 13 = 0,2857 × 0,16 = 0,0457
𝑑 23 = 0,2143 × 0,16 = 0,0343
𝑑 33 = 0,2143 × 0,16 = 0,0343
𝑑 43 = 0,2857 × 0,16 = 0,0114
𝑑 53 = 0,1429 × 0,16 = 0,0343
𝑑 14 = 0,2500 × 0,12 = 0,0300 𝑑 24 = 0,1250 × 0,12 = 0,0150
𝑑 34 = 0,2500 × 0,12 = 0,0300
𝑑 44 = 0,1250 × 0,12 = 0,0150 d 54 = 0,2500 × 0,12 = 0,0300
Hasil dari keseluruhan nilai atribut  yang telah dinormalisasikan dengan bobotnya kemudian dimasukkan dalam matriks ternormalisasi terbobot berikut ini:
𝐷 𝑖𝑗 = [ 0,1280 0,0343 0,0457 0,0300 0,0640 0,0514 0,0343 0,0150 0,0960 0,0514 0,0343 0,0300 0,0640 0,0686 0,0114 0,0150 0,1280 0,0343 0,0343 0,0300]
Berdasarkan  nilai  matriks  keputusan  yang  telah  dinormalisasikan  dengan  bobotnya  akan  dicari  nilai maksimal dan minimal indeks. Jika kriteria yang digunakan merupakan jenis kriteria benefit maka dihitung melalui persamaan (5) dan jika kriteria yang digunakan merupakan jenis kriteria  cost maka dihitung melalui persamaan (6). Mengacu pada Tabel 3, untuk kriteria benefit yaitu C1, C2 dan C4, sedangkan untuk kriteria  cost yaitu C3. Hasil perhitungan untuk nilai maksimal adalah sebagai berikut:
𝐴 +1 = 0,1280 + 0,0343 + 0,0300 = 0,1923 𝐴 +2 = 0,0640 + 0,0514 + 0,0150 = 0,1304 𝐴 +3 = 0,0960 + 0,0514 + 0,0300 = 0,1774 𝐴 +4 = 0,0640 + 0,0686 + 0,0150 = 0,1476 𝐴 +5 = 0,1280 + 0,0343 + 0,0300 = 0,1923
Sedangkan untuk hasil perhitungan untuk nilai minimal adalah sebagai berikut: 𝐴 −1 = 0,0457 𝐴 −2 = 0,0343 𝐴 −3 = 0,0343 𝐴 −4 = 0,0114 𝐴 −5 = 0,0343
Proses dilanjutkan dengan  menghitung  nilai  bobot  relatif  ini  yang dihitung  menggunakan persamaan (7) serta persamaan (8). Hasil perhitungan dalam mendapatkan nilai bobot relatif adalah sebagai berikut:
𝑄 1 = 0,1923 + 0,1600 9,0000 = 0,2101
𝑄 2 = 0,1304 + 0,1600 6,7500 = 0,1541
𝑄 3 = 0,1774 + 0,1600 6,7500 = 0,2011
𝑄 4 = 0,1476 + 0,1600 2,2500 = 0,2187
𝑄 5 = 0,1923 + 0,1600 6,7500 = 0,2160
Langkah berikutnya  yakni  mendapatkan nilai  Utilitas  ( 𝑈 𝑖 ) untuk masing-masing alternatif  menggunakan persamaan (9). Nilai Utilitas ( 𝑈 𝑖 ) yang tertinggi merupakan pilihan yang paling direkomendasikan. Berikut adalah proses untuk mendapatkan nilai Utilitas ( 𝑈 𝑖 ):
𝑈 1 = 0,2101 0,2187 × 100% = 96,0586
𝑈 2 = 0,1541 0,2187 × 100% = 70,4822
𝑈 3 = 0,2011 0,2187 × 100% = 91,9745
𝑈 4 = 0,2187 0,2187 × 100% = 100
𝑈 5 = 0,2160 0,2187 × 100% = 98,7685
Setelah  nilai  Utilitas  ( 𝑈 𝑖 )  telah  diperoleh  selanjutnya  nilai-nilai  tersebut  diurutkan  atau  disusun  dalam bentuk ranking dari nilai terbesar sampai dengan nilai yang terkecil, seperti yang terlihat pada Tabel 6.
Tabel 3. Rangking Nilai Utilitas (U i ) Kode Alternatif Alternatif Nilai Utilitas (U i ) Rangking A4 Mercusys MW300RE 100 1 A5 Xiaomi Mi AC1200 98,7685 2 A1 Wavlink WL-WN575A3 96,0586 3 A3 PROLiNK PWN3702P 91,9745 4 A2 ASUS RP-N12 70,4822 5
Terlihat pada Tabel 5 bahwa nilai Utilitas (U i ) tertinggi hingga terendah yaitu Mercusys MW300RE (A4) memperoleh  skor  100,  Xiaomi  Mi  AC1200  (A5)  memperoleh  skor  98,7685,  Wavlink  WL-WN575A3  (A1) memperoleh  skor  96,0586,  PROLiNK  PWN3702P  (A3)  memperoleh  skor  91,9745  dan  ASUS  RP-N12  (A2) memperoleh  skor  70,4822.  Ini  artinya  pada  studi  kasus  ini  alternatif  yang  direkomendasikan  adalah  Mercusys MW300RE (A4).
Hasil  dari  analisis  dan  pemodelan  yang  telah  dilakukan  kemudian  diwujudkan  dalam  bentuk  sistem pendukung  keputusan  melalui  tahapan  pengkodean  sistem.  Pada  penelitian  ini  sistem  pendukung  keputusan dibangun berbasiskan website dengan menggunakan code editor yaitu Bluefish dan databasenya MySQL. Sistem Pendukung Keputusan untuk pemilihan Wi-Fi Extender ini dilengkapi dengan form login untuk mengakses sistem. Setelah  pengguna  berhasil  login,  kemudian  masuk  pada  antarmuka  menu  utama.  Pada  menu  utama  akan ditampilkan dashboard yang berisi menu-menu utama pada sistem dan grafik hasil perhitungan metode COPRAS. Form antarmuka menu utama pada sistem pendukung keputusan ini tersaji pada Gambar 3.
Gambar 2. User Interface Dashboard Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wi-Fi Extender
Pada Gambar 3 merupakan antarmuka menu utama sistem dimana pada form tersebut user dapat memilih fitur-fitur yang ada dan dapat melihat hasil rekomendasi pilihan oleh sistem melalui grafik hasil perhitungan. Fitur- fitur utama yang ada antara lain:  Kriteria, Alternatif, Nilai Alternatif dan Perhitungan Metode  COPRAS. Untuk dapat  memulai  melakukan  pemilihan  Wi-Fi  Extender,  maka  pengguna  dapat  menginputkan  data-data  kriteria dengan memilih menu Kriteria. Pada menu tersebut pengguna dapat mengelola data kriteria dengan menambahkan, ubah,  hingga  menghapus  data  kriteria.  Langkah  selanjutnya  yaitu  mengelola  data  alternatif  melalui  menu Alternatif. Pada  menu tersebut pengguna dapat  menambah,  mengubah dan  hapus data alternatif.  User interface untuk form alternatif tersaji pada Gambar 3.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6984
Pada  Gambar  4  menunjukkan  antarmuka  form  untuk  input  data  alternatif,  dimana  pengguna  dapat mengelola  alternatif  yang  akan  dipilih.  Setelah  data  kriteria  dan  data  alternatif  telah  tersedia  maka  dilanjutkan dengan  memberikan  nilai  alternatif.  Pada  menu  nilai  alternatif  pengguna  dapat  memberikan  nilai  pada  setiap alternatif  berdasarkan  kriteria  dan  spesifikasi  dari  produk.  Jika  data  nilai  alternatif  telah  diinputkan  maka selanjutnya hasil alternatif terbaik dapat dilihat pada menu Perhitungan COPRAS. Pada fitur ini akan ditampilkan langkah-langkah atau proses penerapan pendekatan COPRAS. Selain itu pada fitur ini juga menampilkan rangking alternatif  dari  nilai  utilitas  tertinggi  hingga  terendah.  User  Interface  untuk  fitur  Perhitungan  COPRAS divisualisasikan pada Gambar 5.

## Gambar 4. Output Hasil Perhitungan Metode COPRAS
Pada  Gambar  5  merupakan  output  dari  proses  perhitungan  dengan  pendekatan  COPRAS.  Pada  menu tersebut juga menampilkan rangking dari nilai utilitas tertinggi hingga terendah. Dapat dilihat bahwa didapatkan nilai tertinggi hingga terendah yaitu Mercusys MW300RE (A4) memperoleh skor 100, Xiaomi Mi AC1200 (A5) memperoleh skor 98,7685, Wavlink WL-WN575A3 (A1) memperoleh skor 96,0586, PROLiNK PWN3702P (A3) memperoleh  skor  91,9745  dan  ASUS  RP-N12  (A2)  memperoleh  skor  70,4822.  Jika  dilihat  hasil  output perhitungan  metode  COPRAS  dari  studi  kasus  yang  telah  dilakukan,  menghasilkan  nilai  yang  tidak  berbeda dengan hasil hitung manual. Ini artinya output yang dihasilkan oleh sistem telah valid.
Setelah sistem telah dibangun kemudian dilanjutkan ke tahap pengujian melalui usability testing agar dapat dipastikan bahwa perangkat lunak ini layak untuk digunakan. Usability testing bertujuan untuk melakukan evaluasi yang dirancang untuk mengukur sejauh mana perangkat lunak tersebut dapat digunakan dengan efektif, efisien, dan memuaskan oleh pengguna akhir. Sub-kriteria yang digunakan pada usability testing yaitu understandability, learnability, operability dan attractiveness. Pengujian ini dilakukan dengan membagikan kuesioner yang akan diisi oleh pengguna yang akan melakukan pemilihan aplikasi investasi. Kuesioner disusun dengan menggunakan skala Guttman,  dimana  hanya  ada  dua  pilihan  jawaban  yaitu  setuju  dan  tidak  setuju.  Hal  ini  bertujuan  untuk mendapatkan jawaban yang ekstrim dari pengguna. Pada kuesioner tersebut terdapat 10 butir pertanyaan dan akan diisi oleh 20 responden. Kemudian, hasil kuesioner tersebut dikelola dengan menghitung jawaban setuju dan tidak setuju  dan  dikonversi  dalam  bentuk  persentase.  Hasil  usability  testing  ini  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik yang disajikan pada Gambar 5.
Hasil usability testing yang ditampilkan pada Gambar 6 terlihat bahwa responden menyatakan setuju untuk sub-kriteria understandability sebesar 90%, learnability sebesar 85%, operability sebesar 95% dan attractiveness
90% 85% 95% 85% 10% 15% 5%
15% Understandability Learnability Operability Attractiveness Setuju Tidak Setuju
sebesar  85%.  Jika  nilai  tersebut  dihitung  rata-ratanya  maka  didapatkan  nilai  usability  testing  sebesar  88,75%. Selanjutnya hasil  usability testing  yang diperoleh ditransformasikan ke dalam penilaian  yang berpedoman pada pengelompokan nilai sebagai berikut: “Baik”, nilainya antara 76% sampai dengan 100%; “Cukup”, nilainya antara 56% sampai dengan 75%; “Kurang Baik”, nilainya antara 40% sampai dengan 55%, dan “Tidak Baik”, kurang dari 40% [25]. Dari pengelompokan tersebut maka hasil usability testing dari sistem pendukung keputusan untuk memilih  Wi-Fi Extender  yang dibangun masuk dalam kelompok “Baik”. Ini berarti sistem tersebut layak untuk digunakan karena dinilai telah memiliki fungsionalitas yang diinginkan oleh pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian  ini telah dilaksanakan  implementasi pendekatan  COPRAS (Complex Proportional  Assessment) dan Rank Reciprocal pada sistem pendukung keputusan untuk memilih Wi-Fi Extender. Berdasarkan studi kasus yang  telah  dilakukan  diperoleh  hasil  nilai  utilitas  tertinggi  hingga  terendah  yaitu  Mercusys  MW300RE  (A4) memperoleh  skor  100,  Xiaomi  Mi  AC1200  (A5)  memperoleh  skor  98,7685,  Wavlink  WL-WN575A3  (A1) memperoleh  skor  96,0586,  PROLiNK  PWN3702P  (A3)  memperoleh  skor  91,9745  dan  ASUS  RP-N12  (A2) memperoleh  skor  70,4822.  Output  yang  dihasilkan  oleh  sistem  pendukung  keputusan  pada  studi  kasus  yang dilakukan  menghasilkan  nilai  yang  sama  dengan  perhitungan  manual.  Ini  artinya  implementasi  metode  Rank Reciprocal  dan  COPRAS  pada  sistem  dapat  dinyatakan  valid.  Selain  itu,  pada  pengujian  usability  testing mendapatkan rata-rata nilai sebesar 88,75%.  Hasil tersebut  menunjukkan bahwa sistem  layak untuk digunakan, karena  dinilai  telah  memiliki  fungsionalitas  yang  diinginkan  oleh  pengguna.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  ada beberapa  saran  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk  perbaikan.  Pada  penelitian  ini  dalam  penentuan  bobot menggunakan  Rank  Reciprocal,  dimana  pendekatan  ini  rentan  terhadap  ketidak  objektifan  dalam  penentuan peringkat. Maka, diperlukan kombinasi algoritma  fuzzy  logic  untuk mendapatkan nilai  yang  merepresentasikan ukuran yang lebih tepat. Selain itu, perlu melakukan perbandingan metode penyelesaian keputusan multi-kriteria lainnya untuk mendapatkan pendekatan yang paling optimal dalam penyelesaian kasus pemilihan Wi-Fi Extender.

## REFERENCES
[1] Miftahur Rahman et al., “Optimalisasi Jangkauan Sinyal Wireless Fidelity Menggunakan Mi WiFi Range Extender Pro,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 4, no. 1, pp. 164–171, 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4630.
[2] R. I. Akbar, C. Anwar, and J. H. Siregar, Monograf Pengembangan Infrastruktur Wireless Extended LAN. Makasar: Nas Media Pustaka, 2022.
[3] A. Asmawati et al., Sistem Pendukung Keputusan. Bandung: Penerbit Media Sains Indonesia, 2022.
[4] S. Bandyopadhyay, Decision Support System: Tools and Techniques. Boca Raton: CRC Press, 2023.
[5] R. Serviya, H. Khair, and A. Sihombing, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Access Point Di Hotel Ibis Styles Medan  Pattimura  Menggunakan  Metode  MOORA,”  J.  Sist.  Inf.  Kaputama,  vol.  6,  no.  2,  pp.  301–309,  2022,  doi: 10.59697/jsik.v6i2.188.
[6] R. Nuraini, Y. Daniarti, I. P. Irwansyah, A. A. J. Sinlae, and S. Setiawansyah, “Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Menggunakan  TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Wireless  Router,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer), vol. 9, no. 2, pp. 411–419, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4065.
[7] R.  Napianto  and  R.  Rusliyawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perangkat  Penguat  Sinyal  Wireless Menggunakan Metode Weighted Product,” Insearch Inf. Syst. Res. J., vol. 3, no. 2, pp. 54–62, 2023.
[8] J. Trianto, M. I. Shalahudin, and U. Riyanto, “Decision Support System Using the Composite Performance Index (CPI) for Wireless Repeater Selection,” J. Teknoinfo, vol. 17, no. 1, p. 90, 2023, doi: 10.33365/jti.v17i1.2352.
[9] D. Liu, T. Li, and D. Liang, “An integrated approach towards modeling ranked weights,” Comput. Ind. Eng., vol. 147, no. 106629, pp. 1–16, 2020, doi: 10.1016/j.cie.2020.106629.
[10]  M. Bagir, U. Riyanto, R. Nuraini, and D. Kustiawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Platform Investasi P2P Lending Menggunakan Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS),” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1975–1985, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3246.
[11]  D.  Alamsyah,  R.  Nuraini,  and  M.  Bagir,  “Implementasi  Metode  Complex  Proportional  Asessment  (COPRAS)  Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bluetooth Audio Transmitter,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 3, pp. 123–132, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1695.
[12]  Y. Surojo, “10 Penguat Sinyal Wi-Fi Terbaik - Ditinjau oleh Software Engineer (Terbaru Tahun 2023),” MyBest, 2023.
[13]  R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan Pengembangan Sistem Extreme Programming Pada Aplikasi Pencarian Dokter Spesialis di Bandar lampung Berbasis Android,” J. Format, vol. 8, no. 2, pp. 148–157, 2019.
[14]  I.  Ahmad, E. Suwarni, R.  I. Borman, A. Asmawati, F.  Rossi, and  Y. Jusman, “Implementation of RESTful API Web Services Architecture in Takeaway Application Development,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS), 2022, pp. 132–137. doi: 10.1109/ICE3IS54102.2021.9649679.
[15]  I.  M.  Pandiangan,  M.  Mesran,  R.  I.  Borman,  A.  P.  Windarto,  and  S.  Setiawansyah,  “Implementation  of  Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) and Rank Order Centroid (ROC) to Determination of Minimarket Location,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[16]  U.  Hairah  and  E.  Budiman,  “Kinerja  Metode  Rank  Sum,  Rank  Reciprocal  dan  Rank  Order  Centroid  Menggunakan Referensi Poin Moora (Studi Kasus: Bantuan Kuota Data Internet untuk Mahasiswa),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 6, p. 1129, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022934883.
[17]  R. P. Saragih, S. M. Tondang, D. Pratiwi, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Analisis Metode COPRAS Dalam Pemilihan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6984
Tempat Usaha Kuliner Berdasarkan Penilaian Konsumen,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 13, no. 3, pp. 263–272, 2021.
[18]  S. R. Cholil and M. A. Setyawan, “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,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202183584.
[19]  Y.  Fernando,  R.  Napianto,  and  R.  I.  Borman,  “Implementasi  Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch (Information Syst. Res. J., vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[20]  R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021, 2021, pp. 46–50.
[21]  H.  Firdaus  and  A.  Zakiah,  “Implementation  of  Usability  Testing  Methods  to  Measure  the  Usability  Aspect  of Management Information System Mobile Application (Case Study Sukamiskin Correctional Institution),” I.J. Mod. Educ. Comput. Sci., vol. 5, pp. 58–67, 2021, doi: 10.5815/ijmecs.2021.05.06.
[22]  E.  Roszkowska,  “The  Extension  of  Rank  Ordering  Criteria  Weighting  Methods  in  Fuzzy  Environment,”  Oper.  Res. Decis., vol. 30, no. 2, pp. 115–143, 2020, doi: 10.37190/ORD200206.
[23]  M. Sitanggang and M. Mesran, “Penerapan Metode Complex Propotional Assessment dalam Penempatan Lokasi ATM Setor Tunai,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 2, pp. 137–146, 2022.
[24]  T. Yolanda and M. Sihite, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelompok Nelayan Terbaik Menerapkan Metode Copras,” J. Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 7, no. 2, pp. 106–110, 2020.
[25]  R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.