## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOMPUTER BERDASARKAN KOMPONEN MENGGUNAKAN METODE HYBRID AHP DAN MOORA BERBASIS WEB
Siti Aminah 1 , Febian Ageng Resta 2
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1 , Universitas Stikubank Semarang 2
Jl. Negara No. 3 Candimas Lampung Utara 1 , Jl. Tri Lomba Juang, Mugassari, Kec. Semarang Sel., Kota Semarang, Jawa Tengah 2
E-mail : sitiaminah@dcc.ac.id 1 , febianagengresta@mhs.unisbank.ac.id 2

## ABSTRAK
Kemajuan  teknologi  berkembang  begitu  cepat  di  era  saat  ini,  serta  hal  ini  pun  tidak  dapat  dihindari  lagi pengaruhnya.  Terutama  digitalisasi  berbagai  bidang  guna  mempermudah  penggunanya  dalam  membuat pekerjaan menjadi lebih singkat dan lebih cepat, juga membuat pekerjaan menjadi lebih efisien. Beragamnya pilihan  komponen  komputer  menjadi  salah  satu  kendala  dalam  merakit  komputer  desktop  dikarenakan  tidak semua pilihan komponen dapat bekerja dengan baik sesuai dengan apa yang pengguna inginkan. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  komputer  berdasarkan  komponen  menggunakan  metode  hybrid  AHP  dan  MOORA  guna mendapatkan  hasil  rekomendasi  terbaik  dalam  pemilihan  komponen  perangkat  komputer  desktop  yang kemudian dikemas dalam sebuah laman web. Penerapan metode hybrid AHP dan MOORA diharapkan dapat menghasilkan  informasi  yang tepat terkait pemilihan komputer berdasarkan komponen. Hasil  yang diperoleh dari penelitian  ini  adalah terbentuknya  model  sistem pendukung keputusan pemilihan komputer  berdasarkan komponen menggunakan metode hybrid AHP dan MOORA berbasis web.
Kata kunci : sistem, komputer, AHP, MOORA.

## ABSTRACTS
Technological advances are developing so fast in today's era, and this influence is unavoidable. Especially the digitization of various fields to make it easier for users to make work shorter and faster, as well as make work more efficient. The variety of choices of computer components is one of the obstacles in assembling a desktop computer because not all component choices can work properly according to what the user wants. This study aims  to  overcome  this  problem  by  implementing  a  component-based  computer  selection  decision  support system using the hybrid AHP and MOORA methods in order to obtain the best recommendation results in the selection  of  desktop  computer  components  which  are  then  packaged  in  a  web  page.  The  application  of  the hybrid  AHP  and  MOORA  methods  is  expected  to  produce  accurate  information  regarding  the  selection  of computers based on components. The results obtained from this study are the formation of a component-based computer selection decision support system model using the web-based AHP and MOORA hybrid methods.
Keywords:system, computer, AHP, MOORA..

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi berkembang begitu cepat di era saat  ini,  serta  hal  ini  pun  tidak  dapat  dihindari  lagi pengaruhnya.  Komputer  merupakan  salah  satu perangkat  teknologi  yang  berperan  sangat  penting dalam produktivitas baik dalam jasa layanan publik, perindustrian,  perkantoran,  pendidikan,  teknik  dan dunia  perdagangan.  Beragamnya  pilihan  komponen komputer menjadi salah satu kendala dalam merakit komputer  desktop  dikarenakan  tidak  semua  pilihan komponen dapat bekerja dengan baik  sesuai dengan apa yang pengguna inginkan. Sehingga dibutuhkannya  alat  bantu  yang  dapat  memberikan solusi  agar  pengguna  dapat  mengetahui  komponen apa  saja  yang  sesuai  dengan  tujuan  penggunaan
komputer  desktop  yang  akan  dirakit.  Alat  bantu tersebut  perlu  ditanamkan  sistem  pendukung keputusan  agar  dapat  memberikan  solusi  terbaik. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah tersebut  dengan  mengimplementasikan  sistem pendukung  keputusan  metode  Multi-Objective Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  guna  mendapatkan  hasil  rekomendasi terbaik  dalam  pemilihan  komponen  perangkat komputer  desktop  yang  kemudian  dikemas  dalam sebuah  laman  web.  Selain  menggunakan  metode MOORA,  digunakan  juga  metode  AHP  yang berguna  untuk  menghitung  bobot  prioritas  antar kriteria dan  meminimalisir terjadinya pembobotan secara subyektif (Rasyid dkk, 2021). Tujuan  yang ingin dicapai oleh penulis adalah terciptanya suatu laman web yang dapat berfungsi sebagai alat bantu
dalam memberikan rekomendasi pemilihan komputer  berdasarkan  komponen  yang  dibutuhkan oleh pengguna.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam pengumpulan  data  berupa  wawancara  terhadap pengguna  komputer  dekstop  serta  pengumpulan informasi  dari  berbagai  jurnal,  buku,  serta  laporan tugas  akhir  mengenai  metode  AHP,  MOORA, HTML,  CSS,  dan  komponen  komputer.  Kemudian sebagai  pengembangan  sistem  digunakan  metode dengan model waterfall.
Gambar 1. Model Waterfall (Kadir, 2003)

## 2.1. Analytic Hierarchy Process
Analytic Hierarchy Process (AHP) dapat menyelesaikan masalah multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki. Masalah yang kompleks dapat di  artikan  bahwa  kriteria  dari  suatu  masalah  yang begitu  banyak  (multikriteria),struktur  masalah  yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan,  pengambil  keputusan  lebih  dari  satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia.
Menurut  Saaty,  hirarki  didefinisikan  sebagai  suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks  dalam  suatu  struktur  multi  level  dimana level  pertama  adalah  tujuan,  yang  diikuti  level faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya  ke bawah  hingga  level  terakhir  dari  alternatif.  Dengan hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur  dan  sistematis.  Adapun  tahapan-tahapan metode AHP dapat dilihat sebagai berikut:
1. Menjumlah  nilai-nilai  dari  setiap  kolom  pada matriks.
2. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi  matriks.  Adapun  formula  untuk membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom dapat dilihat sebagai berikut :
(1)
Keterangan :
a. a = Matriks perbandingan berpasangan
b. i = Baris pada matriks a c. j = Kolom pada matriks a
3. Menjumlahkan nilai-nilai dari  setiap matriks  dan  membaginya  dengan  jumlah elemen  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata dengan rumus sebagai berikut :
(2)
Keterangan : a. n = Banyaknya kriteria
b. i = Rata-rata baris ke-i

## 2.2. MOORA
Metode  MOORA  mengoptimalkan  minimal  dua atribut yang  saling berseberangan secara bersamaan.  Penerapan  metode  ini  cukup  efektif untuk  memecahkan  berbagai  jenis  masalah  yang berkaitan  dengan  perhitungan  matematika  yang kompleks.
Langkah-langkah  dalam  menerapkan  metode MOORA yaitu:
1. Menentukan tujuan identifikasi atribut evaluasi yang berkaitan.
2. Mengawali  metode  dengan  menggunakan matriks  keputusan  dengan  alternatif  sebagai baris, kemudian kriteria sebagai kolom.
(3)
Keterangan:
= Nilai dari alternatif i pada kriteria
j.
= 1,2, …, m sebagai banyak alternatif.
= 1,2, …, n sebagai banyak kriteria.
3. Acuan  yang  digunakan  dalam  metode MOORA  yaitu  sistem  rasio,  dimana  nilai rasio  merupakan  nilai  rasio  merupakan  nilai alternatif  I  terhadap  kriteria  j  dibagi  dengan denominator  yang  merupakan  perwakilan semua  alternatif  terhadap  kritria  j.  Brauers menyimpulkan  bahwa  denominator  terbaik yaitu  akar  kuadrat  dari  penjumlahan  kuadrat nilai alternatif  i  hingga  m terhadap kriteria  j. Perhitungan  normalisasi  ditunjukkan  pada persamaan berikut:
(4) Keterangan:
= Nilai dari alternatif I paa kriteria j.
= 1, 2, …, m sebagai banyak alternatif.
= 1, 2, …, n sebagai banyak kriteria.
=  bilangan  tidak  berdimensi  yang termasuk  dalam  interval  [0,  1]  mewakili nilai  normalisasi  dari  alternatif  I  pada kriteria j.
4. Kemudian untuk optimasi, mencari nilai maksimum  dan  minimum  pada  setiap  kriteria menggunakan  hasil  normalisasi  yang  elah didapat.  Nilai  maksimum  merupakan  kriteria yang menguntungkan, sedangkan nilai minimum adalah untuk kriteria yang tidak menguntungkan. Caranya  dengan  menjumlahkan  nilai  kriteria yang  menguntungkan  (j  hingga  g),  kemudian menguranginya  dengan  nilai  kriteria  biaya  (g+1 hingga  n)  untuk  setiap  alternatif  menggunakan persamaan sebagai berikut:
(5)
Keterangan:
j  =  1,  2,  …,  g  adalah  jumlah  tipe  kriteria  yang dimaksimalkan. i = g+1, g+2, …, n adalah jumlah tipe kriteria yang diminimalkan.
=  nilai  dari  penilaian  yang  telah  dinormalisasi dari alternatif i terhadap semua kriteria.
= Nilai dari alternatif i pada kriteria j.
5. Menentukan  perangkingan,  dilakukan  dengan cara  mengurutkan  nilai optimasi  setiap alternatif dari nilai tertinggi ke terendah. Alternatif dengan nilai  optimasi  tertinggi  merupakan  alternatif terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan komputer berdasarkan
komponen berbasis web. Sistem dibangun menggunakan  metode  hybrid  AHP  dan  MOORA. Dalam  menghasilkan  alternatif  terbaik,  sistem mengakomodir keterlibatan banyak pengambil keputusan  (group  decision  making).  metode  AHP digunakan untuk proses pembobotan kriteria, sedangkan  metode  MOORA  digunakan  untuk  proses seleksi.
Gambar 2. Struktur hirarki pemilihan komputer
3.1. AHP
1. Menentukan  nilai  perbandingan  dan  data kriteria
Tabel 1. Nilai perbandingan
Tabel 2. Tabel Kriteria
2. Menentukan perbandingan antar kriteria
Pemilihan
Komputer Prosessor Motherboard Kartu grafis Memory Monitor Komputer Gaming Komputer Kantor Komputer Desain Grafis Komputer Pelajar/Mahasiswa Komputer Rental/Warnet Nilai perbandingan value Sama penting dengan 1 Mendekati sedikit lebih penting dari 2 Sedikit lebih penting dari 3 Mendekati lebih penting dari 4 Lebih penting dari 5 Mendekati sangat penting dari 6 Sangat penting dari 7 Mendekati mutlak dari 8 Mutlak sangat penting dari 9 Data Kriteria Nama Kriteria Label C1 Prosessor benefit C2 Motherboard cost C3 Kartu grafis benefit C4 Memory benefit C5 Monitor benefit C01 Prosessor 7 C02 -Motherboard C01 Prosessor 1 C03 -Kartu Grafis C01 Prosessor 1 C04 -Memory C01 Prosessor 1 C05 -Monitor C02  Motherboard 1 C03 -Kartu Grafis C02  Motherboard 5 C04 -Memory C02  Motherboard 1 C05 -Monitor C03  Kartu Grafis 3 C04 -Memory C03  Kartu Grafis 1 C05 -Monitor C04 Memory 1 C05 -Monitor
Gambar 3. Perbandingan antar kriteria
Tabel 3. Perbandingan antar kriteria
3. Menghitung total nilai perbandingan kriteria
Tabel 4. total nilai perbandingan kriteria
4. Normalisasi dan mencari bobot prioritas
Tabel 5. Bobot prioritas
3.2. MOORA
1. Menentukan  data  alternatif,  penilaian  alternatif dan kriteria
Data Alternatif Kategori Data Komputer A1 Komputer Gaming
K1
K2 K3 A2 Komputer Kantor
K4 K5
K6 A3 Komputer Desain Grafis
K7
K8 K9 A4 Komputer Pelajar/Mah asiswa K10 K11 K12 A5 Komputer Rental/Warn et K13 K14 K15 Tabel 6. Data computer Data Komputer Prosessor K1 INTEL CORE i5 2400 K2 INTEL CORE i7 9700F K3 INTEL CORE i5 10400 K4 INTEL CORE i3 2130 K5 INTEL CORE i5 2400 K6 INTEL CORE i5 5400 K7 INTEL CORE i5 11400F K8 INTEL CORE i7 9700F K9 INTEL CORE i7 11700F K10 INTEL CORE i3 2130 K11 INTEL CORE i3 2130 K12 INTEL CORE i5 10400 K13 INTEL CORE i3 2130 K14 INTEL CORE i5 5400 K15 INTEL CORE i5 10400 Tabel 7. Alternatif prosesor Data Komputer Motherboard K1 LGA 1155 H61 K2 GIGABYTE H310
K3 GIGABYTE Intel H410M K4 LGA 1155 H61 K5 LGA 1155 H61 K6 Magix H61
K7 MSI H510M PRO
K8 GIGABYTE H310 K9 MSI MAG B560 Tomahawk K10 LGA 1155 H61 K11 LGA 1155 H61 K12 MSI H510M PRO K13 LGA 1155 H61 K14 Magix H61 K15 MSI H510M PRO
kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1,0000 7,0000 1,0000 1,0000 1,0000 C2 0,1429 1,0000 1,0000 5,0000 1,0000 C3 1,0000 1,0000 1,0000 3,0000 1,0000 C4 1,0000 0,3333 0,2000 1,0000 1,0000 C5 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1,0000 7,0000 1,0000 1,0000 1,0000 C2 0,1429 1,0000 1,0000 5,0000 1,0000 C3 1,0000 1,0000 1,0000 3,0000 1,0000 C4 1,0000 0,3333 0,2000 1,0000 1,0000 C5 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 Total 4,1429 10,3333 4,2000 11,0000 5,0000 kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Bobot Prioritas C1 0,2414 0,6774 0,2381 0,0909 0,2000 0,290 C2 0,0345 0,0968 0,2381 0,4545 0,2000 0,205 C3 0,2414 0,0968 0,2381 0,2727 0,2000 0,210 C4 0,2414 0,0323 0,0476 0,0909 0,2000 0,122 C5 0,2414 0,0968 0,2381 0,0909 0,2000 0,173
Tabel 8. Alternatif motherboard Data Komputer Kartu grafis K1 Nvidia GTX 740 4GB K2 Ryzen RX 550 4 GB K3 Nvidia RTX 2060 6GB K4 Intel UHD K5 Intel UHD K6 Intel UHD K7 INNO3D GTX 1650 4 GB K8 Ryzen RX 550 4 GB K9 INNO3D RTX 3080 10 GB K10 Intel UHD K11 Nvidia GTX 740 4GB K12 INNO3D GTX 1650 4 GB K13 Intel UHD K14 Intel UHD K15 INNO3D GTX 1650 4 GB Tabel 9. Alternatif kartu grafis Data Komputer Memory K1 SSD 120 gb K2 SSD 240 gb K3 SSD 1000 gb K4 HDD 500 gb K5 HDD 1000 gb K6 HDD 1000 gb K7 SSD 240 gb K8 SSD 240 gb K9 SSD 240 gb K10 HDD 1000 gb K11 HDD 1000 gb K12 HDD 1000 gb K13 HDD 500 gb K14 HDD 500 gb K15 HDD 500 gb Tabel 10. Alternatif memory Data Komputer Monitor K1 LED DELL 21 INCH K2 LED SAMSUNG CURVE 24 INCH 120 Fps K3 LED SAMSUNG CURVE 24 INCH 240 Fps K4 LED LG 19 INCH
K5 LED LG 19 INCH K6 LED LG 19 INCH K7 LED HP 21 INCH 120 Fps K8 LED LG 21 INCH 120 Fps K9 LED SAMSUNG 24 INCH 240 Fps K10 LED LG 21 INCH K11 LED LG 21 INCH K12 LED LG 21 INCH K13 LED LG 19 INCH K14 LED LG 19 INCH K15 LED LG 19 INCH Tabel 11. Alternatif monitor Data Komputer Harga Label K1 Rp7.050.000  low-end K2 Rp19.630.000  mid-end K3 Rp35.790.000  high-end K4 Rp3.620.000  low-end K5 Rp4.500.000  mid-end K6 Rp6.800.000  high-end K7 Rp14.700.000  low-end K8 Rp18.700.000  mid-end K9 Rp29.150.000  high-end K10 Rp4.600.000  low-end K11 Rp6.850.000  mid-end K12 Rp10.700.000  high-end K13 Rp3.620.000  low-end K14 Rp6.800.000  mid-end K15 Rp9.700.000  high-end
Tabel 12. Alternatif harga dan label
Tabel 13. Penilaian alternatif
Tabel 14. Data kriteria
1. Memasukan nilai perbandingan antara alternatif dan kriteria
Data Penilaian Alternatif Nama Penilaian Value N1 tidak penting 10 N2 kurang penting 20 N3 penting 30 N4 sangat penting 40
Data Kriteria Nama Kriteria Label C1 Prosessor benefit C2 Motherboard cost C3 Kartu grafis benefit C4 Memory benefit C5 Monitor benefit
Tabel 15. Nilai perbandingan
2. Merubah  nilai  perbandingan  menjadi  matriks keputusan
Tabel 16. Matriks Keputusan
3. Normalisasi Atribut
Tabel 17. Normalisasi atribut
4. Optimasi atribut Tabel 18. Optimasi atribut
5. Melakukan perangkingan
Tabel 19. Perangkingan
6. Menampilkan hasil perangkingan dalam tampilan web
Data Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 40 40 40 40 40 A2 30 30 10 40 30 A3 40 30 40 20 40 A4 30 10 20 40 30 A5 20 20 20 40 20

## Data Alternatif C1 C2 C3 C4 C5
A1 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 A2 0,3 0,3 0,1 0,4 0,3 A3 0,4 0,3 0,4 0,2 0,4 A4 0,3 0,1 0,2 0,4 0,3 A5 0,2 0,2 0,2 0,4 0,2 Data Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,544 0,641 0,625 0,485 0,544 A2 0,408 0,480 0,156 0,485 0,408 A3 0,544 0,480 0,625 0,243 0,544 A4 0,408 0,160 0,312 0,485 0,408 A5 0,272 0,320 0,312 0,485 0,272 Data Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Nilai Bobot 0,290 0,205 0,210 0,122 0,173 A1 0,158 0,131 0,131 0,059 0,094 A2 0,118 0,098 0,033 0,059 0,071 A3 0,158 0,098 0,131 0,030 0,094 A4 0,118 0,033 0,066 0,059 0,071 A5 0,079 0,066 0,066 0,059 0,047 Label benefit cost benefit benefit benefit Data Alternatif Nama Alternatif Benefit Cost YI Ranking A1 Komputer Gaming 0,442 0,131 0,311 2 A2 Komputer Kantor 0,281 0,098 0,183 5 A3 Komputer Desain Grafis 0,413 0,098 0,315 1
A4
Komputer Pelajar/Maha siswa
0,314 0,033 0,281 3
A5 Komputer Rental/Warn et
0,251 0,066 0,185 4

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitian  ini adalah  penerapan  metode  hybrid  AHP  dan  MOORA dapat membantu dalam pemecahan masalah pemilihan komputer berdasarkan komponen. Berdasarkan perhitungan  algoritma  dapat  disimpulkan  bahwa alternatif  Komputer  desain  grafis  mendapatkan  nilai optimasi  tertinggi  sehingga  terpilih  sebagai  pilihan komputer  desktop  terbaik.  Penggunaan  antarmuka website  dapat  mempermudah  pengguna  dalam  proses penentuan komputer yang sesuai.
Tentunya  penelitian  ini  masih  jauh  dari  sempurna, penulis  berharap  agar  hasil  penelitian  ini  dapat dijadikan  acuan  untuk  penelitian  selanjutnya  agar dapat lebih berkembang serta lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ulandari, N.W.A., Suwirmayanti, N.L.G.P., Astiti, N.M. (2020) Implementasi Metode
MOORA  pada  Proses  Seleksi  Beasiswa Bidikmisi di Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali. Jurnal Eksplora
Informatika, 10 (1), pp. 53-58.
[2]  Manurung,  S.  (2018)  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Guru dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora, Jurnal Simetris, 9 (1), pp. 702-706. [3]  Amalia, E.L., Pramudhita, A.N., Aditya, M.R. (2019)  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Lokasi Pembangunan Peternakan Ayam Menggunakan Metode MOORA, ANTIVIRUS: Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika,  13 (1), pp. 15-23.
[4]  Sofwan,  A.,  Handoyo,  E.,  &  WD,  R.  (2008).
Algoritma  genetika  dalam  pemilihan spesifikasi komputer. Seminar,
2008(Snati), 1–6.
[5]  Setiawan,  Moh.  H.,  Gandhiadi,  G.  K.,  &
Harini,  L.  P.  I.  (2017).  Penerapan Metode  Logika  Fuzzy  Model  Tahani Dalam Pemilihan Hardware Komputer. E-Jurnal Matematika, 6(4), 248. [6]  Prasstyawan,  A.,  Suyatno,  A.,  &  Astuti,  I.  F. (2014). Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Motherboard Menggunakan Metode Techinique For Others  Reference  By  Similarity  To Ideal Solution (Topsis). Jurnal Informatika Mulawarman, 9(2) Kotabumi."  Jurnal  Informasi  Dan Komputer 4.1 (2016): 1-1.