DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.410

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN MOBIL MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY OF IDEAL SOLUTION (TOPSIS) DI KELIP MOTOR KARANGANYAR
Yulian Tirta Saputra 1) ; Sri Hariyati Fitriasih 2) ; Setyowati 3)
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
2)3) Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) tirtasaputrayulian@gmail.com; 2) fitri@sinus.ac.id; 3) setiyowati@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Car is one of the means of transportation that is growing rapidly in the country of Indonesia, because of  its comfort and safety. However, problems  arise when buyers will buy a car vehicle often faced with a variety of choices of years, types, prices and various other criteria offered. Of the  many  criteria,  buyers  have  difficulty  comparing  criteria  with  other  criteria.  So,  a  decision support system was built using the TOPSIS method to rank each alternatif cars based on criteria. The purpose of this study is to build a system of car purchase decision support applications using the TOPSIS method that can provide car recommendations in accordance with the wishes of the buyer. The research method used includes data collection methods and system design methods. The  formulation  of  the  problem  in  this  study  is  how  to  make  car  purchasing  decisions  at  Kelip Motor Karanganyar applying the TOPSIS method and how to build an application system for car purchasing decisions by applying the TOPSIS method at Kelip Motor Karanganyar. The result of this  research  is  to  build  an  application  system  for  car  purchasing  decisions  in  Kelip  Motor Karanganyar using the TOPSIS method.
Keywords: Decision Support System, TOPSIS, Car Purchasing

## I. PENDAHULUAN
Mobil  merupakan  salah  satu  sarana transportasi yang berkembang cukup pesat di negara Indonesia, seiring dengan
meningkatnya jumlah penduduk yang membutuhkan transportasi mobil  karena kenyamanan  dan  keamanannya.  Saat  ini banyak  pembeli  yang  berkeinginan  untuk membeli  mobil  dengan  kondisi  baru  maupun bekas. Salah satu hal yang diutamakan ketika membeli sebuah mobil adalah kegunaan mobil yang  sesuai  dengan  kebutuhan,  dimana setiap jenis mobil mempunyai kegunaan yang berbeda –  beda.  Dengan  begitu  banyaknya keragaman,  pembeli  seringkali  dihadapkan dengan  berbagai  pilihan  tahun,  tipe,  harga dan berbagai kriteria lain yang ditawarkan.
Pada  sistem  pendukung  keputusan  ini penulis  memilih  metode Technique  for  Order Preference  by  Similarity  of  Ideal  Solution (TOPSIS).  Metode TOPSIS  sesuai  digunakan untuk aktifitas perangkingan data dari beberapa  alternatif  yang  ada  dengan  konsep yang  mudah  dipahami  [1].  Metode  ini digunakan berdasarkan pada konsep alternatif terpilih  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga  memiliki jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.
Konsep  ini  banyak  digunakan  pada  model MADM untuk menyelesaikan masalah keputusan  multikriteria  secara  praktis  [2].  Hal ini disebabkan memiliki konsepnya sederhana dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien, dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang sederhana [1]. Peneliti
sebelumnya dengan menggunakan  metode  sistem  pendukung keputusan  menentukan  merek  dan  tipe sepeda  motor  berbasis  web  dengan  metode TOPSIS  [3],  sistem  pendukung  keputusan untuk  pemilihan  kendaraan  mobil  keluarga dengan  metode  TOPSIS  [4],  analisa  dan perancangan  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  kendaraan  menggunakan  metode TOPSIS [5], serta sistem pendukung keputusan  penjurusan  siswa  SMA  N  1 Kawedanan dengan metode TOPSIS [6].
Berdasarkan  penjualan  dan  pembelian mobil  bekas  yang  terjadi,  penulis  mengamati adanya  faktor –  faktor  yang  mempengaruhi pertimbangan  pembeli  dalam  memilih  mobil bekas yang akan dibeli. Faktor tersebut antara lain  adalah  berapa  tahun  pembuatan  mobil, sudah  berapa  jarak  tempuh  mobil  itu
digunakan, apakah harga dari mobil itu sesuai dengan  kondisi  dan  harga  pasaran,  berapa jumlah  kapasitas  penumpang  yang  dapat diangkut,  maupun  bagaimana  kondisi  mobil tersebut.  Dari  hasil  pengamatan,  penulis mengambil  7  faktor  utama  yang  sangat mempengaruhi  pertimbangan  dalam  memilih mobil  bekas.  Faktor –  faktor  tersebut  yang kemudian  menjadi  kriteria –  kriteria  dalam sistem  pendukung  keputusan.  Kriteria  yang menjadi pendukung keputusan pada sistem ini antara  lain  adalah  tahun,  kilometer,  harga, kapasitas  penumpang,  kapasitas  silinder, konsumsi bahan bakar, kondisi mesin, kondisi bodi dan purna jual.
Dari  permasalahan  tersebut  diangkat sebuah  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian Mobil Menggunakan Metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity of  Ideal  Solution (TOPSIS)  Di  Kelip  Motor Karanganyar.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  menyelesaikan    permasalahan  bagi pembeli  yaitu  memudahkan  calon  pembeli dalam proses pengambilan keputusan pembelian mobil sejumlah alternatif.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA 2.1  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem
Pendukung Keputusan
merupakan,  Sebuah  sistem  yang  digunakan untuk  mendukung  para  pengambil  keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur namun tidak untuk menggantikan peran penilaian mereka [2].

## 2.2  Metode TOPSIS
TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif yang terpilih atau terbaik tidak hanya mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal, namun  juga  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris dengan  menggunakan  jarak euclidean untuk menentukan  kedekatan  relative  dari  suatu alternatif  dengan  solusi  optimal.  Dengan langkah – langkah:
1.  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 .................................... (1)
Dengan i = 1,2,..., m ; dan j = 1,2,..., n Dimana 𝑥 𝑖𝑗 adalah bobot masing masing kriteria.
√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 adalah  akar  dari  jumlah kuadrat tiap kriteria.
2.  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝑦 = [ 𝑊 1 𝑟 11 𝑊 1 𝑟 12 𝑊 𝑛 𝑟 𝑛 𝑊 1 𝑟 11 …            … 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚1 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚2 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚𝑚 ] ..............(2)
Dengan i = 1,2,..., m ; dan j = 1,2,..., n Dimana 𝑊 𝑖 adalah bobot dari kriteria dan 𝑟 𝑖𝑗 adalah  hasil  bagi  antara  bobot  tiap kriteria  dengan  hasil  akar  pangkat  tiap kriteria.
3.  Kemudian menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥(𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + )
𝐴 − = 𝑚𝑖𝑛(𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) ....................(3)
Dimana : y   = matriks pada persamaan y 𝐴 + = nilai solusi ideal positif 𝐴 − = nilai solusi ideal negatif
4.  Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
𝐷 𝑖 + √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝐴 𝑖 + ) 2 ;  𝑖 = 1,2, … , 𝑚. 𝑛 𝑗=1
𝐷 𝑖 − √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝐴 𝑖 − ) 2 ;  𝑖 = 1,2, … , 𝑚. 𝑛 𝑗=1 (4)
Dimana :
𝐷 𝑖 + =  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan matriks solusi ideal positif 𝐷 𝑖 − =  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan matriks solusi ideal negatif 𝐴 + = nilai solusi ideal positif 𝐴 − = nilai solusi ideal negatif y    = rating bobot ternormalisasi 5.  Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + ,dimana i =1,2,3,..., 𝑚 ........ (5)
Dimana :
𝑉 𝑖 = nilai preferensi D+= solusi ideal positif D- = solusi ideal negatif 6.  Kemudian  berdasarkan  nilai V i yang didapat,  dilakukan  pengurutan  dari  yang terbesar sampai yang terkecil [1].

## 2.3  Visual Basic
Microsoft  Visual  Basic merupakan  salah satu  bahasa  program  yang  memungkinkan para  pengembang  atau  programmer  untuk membuat  aplikasi  yang  berbasis Windows dengan  sangat  mudah.  Bahasa  ini  sangat
popular disebabkan kemudahan dan kelengkapannya  untuk  mengembangkan  dan membuat  aplikasi.  Aplikasi  bahasa  program visual  memiliki  bahasa  pemrograman  yang cukup  popular  dan  mudah  untuk  dipelajari dimana  visual  basic  menyediakan  berbagai perangkat kontrol yang dapat digunakan untuk membuat program aplikasi dalam sebuah form baik  aplikasi  kecil,  sederhana  hingga  ke aplikasi pengolahan database [7].
2.4  Database Access
Microsoft  Access  for  Windows adalah aplikasi perangkat manajemen database yang luwes yang bisa digunakan untuk mengurutkan,  menyeleksi dan mengatur informasi penting yang diperlukan. Kemudahan penggunaannya menjadikan software  ini  banyak  digunakan  baik  oleh pengguna  komputer  yang  baru  mengenal database maupun yang sudah berpengalaman dengan database [8].
2.5  Crystal Report
Crystal  Report adalah  suatu  program aplikasi  yang  dirancang  untuk  membuat laporan-laporan yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman berbasis windows, seperti Visual Basic 6.0, Visual C++, Visual Interdev [9]. 2.6  Kajian Pustaka
Tati Mardiana, 2018. Melakukan penelitian  mengenai  pemilihan  mobil  murah ramah lingkungan. Dengan tujuan membangun  sistem  pendukung  keputusan yang  dapat  memberikan  rekomendasi  mobil LCGC  yang  sesuai  keinginan  konsumen  atau pembeli.  Hasil  dari  penelitian  ini  sistem pendukung keputusan pemilihan mobil menggunakan  metode  TOPSIS  sehingga dapat  memberikan  rekomendasi  pemilihan mobil LGCC yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan [10].
Sefrika, 2018. Melakukan penelitian mengenai
pemilihan kendaraan mobil keluarga  menggunakan  metode  TOPSIS. Dengan  tujuan  untuk  membantu  konsumen dalam  melakukan  pemilihan  jenis  kendaraan keluarga  sesuai  dengan  kebutuhan  dengan berbagai  kriteria  pilihan.  Hasil  dari  penelitian ini  mendapatkan  nilai  preferensi  bahwa alternatif  untuk  memilih  jenis  kendaraan keluarga  harus  mempertimbangkan  aspek kriteria  harga  sebagai  yang  utama,  disusul oleh fitur, kapasitas dan kecepatan kendaraan, sehingga dapat digunakan sebagai  referensi  pemilihan  jenis  kendaran mobil keluarga [4].
Nandang  Iriadi  dan  Desy  Yohana,  2016. melakukan  penelitian  mengenai  pemilihan mobil.  Dengan  tujuan  untuk  mengetahui pengaruh  dari  sistem  pendukung  keputusan dalam pemilihan mobil LCGC dengan menerapkan metode AHP. Hasil dari penelitian ini perbandingan berpasangan yang diberikan  responden  ahli  memiliki  nilai  rasio inkonsistensi yang lebih kecil dari 0,1 sebagai batas  maksimum  nilai  rasio  inkonsistensi. Dengan demikian hasil perhitungan geometrik gabungan  data  responden  cukup  konsisten [11].
Rizal Saiful Hamdhani dan Radiant Victor Imbar,  2015.  Melakukan  penelitian  mengenai pemilihan  mobil  bekas.  Tujuan  dari  penelitian ini  adalah  pembuatan  sistem  informasi pemilihan  mobil  bekas  agar  membuat  efisien dan  efektiftas  dari  showroom  Yokima  Motor dan  konsumen.  Hasil  dari  penelitian  ini aplikasi  pemilihan  mobil  menggunakan  AHP dengan kriteria –  kriteria  yang  telah ditentukan,  dengan  hasil  keluaran  berupa penilaian  mobil  yang  diprioritaskan  sesuai dengan penilaian user dan pembuatan sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode AHP [12].
Diah  Arifah,  2014.  Melakukan  penelitian mengenai  pemilihan  kendaraan.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  merancang  suatu sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan  metode  TOPSIS,  sehingga dapat membantu calon pembeli untuk memilih kendaraan  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkan.  Hasil  dari  penelitian  ini  aplikasi sistem pendukung keputusan pembelian mobil sehingga  dapat  digunakan  untuk  membantu dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan kendaraan mobil dengan menghasilkan perekomendasian yang terbaik sesuai dengan keinginan pembeli [5].

## III.  METODE PENELITIAN
Metode  pengumpulan  data  dilakukan penulis  dalam  melakukan  penelitian  untuk mendapatkan  data  yang  lengkap  dan  akurat, sehingga  sebagai  pelengkap  sistem  yang dibuat.  Adapun  metode  tersebut  diantaranya wawancara,  pengamatan  dan  studi  pustaka. Sedangkan dalam metode perancangan sistem penulis membuat beberapa tahap yang terdiri  dari Context  Diagram ,  Diagram  Arus Data,  Desain  Database,  Desain  Input  Output, dan  Implementasi  Sistem,  serta  Pengujian Sistem  menggunakan  pengujian  validitas  dan pengujian fungsional.
Masalah
1.Banyak alternatif mobil lama yang membingungkan konsumen untuk mengambil keputusan pembelian mobil di Kelip Motor 2.Proses memilih dan membandingkan mobil secara manual yang dirasa kurang efektif dan lama Pengumpulan Data 1. Observasi 2. Wawancara 3. Studi Pustaka Analisa Data 1. Menyusun Kriteria Dari Permasalahan 2. Penilaian Kriteria dan Alternatif 3. Perhitungan Metode TOPSIS
Perancangan Sistem Menciptakan Suatu Implementasi Metode TOPSIS Dalam Pembelian Mobil Bekas: 1. Perancangan Menggunakan Context Diagram, Hierarki Input Proses Output, Diagram Alir Data, 2. Menggunakan Database Microsoft Access 3. Menggunakan Bahasa Pemrograman Visual Basic 4. Perancangan Desain Input Output
Implementasi Implementasi Metode TOPSIS Dalam Pembelian Mobil Bekas Pengujian Sistem 1. Pengujian Validitas
2. Pengujian Fungsional

## Gambar 1 Bagan Alur Penelitian

## IV.  PEMBAHASAN

## 4.1  Perancangan Sistem
Dalam  tahap  ini  menguraikan  mengenai Context  Diagram ,  DAD  (Diagram  Alir  Data), Desain  Database.  Perancangan  sistem  yang penulis desain adalah:
1.  Context Diagram Context Diagram dalam kasus ini menggambarkan sistem yang sedang berjalan pada Sistem Pendukung Keputusan Pembelian  Mobil  di  Kelip  Motor  Karanganyar, diagram konteks dapat dilihat pada Gambar 2.
Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Mobil Administrator Operator Data Login Data Mobil Data Kriteria Data Crips Data Alternatif Mobil Data Bobot Info Hasil Seleksi Mobil Data Login Data Mobil Data Kriteria Data Crips Laporan Alternatif Mobil Pemilik Data Login Laporan Hasil Seleksi Mobil Data Login Pembeli

## Gambar 2 Context Diagram
Gambar  2  menjelaskan  bahwa  sistem terdiri  dari  4  entitas  yaitu  administrator  dan pemilik sebagai entitas internal serta operator dan pembeli sebagai entitas external.
2. Entity Relationship Diagram Entity  Relationship  Diagram (ERD)  pada sistem  pembelian  mobil  di  Kelip  Motor
memiliki  5  entitas.  Dari  beberapa  entitas tersebut membentuk suatu relasi antar entitas yang saling terhubung satu sama dengan lain dengan mempunyai foreign key.
Kode Alternatif Kode Nilai Batas Tipe Mobil Total Merk Mobil Tipe Mobil Mobil Alternatif Digunakan TOPSIS Dihitung Digunakan Nilai Batas Memiliki Kriteria Harga M 1 M 1 1 M M 1 Jenis Mobil Tahun Kode Mobil Kode Alternatif Rangking Keterangan ID Kode Kriteria Kode Kriteria Nilai Batas Kode Nilai Batas Nama Nilai Batas Kode Kriteria Nama Kriteria Atribut Bobot

## Gambar 3 Relasi Antar Tabel
4.2  Analisa Masalah Dengan Metode TOPSIS Proses penyeleksian mobil bekas menggunakan  model Multi  Criteria  Decision Making (MCDM)  dengan  metode Technique for  Order  Preference  by  Similarity  of  Ideal Solution (TOPSIS)  memerlukan  kriteria – kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungan  sehingga  didapat  alternatif  mobil bekas  terbaik  berdasarkan  kriteria –  kriteria yang  ditentukan.  Dari  setiap  kriteria  memiliki atribut  keuntungan  (benefit)  dan  biaya  (cost), dimana untuk kriteria tahun, kapasitas penumpang, kapasitas silinder, kondisi mesin, kondisi bodi dan purna jual merupakan atribut keuntungan diambil nilai tertinggi. Sedangkan, kriteria kilometer dan harga merupakan atribut biaya diambil nilai terendah. Kriteria dan bobot masing  -  masing  kriteria  yang  menjadi pertimbangan ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Bobot Preferensi
Kriteria Cost / Benefit Bobot Preferensi (W) Tahun Benefit 4 Kilometer Cost 4 Harga Cost 4 Kapasitas Penumpang Benefit 3 Kapasitas Silinder Benefit 3 Konsumsi Bahan Bakar Benefit 4
Kriteria Cost / Benefit Bobot Preferensi (W) Kondisi Mesin Benefit 4 Kondisi Bodi Benefit 4 Purna Jual Benefit 3
Pada  perhitungan  ini  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  TOPSIS, data  yang  diperlukan  diantaranya  alternatif – alternatif keputusan, kriteria –  kriteria penilaian, dan bobot keputusan. Contoh kasus data  mobil  bekas  di  Kelip  Motor  seperti  pada Tabel 2.
Tabel 2 Contoh Kasus Data Mobil Bekas Kriteria Mobil Bekas Avanza Ertiga Mobilio Tahun (C1) 2009 2012 2014 Kilometer (C2) 118000 37000 83000 Harga (C3) 105.000.000 114.000.000 125.000.000 Kapasitas Penumpang (C4) 7 7 7 Kapasitas Silinder (C5) 1500 1400 1500 Konsumsi Bahan Bakar (C6) 14 18 16 Kondisi Mesin (C7) Baik Sangat Baik Sedang Kondisi Bodi (C8) Mulus Sangat Mulus Sedang Purna Jual (C9) Turun Turun Sangat Turun
Berdasarkan  kasus  data  dimasukkan kedalam  tabel  dengan  menentukan  rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria. Penentuan tersebut dibuat berdasarkan suatu tingkat kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan. Rating  kecocokan  bobot  setiap  kriteria,  dari sangat  rendah  memiliki  nilai  1,  rendah memiliki  nilai  2,  sedang  memiliki  nilai  3,  dan tinggi  memiliki  nilai  4,  serta  sangat  tinggi memiliki  nilai  5.  Kemudian,  dimasukkan  ke dalam tabel rating kecocokan alternatif.

## Tabel 3 Rating Kecocokan Alternatif
Kriteria Mobil Bekas Avanza Ertiga Mobilio C1 4 5 5 C2 4 2 3 C3 3 3 3 C4 4 4 4 C5 3 2 3 C6 3 4 4 C7 4 5 3 C8 4 5 3 C9 2 2 1
Kemudian,  membuat  matriks  keputusan ternormalisasi  berdasarkan  rumus  (1).  Hasil perhitungan  matriks  keputusan  ternormalisasi dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Matriks Ternormalisasi
Kriteria Mobil Bekas Avanza Ertiga Mobilio C1 0,492365964 0,615457455 0,615457455 C2 0,742781353 0,371390676 0,557086015 C3 0,577350269 0,577350269 0,577350269 C4 0,577350269 0,577350269 0,577350269 C5 0,639602149 0,426401433 0,639602149 C6 0,468521286 0,624695048 0,624695048 C7 0,565685425 0,707106781 0,424264069 C8 0,565685425 0,707106781 0,424264069 C9 0,666666667 0,666666667 0,333333333
Kemudian,  membuat  matriks  keputusan ternormalisasi  terbobot  berdasarkan  rumus (2).  Hasil  perhitungan  matriks  keputusan ternormalisasi  terbobot  dapat  dilihat  pada Tabel 5.

## Tabel 5 Matriks Ternormalisasi Terbobot
Kriteria Mobil Bekas Avanza Ertiga Mobilio C1 1,969463856 2,46182982 2,46182982 C2 2,971125411  1,485562705  2,228344058 C3 2,309401077  2,309401077  2,309401077 C4 1,732050808  1,732050808  1,732050808 C5 1,918806447  1,279204298  1,918806447 C6 1,874085143 2,49878019 2,49878019
Kemudian,  menentukan  matriks  solusi ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal  negatif. Berdasarkan  rumus  (3),  nilai  yang  paling mendekati 1, maka dipilih sebagai ideal positif sedangkan  yang  paling  mendekati  nilai  0, maka dianggap sebagai ideal negatif.
Hasil  penentuan  matriks  solusi  ideal positif  dan  matriks  solusi  ideal  negatif  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Matriks Solusi Ideal Positif dan Matriks
Solusi Ideal Negatif Kriteria 𝑨 + 𝑨 − C1 2,46182982 1,969463856 C2 1,485562705 2,971125411 C3 2,309401077 2,309401077 C4 1,732050808 1,732050808 C5 1,918806447 1,279204298 C6 2,49878019 1,874085143 C7 2,828427125 1,697056275 C8 2,828427125 1,697056275 C9 2 1
Kemudian,  menentukan  jarak  antara  nilai setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal
positif  dan  matriks  solusi  ideal  negatif berdasarkan rumus (4).
Hasil  penentuan  jarak  solusi  ideal  positif dan  jarak  solusi  ideal  negatif  dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel  7  Jarak  Solusi  Ideal  Positif  dan  Jarak
Solusi Ideal Negatif Jarak Avanza Ertiga Mobilio 𝐷 + 1,865359133  0,639602149  2,027738676
𝐷 − 1,431464603  2,529736092  1,262332441
Kemudian,  menentukan  nilai  preferensi untuk setiap alternatif berdasarkan rumus (5).
Hasil  penentuan  nilai  preferensi  dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8 Nilai Preferensi
Nilai Preferensi
𝑉 𝑖 0,434195067 Avanza 0,798190631 Ertiga 0,383679378 Mobilio
Kemudian  berdasarkan  nilai 𝑉 𝑖 yang didapat,  dilakukan  pengurutan  dari  yang terbesar sampai yang terkecil.

## Tabel 9 Hasil Akhir
Hasil Akhir 0,798190631 Ertiga 0,434195067 Avanza 0,383679378 Mobilio Dari  nilai V pada  Tabel  9  ini  dapat disimpulkan  bahwa  alternatif  pertama  yang akan  lebih  dipilih.  Dimana 𝑉 𝑖 memiliki  nilai terbesar,  dengan  kata  lain,  mobil  Ertiga  akan dipilih sebagai mobil yang di beli oleh pembeli.

## 4.3  Implementasi Sistem
Implementasi sistem dari sistem pendukung  keputusan  pembelian  mobil  di Kelip Motor Karanganyar
dengan
menggunakan  metode Technique  for  Order Preference  by  Similarity  of  Ideal  Solution (TOPSIS) adalah seperti berikut: 1.  Form Alternatif Form  alternatif  digunakan  untuk  menambah data  alternatif  mobil  atau  mengubah  data alternatif mobil yang akan diseleksi. 2.  Form Kriteria Form  kriteria  digunakan  untuk  menambah data kriteria atau mengubah data kriteria yang sudah  ada.  Pengelolaan  Kriteria  ditunjukkan pada Gambar 5. 3.  Form Crips Form  crips  digunakan  untuk  menambah  data nilai  batas  atau  mengubah  data  nilai  batas
yang  sudah  ada,  yang  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Gambar 4 Form Alternatif
Gambar 5 Form Kriteria Gambar 6 Form Crips
4.  Form Nilai Bobot Form  nilai  bobot  berisi  semua  data  nilai alternatif  mobil  yang  dipilih  operator.  Form  ini digunakan  untuk  menambahkan  data  nilai kriteria  setiap  alternatif  mobil,  seperti  yang diperlihatkan pada Gambar 7.

## Gambar 7 Form Nilai Bobot
5.  Form Perhitungan Form  perhitungan  digunakan  untuk  mencari hasil  seleksi.  Pada  tahap  ini  program menggunakan metode TOPSIS dalam prosesnya,  seperti  yang  diperlihatkan  pada Gambar 8.

## Gambar 8 Form Tampilan Proses Seleksi
Untuk  melihat  hasil  seleksi  dengan  menekan tombol  hasil  akhir.  Kemudian  akan  muncul form  hasil  akhir.  Setelah  itu,  menekan tombol cetak hasil untuk melihat laporan hasil seleksi (Gambar 9).

## Gambar 9 Form Tampilan Hasil Akhir
6.  Laporan Hasil Seleksi Laporan  data  hasil  seleksi  digunakan  untuk melaporkan data hasil seleksi dengan menampilkan pilihan pencetakan ke layar atau ke  printer  sesuai  kebutuhan.  Laporan  ini ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10 Form Laporan Hasil Seleksi

## 4.4  Pengujian Sistem
1.  Pengujian Fungsional Sistem Pengujian blackbox sistem  pendukung keputusan  pembelian  mobil  di  Kelip  Motor Karanganyar  dengan  melakukan  pengujian terhadap  beberapa  komponen  sistem  yang  di uji  yaitu  login,  input  mobil,  tambah  alternatif, tambah  kriteria,  tambah  crips.  Dari  pengujian komponen  sistem  menghasilkan  pengujian hasil yang seperti diharapkan 2.  Pengujian Validitas
Pengujian  validitas  dilakukan  dengan membandingkan antara persamaan dan perbedaan  terhadap  penelitian  terdahulu. Dalam penelitian yang dilakukan [10] memiliki persamaan  yaitu  menghasilkan  rekomendasi mobil  sesuai  dengan  keinginan  pembeli. Namun,  terdapat  perbedaan  permasalahan dengan penulis gunakan yaitu pemilihan mobil dari  berbagai  jenis  dan  tipe,  sedangkan  pada penelitian  ini  hanya  dibatasi  lingkup  mobil LCGC.  Perbedaan  lain  terletak  pada  kriteria yang penulis gunakan adalah tahun, kilometer, harga, kapasitas penumpang, kapasitas  silinder,  konsumsi  bahan  bakar, kondisi  mesin,  kondisi  bodi  dan  purna  jual, sedangkan pada penelitian ini hanya mencakup kriteria harga, isi silinder, kapasitas penumpang, interior, eksterior, dan fitur mobil.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  [4] memiliki persamaan yaitu menghasilkan rekomendasi mobil sesuai kebutuhan pembeli. Namun,  terdapat  perbedaan  permasalahan dengan penulis gunakan yaitu pemilihan mobil dari  berbagai  jenis  dan  tipe,  sedangkan  pada penelitian  ini  hanya  dibatasi  lingkup  mobil keluarga. Perbedaan lain terletak pada kriteria yang penulis gunakan adalah tahun, kilometer, harga, kapasitas penumpang, kapasitas  silinder,  konsumsi  bahan  bakar, kondisi  mesin,  kondisi  bodi  dan  purna  jual, sedangkan pada penelitian ini hanya mencakup  kriteria  fitur,  harga,  kapasitas kendaraan, dan kecepatan.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  [11] memiliki persamaan yaitu menghasilkan
alternatif keputusan pemilihan atau penentuan mobil.  Namun,  terdapat  perbedaan  metode dengan penulis gunakan yaitu metode TOPSIS,  sedangkan  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  AHP.  Perbedaan  lain terletak  pada  kriteria  yang  penulis  gunakan adalah  tahun,  kilometer,  harga,  kapasitas penumpang,  kapasitas  silinder,  konsumsi bahan  bakar,  kondisi  mesin,  kondisi  bodi  dan purna  jual,  sedangkan  pada  penelitian  ini hanya  mencakup  kriteria  mutu,  spesifikasi mesin, dan fasilitas penunjang.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  [12] memiliki persamaan yaitu menghasilkan rekomendasi  mobil  sesuai  dengan  keinginan pembeli.  Namun,  terdapat  perbedaan  metode dengan penulis gunakan yaitu metode TOPSIS,  sedangkan  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  AHP.  Perbedaan  lain terletak  pada  kriteria  yang  penulis  gunakan adalah  tahun,  kilometer,  harga,  kapasitas penumpang,  kapasitas  silinder,  konsumsi bahan  bakar,  kondisi  mesin,  kondisi  bodi  dan purna  jual,  sedangkan  pada  penelitian  ini hanya  mencakup  kriteria  dokumen,  mesin, interior, eksterior, dan tahun.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  [5] memiliki  persamaan  yaitu  menggunakan metode TOPSIS. Namun, terdapat perbedaan pada  kriteria  yang  penulis  gunakan  adalah tahun, kilometer, harga, kapasitas penumpang,  kapasitas  silinder,  konsumsi bahan  bakar,  kondisi  mesin,  kondisi  bodi  dan purna  jual,  sedangkan  pada  penelitian  ini hanya  mencakup  kriteria  harga,  aksesoris interior, aksesori eksterior, tahun produksi dan kapasitas penumpang.
a.  Analisa Pengujian
Analisa  pengujian  yang  didapat  dari pengujian blackbox bahwa  semua  komponen sistem  yang  diuji  menghasilkan  hasil  seperti yang  diharapkan.  Sedangkan,  berdasarkan hasil  pengujian  validitas  dari  beberapa penelitian  tersebut  penulis  menyimpulkan bahwa  ada  perbedaan  di  setiap  penelitian tersebut  diantaranya  perbedaan  metode  dan perbedaan  kriteria  yang  digunakan.  Penulis menggunakan  metode  TOPSIS  sedangkan, penelitian  lain  hanya  menggunakan  metode AHP. Namun, ditemui penelitian yang menggunakan metode TOPSIS dengan memiliki kasus yang berbeda.
Kasus  penulis  adalah  sistem  pendukung keputusan pemilihan mobil dari berbagai jenis dan tipe, sedangkan penelitian lain menggunakan  metode  sama  memiliki  kasus
pemilihan mobil LCGC. Ditemukan persamaan tujuan  dari  penulis  dengan  penelitian  lain, dengan  tujuan  menentukan  alternatif  yang paling layak dipilih oleh pembeli. Variabel dari penulis  dengan  variabel  penelitian  lain  juga memiliki  perbedaan,  penulis  menggunakan variabel  Tahun,  Kilometer,  Harga,  Kapasitas Penumpang,  Kapasitas  Silinder,  Konsumsi Bahan  Bakar,  Kondisi  Mesin,  Kondisi  Bodi Dan  Purna  Jual.  Sedangkan,  penelitian  lain menggunakan variabel yang berbeda.
Berdasarkan hasil analisa diatas membuktikan bahwa aplikasi pembelian mobil dengan menggunakan metode TOPSIS memiliki  kinerja  yang  baik,  sehingga  valid diterapkan  di  Kelip  Motor  Karanganyar  untuk membantu  operator  bagian  penerima  pembeli untuk  mengambil  keputusan  pada  proses seleksi  pembelian  mobil  sesuai  dengan kriteria yang diinginkan pembeli.

## V.  PENUTUP 5.1 Kesimpulan
1.  Berhasil membuat aplikasi pembelian mobil dengan menerapkan metode TOPSIS.
2.  Berdasarkan hasil pengujian menggunakan pengujian fungsional (blackbox) yang telah dilakukan  pada  masing –  masing  fungsi. Dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  aplikasi pembelian mobil di Kelip Motor Karanganyar berjalan sesuai dengan fungsinya.
3.  Berdasarkan hasil pengujian validitas dengan membandingkan antara persamaan dan perbedaan terhadap penelitian  terdahulu,  menunjukkan  aplikasi pembelian  mobil  dengan  menggunakan metode TOPSIS memiliki kinerja yang baik, sehingga  valid  diterapkan  di  Kelip  Motor Karanganyar.

## 5.2 Saran
1.  Sebaiknya proses pembelian mobil dilakukan  oleh  orang  yang  mengetahui benar tentang bobot kriteria.
2.  Hasil dari seleksi pembelian mobil sebaiknya  hanya  dijadikan  sebagai  alat bantu dalam mengambil keputusan sedangkan pengambilan keputusan tetap di tangan pengambil keputusan.
3.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah metode  TOPSIS    bukan  satu –  satunya metode  pengambilan  keputusan  yang digunakan,  dalam  memecahkan  masalah multikriteria. Sehingga, dapat dikembangkan  menggunakan  metode  lain. Sebagai  pembanding  untuk  pengambilan
keputusan,  agar  lebih  baik  dan  lebih efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Kusumadewi, Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making .  Yogyakarta:  Graha
Ilmu, 2006.
[2] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi
Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[3] L.  P.  Sari,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  Merek  dan Tipe  Sepeda  Motor  Berbasis  Web Dengan  Metode  TOPSIS,” J.  Pelita Inform.  Budi  Darma ,  vol.  4,  pp.  78 –83,
2013.
[4] Sefrika, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Pemilihan  Kendaraan  Mobil Keluarga  Dengan  Metode  TOPSIS,”
JTI , vol. 10, no. 2, pp. 69 –74, 2018.
[5] D.  Arifah,  “Analisa  dan  Perancangan Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan  Kendaraan  Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Teknol. Inf. , vol. 5, pp. 40 –48, 2014.
[6] A.  S.  Wicaksono,  S.  H.  Fitriasih,  and Kustanto, “Sistem
Pendukung Keputusan  Penjuran  Siswa  SMA  N  1
Kawedanan  Dengan  Metode  TOPSIS,”
J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun.  Sinar
Nusantara. , pp. 40 –45, 2017.
[7] M.  A.  .  Alam, Pemrograman  Database Dengan  Visual  Basic  6.0 .  Jakarta:  Elex Media Komputindo, 2001.
[8] Madcoms, Microsoft Access 2007 untuk Pemula . Jakarta: Andi Publisher, 2008.
[9] H. Rahardian, Membuat Laporan Dengan Crystal Reports 8.5 dan Visual Basic 6.0 . Jakarta: Elex Media
Komputindo, 2004.
[10] T.  Mardiana,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Mobil  Murah Ramah Lingkungan Menggunakan Metode  TOPSIS,” J.  TECHNO  Nusa
Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 37 –42, 2018.
[11] N.  Iriadi  and  D.  Yohana,  “Pengaruh Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Pemilihan Mobil LCGC Dengan Metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP),” Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  IV,  no.  2,  pp. 173 –182, 2016.
[12] R.  S.  Hamdhani  and  R.  V.  Imbar, “Sistem  Informasi  Pemilihan  Mobil
Bekas  Menggunakan  Decision  Support System  Analytical  Hierarchy  Process Pada Showroom Yokima Motor Bandung,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. ,
vol. 1, pp. 88 –101, 2015.