## Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Dan TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Pembelian Mobil pada Rental Mobil
Dicky Ahmad Rizaldi * , Yunita, Desty Rodiah Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Palembang, Indonesia Email : 09021381520044@students.ilkom.unsri.ac.id
Abstrak— Car rental is a business engaged in services that provide car rental services. Car rental owners must be selective in choosing a car to be used as a fleet, because if the car chosen is not right, the rental owner will experience a loss. To solve this kind of problem, a system to support a decision is a solution that can help rental owners according to their wants or needs. One approach that can be used in this case is the Decision Making System using the Analytical Hierarchy Process (AHP)  method and  the  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution  (TOPSIS).  The  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  method  was  used  as  weighting  and  the  Technique  for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) as a ranking. Testing to get a fairly good accuracy using the AHP and TOPSIS methods.
Kata  Kunci—  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Analytical Hierarchy Process (AHP), TOPSIS

## I. L ATAR B ELAKANG
Rental  mobil  merupakan  usaha  yang  bergerak  dibidang jasa  yang  menyediakan  layanan  penyewaan  mobil.  Mobil yang  disewakan  tentunya  bermacam-macam  sesuai  dengan harga  sewa  sesuai  tiap  merk  mobil  yang  berbeda-beda. Pemilik  rental  mobil  harus  selektif  dalam  memilih  mobil untuk  dijadikan  armada,  dikarenakan  apabila  mobil  yang dipilih  kurang  tepat,  maka  pemilik  rental  akan  mengalami kerugian.
Dalam  melakukan  pemilihan  mobil,  terkadang  pemilik rental mobil wisatasolo.id seringkali kebingungan saat ingin menambah  armada  rental  mobilnya  karena  penawaran berbagai macam merk dengan kekurangan serta kelebihannya masing-masing  menjadikan  pemilik  rental  harus  lebih  teliti terhadap  mobil  yang  akan  dibelinya,  karena  mobil  tersebut akan dipakai untuk jangka waktu yang lama. Untuk mengatasi masalah seperti ini, sebuah sistem untuk mendukung sebuah keputusan adalah solusi yang dapat membantu pemilik rental dalam menentukan pembelian mobil sesuai dengan keinginan atau kebutuhannya.
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam kasus ini  adalah  Sistem  Pengambilan  Keputusan  menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  Metode  AHP  digunakan  karena  memiliki keunggulan  dari  segi  proses  pengambilan  keputusan,  yaitu dapat  menyelesaikan  masalah  yang  kompleks  dan  semi terstruktur.  Dimana  nilai  data  yang  ada  atau  akan  diolah bersifat  kualitatif  yang  hanya  didasarkan  atas  persepsi,
pengalaman,  dan  intuisi  saja  dirubah  menjadi  kuantitatif, sehingga  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  lebih objektif dan  terukur tetapi  metode  AHP  memiliki  kekurangan,  yaitu metode ini hanya mencari nilai bobot, yang mana tidak bisa digunakan untuk melakukan perangkingan [1][2]. Oleh karena itulah harus dikombinasikan dengan metode lainnya.
Metode  TOPSIS  dipilih  karena  dapat  menyelesaikan pengambilan keputusan secara peraktis, konsepnya sederhana, mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  serta  memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan[3]. Namun sayangnya  metode TOPSIS tidak bisa berdiri sendiri karena tidak memiliki metode pembobotan [4]. Maka  dari  itulah  metode  TOPSIS  sangat  tepat  apabila disandingkan dengan AHP.
Maka dari itu akan diterapkan metode AHP dan TOPSIS dalam  penelitian  sistem  pendukung  keputusan  dalam pemilihan  mobil  untuk  rental  mobil  wisatasolo.id.  Metode AHP  digunakan  untuk  pembobotan  yang  sesuai    dengan kriteria yang diberikan oleh pembuat keputusan dan TOPSIS digunakan  untuk  melakukan  perangkingan  yang  diharapkan sesuai dengan apa yang diinginkan oleh pembuat keputusan.
This template, modified in MS Word 2007 and saved as a “Word 97-2003 Document” for the PC, provides authors with most  of  the  formatting  specifications  needed  for  preparing electronic  versions  of  their  papers.  All  standard  paper components have been specified for three reasons: (1) ease of use  when  formatting  individual  papers,  (2)  automatic compliance  to  electronic  requirements  that  facilitate  the concurrent or later production of electronic products, and (3) conformity  of  style  throughout  a  conference  proceedings. Margins,  column  widths,  line  spacing,  and  type  styles  are built-in; examples of the type styles are provided throughout this  document  and  are  identified  in  italic  type,  within parentheses, following the example. Some components, such as  multi-leveled  equations,  graphics,  and  tables  are  not prescribed, although the various table text styles are provided. The  formatter  will  need  to  create  these  components, incorporating the applicable criteria that follow.

## II. S TUDI L ITERATUR

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision Support  System (DSS)  adalah  sistem  berbasis  komputer interaktif yang membantu para pengambil keputusan dengan menggunakan  data  berbagai  model  untuk  memecahkan
masalah-masalah tidak
terstruktur dan bersifat multikriteria[5].  Pengambil  keputusan  boleh  jadi  melihat salah satu atribut sebagai sesuatu yang mempunyai pengaruh besar dan yang lainya memiliki pengaruh kecil. Faktanya,  jika analisis awalnya dalam pengeliminasian alternatif mengalami kegagalan apapun itu membutuhkan kinerja yang minimal.

## B. Analytic Hierarchy Process
The Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode khusus dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang  diperkenalkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Pada  dasarnya, metode  AHP  memecah-mecah  suatu  situasi  yang  kompleks dan  tak  terstruktur  ke  dalam  bagian-bagian  komponennya kemudian  menata  bagian  atau  variabel  ini  dalam    suatu susunan  hirarki  dan  memberi  nilai  numerik  pada pertimbangan  subjektif  tentang  relatif  pentingnya    setiap variabel.  Setelah itu mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk  menetapkan  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.
Metode AHP sering digunakan adalah karena metode ini membantu dalam menentukan prioritas dari beberapa kriteria dengan  melakukan  analisa  perbandingan  berpasangan  dari masing-masing kriteria. Selain itu AHP juga memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi dari kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan, sehingga  mengantisipasi  ketidakkonsistenan  yang  mungkin terjadi  karena  manusia  memiliki  keterbatasan  dalam menyampaikan persepsinya secara konsisten, terutama kalau harus  membandingkan  banyak  kriteria  [6].  Pada  dasarya langkah langkah dalam metode AHP meliputi :
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang diinginkan.
2. Membuat  struktur  hirarki  yang  diawali  dengan  tujuan umum, dilanjutkan dengan kriteria –kriteria dan alternaif– alternatif pilihan yang ingin di rangking (gambar 1).

## Gambar 1. Struktur Hierarki

## 3. Membuat matriks perbandingan berpasangan
𝐴 = [ 𝑎11 𝑎12 … 𝑎1𝑛 𝑎21 𝑎22 … 𝑎2𝑛 . .. 𝑎𝑛1 . .. 𝑎𝑛1 . .. … . .. 𝑎𝑛𝑛] (1)
dimana A adalah matriks perbandingan berpasangan dan aij adalah  nilai  kriteria i untuk  kriteria j .  Jika aij  =  x , maka aji  =  1/x , x  ≠  0 .  Jika a1 mempunyai tingkat kepentingan relatif yang sama dengan aj , maka
aij = aji = 1. Nilai dari matriks perbandingan berpasangan ditunjukkan dari skala perbandingan yang terdapat pada tabel 1.

## Tabel 1. Skala Pebandingan
Intensitas Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Sama  Pentingnya,  dua kegiatan  berkontribusi sama untuk tujuan Dua kegiatan berkontribusi sama untuk tujuan 2 Lemah 3 Sedikit Lebih Penting Pengalaman  dan  penilaian sedikit  mendukung  satu aktivitas di atas yang lain 4 Sedang 5 Lebih Penting Pengalaman  dan  penilaian sangat  mendukung  satu aktivitas di atas yang lain 6 Penting 7 Sangat  penting  atau menunjukkan penting Suatu kegiatan sangat kuat dibanding yang lain 8 Sangat, sangat penting 9 Super Penting Evidence yang  mendukung satu  aktivitas  di  atas  yang lain  adalah  urutan  yang setinggi mungkin Kebalikan Jika  untuk  aktivitas  i mendapat  satu  angka bila dibandingkan
dengan  suatu  aktivitas j,  maka  j  mempunyai nilai  kebalikannya  bila dibandingkan dengan aktivitas i.
Asumsi yang masuk akal

## 4. Menormalisasi matriks perbandingan berpasangan
𝑋𝑖𝑗 = 𝑎𝑖𝑗 ∑ 𝑎𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana Xij merupakan  matriks  berpasangan  dan aij merupakan nilai tingkat kepentingan kriteria i terhadap kriteria j yang telah dinormalisasi.
5. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya,  jika  tidak  konsisten  maka  pengambilan data (preferensi) perlu diulangi. Nilai eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum.
𝐸𝑉 𝑖 = ∑ 𝑎𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 (3)
dimana aij iadalah n ilai matriks normalisasi, EV i adalah nilai lokal prioritas atau bobot relatif kriteria ke- I dan n adalah banyaknya kriteria.
6. Menghitung nilai rasio konsisten (CR)
𝜆 max =   ∑ 𝑎𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 (5)
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (6)
dimana aij merupakan nilai kriteria, EV i nilai eigen vektor kriteria ke- I , λmax nilai eigen maksimum, CI nilai index konsistensi, RI nilai random  index dan CR adalah
consistency  ratio .  Jika CR <  0,1  artinya  nilai perbandingan  berpasangan  yang  ditentukan  konsisten, karena  toleransi  kesalahan  adalah  10%.  Jika  CR  >  0,1 sebaiknya  melakukan penentuan ulang terhadap matriks perbandingan berpasangan untuk mendapatkan hasil yang akurat. Ulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk seluruh tingkat

## C. Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution
Metode  TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah Multi  Attribute Decision  Making (MADM).  Metode  TOPSIS  didasarkan pada konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif, namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal negatif.
Konsep  ini  banyak  digunakan  pada  beberapa  model MADM  untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan  secara praktis[8].  Hal  ini  disebabkan  karena  konsepnya  yang sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana  [9].Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti langkah-langkah sebagai berikut :
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
𝑅𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1 (2)
dimana Rij merupakan  elemen  matriks  ternormalisasi [i][j] dan xij merupakan elemen matriks keputusan X serta dengan nilai i = 1, 2, …, m dan j = 1,2, …, n .
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot ( Y ) dengan bobot ( W ) yang sudah ditentukan.
𝑌𝑖𝑗 = 𝑊𝑖𝑅𝑖𝑗 (8)
3. Menentukan matriks solusi ideal positif ( A+ ) dan matriks solusi ideal negatif ( A- )
𝐴+ = max (𝑦1 + , 𝑦2 + , … . , 𝑦𝑛 + ) (9)
𝐴− = min (𝑦1 − , 𝑦2 − , … . , 𝑦𝑛 − ) (10)
dengan,
𝑦 𝑗 + =   { max 𝑦𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 min 𝑦𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑛𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑖
𝑦 𝑗 − =   { min 𝑦𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 max 𝑦𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑖
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks solusi ideal positif ( D+) dan matriks solusi ideal negatif ( D- )
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦𝑖𝑗) 2 𝑛 𝑗=1 (11)
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (12)
dimana 𝐷 𝑖 + merupakan jarak alternatif ke- i dengan solusi
ideal positif, 𝑦 𝑖 + adalah elemen solusi ideal positif [ i ] dan 𝑦𝑖𝑗 mewakili  elemen  matriks  ternormalisasi  terbobot [i][j].  Sementara  itu, 𝐷 𝑖 − adalah  jarak  alternatif  ke- i dengan solusi ideal negatif dan 𝑦 𝑖 − merupakan solusi ideal negatif[i].
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
𝑉𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+ 𝐷 𝑖 + (13)
dimana Vi melambangkan  kedekatan  tiap  alternatif terhadap solusi ideal, 𝐷 𝑖 + melambangkan  jarak alternatif ke-i  dengan  solusi  ideal  positif,  dan 𝐷 𝑖 − melambangkan jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal negatif. Nilai Vi yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif ke- i lebih cenderung untuk dipilih.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Perancangan  umum  sistem  yang  akan  dibangun  pada sistem pemilihan mobil terbaik ini meliputi masukan berupa data  alternatif  serta  proses  yang  meliputi  tahapan-tahapan metode AHP dan metode TOPSIS, dan keluaran berupa sistem pendukung  keputusan  pemilihan  mobil  terbaik.  Berikut  ini merupakan  penjelasan  mengenai  perancangan  umum  sistem yang akan dibangun :
1. Masukan ( input )
Sistem yang akan dibangun pada penelitian ini terdiri dari masukan  ( input )  berupa  data  mobil,  dimana  data  mobil tersebut dijadikan juga sebagai data alternatif.
2. Proses ( process )
Pada tahap proses terdiri dari proses penentuan bobot yaitu dilakukan dengan menggunakan metode AHP yang terdiri dari  tahapan-tahapan  yang  terdiri  dari:  menentukan matriks perbandingan berpasangan, melakukan normalisasi matriks perbandingan berpasangan, menghitung  bobot  masing  -  masing  kriteria.  Setelah  itu maka dilakukan proses perangkingan dengan menggunakan metode TOPSIS.
3. Keluaran ( output )
Keluaran  pada  penelitian  ini  yaitu  suatu  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  memberikan rekomendasi  karyawan  terbaik  bagi  rental  mobil wisatasolo.id.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Perhitungan AHP dan TOPSIS
Pada  penelitian  ini  penentuan  bobot  kriteria  dilakukan dengan  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP ),  sedangkan  untuk  tahap  perankingan  dikerjakan dengan  menggunakan  metode  TOPSIS.  Setelah  melakukan wawancara dengan pihak  pemilik rental mobil wisatasolo.id didapatkan prioritas dari masing-masing kriteria, yaitu :
1. Harga sama pentingnya terhadap Fitur Keselamatan
2. Harga  kurang  penting  terhadap  Kapasitas  Penumpang, Konsumsi BBM, dan Suku Cadang.
3. Harga sedikit lebih penting terhadap Fitur Kenyamanan, Volume Mesin, dan Garansi.
4. Fitur  Keselamatan  lebih  penting  terhadap  Kapasitas Penumpang dan Suku Cadang.
5. Fitur  Keselamatan  sedikit  lebih  penting  terhadap  Fitur Kenyamanan, Konsumsi BBM, dan Garansi.
6. Fitur Keselamatan sangat penting terhadap Volume
7. Kapasitas  Penumpang  kurang  penting  terhadap  Fitur Kenyamanan, Garansi, dan Suku Cadang.
8. Kapasitas  Penumpang  sedikit  lebih  penting  terhadap Volume Mesin dan Konsumsi BBM.
9. Fitur Kenyamanan sedikit lebih penting terhadap  Volume Mesin.
10. Fitur  Kenyamanan  kurang  penting  terhadap  Konsumsi BBM, Garansi, dan Suku Cadang.
11. Volume  Mesin  sama  pentingnya  terhadap  Konsumsi BBM.
12. Volume Mesin kurang penting terhadap Garansi dan Suku Cadang.
13. Konsumsi  BBM  kurang  penting  terhadap  Garansi  dan Suku Cadang.
14. Garansi sedikit lebih penting terhadap Suku Cadang.
Sampel  data  karyawan  dijadikan  sebagai  alternatif  data untuk penentuan mobil terbaik. Tabel

## Tabel 2. Daftar Data Alternatif
Mobil C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Avanza 2 2 2 2 2 2 2 2 Xenia 2 3 2 1 2 2 2 1 Xpander 2 3 2 3 2 2 2 3 Keterangan : C1 = Harga C5 = Volume Mesin C2 = Fitur Keselamatan C6 = Konsumsi BBM C3 = Kapasitas Penumpan C7 = Garansi C4 = Fitur Kenyamanan C8 = Suku Cadang
Berdasarkan  tahapan-tahapan  pada  metode  penelitian, maka  diimplementasikan  suatu  contoh  kasus  penentuan karyawan terbaik dengan perhitungan sebagai berikut:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Tentukan bobot kepentingan antar kriteria dalam matriks berpasangan  sesuai  dengan  skala  perbandingan  saaty. Dari tahap ini, diperoleh bobot kriteria yang dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Tabel Perbandingan Antar Kriteria
Krieria  C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 1 1 0,5 0,3 0,3 0,5  0,33 0,5 C2 1 1 0,2 0,3  0,14 0,3 0,3 0,2 C3 2 5 1 0,5 0,3 0,3 0,5 0,5 C4 3 3 2 1 0,3 0,5 0,5 0,5 C5 3 7 3 3 1 1 0,5 0,5 C6 2 3 3 2 1 1 0,5 0,5 C7 3 3 2 2 2 2 1 0,3 C8 2 5 2 2 2 2 3 1 Total 21 5,76 10 7,5 9,6 10,3 7 10,5
2. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total  dari  setiap  kolom.  Tabel  4  menunjukkan  bobot kriteria yang sudah dinormalisasi.
Tabel 4. Bobot Kriteria yang Sudah Dinormalisasi
Kriteria  C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8  Total C1 0,058  0,035  0,036  0,029  0,046  0,065  0,05  0,123  0,446 C2 0,058  0,035  0,014  0,029  0,02  0,043  0,05  0,049  0,302
C3 0,117  0,178  0,072  0,044  0,046  0,043  0,075  0,123  0,703
C4 0,176  0,107  0,145  0,089  0,046  0,065  0,075  0,123  0,830
C5 0,176  0,25  0,218  0,268  0,14  0,130  0,075  0,123  1,383
C6 0,117  0,107  0,218  0,179  0,14  0,130  0,075  0,123  1,092
C7 0,176  0,107  0,145  0,179  0,28  0,260  0,15  0,082  1,382
C8 0,117  0,178  0,145  0,179  0,28  0,260  0,45  0,247  1,860
3. Menghitung  nilai Eigen Vector masing-masing kriteria dengan  menghitung  rata-rata  dari  setiap  kriteria.  Hasil perhitungan Eigen Vector dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Eigen Vector No Kriteria EV 1 Harga 0,055 2 Fitur Keselamatan 0,037 3 Kapasitas Penumpang 0,087 4 Fitur Kenyamanan 0,103 5 Volume Mesin 0,172 6 Konsumsi BBM 0,136 7 Garansi 0,172 8 Suku Cadang 0,232
Setelah  bobot  untuk  setiap  kriteria  diperoleh,  proses selanjutnya yaitu dilakukan perankingan dengan menggunakan  metode  TOPSIS.  Tahapan-  tahapan  yang dilakukan pada metode TOPSIS adalah sebagai berikut: 1. Membuat  matriks  keputusan  yang  dinormalisasi  yang ditunjukkan dalam tabel 6

## Tabel 6. Matriks Keputusan yang Dinormalisasi
Mobil C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Avanza 0,577  0,426  0,577  0,534  0,577  0,577  0,577  0,534 Xenia 0,577  0,639  0,577  0,267  0,577  0,577  0,577  0,267 Xpander 0,577  0,639  0,577  0,801  0,577  0,577  0,577  0,801
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot (tabel 7)
Tabel 7. Matriks Keputusan Terbobot Mobil C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Avanza 0,031  0,015  0,050  0,055  0,099  0,078  0,099  0,123 Xenia 0,031  0,023  0,050 0,027  0,099 0,078 0,099 0,061 Xpander 0,031  0,023  0,050 0,082  0,099 0,078 0,099 0,185
3. Menentukan matriks solusi ideal positif ( A+ ) dan matriks solusi ideal negatif ( A-) yang dapat dilihat pada tabel 8

## Tabel 8. Matriks Solusi Ideal
Elemen Solusi Ideal Positif Negatif (0,031 ; 0,031 ; 0,031) 0,031 0,031 (0,015 ; 0,023 ; 0,023) 0,023 0,015 (0,050 ; 0,050 ; 0,050) 0,050 0,050 (0,055 ; 0,027 ; 0,082) 0,082 0,027 (0,099 ; 0,099 ; 0,099) 0,099 0,099 (0,078 ; 0,078 ; 0,078) 0,078 0,078
(0,099 ; 0,099 ; 0,099) 0,099 0,099 (0,123 ; 0,061 ; 0,185) 0,061 0,185
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks  solusi  ideal  positif  ( D+ )  &  matriks  solusi  ideal negatif ( D- ). Perhitungan jarak  alternatif  dari  solusi ideal positif ( D+ ) dapat dilihat pada penyelesaian berikut:
Perhitungan jarak alternatif  dari  solusi ideal  negatif (D-) dapat dilihat pada penyelesaian berikut :
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Dari  hasil  nilai  preferensi  ini  dapat  dilihat  bahwa  V2 memiliki nilai terbesar, sehingga bisa disimpulkan bahwa mobil Xenia yang akan direkomendasikan sebagai mobil terbaik.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan  bahwa  perangkat  lunak  yang  telah  dirancang dengan  menggunakan metode  Analytical Hierarchy  Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat digunakan sebagai alat bantu pemilihan  mobil.  Pengujian  dari  20  alternatif  dan  8  kriteria yang  diambil  dari  wisatasolo.id  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam menyelesaikan  kasus  sistem    pendukung  keputusan  dalam pembelian  mobil  dengan  cara  membandingkan  hasil  dari decision  maker  dengan  hasil dari  sistem  didapatkan  akurasi sebesar 70.96%.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  I.  A.  Syahbana,  “Usulan  Penilaian  Pemasok  T-Shirt  Dengan Menggunakan Metode AHP Dan Topsis Di Ima BEVST,” Universitas Widyatama, 2016.
[2]  A. F. Siddiq and others, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode  Technique  for  Order  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS),” JSI J. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, 2012.
[3]  M.  I.  I.  Juliyanti  and  I.  Mukhlash,  “Pemilihan  Guru  Berprestasi Menggunakan  Metode  AHP  dan  TOPSIS,”  in Prosiding  Seminar Nasional  Penelitian,  Pendidikan  dan  Penerapan  MIPA,  Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta , 2011, vol. 14.
[4]  M. C. Yunita, “Implementasi Metode Simple Multi Attribute Rating Technique  Exploiting Ranks  (SMARTER)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Perumahan,” Tek.  Inform.  Fasilkom UNSRI , 2017.
[5]  C.  Kahraman, Fuzzy  multi-criteria  decision  making:  theory  and applications with recent developments , vol. 16. Springer Science & Business Media, 2008.
[6]  G.-H.  Tzeng  and  J.-J.  Huang, Multiple  attribute  decision  making: methods and applications . CRC press, 2011.