JURNAL GAUSSIAN, Volume 7, Nomor 1,  Tahun 2018, Halaman 11-22 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DAN WEIGHTED PRODUCT (WP) DALAM SISTEM PENUNJANG PEMILIHAN LAPTOP TERFAVORIT MENGGUNAKAN GUI MATLAB
Abdiel Pandapotan Manullang 1 , Alan Prahutama 2 ,Rukun Santoso 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : alan.prahutama@gmail.com

## ABSTRACT
Laptops  have  become  an  important  requirement  for  most  students  is  to  support  educational  activities  and business  activities.  The  number  of  brands  of  laptops  or  types  of  laptops  that  exist  makes  consumers especially  students  have  their  own  preferences  in  choosing  a  laptop.  The  method  can  be  used  to  select  the favorite  laptop are SAW (Simple  Additive weighting) and  WP (Weighted Product).  Both of these  methods are the methods used to solve the problem of MADM (Multi Attribute Decision Making). There are 30 types of  laptops that will  be used  in the  selection of the  favorite  laptops.For the selection criteria  for the type of laptop  that  is  priced,  RAM  (Random  Access  Memory),  HDD  (hard  drive),  a  processor,  a  VGA  (Video Graphics  Array),  weight,  color,  screen  size,  service  centers,  warranty,  availability  of  spare  parts,  battery capacity, equipped with OS and application software. Selection of the favorite type of laptop is done with the help  of  MATLAB  (Graphical  User  Interface)  GUI  (Matrix  Laboratory)  as  a  computing  tool.  SAW  method and  WP,  in  this  research  showed  the  same  results  that  the  most  favored  type  of  laptop  laptop  mode  DEL INSPIRON 15Z-5523 with a value preference  for SAW  method amounted to  0.9518 while the  WP method amounted to 0.9511.
Keywords: SAW, WP, Laptop, favorite, GUI

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  modern  saat  ini  dan  semakin  cepat  berkembangnya  dunia teknologi  informasi  dan  komunikasi,  notebook  atau  biasa  disebut  laptop  telah  menjadi kebutuhan yang penting bagi sebagian besar mahasiswa.  Laptop telah menjadi kebutuhan dasar  untuk  menunjang  kegiatan  pendidikan  maupun  aktifitas  bisnis.  Dengan  adanya laptop kegiatan sehari-hari menjadi lebih mudah, cepat, efisien dan resiko kesalahan dapat dikurangi.  Semakin  majunya  teknologi  saat  ini,  banyak  di  pasaran  merek-  merek  laptop yang  berbeda  dengan  memiliki  spesifikasi  yang  bagus  dan  harga  yang  berbeda  juga. Sehingga,  mahasiswa  harus  memutuskan untuk  memilih  satu  dari  berbagai  pilihan  laptop yang  ada,    yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  keinginan  pembeli.  Karena  laptop  bukan merupakan  barang  mewah  tetapi  menjadi  kewajiban  saat  ini.  Salah  satu  upaya  untuk membantu  mahasiswa  dalam  memilih  laptop  sesuai  dengan  spesifikasi  dan  budget  yang dimiliki  adalah  dengan  merancang  suatu  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem pemilihan laptop ini berdasarkan pada banyak kriteria sehingga  diperlukan metode sistem pengambilan keputusan yang sesuai.
Menurut  Kusumadewi  dkk  (2006)  ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  MADM,  yaitu Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Weighted Product (WP). Menurut Fishburn dalam Kusumadewi dkk (2006), metode SAW sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  di semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Menurut Yoon dalam  Kusumadewi  dkk  (2006),  metode  WP  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan rating atribut, dalam hal ini setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Proses  ini  memiliki  analogi  yang  sama  dengan  proses normalisasi.
Berdasarkan  uraian-uraian  tersebut  maka  penulis  melakukan  penelitian  yang berjudul  “Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Weighted  Product (WP)  dalam  SistemPenunjangPemilihan  Laptop  Terfavorit  Menggunakan  GUI  Matlab” dengan studi kasus mahasiswa Undip. Kriteria yang digunakan dalam pemilihan laptop ini adalah harga, RAM ( Random Access Memory ), HDD ( Harddisk ), processor , VGA ( Video Graphics  Array ),  berat,  warna,  ukuran  layar, service  center ,  garansi,  ketersediaan spare part ,  kapasitas battery ,  dilengkapi  OS,  dan  pemberian software aplikasi.  Penelitian  ini diharapkan dapat memberikan solusi terhadap mahasiswa yang ingin membeli laptop agar laptop yang dibeli sesuai dengan kebutuhan.

## 2. TINJAUANPUSTAKA

## 2.1. Laptop
Menurut  Setianto  dalam  bukunya  “Serba-Serbi  Laptop”  menjelaskan  laptop  atau sering  disebut  juga notebook adalah  komputer  bergerak  yang  berukuran  relatif  kecil  dan ringan, beratnya berkisar dari 1 kg hingga 6 kg, tergantung ukuran, bahan, dan spesifikasi laptop  tersebut.  Beberapa  spesifikasi  laptop  yang  jadi  pertimbangan  saat  pembeli  mau membeli laptop (Setianto, 2009) adalah sebagai berikut:
1. Harga
Pada  dasarnya  adalah  tolak  ukur  terpenting  bagi  sebagian  besar  calon  pembeli, khusunya yang berada pada tingkat ekonomi menengah kebawah.
2. RAM ( Random Access Memory )
RAM  sebagai  media  penyimpanan  temporer  dalam  sebuah  komputer,  menjadi pertimbangan penting, dikarenakan RAM sangat mempengaruhi kinerja dari sebuah komputer. Semakin besar kapasitas dan semakin tinggi kecepatan dari RAM sebuah laptop, semakin bagus dan cepat pula kinerja laptop tersebut.
3. Processor
Processor sebagai otak dari komputer merupakan salah satu pertimbangan penting dalam  pemilihan  laptop. Processor dengan  kecepatan  yang  tinggi  mampu memproses dan melakukan perhitungan dengan cepat pula.
4. Harddisk
Harddisk sebagai  media  penyimpanan  semi-permanen  menjadi  pertimbangan penting, dimana semakin besar kapasitas harddisk sebuah laptop, semakin banyak pula data-data yang bisa disimpan oleh penggunanya.
5. VGA ( Video GraphicsArray )
VGA  sebagai  pengolah  data  grafis  dalam  sebuah  laptop  menjadi  pertimbangan penting,  khususnya  sebagai  media  bermain game ataupun  sebagai  media  bekerja yang  menggunakan  aplikasi  multimedia  yang  berat,  contohnya Photoshop , Corel Draw , Auto CAD, dan sejenisnya.
6. Berat
Berat  laptop  berkisar  dari  1  kg  hingga  6  kg,  tergantung  ukuran,  bahan,  dan spesifikasi laptop tersebut.
7. Warna
Laptop    menyediakan  beberapa  desain  yang  bervariasi  yang  hanya  dimiliki  setiap spesifikai  laptoptersebut,  sehingga  laptop  yang  dimiliki  tidak  selamanya membosankan dan tidak menarik
8. Ukuran Layar
Ukuran  layar  pada  laptop  biasanya  dihitung  dalam  satuan  inchi.  Semakin  besar ukuran,  semakin  besar  ukuran  layar  yang  disediakan  dan  tentunya  lebih memberikan kenyamanan pada pengguna.

## 9. Service Center
Service  Center  atau  dalam  bahasa  Indonesia  berarti  pusat  pelayanan  sejatinya adalah  tempat  yang  disediakan  oleh  produsen  sebuah  produk  bagi  konsumennya untuk melakukan layanan perbaikan atau perawatan produk.

## 10. Garansi
Garans adalah surat keterangan dari suatu produk bahwa pihak produsen menjamin produk  tersebut  bebas  dari  kesalahan  pekerja  dan  kegagalan  bahan  dalam  jangka waktu tertentu.
11. Ketersediaan Spare Part
Agar laptop bisa menyala, diperlukan beberapa spare parts atau bagian-bagian mesin yang di satukan agar bisa beroperasi dengan sempurna.
12. Kapasitas Battery
Laptop memiliki baterai yang berfungsi agar laptop dapat digunakan dalam jangka waktu yang cukup lama. Selain itu, baterai laptop memiliki kapasitas yang berbeda pada setiap brand laptop yang terkemuka.

## 13. OS ( Operating System )
OS  adalah  sebuah  program  yang  mengatur  dari  sebuah  perangkat  keras  atau  biasa disebut  dengan  hardware  yang  menghubungkan  dengan  sebuah  perangkat  lunak yang biasa disebut dengan software.
14. Pemberian Software Aplikasi
Laptop  tidak  akan  lepas  dari  perangkat  lunak  (software)  karena  merupakan  salah satu bagian terpenting dari laptop itu sendiri.

## 2.2. Metode MADM
Menurut  Kusumadewi  dkk  (2006) Multi-Attribute  Decision  Making (MADM) merupakan  salah  satu  metode  pengambil  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  Kriteria  biasanya  berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan, atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan. MADM  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  dalam  ruang  diskret.  Oleh karena  itu,  pada  MADM  biasanya  digunakan  untuk  melakukan  penilaian  atau  seleksi terhadap alternatif dalam jumlah yang terbatas. Misalkan i A merupakan alternatif ke-i dan j C merupakan  kriteria  ke-j.  Tujuan  MADM  adalah  mengevaluasi  m  alternatif i A (i  = 1,2,...,m)  terhadap  sekumpulan  kriteria j C (j  =  1,2,...,n),  setiap  kriteria  saling  tidak bergantung  satu  dengan  yang  lainnya.  Matriks  keputusan  setiap  alternatif  terhadap  setiap atribut diberikan sebagai berikut.
             mn m m n n x x x x x x x x x ... ... ... ... ... ... ... 2 1 2 22 21 1 12 11 X
(1)
ij x merupakan  rating  kinerja  alternatif  ke-i  terhadap  kriteria  ke-j.  Nilai  bobot  yang menunjukkan tingkat kepentingan relatif setiap kriteria diberikan sebagai berikut.
} ,..., , { 2 1 n w w w  w (2)
Rating  kinerja  ( X )  dan  nilai  bobot  ( w )  merupakan  nilai  utama  yang mempresentasikan  preferensi  absolut  dari  pengambil  keputusan.  Nilai  bobot  ( w )  dapat
ditentukan  dengan  menggunakan  pendekatan  subyektif  (Zhiping,  2004).  Pada  pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Masalah MADM diakhiri dengan proses perankingan untuk mendapatkan alternatif terbaik berdasarkan nilai keseluruhan preferensi yang diberikan (Kusumadewi dkk, 2006).
Menurut Kusumadewi dkk(2006), terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM yaitu Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product ,  ELECTRE, Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), dan Analytic Hierarchy Process (AHP).

## 2.3. Metode SAW
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  di  semua  atribut  (Kusumadewi  dkk,  2006).  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  ( X )  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua  rating  alternatif.  Kelebihan  metode  SAW  adalah  dapat  menentukan  nilai  bobot setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perengkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif dan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada  nilai  kriteria  dan  bobot  prefrensi  yang  sudah  ditentukan.  Metode  SAW  mengenal adanya 2 atribut, yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost ).
Menurut  Kusumadewi  dkk  (2006),  langkah  penyelesaian  dalam  menggunakan metode SAW sebagai berikut.
1) Menentukan alternatif, yaitu . i A
2) Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu . j C
3) Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  masing-masing kriteria sebagai berikut:
Tabel1 . Rating Kecocokan Alternatif Kriteria 𝐶 1 𝐶 2 ⋯ 𝐶 𝑛 𝐴 1 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑛 𝐴 2 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑛
⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝐴 𝑚 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛
4) Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  ( w )  setiap  kriteria, seperti pada Persamaan (2).
5) Membuat  matriks  keputusan  ( X )  yang  dibentuk  berdasarkan  tabel  rating kecocokan  setiap  alternatif  ( i A )  pada  masing-masing  kriteria  ( j C ),  dengan  i =1,2,…, m  dan  j=1,2,…, n, seperti pada Persamaan (1).
6) Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  dengan  cara  menghitungnilai  rating kinerja ternomalisasi ( ij p ) dari alternatif i A pada kriteria j C yang merupakan kriteria sebagai berikut.
𝑝 𝑖𝑗 = { ij i ij x Max x jika j adalah kriteria keuntungan (benefit)
ij ij i x x Min jika j adalah kriteria biaya ( cost ) (3)
dengan i=1,2,...,m; j = 1, 2, …, n
7) Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  ( ij p )  membentuk  matriks ternormalisasi ( P ).
             mn m m n n p ... p p ... ... ... ... p ... p p p ... p p 2 1 2 22 21 1 12 11
P (4)
8) Hasil  akhir  nilai  preferensi  ( i V )  diperoleh  denganmenjumlahan  perkalian elemen  baris  matriks  ternormalisasi  ( P )  dengan  bobot  preferensi  ( w )  yang bersesuaian dengan elemen kolom matriks ( T w ).
   n j ij j i p w V 1 ; dengan i=1,2,...,m; j = 1, 2, …, n (5)
Nilai i V terbesar  mengindikasikan  bahwa  alternatif i A merupakan  alternatif terbaik.

## 2.4. Metode WP
Metode  WP  menerapkan  konsep  perangkingan  menggunakan  perkalian  antara rating kriteria,  dimana  bobot  menjadi  pangkat  dari  setiap  nilai  kriteria  yang  bersangkutan (Kusumadewi dkk, 2006).Nilai pangkat tersebut bernilai positif untuk kriteria  keuntungan dan bernilai negatif untuk kriteria biaya. Kelebihan metode WP adalah dapat mengevaluasi beberapa  alternatif  terhadap  sekumpulan  atribut/kriteria,  setiap  atribut  tidak  bergantung dengan  yang  lainnya.Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  menentukan  nilai  vektor 𝑆 𝑖 dengan persamaan sebagai berikut:
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ; dengan i=1,2,...,m; j = 1, 2, …, n (6)
Dengan ∑ 𝑤 𝑗 = 1. w j adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai berikut:
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ; dengan i=1,2,...,m; j = 1, 2, …, n (7)
Dengan 𝑥 𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 untuk  atribut  keuntungan, 𝑥 𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 untuk  atribut  biaya,  dan  0  ≤ V i ≤ 1. Pengambilan kepputusan metode WP dapat dilihat dari nilai preferensi (V i ), dimana nilai terbesar V i merupakan alternatif terbaik yang layak dipilih.

## 2.5. Teknik Sampling
Menurut  Sugiyono  (2010),  populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas: obyek/subyek  yang  mempunyai  kualitas  dan  karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh peneliti  untuk  dipelajari  kemudian  ditarik  kesimpulannya.Sampel  adalah  bagian  dari jumlah  dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  populasi.Menurut  Soleh  (2005),  teknik sampling adalah  suatu  teknik  untuk  menentukan  jumlah  sampel  dan  pemilihan  calon anggota  sampel,  sehingga  setiap  sampel  yang  terpilih  dalam  penelitian  dapat  mewakili populasinya.

## 2.6. Graphical User Interface (GUI)
GUI  Matlab  merupakan  tampilan  grafis  dalam  satu  atau  lebih  jendela  berisikan kontrol dan komponen, yang memungkinkan pengguna untuk melakukan hal-hal interaktif.
Pengguna  tidak  perlu  membuat script atau  mengetik  perintah  di  baris  perintah  untuk menyelesaikan  tugas-tugas.GUI  Matlab  dapat  melakukan  semua  jenis  perhitungan, membaca  dan  menulis  file  data,  berkomunikasi  dengan  GUI  Matlab  lainnya,  serta menampilkan data dalam bentuk tabel atau plot (MathWorks, 2015).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Pada  penelitian  ini  jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  primer.  Pengumpulan data primer dilakukan dengan pengisian kuesioner untuk pembobotan kriteria dan penilaian jenis laptop oleh mahasiswa Undip dari 11 fakultas yaitu Fakultas Sains dan Matematika, Fakultas Teknik, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Fakultas Pertanian dan Peternakan, Fakultas  Kedokteran,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan,  Fakultas  Ekonomika  dan Bisnis, Fakultas Psikologi, Fakultas Hukum, Fakultas Kesehatan Masyarakat, dan Fakultas Vokasi . Penelitian  ini  dilakukan  terhadap  100  sampel.  Data  laptop  dengan  harga  laptop diambil pada bulan Juli dan pengambilan sampel dilakukan pada bulan Agustus.

## 3.2. Variabel Penelitian
Teknik  pengambilan  sampel  untuk  dalam  penelitian  ini  dari  mahasiswa  Undip menggunakan teknik accidental sampling.

## 3.3. Variabel Penelitian
1. Variabel Alternatif (A i )
Variabel alternatif adalah jenis laptop yang dikelompokkan menjadi 30 jenis laptop yaitu:
1) ASUS Tipe X200MA-KX438D
2) ASUS Tipe X455LA-WX401D
3) ASUS Tipe K401LB-FR068D
4) ASUS Tipe ZENBOOK UX360C-AC4151T
5) ASUS Tipe ZENBOOK UX410UQ
6) ACER Tipe ASPIRE E3-112
7) ACER Tipe ASPIRE ES1-421
8) ACER Tipe ASPIRE E5-473G
9) ACER Tipe NITRO 5AN515-41-F6T3
10) ACER Tipe SWIFT 7SF713-51 MOU X
11) LENOVO Tipe IDEAPAD S210
12) LENOVO Tipe YOGA 30011
13) LENOVO Tipe IDEAPAD Z410
14) LENOVO Tipe IDEAPAD Y470
15) LENOVO Tipe THINKPAD X240
16) HP Tipe 1000-1b09AU
17) HP Tipe PAVILION X360
18) HP Tipe PROBOOK 430 G2
19) HP Tipe PROBOOK 440 G2
20) HP Tipe ELITEBOOK 840 G3
21) TOSHIBA Tipe SATELLITE NB10-A104
22) TOSHIBA Tipe SATELLITE C800D-1003
23) TOSHIBA Tipe SATELLITE L745-1204X
24) TOSHIBA Tipe PORTAGE R835-P56X
25) TOSHIBA Tipe SATELLITE M300-P4329
26) DEL Tipe INSPIRON 11-3162
27) DEL Tipe INSPIRON 14-3420
28) DEL Tipe VOSTRO 14-3459
29) DEL Tipe INSPIRON 15Z-5523
30) DEL Tipe LATITUDE-E5520
2. Variabel Kriteria (C j )
Variabel  kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  jenis  laptop  terbaik  yaitu sebanyak 8 kriteria, yaitu:
a. Harga
b. RAM
c. HDD
d. Processor
e. VGA
f. Berat
g. Warna
h. Ukuran Layar
i. Service Center
j. Garansi
k. Ketersediaan Spare Part
l. Kapasitas Battery
m. Dilengkapi OS
n. Pemberian Software Aplikasi

## 3.4. Langkah Analisis
Pengolahan data pada penelitian ini adalah perankingan jenis laptop menggunakan metode  SAW dan WP, dengan bantuan komputasi GUI Matlab. Software yang digunakan adalah Microsoft Excel dan Matlab. Langkah-langkah yang dilakukan untuk memilih jenis laptop terbaik sebagai berikut :
1. Simple Additive Weighting (SAW) Method
a. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  masing-masing kriteria.
b. Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  ( w )  setiap  kriteria yang diperoleh dari kuisioner  adalah rata-rata penilaian tingkat kepentingan di setiap kriteria oleh responden, seperti pada Persamaan (2).
c. Membuat  matriks  keputusan  ( X )  yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan dari setiap alternatif pada masing-masing kriteria seperti pada Persamaan (1).
d. Melakukan normalisasi matriks keputusan seperti pada Persamaan (3).
e. Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  ( ij p )  membentuk  matriks ternormalisasi ( P ) seperti pada Persamaan (4).
f. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  dengan  menggunakan Persamaan (5).
g. Menentukan jenis laptopterfavorit dengan melihat jenis laptop yang memiliki nilai preferensi terbesar.
2. Weighted Product (WP)
a. Menentukan  perbaikan  bobot  preferensi, yang  diperoleh  dari  kuisioner  yaitu rata-rata penilaian tingkat kepentingan di setiap kriteria oleh responden.
b. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  dengan  menggunakan Persamaan (6).
c. Menentukan  preferensi  relatif  dari  setiap  alternatif  dengan  menggunakan Persamaan (7)
d. Menentukan jenis laptop terfavorit dengan melihat jenis laptop yang memiliki nilai preferensi terbesar.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Deskripsi Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Pengumpulan data primer  dilakukan  dengan  pengisian  kuisioner  untuk  pembobotan  kriteria  dan  penilaian jenis  laptop  oleh  mahasiswa  Undip.data untuk  setiap  kriteria  sama  yaitu  sebanyak  30.  C 1 merupakan  kriteria  harga  yang  dipertimbangkan  oleh  responden  dalam  memilih  laptop. Harga  yang  diinginkan  responden  biasanya  yang  paling  rendah,  dengan  C 2 (RAM)  yang tertinggi, C 3 ( Processor ) yang paling tinggi, C 4 (HDD) yang paling tinggi, C 5 (VGA) yang paling tinggi, C 6 (Berat) yang paling ringan, C 7 (Warna) yang lebih banyak variannya, C 8 (Ukuran Layar) yang besar, C 9 ( Service Center ) yang tersedia, C 10 (Garansi) yang tersedia, C 11 (Ketersediaan Spare  Part )  yang  memadai,  C 12 (Kapasitas Battery )  yang  tinggi  ,  C 13 (Dilengkapi OS) dan C 14 (Pemberian Software Aplikasi) yang tersedia.
Bobot untuk masing-masing kriteria yang diperoleh dari kuisioner adalah rata-rata penilaian  tingkat  kepentingan  di  setiap  kriteria  oleh  responden  yaitu:      w 1 =    8.511; w 2 =  8.648;  w 3 =  8.146;  w 4 =    8.655;  w 5 =  7.62;  w 6 =  6.76;    w 7 =    6.643;  w 8 =  6.941; w 9 = 7.929; w 10 =  7.886; w 11 = 7.531; w 12 = 8.235;      w 13 = 7.609; w 14 = 7.424. Jika  bobot  tersebut  distandarisasikan  yaitu  w 1 =    0.0784;  w 2 =  0.0796;  w 3 =  0.0750; w 4 =  0.0797; w 5 = 0.0702; w 6 = 0.0622; w 7 =  0.0612; w 8 = 0.0639; w 9 = 0.0730; w 10 = 0.0726; w 11 = 0.0693; w 12 = 0.0758; w 13 = 0.0701; w 14 = 0.0684.

## 4.2. Penentuan Laptop Terfavorit Menggunakan Metode SAW
a. Normalisasi data
Dalam  kasus  ini  yang  termasuk  atribut cost (biaya)  yaitu  C 1 dan  C 6 sedangkan atribut benefit (keuntungan) yaitu C 2 , C 3 , C 4 , C 5 , C 7 , C 8 , C 9 , C 10 , C 11 , C 12 , C 13 , dan C 14 .
𝑝 11 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 (𝑥 11 ) 𝑥 𝑖1 = 447.3 848.6 = 0.5271
𝑝 12 = 𝑥 11 𝑚𝑎𝑥 𝑖 (𝑥 𝑖2 ) = 625.8 845.7 = 0.7400
𝑝 13 = 𝑥 13 𝑚𝑎𝑥 𝑖 (𝑥 𝑖3 ) = 676.6 811.3 = 0.8340
⋮ 𝑝 30; 14 = 𝑥 30;14 𝑚𝑎𝑥 𝑖 (𝑥 30;14 ) = 796 816.9 = 0.9744 Sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi
(P) adalah sebagai berikut:
𝐑 = [ 0.5271 0.7400 0.5784 ⋮ 0.9397
0.7352 ⋮ 0.9858
… 0.9912 …
… 0.9887 ⋮ 0.9744 ]
b. Menentukan nilai preferensi ( V i ) setiap alternatif dengan rumus:
𝑉 𝑖 =   ∑ w j 𝑛 𝑗=1 × 𝑝 𝑖𝑗 i  =  1, 2, … , 30 ;  j  =  1, 2, 3, 4, 5, … ,14
𝑉 1 = {(0.0784  × 0.5271) + (0.0796  × 0.7400) +  (0.0750 × 0.8340) + ⋯
+  (0.0684 × 0.9912)} =  0.8612
𝑉 2 = {(0.0784  × 0.5784)  + (0.0796  × 0.7352)  + (0.0750 × 0.8528) + ⋯ + (0.0684 × 0.9887)} =  0.8777 𝑉 3 = {(0.0784  × 0.6752)  + (0.0796  × 0.8604)  + (0.0750 × 0.9527) + ⋯ + (0.0684 × 0.9985)} =  0.9009 ⋮
𝑉 30 = {(0.0784  × 1) +  (0.0796  × 0.9626)  + (0.0750 × 0.9032)  + ⋯ + (0.0684 × 0.9744)} =  0.9312
c. Mengurutkan nilai preferensi ( 𝑉 𝑖 ) dari yang terbesar hingga terkecil.
4.3 Penentuan Laptop Terfavorit Menggunakan Metode WP
a. Menentukan Nilai Perbaikan bobot dengan rumus:
𝑤 𝑗 = 𝑤 𝑗 ∑ w j 𝑛 𝑗=1 ; j = 1, 2, …, 14 dengan ∑ w j 𝑛 𝑗=1 ; j = 1, 2, …, 14    14 1 108.5830 = 7.424 + + 8.146 + 8.648 + 8.511 j j w  𝑤 1 = 8.511 108.5830 = 0.0784
𝑤 2 = 8.648 108.5830 = 0.0796
𝑤 3 = 8.146 108.5830 = 0.0750 ⋮
𝑤 14 = 7.424 108.5830 = 0.0684
b. Menentukan nilai vektor (S i ) setiap alternatif dengan rumus:
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ;  i=1,2,...,30; j = 1, 2, …, 14
𝑆 𝑖 = (𝑥 𝑖1 −𝑤 1 )(𝑥 𝑖2 𝑤 2 )(𝑥 𝑖3 𝑤 3 )(𝑥 𝑖4 𝑤 4 )(𝑥 𝑖5 𝑤 5 )(𝑥 𝑖6 −𝑤 6 )(𝑥 𝑖7 𝑤 7 ) (𝑥 𝑖8 𝑤 8 )(𝑥 𝑖9 𝑤 9 )(𝑥 𝑖10 𝑤 10 )(𝑥 𝑖11 𝑤 11 )(𝑥 𝑖12 𝑤 3 )(𝑥 𝑖13 𝑤 13 )(𝑥 𝑖14 𝑤 14 )
Dalam kasus ini pangkat bernilai negatif untuk atribut cost (biaya) yaitu C 1 dan C 6 sedangkan pangkat bernilai positif untuk atribut benefit (keuntungan) yaitu C 2 , C 3 , C 4 , C 5 , C 7 , C 8 , C 9 , C 10 , C 11 , C 12 , C 13 , dan C 14 . Dengan nilai 𝑤 𝑗 merupakan nilai perbaikan bobot yang telah diperoleh sebelumnya.
𝑆 1 = ∏ 𝑥 1𝑗 𝑤𝑗 14 𝑗=1 =   (848.6 −0.0784 )(625.8 0.0796 )(676.6 0.0750 ) … (809.7 0.0684 ) = 113.5867
𝑆 2 = ∏ 𝑥 2𝑗 𝑤𝑗 14 𝑗=1 =   (773.3 −0.0784 )(621.8 0.0796 )(691.9 0.0750 ) … (807.7 0.0684 ) = 116.1676
𝑆 3 = ∏ 𝑥 3𝑗 𝑤𝑗 14 𝑗=1 =   (662.5 −0.0784 )(727.6 0.0796 )(772.9 0.0750 ) … (815.7 0.0684 )
= 119.5523 ⋮
𝑆 30 = ∏ 𝑥 30𝑗 𝑤𝑗 14 𝑗=1 =   (447.3 −0.0784 )(814.1 0.0796 )(732.8 0.0750 ) … (796.0 0.0684 )
= 124.2932
c. Menentukan nilai preferensi V i setiap alternatif dengan rumus:
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ;i=1,2,...,30
Dengan 𝑥 𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 untuk atribut keuntungan, 𝑥 𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 untuk atribut biaya,j =
1, 2, …, 14
Dalam kasus ini untuk atribut cost (biaya) yaitu C 1 dan C 6 sedangkan untuk atribut benefit (keuntungan) yaitu C 2 , C 3 , C 4 , C 5 , C 7 , C 8 , C 9 , C 10 , C 11 , C 12 , C 13 , dan C 14 . 𝑥 1 ∗ = min ((848.6), (773.3), (662.5), … , ( 447.3)) = 447.3 𝑥 2 ∗ = max ((625.8), (621.8), (727.6), … , ( 814.1)) = 845.7 𝑥 3 ∗ = max ((676.6), (691.9), (772.9), … , ( 732.8)) = 811.3 ⋮ 𝑥 14 ∗ = max ((809.7), (807.7), (815.7), … , ( 796)) = 816.9
∏(𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤 𝑗 = 14 𝑗=1 (447.3 −0.0784 )(845.7 0.0796 )(811.3 0.0750 ) ⋯ (816.9 0.0684 )
= 133.7343
𝑉 1 = ∏ 𝑥 1𝑗 𝑤𝑗 14 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤𝑗 14 𝑗=1 = 113.5867 133.7343 = 0.8493
𝑉 2 = ∏ 𝑥 2𝑗 𝑤𝑗 14 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤𝑗 14 𝑗=1 = 116.1676 133.7343 = 0.8686
𝑉 3 = ∏ 𝑥 3𝑗 𝑤𝑗 14 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤𝑗 14 𝑗=1 = 119.5523 133.7343 = 0.8940
⋮ 𝑉 30 = ∏ 𝑥 30𝑗 𝑤𝑗 14 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤 𝑗 14 𝑗=1 = 124.2932 133.7343 = 0.9294
d. Mengurutkan nilai preferensi (𝑉 𝑖 ) setiap alternatif dari terbesar hingga terkecil.

## 4.4 Interpretasi Hasil antara Metode SAW dan WP
Perhitungan  antara  metode  SAW  dan  WP  memiliki  hasil  yang  berbeda,  namun untuk  peringkat  pertama  hingga  keempat  hasilnya  sama  untuk  kedua  metode  tersebut. Perbedaan hasil perhitungan sangat mungkin terjadi karena pada dasarnya metode SAW dan WP  memiliki  konsep  perhitungan  yang  berbeda.  Namun,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada hasil  perhitungan  kedua  metode  menghasilkan  peringkat  pertama  hingga  kempat  sama, walaupun  nilai  preferensi  berbeda  .  Alternatif  ke-29  artinya  jenis  laptop  DEL  Tipe INSPIRON 15Z-5523 peringkat 1 berdasarkan metode SAW dan WP.

## 4.5. Tutorial GUI Matlab untuk Metode SAW dan WP
a. Klik tombol START pada Matlab          b. Klik tombol MULAI ANALISIS
c. Klik tombol LOAD DATA d. Klik NILAI BOBOT e. Klik tombol SAW f. Klik tombol WP k. Klik tombol EXIT

## 5. PENUTUP

## 5.1.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, antara lain :
Nilai  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  yang  diperoleh  dari  kuisioner  adalahw 1 = 0.0784;  w 2 =  0.0796;  w 3 =  0.0750;      w 4 =    0.0797;      w 5 =  0.0702;  w 6 =  0.0622;  w 7 = 0.0612;  w 8 =  0.0639;  w 9 =  0.0730;  w 10 =    0.0726;  w 11 =  0.0693;  w 12 =  0.0758;  w 13 = 0.0701;  w 14 =  0.0684.  Berdasarkanhasildan  pembahasandiperolehbahwa  pemilihan  jenis laptop  terbaik  berdasarkan  metode  SAW  dan  WP  peringkat  1,  2,  3  dan  4  sama  yaitu alternatif  ke-29  (jenis  laptop  DEL  Tipe  INSPIRON  15Z-5523),  ke-5  (jenis  laptop  ASUS Tipe  ZENBOOK  UX410UQ),  ke-9  (jenis  laptop  ACER  Tipe  NITRO  5AN515-41-F6T3) dan ke-20 (HP Tipe PROBOOK 440 G2)  namun nilai preferensi berbeda.

## 5.2.  Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,ada  saran  yang  penulis  usulkan  karena  pemilihan  jenis laptop  terbaik  menggunakan  SAW  dan  WP  in  itidak  terlepas  dari  kekurangan  sehingga pemilihan  ini  menjadi  lebih  baik.  Pengembangan  lebih  lanjut  yang  dilakukan  dari penelitian  ini  adalah  nilai  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  yang  diperoleh  dari kuisioner  tidak  hanya  satu  narasumber  yaitu  mahasiswa  Undip  melainkan  beberapa narasumber yang lebih paham tentang laptop.

## DAFTAR PUSTAKA
Jamila  dan  Hartati,  S.  2011.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Subkontrak Menggunakan Metode Entropy dan TOPSIS.” IJCCS . 5 (2), 12-19.
Kurniasih,  D.L.  2013.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  dengan  Metode TOPSIS”. Pelita Informatika Budi Darma. Vol. III (2), 6-13. Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  dan  Wardoyo,  R.  2006. Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. MathWorks. 2015. Creating Graphical User Interfaces . The MathWorks, Inc.
Moore,  J.H.  dan  Chang,  M.G.  1980.  “Design  of  Decision  Support  Systems.” Data  Base. Vol. 12 (1-2).
Setianto, E.H. 2009. Serba-Serbi Laptop . Jakarta: Elex Media Komputindo Soleh,  A.  Z.  2005. Ilmu  Statistika:  Penerapan  Teoritis  dan  Aplikatif  disertai  Contoh Penggunaan SPPS. Bandung: Rekayasa Sains.
Sugiyono. 2010. Statistika untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta.