## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Rekomendasi Pemilihan Laptop Menggunakan Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) Berbasis Website
Adi Kurnia * , Dwi Marisa Midyanti, Kasliono
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Prodi Rekayasa Sistem Komputer. Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
Email: 1,* adi.kurnia@student.untan.ac.id. 2 dwi.marisa@siskom.untan.ac.id. 3 kasliono@siskom.untan.ac.id Correspondence Author Email: adi.kurnia@student.untan.ac.id Submitted: 12/07/2023; Accepted: 28/08/2023; Published: 29/08/2023
Abstrak −Laptop  kini  telah  menjadi  kebutuhan  utama  dalam  berbagai  hal,  seperti  pekerjaan  kantor  dan  tugas  kuliah. Perkembangan  fitur  dan  spesifikasi  laptop  yang  semakin  beragam,  membuat  konsumen  kebingungan  untuk  memilih  laptop yang sesuai dengan kebutuhan. Berbagai merek dan tipe laptop yang dijual dengan harga bervariasi juga membuat konsumen kesulitan dalam menentukan pilihan laptop yang sesuai dengan kebutuhannya. Sering kali konsumen membeli laptop dengan spesifikasi  yang  tidak  sesuai  dengan  kebutuhannya,  hal  ini dikarenakan  memahami  spesifikasi  laptop  sebelum  membelinya akan  menghabiskan  banyak  waktu.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan rekomendasi untuk pemilihan laptop. Pada penelitian ini, dibangun sebuah sistem rekomendasi pemilihan laptop dengan  menggunakan  metode Evaluation  Based  On  Distance  From  Average  Solution (EDAS)  supaya  konsumen  bisa mendapatkan  rekomendasi  laptop  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  dan  dapat  menjadi  salah  satu  alternatif  bagi konsumen  ketika  mencari  laptop.  Penelitian  ini  menggunakan  60  data  laptop  dengan  6  kriteria  yaitu  harga,  kapasitas  ram, kapasitas penyimpanan, ukuran layar, jenis prosesor dan berat laptop serta menggunakan 4  merek  laptop yaitu Asus, Acer, Lenovo  dan  HP.  Pada  penelitian  ini  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  diperoleh  dari  34  responden,  kemudian  akan  dijadikan acuan  dalam  menentukan  laptop  yang  akan  direkomendasikan.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil perhitungan sistem dan perhitungan manual, hasil perhitungan sistem dan perhitungan manual menunjukan hasil yang identik yaitu 0.984185, hal tersebut menunjukan sistem yang diimplementasikan telah sesuai dengan metode EDAS.
Kata Kunci: Laptop; EDAS; Rekomendasi; Kriteria; Sistem
Abstract −Laptops have become an essential requirement in various ways, such as office work and college assignments. The development  of  increasingly  diverse  features  and  specifications  of  laptops  makes  consumers  need  clarification  about choosing a laptop that suits their needs. Various brands and types of laptops sold at different prices also make it difficult for consumers to choose a laptop that suits their requirements. Often consumers buy laptops with specifications that do not suit their  needs,  and  this  is  because  understanding  the  specifications  of  a  laptop  before  buying  it  will  take  a  lot  of  time.  To overcome  these  problems,  we  need  a  system  that  can  recommend  laptop  selection.  In  this  research,  a  laptop  selection recommendation system  was built using the Evaluation Based On Distance From  Average Solution (EDAS) method so the consumers  can  get  laptop  recommendations  according  the  desired  criteria  and  can  be  an  alternative  for  consumers  when looking  for  a  laptop.  This  study  uses  60  laptop  data  with  six  criteria:  price,  RAM  capacity,  storage  capacity,  screen  size, processor type, and laptop weight. It uses four laptop brands: Asus, Acer, Lenovo, and HP. In this study, the weight value of each  criterion  was  obtained  from  34  respondents,  and then it  would  be used  as  a  reference  in  determining  which  laptop  to recommend.  The  test  carries  out  by  comparing  the  results  of  system  calculations  and  manual  calculations,  the  results  of system  calculations  and  manual  calculations  show  identical  results  scilicet  0.984185,  which  shows  that  the  implemented system is in accordance with the EDAS method.
Keywords : Laptop; EDAS; Recommendation; Criteria; System

## 1. PENDAHULUAN
Laptop  kini  telah  menjadi  kebutuhan  utama  dalam  berbagai  hal.  seperti  pekerjaan  kantor  dan  tugas  kuliah. Perkembangan  produk  laptop  kini  sangat  pesat  dan  banyaknya  persaingan  dari  merek-merek  laptop  terkenal tentunya mempersulit konsumen dalam menentukan pilihan laptop yang sesuai dengan budget dan kriteria yang diinginkan.  Penyebabnya  karena  banyaknya  produksi  merek  dan  tipe  laptop  yang  ditawarkan  oleh  perusahaan [1].  Dengan  berkembangnya  fitur  serta  spesifikasi  laptop  yang  semakin  bervariasi,  sering  kali  membuat konsumen  kesulitan  dalam  menentukan  laptop  yang  sesuai  dengan  kebutuhannya  [2].  Tidak  semua  orang mengetahui indikator dalam memilih produk laptop sesuai dengan selera dan kriteria yang dibutuhkan [3].
Metode  EDAS  adalah  penyelesaian  secara  praktis  dalam  kondisi  dengan  atribut  yang  kontradiktif,  dan alternatif terbaik dipilih dengan  menghitung jarak dari setiap alternatif dari  nilai optimal. Salah  satu penelitian yang  dilakukan  oleh  Mehdi  Keshavaraz  Ghorabaee,  dkk  pada  tahun  2015  dengan  judul  penelitian  “ Multi- Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS)”  hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  proses  evaluasi  dengan  metode  EDAS  mendapatkan  hasil  yang  lebih stabil dibandingkan metode VIKOR, TOPSIS, SAW dan COPRAS [4].
Susliansyah et  al melakukan  penelitian  tentang  rekomendasi  pemilihan  laptop  menggunakan  Metode Weighted  Product  (WP).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  merekomendasikan  dalam  pemilihan  laptop terbaik  di  SMK  Mandiri  Bekasi.  Pada  sistem  yang  telah  dibuat  untuk  mempermudah  penggunanya  dalam mencari  laptop  digunakan  beberapa  kriteria  seperti  harga,  RAM,  VGA, processor ,  dan harddisk .  Namun  pada

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
penelitian  ini  belum  membahas  kriteria  yang  lain  seperti  ukuran  layar  dan  berat  laptop.  Hasil  dari  penelitian memberikan  saran  laptop  sesuai  dengan  kebutuhan  spesifikasi  untuk  calon  pembeli  dengan  tingkat  akurasi perhitungan 100% berdasarkan perbandingan perhitungan manual dan perhitungan pada sistem yang telah dibuat [5].
Novianti  dan  Yanto  melakukan  penelitian  tentang  rekomendasi  pemilihan  laptop  menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Studi Kasus: “Seven Computech”. Penelitian ini memiliki tujuan agar dapat  membantu  karyawan  pada  toko  Seven  Computech  dalam  memilih  laptop  yang  sesuai  dengan  kebutuhan pelanggannya  khususnya  untuk  jurusan  multimedia.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  5  kriteria  yaitu  harga, ukuran  layar,  jenis  prosesor,  RAM  dan  VGA.  Namun  pada  penelitian  ini  belum  membahas  kriteria  yang  lain seperti kapasitas penyimpanan dan berat laptop. Hasil dari penelitian ini  yaitu sistem  yang telah dibuat dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat  membantu  pemilihan  laptop  pada  jurusan multimedia [6].
Arianovi dan Novitasari melakukan penelitian tentang rekomendasi pemilihan laptop menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  sistem  pendukung keputusan  untuk  pemilihan  laptop  yang  dapat  memberikan  solusi  bagi  konsumen  untuk  memilih  laptop  sesuai dengan  kebutuhannya  dengan  menggunakan  metode  AHP.  Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah processor ,  RAM, harddisk ,  dan  merek.  Namun  pada  penelitian  ini  belum  membahas  kriteria  yang  lain  seperti harga,  ukuran  layar  dan  berat  laptop.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  sistem  yang  telah  dibuat  dapat  membantu dalam menentukan laptop terbaik [7].
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode  EDAS  untuk  rekomendasi  laptop.  Penelitian  terkait  dengan metode  EDAS  dilakukan  oleh  Tamimi  dan  Prasetyaningrum  untuk  rekomendasi  makanan  bernutrisi  bagi penderita  gizi  buruk.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  karbohidrat,  protein,  vitamin,  lemak  dan  zat  besi.  Dari implementasi  sistem  yang  telah  dibuat,  petugas  dapat  membantu  penderita  gizi  buruk  untuk  selalu  peduli  dan memperhatikan pola makanan yang dikonsumsi dalam kesehariannya [8].
EDAS juga digunakan oleh Safitri dan Firdaus untuk rekomendasi pekerjaan dengan studi kasus Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan alumni lulusan dilembaga kursus dalam mengetahui kompetensi yang dimilikinya sekaligus memberikan usulan tempat  kerja  yang  sesuai  dengan  kompetensi  lulusan.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu,  nilai praktik desain, nilai praktik o ffice , perakitan, umur dan riwayat pekerjaan. Sistem yang dibuat dapat memberikan rekomendasi pekerjaan kepada alumni berdasarkan kompetensi yang dimiliki [9].
EDAS  juga  digunakan  oleh  Sukamto  untuk  menentukan  kelayakan  perpustakaan  sekolah  diakreditasi. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  pihak  sekolah  dan  DISPUSIP  untuk  memonitoring  dan  membina perpustakaan sekolah yang layak diakreditasi. Kriteria yang digunakan untuk penelitian ini yaitu, koleksi, sarana dan  prasarana  perpustakaan,  pelayanan  perpustakaan,  tenaga  perpustakaan,  penyelengaraan  dan  pengelolaan perpustakaan  serta  penguat.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  perpustakaan  SMPN  27  Pekanbaru  terpilih  menjadi alternatif terbaik dengan nilai sebesar 0.942 [10].
Berdasarkan  permasalahan  yang  dialami  oleh  konsumen  dalam  mengambil  keputusan  ketika  ingin memilih  laptop  yang  sesuai  dengan  kebutuhannya,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan rekomendasi  untuk  pemilihan  laptop  berdasarkan  kriteria  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen.  Untuk  membantu konsumen  dalam  memilih  laptop,  maka  dibuat  sebuah  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan laptop  dengan  menggunakan  metode  EDAS berbasis  website.  Dengan  adanya  sistem  ini,  dapat  menjadi  salah satu  alternatif  bagi  pengguna  dalam  melakukan  pemilihan  laptop  berdasarkan  kriteria  yang  dibutuhkan,  agar pengguna dapat membeli laptop sesuai dengan kebutuhannya dan dapat membuat proses pemilihan laptop lebih efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
1. Metode Pengumpulan Data
Pada tahapan pengumpulan data, untuk mendapatkan data merek laptop dan spesifikasinya, dalam penelitian ini menggunakan data dan spesifikasi laptop dari brosur yang didapat dari beberapa toko laptop yang ada di kota  Pontianak.  Tahap  pengumpulan  data  juga  dilakukan  dengan  menggunakan  kuisoner  agar  mengetahui spesfikasi  laptop  yang  paling  banyak  diminati  oleh  konsumen.  Untuk  pengumpulan  data  dilakukan  melalui Google  Form dengan  menggunakan  responden  acak  untuk  menentukan  nilai  bobot  dari  masing-masing kriteria yang diberikan. Berdasarkan kuisoner yang telah dilakukan terdapat 34 responden yang telah mengisi kuisoner. Data-data yang telah diperoleh akan dijadikan acuan untuk menentukan nilai-nilai bobot dari setiap kriteria pada penelitian ini.
2. Implementasi
Pada  tahap  implementasi,  dilakukan  pemrograman  aplikasi  dengan  kode  program.  Pemrograman  aplikasi dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  tempat  penyimpanan database.  Tahapan  implementasi  merupakan  tahap  dimana  metode  EDAS  diimplementasikan  untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
menyelesaikan  permasalahan  bagaimana  memberikan  rekomendasi  laptop  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang dibutuhkan.
3. Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian  sistem  dilakukan  untuk  memastikan  apakah  sistem  yang  telah  dibuat  dapat  berfungsi dengan  baik  dan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Untuk  pengujian  sistem  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu dengan  menggunakan  pengujian blackbox dan  membandingkan  hasil  perhitungan  manual  dengan  hasil perhitungan  dari  sistem.  Pengujian blackbox dilakukan  agar  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibuat  dapat berfungsi  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  kemudian  membandingkan  hasil  perhitungan manual  dan  hasil  perhitungan  sistem  bertujuan  untuk  mengetahui  kesesuaian  algortima  dari  metode  yang digunakan.
2.2 Evaluation Based on Distace From Average Solution (EDAS)
Metode Evaluation Based on Distace From Average Solution (EDAS) adalah penyelesaian secara praktis dalam kondisi  dengan  atribut  yang  kontradiktif.  dimana  alternatif  terbaik  dipilih  dengan  menghitung  jarak  dari  setiap alternatif  dari  nilai  optimal  [4].  Dalam  melakukan  perangkingan  pada  metode  EDAS.  diperlukan  langkah- langkah sebagai berikut [11]–[18]:
1. Membuat matriks keputusan (X) dengan Persamaan 1.
[ ] [ ] (1)
Keterangan:
= merupakan nilai alternatif ke-i untuk setiap kriteria ke-j
2. Menentukan rata-rata alternatif dengan Persamaan 2.
∑ (2)
Keterangan:
= merupakan rata-rata dari seluruh alternatif untuk setiap kriteria
∑ = jumlah total dari alternatif ke-i pada kriteria ke-j n
= jumlah alternatif yang ada
3. Menentukan jarak positif dan negatif dari rata-rata dengan Persamaan 3 dan Persamaan 4.
{ (  (       )) (  (       ))
(3)
{ (  (       )) (  (       )) (4)
Keterangan: = jarak positif dari rata-rata NDA ij = jarak negatif dari rata-rata X ij = merupakan alternatif ke-i pada kriteria ke-j
= merupakan rata-rata dari seluruh alternatif untuk setiap kriteria
4. Menentukan jumlah terbobot dari jarak positif dan jarak negatif (SP/SN) dengan Persamaan 5 dan 6.
∑ (5) = ∑ (6) Keterangan:
SP i
= nilai jumlah terbobot dari PDA untuk setiap alternatif ke-i SN i
= nilai jumlah terbobot dari NDA untuk setiap alternatif ke-i PDA ij
= jarak positif dari rata-rata untuk setiap alternatif ke-i dan kriteria ke-j NDA ij = jarak positif dari rata-rata untuk setiap alternatif ke-i dan kriteria ke-j
w j = nilai bobot untuk setiap kriteria ke-j

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
5. Normalisasi nilai bobot jarak positif dan negatif dengan Persamaan 7 dan Persamaan 8.
= (7) =1- (8)
Keterangan: = normalisasi jarak positif = normalisasi jarak negatif = nilai jumlah terbobot dari PDA untuk setiap alternatif ke-i = nilai jumlah terbobot dari NDA untuk setiap alternatif ke-i ( ) = nilai tertinggi dari
( ) = nilai tertinggi dari
6. Menghitung nilai appraisal score (AS) dengan Persamaan 9.
= (9)
Keterangan:
= skor penilaian dari penjumlahan normalisasi jarak positif dan normalisasi jarak negatif
7. Melakukan perangkingan berdasarkan nilai appraisal score (AS) tertinggi.

## 2.3 Pengujian Blackbox
Blackbox Testing merupakan metode pengujian sebuah software yang diperlukan untuk menguji suatu software tanpa mengetahui internal kode atau program. Pengujian Blackbox yang memiliki arti bahwa pengujian ini hanya memeriksa  suatu  perangkat  lunak  dari  hasil  eksekusinya,  tanpa  harus  mengetahui  kode  program  dan  hanya memperhatikan  fungsionalnya  saja  [19].  Keuntungan  dalam  menggunakan  metode Blackbox adalah  dalam pelaksanaan  pengujiannya  tidak  perlu  memiliki  pengetahuan  yang  dalam  tentang  pemrograman  tertentu  [20]. Rancangan pengujian blackbox dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rancangan Pengujian Blackbox
No Proses yang Diuji Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan 1. Rekomendasi Laptop Memasukkan  kriteria  laptop  yang diinginkan Menampilkan Hasil Rekomendasi Laptop 2. Login Admin Memasukkan Username Dan Password
yang benar kemudian klik tombol login Menuju  Halaman Dashboard  Admin Apabila Username Dan Password Sesuai Memasukkan  hanya Username atau
Password yang  benar  kemudian  klik tombol login Tidak dapat melakukan proses login
Memasukkan Username Dan Password yang salah kemudian klik tombol login Tidak dapat melakukan proses login
Klik  tombol login tanpa  memasukkan username dan password
Tidak dapat melakukan proses login 3 Lihat Data Kriteria Klik tombol Lihat Data Kriteria Menampilkan Data Kriteria 4. Tambah Kriteria Klik tombol Tambah Data Kriteria Menampilkan form untuk  menambahkan data kriteria Menambahkan data kriteria Data kriteria berhasil ditambahkan 5. Ubah Kriteria Klik tombol Ubah Data Kriteria Menampilkan form untuk mengubah data kriteria Mengubah data kriteria Data kriteria berhasil diubah 6. Hapus Kriteria Klik tombol hapus Data kriteria berhasil dihapus 7. Lihat Data Laptop Klik tombol Lihat Data Laptop Menampilkan Data Laptop 8. Tambah Data Laptop Klik tombol Tambah Data Laptop Menampilkan form untuk  menambahkan data laptop Menambahkan data laptop Data laptop berhasil ditambahkan 9. Ubah Data Laptop Klik tombol Ubah Data Laptop Menampilkan form untuk mengubah data laptop Mengubah data laptop Data laptop berhasil diubah 10. Hapus Data Laptop Klik tombol Hapus Data Laptop Data Laptop berhasil dihapus 11. Lihat Data Alternatif Klik tombol Lihat Data Alternatif Menampilkan Data Alternatif 12. Tambah Data Klik tombol Tambah Data Alternatif Menampilkan form untuk  menambahkan
data alternatif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 952-964 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3837
Alternatif Menambahkan data alternatif Data alternatif berhasil ditambahkan 13. Ubah Data Alternatif Klik tombol Ubah Data Alternatif Menampilkan form untuk mengubah data alternatif Mengubah data alternatif Data alternatif berhasil diubah 14. Hapus Data Alternatif Klik tombol hapus Data alternatif berhasil dihapus 15 Logout Klik tombol logout Keluar  dari  akun  sistem  dan  kembali  ke halaman login admin

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.2 Perhitungan Metode EDAS
Perhitungan manual dalam menentukan rekomendasi pemilihan laptop ini akan menggunakan 60 data uji dan 6 kriteria.  Untuk  menentukan  rekomendasi  pemilihan  laptop  dengan  metode  EDAS,  diperlukan  kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungan sehingga didapat alternatif laptop yang akan direkomendasikan.  Nilai- nilai  bobot  pada  setiap  kriteria  merupakan  nilai  bobot  yang  diperoleh  dari  34  responden  kuisoner.  Kriteria- kriteria yang digunakan pada proses perhitungan manual dapat dilihat pada Tabel 2 hingga Tabel 7. Kemudian jenis kriteria yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 2. Kriteria Harga Rentang Harga Nilai Bobot Rp. 5.000.000 – Rp. 6.500.000 3.55882 Rp. 6.500.000 – Rp. 8.500.000 3.58823 Rp. 8.500.000 – Rp. 10.500.000 3.11764 Rp. 10.500.000 – Rp. 12.500.000 2.85294 > Rp. 12.500.000 2.52941 Tabel 3. Kriteria RAM Kapasitas RAM Nilai Bobot 4 GB 2.85294 8 GB 3.85294 16 GB 4.35294 Tabel 4. Kriteria Penyimpanan Kapasitas Peyimpanan Nilai Bobot 256 GB 3.35294 512 GB 4.02941 1 TB 4.17647 Tabel 5. Kriteria Ukuran Layar Ukuran Layar Nilai Bobot 14 Inch 3.41176 15.6 Inch 3.23529 16 Inch 3.26470 Tabel 6. Kriteria Jenis Prosesor Jenis Prosesor Nilai Bobot AMD Ryzen 7 3.94117 AMD Ryzen 5 3.73529 Intel Core i7 4.14705 Intel Core i5 3.52941 Intel Core i3 2.91176 Tabel 7. Kriteria Berat Berat Laptop Nilai Bobot 1 Kg – 1.5 Kg 4.17647 1.5 Kg – 2 Kg 3.38235 2 Kg – 2.5 Kg 2.61764 >2.5 Kg 2.05882

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 952-964 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3837
Tabel 8. Jenis Kriteria Kode Nama Kriteria Jenis Kriteria C1 Harga Cost C2 RAM Benefit C3 Kapasitas Penyimpanan Benefit C4 Ukuran Layar Benefit C5 Jenis Prosesor Benefit C6 Berat Cost
Berikut ini merupakan nilai bobot kriteria yang digunakan sebagai gambaran ketika mencari laptop. Nilai- nilai bobot ini diperoleh dari 34 responden. Nilai bobot kriteria ini akan digunakan sebagai acuan untuk menguji hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan sistem. Berikut nilai bobot kriteria yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Bobot Kriteria Kode Nama Kriteria Data Kriteria Nilai Bobot w 1 Harga 5.000.000–6.500.000 3.55882 w 2 RAM 4 GB 2.85294 w 3 Kapasitas Penyimpanan 256 GB 3.35294 w 4 Ukuran Layar 15.6 Inch 3.23529 w 5 Jenis Prosesor Intel Core i5 3.52941 w 6 Berat 1.5 Kg – 2 Kg 3.38235
Berikut  ini  merupakan  nilai  bobot  dari  setiap  alternatif  yang  kemudian  dicari  nilai  rata-ratanya berdasarkan 60 data alternatif dari data laptop yang digunakan pada penelitian ini.  Nilai rata-rata data alternatif yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Rata-rata Data Alternatif No Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 AL-001 3.55882 2.85294 3.35294 3.41176 2.91176 3.38235 2 AL-002 2.52941 4.35294 4.17647 3.41176 4.14706 4.17647 3 AL-003 2.52941 4.35294 4.02941 3.41176 4.14706 4.17647 . . . . . . . . . . . . . . . . 60 AL-060 3.55882 2.85294 3.35294 3.41176 2.91176 4.17647 Total 170.94115 237.6764 238.44108 200.82326 219.58817 219.14702 Rata-rata 2.84902 3.96127 3.97402 3.34705 3.6598 3.65245
Setelah  menentukan  nilai  bobot  kriteria  yang  akan  disimulasikan,  langkah  selanjutnya  dilakukan  proses perhitungan metode EDAS berdasarkan nilai bobot kriteria dan data alternatif yang telah ditentukan. 1. Membuat matriks keputusan
Langkah pertama adalah  membuat matriks keputusan (X) dari data alternatif yang terdapat pada Tabel 9. Berikut matriks keputusan yang telah dibuat berdasarkan Persamaan 1.

## [
]
Pada  matriks  keputusan  yang  telah  dibuat,  data  baris  ke-i  menunjukkan  data  alternatif  dan  kolom  ke-j menunjukkan kriteria ke-j.
2. Menentukan Solusi Rata-rata (AV)
Setelah membuat matriks keputusan, langkah selanjutnya adalah menentukan nilai solusi rata-rata dari setiap nilai  kriteria  terhadap  seluruh  alternatif  yang  terdapat  pada  Tabel  9.  Contohnya  untuk  mencari  nilai  solusi rata-rata ( dari kriteria harga dapat menggunakan Persamaan 2.

## ∑
Dengan  menggunakan  persamaan  diatas,  dapat  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai  solusi  rata-rata ( untuk setiap kriteria yang lain sehingga hasil perhitungan nilai solusi rata- rata ( dari setiap kriteria
dapat dilihat pada Tabel 11.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 952-964 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3837
Tabel 11. Nilai Solusi Rata-rata Nilai Solusi Rata- rata ( Hasil 2.84902 3.96127 3.97402 3.34705 3.6598 3.65245
3. Menghitung Jarak Postif (PDA) dan Jarak Negatif (NDA) Menghitung nilai PDA ukuran layar dengan kriteria benefit menggunakan Persamaan 3.
(                   )
( )
=
Menghitung nilai PDA harga dengan kriteria cost menggunakan Persamaan 3.
(  (       ))
(                   )
( )
= Data hasil perhitungan nilai PDA dari setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Nilai PDA No Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 cost benefit benefit benefit benefit cost 1 AL-001 0 0 0 0.01933 0 0.07395 2 AL-002 0.11218 0.09887 0.05094 0.01933 0.13314 0 3 AL-003 0.11218 0.09887 0.01394 0.01933 0.13314 0 . . . . . . . . . . . . . . . . 60 AL-060 0 0 0 0.01933212 0 0
Menghitung nilai NDA ukuran layar dengan kriteria benefit dengan menggunakan Persamaan 4.
(                    )
( )
Menghitung nilai NDA harga dengan kriteria cost dengan menggunakan Persamaan 4.
(
)
( )
Untuk hasil perhitungan nilai NDA dapat dilihat pada Tabel 13.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 952-964 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3837
Tabel 13. Nilai NDA
No Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 cost benefit benefit benefit benefit cost 1 AL-001  0.249139  0.279792  0.156285 0 0.204394299 0 2 AL-002 0 0 0 0 0 0.143471 3 AL-003 0 0 0 0 0 0.143471 . . . . . . . . . . . . . . . . 60 AL-060  0.249139  0.279792  0.156285 0 0.204394299  0.143471
4. Menghitung Jumlah Terbobot Jarak Positif dan Jarak Negatif (SP/SN)
Setelah  menghitung  nilai  PDA  dan  NDA  tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  jumlah  terbobot  dari  nilai PDA  dan  NDA  yang  dikalikan  dengan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  digunakan.  Persamaan  yang digunakan  untuk  menghitung  jumlah  terbobot  dari  PDA  dan  NDA  dapat  dilihat  pada  Persamaan  5  dan Persamaan 6.
Persamaan  SP,  merupakan  hasil  penjumlahan  total  dari  nilai
dengan  baris  kriteria  ke-i  dan
kolom kriteria ke-j dikalikan dengan yang merupakan nilai bobot kriteria ke-j. Berikut contoh penerapan dari Persamaan 5.
Persamaan  SN,  merupakan  hasil  penjumlahan  total  dari  nilai dengan  baris  kriteria  ke-i  dan
kolom kriteria ke-j dikalikan dengan yang merupakan nilai bobot kriteria ke-j. Berikut contoh penerapan dari Persamaan 6.
Setelah  dilakukan  langkah  perhitungan  yang  sama  untuk  alternatif  yang  lain.  hasil  perhitungan  nilai SP dan SN dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Nilai SP dan SN No Kode SP SN 1 AL-001  0.312671  2.930274 2 AL-002  1.384571  0.485268 3 AL-003  1.260495  0.485268 . . . . . . . . 60 AL-060  0.062545  3.415542 MAX 2.280303  3.415542
4. Menghitung Nilai Normalisasi SP/SN (NSP/NSN)
Nilai  SP  dan  SN  yang  telah  diperoleh  dari  setiap  alternatif  akan  digunakan  untuk  proses  normalisasi  nilai SP/SN  dengan  cara  mencari  nilai  tertinggi  dari  SP/SN.  kemudian  akan  dihitung  menggunakan  persamaan NSP  dan  NSN  pada  Persamaan  7  dan  Persamaan  8.  Berikut  ini  cara  untuk  menghitung  nilai  NSP menggunakan Persamaan 7.
0.137118
Berikut cara untuk menghitung nilai NSN menggunakan Persamaan 8.
0.142076
Setelah  dilakukan  langkah  perhitungan  yang  sama  untuk  alternatif  yang  lain,  hasil  perhitungan  nilai NSP dan NSN dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Nilai NSP dan NSN No Kode NSP NSN 1 AL-001  0.137118  0.142076 2 AL-002  0.607188  0.857924 3 AL-003  0.552775  0.857924 . . . .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 952-964 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3837
No Kode NSP NSN . . . . 60 AL-060  0.027428 0
5. Menghitung nilai Appraisal Score (AS)
Setelah menghitung nilai normalisasi dari SP dan SN, langkah berikutnya adalah menghitung nilai Appraisal Score (AS). Nilai AS ini akan dijadikan acuan dalam menentukan alternatif laptop yang direkomendasikan, alternatif  dengan  nilai  AS  tertinggi  akan  terpilih  sebagai  laptop  yang  akan  direkomendasikan.  Untuk menghitung nila AS dapat menggunakan Persamaan 9.
0.143336571
Untuk menghitung nilai AS pada alternatif selanjutnya  dapat melakukan langkah yang sama. Setelah memperoleh nilai  AS  untuk  setiap alternatif, berikutnya akan dilakukan perangkingan dengan  mengurutkan nilai  AS  berdasarkan  nilai  tertinggi.  Hasil  perhitungan  nilai  AS  untuk  setiap  alternatif  dapat  dilihat  pada Tabel 16.
Tabel 16 . Nilai Appraisal Score (AS) No Kode AS Merek Laptop Tipe Laptop Peringkat 1 AL-054 0.984185 ASUS FX517ZM 1 2 AL-055 0.984185 ASUS FX507ZR 2 3 AL-010 0.956979 ASUS FX506HC 3 4 AL-012 0.913444 ASUS ROG STRIX G513RC 4 5 AL-052 0.913444 ASUS FA507RC 5 . . . . . . . . . . . . 60 AL-060 0.013714 LENOVO IP3 14IML05 60

## 3.2 Implementasi Sistem
1. Antarmuka Halaman Utama
Gambar  1  merupakan  halaman  yang  berfungsi  untuk  memasukkan  kriteria  spesifikasi  laptop  yang  ingin dicari  oleh user .  Pada  halaman  ini. user tidak  perlu  melakukan  proses login sehingga  bisa  diakses  secara langsung.  Pada  halaman  ini, user harus  mengisi form untuk  mencari  laptop  yang  diinginkan  sesuai  dengan kriteria rentang harga yang diinginkan, spesifikasi laptop yang dibutuhkan seperti kapasitas RAM, kapasistas penyimpanan, ukuran layar, jenis prosesor dan berat laptop.
Gambar 1. Antarmuka Halaman Utama
2. Antarmuka Halaman Rekomendasi Laptop
Gambar 2 merupakan halaman yang berfungsi untuk menampilkan hasil laptop yang akan direkomendasikan kepada pengguna. Pada halaman ini akan diberikan 5 rekomendasi laptop kepada pengguna.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Antarmuka Halaman Rekomendasi Laptop

## 3. Antarmuka Halaman Perhitungan EDAS
Gambar  3  merupakan  halaman  perhitungan  EDAS  yang  berisi  informasi  mengenai  langkah-langkah perhitungan metode EDAS hingga dapat menentukan alternatif terbaik dengan nilai tertinggi.

## Gambar 3. Antarmuka Halaman Perhitungan EDAS

## 3.3 Perbandingan Hasil Perhitungan Manual dan Perhitungan Sistem
Gambar  4  merupakan  hasil  perbandingan  antara  hasil  perhitungan  manual  dan  hasil  perhitungan  dari  sistem. Pada grafik tersebut perbandingan antara  hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan sistem  memiliki nilai yang  sama  untuk  setiap  data.  Berdasarkan  grafik  tersebut  perbandingan  antara  perhitungan  manual  dan perhitungan dari sistem memiliki hasil yang identik.
Gambar 4. Perbandingan Hasil Perhitungan Manual dan Hasil Perhitungan Sistem

## 3.4 Pengujian Blackbox
Pengujian blackbox telah dilakukan dengan cara menjalankan fungsi-fungsi dari sistem pada bagian admin dan user .  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kesesuaian  fungsi  dari  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem. Pengujian blackbox dapat  dilihat  pada Tabel 17.  Dari  tabel  terlihat  bahwa  semua  skenario  pangujian  berhasil dilaksanakan dan sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Tabel 17 . Hasil Pengujian Blackbox No Proses yang Diuji Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan HasilPengujian 1. Rekomendasi Laptop Memasukkan kriteria laptop yang diinginkan Menampilkan Hasil Rekomendasi Laptop Berhasil 2. Login Memasukkan Username Dan Password yang benar Menuju Halaman Dashboard Admin Berhasil Memasukkan hanya Username atau
Password yang benar kemudian klik tombol login Tidak dapat melakukan proses login Berhasil Memasukkan Username Dan Password yang salah kemudian klik Tidak dapat melakukan proses login Berhasil

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 952-964 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3837
tombol login Klik tombol login tanpa memasukkan username dan password Tidak dapat melakukan proses login Berhasil 3. Lihat Data Kriteria Klik tombol Lihat Data Kriteria Menampilkan Data Kriteria Berhasil 4. Tambah Kriteria Klik tombol Tambah Data Kriteria Menampilkan form untuk menambahkan data kriteria Berhasil Menambahkan data kriteria Data kriteria berhasil ditambahkan Berhasil 5. Ubah Kriteria Klik tombol Ubah Data Kriteria Menampilkan form untuk mengubah data kriteria Berhasil Mengubah data kriteria Data kriteria berhasil diubah Berhasil 6. Hapus Kriteria Klik tombol hapus Data kriteria berhasil dihapus Berhasil 7. Lihat Data Laptop Klik tombol Lihat Data Laptop Menampilkan Data Laptop Berhasil 8. Tambah Data Laptop Klik tombol Tambah Data Laptop Menampilkan form untuk menambahkan data laptop Berhasil Menambahkan data laptop Data laptop berhasil ditambahkan Berhasil 9. Ubah Data Laptop Klik tombol Ubah Data Laptop Menampilkan form untuk mengubah data laptop Berhasil Mengubah data laptop Data laptop berhasil diubah Berhasil 10. Hapus Data Laptop Klik tombol Hapus Data Laptop Data Laptop berhasil dihapus Berhasil 11. Lihat Data Alternatif Klik tombol Lihat Data Alternatif Menampilkan Data Alternatif Berhasil 12. Tambah Data Alternatif Klik tombol Tambah Data Alternatif Menampilkan form untuk menambahkan data alternatif Berhasil Menambahkan data alternatif Data alternatif berhasil ditambahkan Berhasil 13. Ubah Data Alternatif Klik tombol Ubah Data Alternatif Menampilkan form untuk mengubah data alternatif Berhasil Mengubah data alternatif Data alternatif berhasil diubah Berhasil 14. Hapus Data Alternatif Klik tombol hapus Data alternatif berhasil dihapus Berhasil 15 Logout Klik tombol logout Keluar dari akun sistem dan kembali ke halaman login admin Berhasil

## 3.5 Pembahasan
Hasil dari penelitian ini berupa sistem pendukung keputusan untuk menentukan rekomendasi pemilihan laptop. Sistem  ini  dapat  bekerja  dengan  memasukkan  kriteria  laptop  yang  meliputi  harga,  kapasitas  ram,  kapasitas penyimpanan,  ukuran  layar,  jenis  prosesor  dan  berat  laptop.  Data  masukkan  tersebut  akan  diproses  dengan menggunakan  algoritma  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  metode  EDAS.  Hasil  dari  perhitungan  algoritma EDAS  akan  diurutkan  dari  nilai  tertinggi,  kemudian  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  akan  menjadi  laptop  yang akan  direkomendasikan  kepada  pengguna.  Pengujian  kesesuaian  algoritma  yang  diterapkan  pada  sistem dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  perhitungan  sistem  dan  hasil  perhitungan  manual.  Berdasarkan  hasil perhitungan  manual  dan  hasil  perhitungan  sistem  menunjukkan  hasil  yang  identik.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa sistem yang telah dibuat sesuai dengan algoritma metode EDAS.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  sistem  yang  telah  dibuat  akan  memberikan  rekomendasi  laptop berdasarkan nilai tertinggi dari metode EDAS dari kriteria yang dimasukan oleh pengguna. Dari 60 data laptop dan berdasarkan nilai bobot yang diperoleh dari 34 responden. laptop Asus  FX517ZM terpilih sebagai alternatif terbaik  dengan  nilai  tertinggi  sebesar  0.984185  untuk  hasil  perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem.  Hasil perbandingan  antara  perhitungan  sistem  dan  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  60  data  alternatif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
memiliki  hasil  yang  identik.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  sistem  yang  dibuat  telah  sesuai  dengan  metode EDAS.

## REFERENCES
[1] M.  Syahril  and  I.  Suharjo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Untuk  Kebutuhan  Kuliah Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” JURNAL  INFORMATION  SYSTEM  &  ARTIFICIAL INTELLIGENCE (JISAI) , vol. 2, 2021.
[2] H.  Hertyana,  E.  Mufida,  and  A.  Al  Kaafi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Dengan Menggunakan Metode Topsis,” Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST) , vol. 6, pp. 2657– 1501, 2021.
[3] S. H. Anggela, L. W. Santoso, and J. Andjarwirawan, “Sistem Rekomendasi Pembelian Laptop dengan K- Nearest Neighbor (KNN),” Jurnal Infra , 2022.
[4] Suharti  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Tanah  Garapan Pada  Desa  Trans  Aliaga  Ujung  Batu  Iii  Dengan  Metode  Distance  From  Average  Solution  (  EDAS  ),” Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3647.
[5] Susliansyah,  R.  R.  Aria,  and  S.  Susilowati,  “Sistem  Pemilihan  Laptop  Terbaik  Dengan  Menggunakan Metode Weigthed Product (WP),” Jurnal TECHNO Nusa Mandiri , vol. 16, pp. 15–20, 2019.
[6] D.  Novianti,  A.  Bayu,  and  H.  Yanto,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (Studi  Kasus:  Seven  Computech),”  2019.  [Online].  Available: http://www.nusamandiri.ac.id/http://www.bsi.ac.id
[7] I.  Arianovi  and  D.  Novitasari,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan  Pembelian  Laptop  Di  Global Komputer  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp),” PROCIDING  KMSI ,  vol.  6,  2018, [Online]. Available: www.stmikpringsewu.ac.id
[8] K.  Tamimi  and  T.  Prasetyaningrum,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  REKOMENDASI MAKANAN  BERNUTRISI  BAGI  PENDERITA  GIZI  BURUK  MENGGUNAKAN  METODE  EDAS,” 2021.
[9] R.  Safitri  and  I.  Firdaus,  “SPK  Rekomendasi  Pekerjaan  Dengan  Metode  EDAS  (Studi  Kasus:  Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang),” Jurnal Informasi Komputer Logika , vol. 1, no. 4, 2020, [Online]. Available: http://ojs.logika.ac.id/index.php/jikl
[10]  S.  Sukamto,  “Penerapan  Metode  EDAS  untuk  Menentukan  Kelayakan  Perpustakaan  Sekolah Diakreditasi,” Jurnal Sains dan Informatika , Jun. 2023, doi: 10.34128/jsi.v9i1.606.
[11]  A. E. Torkayesh, M. Deveci, S. Karagoz, and J. Antucheviciene, “A state-of-the-art survey of evaluation based on distance from average solution (EDAS): Developments and applications,” Expert Syst Appl , vol. 221, Jul. 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2023.119724.
[12]  I.  Kadori,  S.  Widyastuti,  M.  Miswadi,  and  N.  Anggraini,  “IMPLEMENTATION  OF  THE  EDAS METHOD IN SELECTING INVESTMENT IN THE AGRICULTURAL SECTOR,” TEKNOKOM ,  vol. 6, no. 1, pp. 43–49, Mar. 2023, doi: 10.31943/teknokom.v6i1.118.
[13]  Y.  S.  Siregar,  A.  Zakir,  N.  I.  Syahputri,  H.  Harahap,  and  D.  Handoko,  “Analysis  Of  Decision  Support Systems Edas Method In New Student Admission Selection,” Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing , vol. 5, no. 1, pp. 251–262, Feb. 2023, doi: 10.47709/cnahpc.v5i1.2057.
[14]  R.  Dubey,  R.  Kumar,  P.  S.  Bilga,  and  S.  Singh,  “Selection  of  Inverter  Technology  Air  Conditioner:  An Evaluation  Based  on Distance from Average  Solution,”  2020,  [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/344443379
[15]  A. E. Torkayesh, M. Deveci, S. Karagoz, and J. Antucheviciene, “A state-of-the-art survey of evaluation based on distance from average solution (EDAS): Developments and applications,” Expert Syst Appl , vol. 221, p. 119724, Jul. 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2023.119724.
[16]  A. Karim, S. Esabella, M. Hidayatullah, and T. Andriani, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Bantu Pembelajaran  Matematika  Menggunakan  Metode  EDAS,” Building  of  Informatics,  Technology  and Science (BITS) , vol. 4, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[17]  Y.  S.  Siregar,  A.  Zakir,  N.  I.  Syahputri,  H.  Harahap,  and  D.  Handoko,  “Analysis  Of  Decision  Support Systems Edas Method In New Student Admission Selection,” Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing , vol. 5, no. 1, pp. 251–262, Feb. 2023, doi: 10.47709/cnahpc.v5i1.2057.
[18]  N.  Syahputra  Santoso,  N.  Ongko,  G.  Wijaya,  N.  Poi  Wong,  and  F.  Mikael  Sinaga,  “Hospital  Health Services  Application  Development  using  Evaluation  Based  on  Distance  from  Average  Solution  (EDAS) Rancang  Bangun  Aplikasi  Pelayanan  Kesehatan  Rumah  Sakit  dengan  Metode  Evaluation  Based  on Distance from Average Solution (EDAS),” SEMNASIF , 2021.
[19]  T.  Desyani,  S.  Mulyati,  E.  Kurnianto,  K.  Kamaludin,  N.  Afifah,  and  S.  N.  I.  Fauziah,  “Pengujian  Black Box  menggunakan  teknik  Equivalence  Partitions  pada  Aplikasi  Sistem  Pemilihan  Karyawan  Terbaik,”

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Aplikasi ,  vol.  5,  no.  2,  p.  110,  May  2022,  doi: 10.32493/jtsi.v5i2.17578.
[20]  I.  A.  Shaleh,  J.  P.  Yogi,  P.  Pirdaus,  R.  Syawal,  and  A.  Saifudin,  “Pengujian  Black  Box  pada  Sistem Informasi Penjualan Buku Berbasis Web dengan Teknik Equivalent Partitions,” Jurnal  Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi , vol. 4, no. 1, p. 38, Jan. 2021, doi: 10.32493/jtsi.v4i1.8960.