SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KUALITAS HP DALAM TRANSAKSI JUAL BELI ONLINE DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Steven Kali, A. Sidiq Purnomo
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Jembatan Merah, No. 84.C. Gejayan, Yogyakarta, Indonesia evenkali502@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  era  digital  yang  semakin  berkembang  pesat,  perdagangan online telah  menjadi  salah  satu  bentuk transaksi  yang  paling  populer  di  seluruh  dunia.  Salah  satu  produk  yang  paling  sering  diperdagangkan  secara online adalah ponsel pintar (HP). Pemilihan ponsel yang sesuai adalah hal yang krusial karena kesalahan dalam memilih  ponsel  dapat  mengakibatkan  pemborosan  finansial  dan  ketidakpuasan  pengguna.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dapat membantu  pembeli  dalam  memprediksi  kualitas  ponsel  saat  melakukan  transaksi  jual  beli online .  Dengan  60 data alternatif dari berbagai merek dan jenis HP, serta penentuan kriteria  yang relevan seperti kamera, tombol volume  atas  dan  bawah,  tombol  power,  LCD,  serta  RAM  dengan  bobot  yang  telah  dinyatakan  konsisten menggunakan  metode  AHP  dengan  nilai  0.267,  0.2207,  0.2056,  0.1626,  0.0991,  0.045.  Setelah  semua  data terpenuhi selanjutnya adalah melakukan perhitungan dengan menggunakan metode AHP, hasil dari perhitungan 60 data alternatif tersebut memberikan kesimpulan bahwa alternatif A051 merupakan rekomendasi dengan nilai AHP sebesar 0.43.
Kata kunci :  AHP, Smartphone, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digital  yang  semakin  berkembang pesat,  perdagangan online telah  menjadi  salah  satu bentuk  transaksi  yang  paling  populer  di  seluruh dunia.  Salah  satu  produk  yang  paling  sering diperdagangkan  secara online adalah  ponsel  pintar (HP). Dengan berbagai merek, model, dan spesifikasi yang  tersedia  di  pasaran,  pembeli  seringkali dihadapkan  pada  tugas  yang  sulit  untuk  memilih ponsel  yang  tepat  sesuai  dengan  kebutuhan  dan preferensi mereka.
Pemilihan  ponsel  yang  sesuai  adalah  hal  yang krusial karena kesalahan dalam memilih ponsel dapat mengakibatkan pemborosan finansial dan ketidakpuasan pengguna. Beberapa faktor yang harus dipertimbangkan  sebelum  memprediksi  harga  dan kualitas  HP  dalam  transaksi  jual  beli  ponsel online meliputi spesifikasi, teknis,  merek, harga, dan  ulasan pengguna.  Oleh  karena  itu,  ada  kebutuhan  untuk mengembangkan sebuah sistem yang dapat membantu pembeli dalam mengambil keputusan yang bijak  saat  membeli  ponsel  secara online .  Selain  itu, produsen  ponsel  dan  penjual online juga  dapat mendapatkan  manfaat  dari  sistem  yang  dapat membantu mereka memprediksi kualitas ponsel yang mereka tawarkan kepada konsumen. Dengan demikian,  sistem  ini  dapat  membantu  meningkatkan reputasi mereka.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu  pembeli dalam  memprediksi  kualitas  ponsel  saat  melakukan transaksi  jual  beli online .  SPK  ini  didasarkan  pada
analisis data dan pemodelan prediktif yang memanfaatkan  informasi tentang  spesifikasi  ponsel, ulasan pengguna, dan faktor-faktor lain yang relevan. SPK  ini  akan  membantu  pembeli dalam  membuat keputusan yang  lebih  informasional  dan  berbasis data,  yang  diharapkan  akan  menghasilkan  transaksi yang lebih memuaskan.
Dalam  konteks  bisnis,  pengguna  SPK  ini  juga akan membantu penjual online dalam mengelola stok mereka dengan lebih efisien dan memahami prefernsi pelanggan  dengan  lebih  baik.  Dengan  demikian, penelitian  ini  akan  memberikan  manfaat  tidak  hanya bagi  konsumen  tetapi  juga  bagi  pelaku  bisnis  dalam industri jual beli HP online .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  pernah dilakukan  antara  lain  seperti  pada  implementasi K- Means Clustering dalam menentukan tingkat penjualan  mebel  di  toko  mebel  Sumber  Saudara Semarang  [1],  Rekomendasi  pemilihan  tas  kulit dengan  metode  SAW  di  Mika  Leather  [2],  serta menentukan bagaimana HP berkualitas dalam Faktor- faktor  yang  mempengaruhin  pemilihan  smartphone [3].
Selanjutnya metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  juga  diimplementasikan  juga  dalam penelian  mengenai    seleksi Quality Assurance Tester di  PT.  Gameloft  Indonesia  [4],  pemilihan  lipstik  [5], penentuan dosen terbaik [6].
2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah suatu
informasi berbasis komputer yang menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk membantu  manajemen  dalam  menangani  berbagai permasalahan yang terstruktur maupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model [7].
Definisi  lain  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan juga adalah suatu sistem komputer yang menjalankan data  menjadi  informasi  untuk  membuat  keputusan tentang topik semi-terstruktur tertentu [8].
Selain  itu,    Sistem  Pendukung  Keputusan  juga merupakan  impementasi  dari  teori-teori  keputusan yang  diakui  oleh  ilmu  pengetahuan  seperti  riset operasi dan ilmu manajemen, satu-satunya perbedaan adalah  bahwa  penyelesaian  pertama  masalah  tertentu dapat  diukur  secara  manual  untuk  menemukan masalah  yang  dhadapi  (biasanya  untuk  mencari  nilai maksimal,  minimal, atau optimal),  komputer PC saat ini  menawarkan  kemampuanya  untuk  mengerjakan masalah yang sama dengan waktu yang singkat [9].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS)  merupakan  sebuah sistem informasi yang fleksibel, alternatif, pemodelan dan  memanipulasi data sehingga dapat  menghasilkan berbagai  alternatif  keputusan  dan  jawaban  dalam membantu  manajemen  dalam  menangani  berbagai permasalahan  yang  semi  terstruktur,  dimana  tak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat [10].

## 2.3. Komponen  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)
SPK  memiliki  tiga  komponen  utama  atau subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknik SPK, antara lain subsistem data, subsistem model dan subsistem dialog [11]. antara lain sebagai berikut: a. Subsistem Data ( Data Subsystem ) Subsistem data merupakan komponen SPK yang menyediakan data yang dibutuhkan oleh sistem. Data  yang  dimaksud  disimpan  dalam  database yang  diorganisasikan  oleh  suatu  sistem  yang disebut DBMS ( Database Management System ). Melalui  DBMS,  memungkinkan  data  yang diperlukan dapat diekstraksi secara cepat.
b. Subsistem Model ( Model Subsystem ) Merupakan  cara  bagaimana  data  yang  diambil dari  DBMS  akan  diolah  dengan  model-model yang  dibuat  sehingga  menghasilkan  suatu pemecahan atau hasil yang diinginkan.
c. Subsistem Dialog (User System Interface) Melalui  sistem  dialog  inilah,  SPK  yang  dibuat akan  berkomunikasi  dengan  sistem  yang dirancang  secara  interaktif.  Subsistem  dialog dapat dibagi menjadi tiga bagian, yaitu bahasa aksi ( action language ),  bahasa tampilan ( display ), basis pengetahuan ( knowledge base ).
2.4. Proses Pengambilan Keputusan
Tahap-tahap  pengambilan  keputusan  sebagai berikut [12]:
a. Tahap Pemahaman ( Inteligence Phace ) Tahap  ini  merupakan  proses  pencarian  dan pendeteksian  dari  lingkup  problematika  dan proses  pengenalan  masalah.  Data  masukan diperoleh,  diproses  serta  diuji  dalam  rangka mengidentifikasi masalah.
b. Tahap Perancangan ( Design Phace ) Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian  alternatif  langkah  atau  solusi  yang dapat  diambil.  Hal  ini  merupakan  representasi kejadian  nyata  yang  disederhanakan,  sehingga diperlukan  proses  validasi  dan  vertifikasi  untuk mengetahui  keakuratan  model  dalam  meneliti masalah yang ada.
c. Tahap Pemilihan ( Choice Phace )
Tahap  ini  dilaksanakan  dalam  pemilihan terhadap berbagai alternatif solusi yang dimunculkan  pada  tahap  perencaan  agar ditentukan atau dengan  memperhatikan kriteria- kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai.
d. Tahap Implementasi ( Implementation Phace ) Tahap  ini  melakukan  penerapan  terhadap rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  pada  tahap perancanggan serta pelaksanaan alternatif terhadap  tindakan  yang  telah  dipilih  pada  tahap pemilihan.

## 2.5. Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP dikembagan oleh Thomas L. Saaty sebagai model  pendukung  keputusan  yang  menguraikan masalah  multi  kriteria  kompleks  menjadi  hierarki. Menurut  Saaty  (1993),  hirarki  didefinisikan  sebagai suatu  representasi  dari  sebuah  permasalahan  yang kompleks  dalam  suatu  struktur  multi  level  dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah sampai level  terakhir  dari  alternatif  Proses  seperti  ini  akan membuat suatu permasalahan terlihat lebih terstruktur dan  sistematis  [13].  Secara  detail,  terdapat  tiga prinsip dasar AHP, yaitu [14]: a. Dekomposisi  ( Decomposition )  yaitu  memecah persoalan  yang  utuh  menjadi  unsur-unsurnya. Jika ingin mendapatkan hasil yang akurat, maka pemecahan  terhadap  unsur-unsurnya  dilakukan hingga tidak memungkinkan dikukan pemecahan  lebih  lanjut.  Pemecahan  tersebut akan  menghasilkan  beberapa  tingkatan  dari suatu persoalan. Oleh karena itu, proses analisis ini dinamakan hierarki ( hierachy ).
b. Penelitian  Komparasi  ( Comparative  Judgment ) Prinsip ini membuat penelitian tentang kepentingan  relatif  dua  elemen  pada  suatu tingkat  tertentu  yang  berkaitan  dengan  tingkat diatasnya. Penilain ini merupakan inti dari AHP karena  berpengaruh  terhadap  prioritas  elemen- elemen. Hasil penilian ini tampak lebih baik bila
disajikan  dalam  bentuk  matriks  perbandingan berpasangan ( pairwise comparison ).
c. Penentuan  Prioritas  ( Synthesis  of  Priority )  dari setiap  matriks pairwise  comparison dapat ditentukan nilai eigenvector untuk mendapatkan prioritas  daerah  ( local  priorty ).  Oleh  karena matriks pairwise  comparison terdapat    pada tingkat  maka global  priorty dapat  diperoleh dengan  melakukan  sintesa  diantara  prioritas daerah.  Prosedur  melakukan  sintesa  berbeda menurut  hierarki.  Pengurutan  elemen-elemen menurut  kepentingan  relatif  melalui  prosedur sintesa dinamakan priority setting. AHP memiliki beberapa kelebihan dalam sistem analisisnya  seperti  kesatuan,  kompleksitas,  saling ketergantungan,  pengukuran,  konsistensi,  sintesis. Selain  itu  AHP  juga  memiliki  beberapa  kekurangan seperti  ketergantungan  model  AHP  pada  input utamanya  dan  metode  AHP  ini  hanya  merote matematis  tanpa  ada  pengujian  secara  statistik sehingga tidak ada batas  kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk [15].
Berikut  merupakan  langkah-langkah  dalam penerapan AHP [16]:
a. Mengidentifikasi  masalah  dan  menentukan solusi  yang  diinginkan,  lalu  menyusun  hierarki dari  permasalahan  yang  dihadapi.  Penulisan hierarki adalah dengan menentukan tujuan yang merupakan  sasaran  sistem  secara  keseluruhan pada level teratas.
b. Menentukan prioritas elemen.
c. Sintesis  merupakan pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan yang disistesiskan  untuk  memperoleh  keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini  adalah  menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap kolom  pada  matriks,  membagikan  setiap  nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi matriks,  dan  menjumlahkan  nilai-nilai  dari setiap baris dan membagikannya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
d. Mengukur konsistensi dalam membuat keputusan,  penting  untuk  mengetahui  seberapa baik  konsistensi  yang  ada  karena  kita  tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah. Hasil  dari  pengukuran  konsistensi  ini  disebut 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 .
e. Menghitung Consistency  Indeks (CI)  dengan Persamaan 1.
𝐶𝑖  = ( 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛) 𝑛−1 (1)
f. Menghitung Consistency  Ratio (CR)  dengan Persamaan 2.
𝐶𝑅= 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2)
Dimana  IR  adalah Index  Random yang  nilainya berdasarkan  dengan  banyaknya  elemen  sesuai dengan Tabel 1.
Tabel 1. Nilai IR Ele men 1  2 3 4 5 6 7 8 9 10 IR 0  0 0. 58 0. 9 1. 12 1, 24 1. 32 1. 41 1. 46 1. 49
g. Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya lebih  dari  10%,  maka  penelitian  data judgment harus  diperbaiki.  Namun  jika  rasio  konsistensi (CI/IR)  kurang  atau  sama  dengan  0.1,  maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Menyusun Hirarki
Permasalahan yang akan diselesaikan, diuraikan menjadi  unsur-unsurnya,  yaitu  kriteria  dan  alternatif, kemudian  disusun  menjadi  struktur  hirarki  seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Hirarki pemilihan

## 3.2. Penilaian Dasar Berpasangan
Dilakukan  dengan  menggunakan  perbandingan berpasangan.  Untuk  berbagai  persoalan,  skala  1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat,  seperti  pada  Tabel  2.  Perbandingan dilakukan  berdasarkan  kebijakan  pembuat  keputusan dengan  cara  menilai  tingkat  kepentingan  antara elemen  yang  satu  dengan  elemen  yang  lainnya sistematis [12].

## Tabel 2. Skala dasar perbandingan berpasangan
Intensitas Kepentingan Definisi 1 Sama pentingnya dibanding dengan yang lain 3 Sedikit lebih penting dibanding yang lain 5 Cukup penting dibanding dengan yang lain 7 Sangat penting dibanding dengan yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai diantara dua penilaian yang berdekatan Resiprokal Jika elemen I memiliki salah satu angka di atas dibandingkan elemen j, maka j memiliki nilai kebalikanya ketika dibanding dengan i.

## 3.3. Mencari Nilai Kriteria
Mencari  nilai  kriteria  dimaksudkan  untuk menentukan  bobot  dari  kriteria  yang  akan  digunakan sebagai  bahan  perhitungan,  nilai  bobot  yang  didapat akan  dimasukan  dalam  Tabel  7.  Untuk  mendapatkan nilai  matrik  adalah  dengan  membandingkan  kolom kiri  dengan  setiap  kolom  kedua,  ketiga  dan seterusnya.  Sedangkan  perbandingan  pada  kolom  K1 dan baris K1, kolom K2 dan baris K2 dan seterusnya bernilai  1  dan  akan  tampil  secara  diagonal.  Karena kedua elemen sama pentingnya artinya perbandingan kedua  elemen  tersebut  sama.  Nilai  K1,  K2  dan seterusnya  merupakan  variabel  pengganti  yang digunakan, total dari variabel K bergantung pada total item yang akan dicari nilai bobotnya.
Tabel 3. Matriks perbandingan berpasangan
Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 1 1 1 3 3 5 K2 1 1 1 1 3 5 K3 1 1 1 1 1 1 K4 0.3333 1 1 1 1 1 K5 0.3333 0.3333 0.3333 1 1 5 K6 0.2 0.2 0.3333 0.2 0.3333 1 Total 3.8667 4.5333 4.6667 7.2 11.3333 22 Selanjutnya
adalah
normalisasi
matrik perbandingan  pada  Tabel  3,  normalisasi  dilakukan dengan  membagi  tiap  nilai  dengan  total  pada  kolom sehingga didapat matrik pada Tabel 4.
Tabel 4. Matriks normalisasi kriteria
Kriteria  K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 0.2586  0.2206  0.2143  0.4167 0.2647 0.2273 K2 0.2586  0.2206  0.2143  0.1389 0.2647 0.2273 K3 0.2586  0.2206  0.2143  0.1389 0.2647 0.1364 K4 0.0862  0.2206  0.2143  0.1389 0.0882 0.2273 K5 0.0862  0.0735  0.0714  0.1389 0.0882 0.1364 K6 0.0517  0.0441  0.0714  0.0278 0.0294 0.0455
Setelah  itu  adalah  mencari  nilai  vektor,  bobot, dan Eigen  Value serta  pengecekan  apakah  nilai  CR dapat  diterima  sebagai  konsisten  dengan  membagi nilai  CI  dan  IR  dimana  nilai  IR  didapat  dari banyaknya kriteria sesui pada Tabel 1.
Tabel 5. Vektor, bobot dan eigen value
Kriteria Vektor Bobot Eigen Value K1 1.6021 0.2670 1.0325 K2 1.3244 0.2207 1.0006 K3 1.2335 0.2056 0.9594 K4 0.9755 0.1626 1.1706 K5 0.5947 0.0991 1.1232 K6 0.2699 0.0450 0.9897
Keterangan :
 Vektor = didapat dari total tiap baris pada Tabel 4
 Bobot = nilai vektor dibagi banyaknya kriteria
 Eigen  Value =  nilai  bobot  dikali  dengan  baris total kolom kriteria
 Mencari nilai CR
 Total Eigen Value = 6.276
 CI  ( Consistency  Index )  =  (6.276  -  6)  /  (6-1)  = 0.0552
 IR ( Indek Random ) = 1.24
 CR  ( Consistency  Ratio )  =  CI  /  IR  =  0.0552  / 1.24 = 0.0445 Nilai  CR  ( Consistency  Ratio )  Dinyatakan KONSISTEN  dan  nilai  bobot  pada  Tabel  5  dapat digunakan sebagai nilai bobot untuk kriteria.

## 3.4. Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram (DFD)  adalah  suatu diagram yang menggambarkan aliran data dari sebuah proses  yang  sering  disebut  dengan  sistem  informasi. Di  dalam  DFD  juga  menyediakan  informasi mengenai input dan output dari tiap entitas dan proses itu sendiri. Untuk diagram konteks dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram konteks

## 3.5. Flowchart AHP dan Flowchart Sistem
Dalam  tahap  ini  menjelaskan  alur  proses  yang terjadi  pada  saat  menentukan  nilai  dari  pembobotan yang akan digunakan pada kriteria dan sub kriteria.
Dalam  tahap  ini  menjelaskan  alur  proses  yang terjadi  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Memprediksi Harga dan Kualitas HP dalam Transaksi Jual Beli Online.

## Gambar 4. Flowchart sistem
Beberapa  tahapan  proses  pada  Gambar  4 dimulai  dari  mengakses  menu  login  dan  validasi username dan password, setelah  itu  admin  dapat
memasukan  data  seperti  alternatif  yang  dapat  dilihat pada  Tabel  8,  data  kriteria  yang  dapat  dilihat  pada Tabel  7  dimana  nilai  bobot  yang  ada  didapat  dari perhitungan yang sesuai pada Tabel 5, data penilaian yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  8  dimana  nilai-nilai didapat  berdasarkan  nilai  sub  kriteria  yang  ada  pada Tabel 6.
Penentuan  nilai  sub  kriteria  sama  seperti menentukan  nilai  kriteria  dimulai  dari  membuat matrik  lalu  menormalisasi  matrik  tersebut  seperti pada Tabel 3 dan Tabel 4, setelah itu mengitung nilai vektor,  bobot,  dan  eigen  value,  lalu  menentukan apakah  nilai  CR  sudah  konsisten  atau  belum,  jika sudah makan nilai bobot akan dimasukan sesuai pada Tabel 6. Setelah semua data dimasukan, admin dapat melihat  hasil  rekomendasi  HP  dengan  menggunakan metode AHP seperti pada Gambar 5.
Tabel 6. Nilai sub kriteria No Kode Sub kriteria Nilai 1 TB Tidak Berfungsi 0.5390 2 KB Kadang Berfungsi 0.2973 3 B Berfungsi 0.1638 Tabel 7. Nilai kriteria No Kode Kriteria Bobot 1 C01 Camera 0.2670 2 C02 Tombol Volume Atas 0.2207 3 C03 Tombol Volume Bawah 0.2056 4 C04 Tombol Power 0.1626 5 C05 LCD 0.0991 6 C06 RAM 0.0450 Tabel 8. Alternatif dan penilaian Alternatif Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 C06 Oppo A17 TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) Oppo A11K KB(0.2973) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) Oppo A16 KB(0.2973) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) Oppo A17K TB(0.539) KB(0.2973) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) Oppo A37 KB(0.2973) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Oppo A3s B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) Oppo A5 B(0.1638) KB(0.2973) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) Oppo A57 TB(0.539) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Oppo A5s KB(0.2973) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) Oppo A93 KB(0.2973) TB(0.539) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Oppo A95 KB(0.2973) B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) Oppo F7 Youth B(0.1638) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) Realme 3 KB(0.2973) B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) Realme 6 KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) Realme 8i B(0.1638) KB(0.2973) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Realme 9i KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Realme C2 TB(0.539) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Realme C30s KB(0.2973) KB(0.2973) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Realme C31 TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Realme C33 KB(0.2973) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) Realmi C1 TB(0.539) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Realmi C30 B(0.1638) KB(0.2973) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) Redmi 10C B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638)
Alternatif Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 C06 Redmi 12C KB(0.2973) B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) Redmi 6 B(0.1638) B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) Redmi 9A TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) Redmi A2 B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) Redmi Note 10 5G KB(0.2973) B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Redmi Note 10s TB(0.539) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) Redmi Note 11 KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Redmi Note 5 B(0.1638) TB(0.539) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Redmi Note 9A KB(0.2973) TB(0.539) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Redmi Note 9T B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) samsung A01 KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) Samsung A04 KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Samsung A10 TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) Samsung A7 B(0.1638) TB(0.539) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) samsung Galaxy KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Samsung Galaxy A13 B(0.1638) TB(0.539) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Samsung Galaxy A23 5G KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Samsung Galaxy A51 TB(0.539) B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Samsung Galaxy J4+ TB(0.539) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) Samsung Galaxy J6+ TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) Vivo V20 B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Vivo V5 B(0.1638) KB(0.2973) TB(0.539) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) Vivo V9 B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) vivo Y02 B(0.1638) B(0.1638) TB(0.539) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) vivo Y15s KB(0.2973) TB(0.539) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) Vivo Y16 TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Vivo Y19 B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) Vivo Y20 TB(0.539) TB(0.539) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) Vivo Y55 TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) Vivo Y81 KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) Vivo Y95 KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) Xiaomi 11T B(0.1638) TB(0.539) TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) Xiaomi Redmi 10 B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) Xiaomi Redmi 2 TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) KB(0.2973) B(0.1638) Xiaomi Redmi 6 B(0.1638) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) Xiaomi Redmi 9A B(0.1638) KB(0.2973) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) Xiaomi Redmi Note 11 TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) TB(0.539) B(0.1638) KB(0.2973) Oppo A17 TB(0.539) B(0.1638) B(0.1638) KB(0.2973) B(0.1638) KB(0.2973) Oppo A11K KB(0.2973) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) Oppo A16 KB(0.2973) TB(0.539) KB(0.2973) B(0.1638) B(0.1638) B(0.1638) 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Gambar 5. Hasil perhitungan sistem
Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat memprediksi  kualitas  ponsel  (HP)  dan  harga  dalam transaksi  jual  beli  online.  Adapun  hasil  dari  sistem setelah melakukan perhitungan dengan menggunakan
metode  AHP  dari  data  pada  Tabel  8  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Halaman  Login  Admin  dapat  dilihat  pada Gambar  6.  Halaman  ini  digunakan  untuk  melakukan pengecekan  apakah  pengguna  memiliki  akses terhadap sistem yang telah dibuat.
Gambar 6. Halaman login admin
Halaman  Alternatif  dapat  dilihat  pada  Gambar 7.  Halaman  ini  digunakan  untuk  melakukan
penambahan, penghapusan dan pengubahan data-data HP  yang  telah  didapatkan  untuk  melakukan perhitungan.
Gambar 7. Halaman alternatif
Halaman  Kriteria  dapat  dilihat  pada  Gambar  8. Halaman ini digunakan untuk melakukan penambahan, penghapusan dan pengubahan data-data yang menjadi kriteria untuk melakukan perhitungan.
Gambar 8. Halaman kriteria
Halaman Penilaian dapat dilihat pada Gambar 9. Halaman ini digunakan untuk melakukan penambahan, penghapusan dan pengubahan data-data penilaian  yang  telah  didapatkan  saat  melakukan perhitungan.  Data-data  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 8.

## Gambar 9. Halaman penilaian

## 4.2. Pembahasan
Proses perhitungan data alternatif untuk menentukan  rangking  dari  tiap  alternatif  yang  telah diinputkan  adalah  dengan  mengalikan  setiap  nilai pada  Tabel  8  dan  Tabel  7  lalu  menjumlahkannya, berikut  merupakan  contoh  perhitungan  dengan menggunakan Persamaan 3.
𝐴 𝑛 = (𝐶 1 𝑥𝑃𝐶 1 𝐴 𝑛 ) + (𝐶 2 𝑥𝑃𝐶 2 𝐴 𝑛 ) + (𝐶 𝑚 𝑥𝑃𝐶 𝑚 𝐴 𝑛 ) (3)
Dimana A n adalah Alternatif ke-n, lalu C 1 adalah nilai  dari  kriteria  ke-1,  dan  PC 1 A n adalah  nilai  dari Tabel 8 yang ada pada kolom C 1 dan baris A n .
A001 = (0.2670*0.5390) + (0.2207*0.1638) + (0.2056*0.1638) + (0.1626*0.2973) + (0.0991*0.1638) + (0.0450*0.2973) = 0.291 A002 = (0.2670*0.2973) + (0.2207*0.5390) + (0.2056*0.2973) + (0.1626*0.1638) + (0.0991*0.1638) + (0.0450*0.1638) = 0.309 A003 = (0.2670*0.2973) + (0.2207*0.5390) + (0.2056*0.2973) + (0.1626*0.1638) + (0.0991*0.1638) + (0.0450*0.1638) = 0.309 A004 = (0.2670*0.5390) + (0.2207*0.2973) + (0.2056*0.2973) + (0.1626*0.2973) + (0.0991*0.1638) + (0.0450*0.1638) = 0.342 A005 = (0.2670*0.2973) + (0.2207*0.5390) + (0.2056*0.2973) + (0.1626*0.1638) + (0.0991*0.2973) + (0.0450*0.1638) = 0.322
Dari  5  contoh  data  tersebut  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  A004  dengan  nilai  0.342  adalah nilai  tertinggi.  Namun  saat  semua  data  alternatif dihitung sesuai dengan Gambar  5 nilai  AHP terbesar adalah 0.430 pada alternatif A051, sehingga alternatif dengan  nama  Vivo  Y20  dapat  dijadikan  sebagai rekomendasi dari semua alternatif yang telah ada.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan  60  data  uji  berbagai  merek  dan  jenis HP,  serta  penentuan  kriteria  yang  relevan  seperti kamera,  tombol  volume  atas  dan  bawah,  tombol power,  LCD,  serta  RAM  dengan  bobot  yang  telah dinyatakan  konsisten  menggunakan  metode  AHP dengan nilai 0.2670, 0.2207, 0.2056, 0.1626, 0.0991, 0.0450.  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  A051 merupakan  rekomendasi  dengan  nilai  AHP  sebesar 0.43. Saran untuk penelitian lanjutan dapat ditambahkan  fitur-fitur  dalam  sistem  yang  dapat digunakan  oleh  admin  maupun  pengguna  seperti sistem  pembayaran,  simpan  data  lama,  dan  laporan keuangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  A.  Ramadhani  and  A.  S.  Purnomo, "Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk  Menentukan  Penjualan  Mebel  (Studi Kasus: Mebel Sumber Saudara Semarang)," in
Seminar  Multimedia  &  Artificial  Intelligence (SMAI),  Vol.  4,  ISBN  :  9786239794712 ,
Yogyakarta, 2021.
[2]   Y.  Y.  Mohammad  and  A.  S.  Purnomo, "Rekomendasi Pemilihan Tas Kulit
Menggunakan  Metode  SAW  (Studi  Kasus: Mika  Leather)," Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi  Bisnis  (JTEKSIS),  Vol.  4,  No.  2,  e- ISSN : 2655-8238, vol. 4, no. 2, pp. 312-323, 5 Juli 2022.
[3]   R.  C.  Tantama  and  B.  Suprapto,  "Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Pemilihan
Smartphone," SCHOLARIA Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan, 2017.
[4]   E. R. P. Nasution and A. S. Purnomo, "Sistem Penunjang  Keputusan  Penyeleksian  Quality Assurance  Tester  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Studi  Kasus: PT. Gameloft Indonesia)," Jurnal FASILKOM (teknologi  inFormASi  dan  ILmu  KOMputer), Vol. 11, No. 2, P-ISSN : 2089-3353, E-ISSN : 2808-9162, vol. 11, no. 2, pp. 67-74, 2021.
[5]   A.  N.  Ajny,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Lipstik Dengan Analytical Hierracy Process," JURSISTEKNI (Jurnal Sistem Informasi  dan  Teknologi  Informasi),  Vol.  2, No. 3, ISSN. P: 2715-1875, E: 2715-1883, vol. 2, no. 3, pp. 1-13, 2020.
[6]   I. W. S. Yasa, K. T. Werthi and I. P. Satwika, "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Dosen Terbaik Menggunakan Metode
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada STMIK Primakara," KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik
Informatika),  Vol.  10,  No.  3,  e-ISSN:  2685- 7006,  p-ISSN:  2252-9063, vol.  10,  no.  3,  pp. 289-299, 2021.
[7]   D.  Nofriansyah  and  S.  Defit,  Multi  Criteria Decision  Making  (MCDM)  Pada  Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta : Depublish, 2017.
[8]   C.  T.  Prasetyo,  F.  A.  Hermawati  and  E. Ronando,  "Sistem  Rekomendasi  Pemilihan Smartphone  Berdasarkan  Karakteristik  Sosio- Demografis  Pengguna  Menggunakan  Metode Fuzzy Tahani," KONVERGENSI, 2018.
[9]   Elisawati  and  A.  C.  Prabowo,  "Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Smartphone Dengan  Metode  Analitical  Hierarci  Proses
(AHP) di Toko Liquid Sukajadi,"
LENTERADUMAI, 2018.
[10]  M.  B.  Ismiati  and  L.  Hermawa,  "Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Gadget Berdasarkan Karakteristik dan Budget
Pengguna," Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi (KNASTIK), 2016.
[11]  W. Setiyaningsih, "Konsep Sistem Pendukung Keputusan," In Yayasan Edelweis, 2015.
[12]  K.  Suryadi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  : Suatu  wacana  Struktural  Idealisasi  dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan, Jogjakarta: Graha Ilmu, 2011.
[13]  A.  R.  D.  H.  L.  K.  G.  T.  A.  Apip  Supriadi, Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  :  teknik penentuan strategi daya saing kerajinan bordir, Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[14]  T.  L.  Saaty,  Fundamentals  of  Decision Making  and  Priority  Theory  With  The Analytic Hierarchy Process, USA: Universitas Pittsburgh, 1994.
[15]  A.  E.  Munthafa  and  H.  Mubarok,  "Penerapan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Mahasiswa  Berprestasi," Jurnal  Siliwangi, 2017.
[16]  K.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2007.