## PENERAPAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) UNTUK PEMILIHAN SMARTPHONE

## IMPLEMENTATION OF TECHNIQUE METHOD FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) FOR SMARTPHONE SELECTION
Mohamad Arifin 1 , Listiarini Edy Sudiati 2 , Ninik Haryani 3
1 Stmik Aki Pati Jln. Kamandowo 13 Pati Kidul, Pati, Jawa Tengah m4rifin@gmail.com

## ABSTRACT
The rapid  development  of technology has impacting  on  people's  lives, including in the  telecommunications  sector.  Various  smartphone  brands  began  to  emerge  by offering  various  advantages  and  characteristics  of  each.  In  some  countries, smartphones have  become  a lifestyle  and even  a  indicator of  one's  economic level. It's  reasonable,  considering  that  smartphones  are  never  separated  away  from  a person's  activities,  wherever  and  whenever  there  are.  Many  alternatives  option makes some people confused in making choices when they are going to purchase a smartphone,  so  the  manufacture  of  a  smartphone  selection  support  system  is developed.  TOPSIS  method  is  a  simple  method  that  is  able  to  provide  alternative option  based  on  the  highest  value  of  input  preferences.  The  preferences  used  are taken  from  popular  criteria  when  buying  a  smartphone  such  as;  price,  RAM, memory, camera, and battery capacity.

## Keywords: Election support system, Technology, TOPSIS, Smartphones
2 Stmik Aki Pati Jln. Kamandowo 13 Pati Kidul, Pati, Jawa Tengah listiarini@gmail.com
3 Stmik Aki Pati Jln. Kamandowo 13 Pati Kidul, Pati, Jawa Tengah ninik.winong@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Era  digital  5.0  mendorong  segala  aspek  kehidupan  menjadi  serba  terhubung  internet.  Tak terkecuali  dibidang  ekonomi.  Maraknya  brand  E-commerce  membuktikan  bahwa  pola  ekonomi masyarakat  telah  berubah. Perubahan  ini,  menunjukkan  bahwa  masyarakat  menginginkan  pasar  yang dapat memenuhi kebutuhan mereka dengan cepat dan variatif [1] . Dinamika ini kemudian direspon oleh para  produsen  dengan  mengeluarkan  berbagai  produk  mereka  pada  rentan  waktu  yang  hampir berdekatan, tak terkecuali produsen smartphone . Pangsa pasar smartphone setiap hari tumbuh seiring dengan  perkembangan  teknologi  terkini.  Selain  digunakan  sebagai  kamera  atau  alat  komunikasi, smartphone  juga  berfungsi  sebagai  simbol  status  ekonomi  masyarakat  di  negara  berkembang [2] . Penggunaan smartphone telah menjadi bagian  mutlak dari  kehidupan  sehari-hari  semua  orang  secara global.  Hampir  91%  populasi  dunia  memilikinya. Smartphone ada  di  mana-mana  dan  dengan  siapa saja  sehingga  menjadi  hal  yang  sangat  penting  bahwa  jenis  atau  spesifiaksi smartphone harus  sesuai dengan kebutuhan masing-masing orang [1][2][3] .
Banyaknya variasi smartphone dari berbagai merk dan tipe memiliki keunggulan masing-masing mulai  dari  harga,  kemampuan  kamera,  kapasitas  baterai,  kapasitas  penyimpanan  atau  desain. [2][4]
Sehingga  calon  pembeli  akan  memiliki  banyak  alternatif  pilihan  yang  dapat  dipilih  sesuai  kebutuhan mereka.  Namun,  dengan  banyaknya  variasi,  membuat  calon  pembeli  cukup  kebingungan  untuk menentukan smartphone apa  yang  seharusnya  mereka  beli.  Untuk  itu,  perlu dirancang  sebuah  sistem rekomendasi  untuk  membantu  calon  pembeli  untuk  mendapatkan smartphone yang  ideal  bagi mereka. [5] Sistem  rekomendasi  diadopsi  secara  luas  sebagai  teknik  pencarian  informasi  yang memberikan saran untuk memilih item yang relevan bagi pengguna sesuai kebutuhan mereka. Secara umum,  kualifikasi  dari  pengguna  ikut  dipertimbangkan  sehingga  sistem  mampu  memberikan  saran
kepada  pengguna  aktif  menggunakan  teknik Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM) [2][3][6] MCDM  mampu  memberikan  alternatif  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan.  Beberapa  metode MCDM yang banyak digunakan sebagai sistem pendukung diantaranya; TOPSIS, MABAC, AHP, dan BMW.  Diantara  metode  tersebut,  metode  TOPSIS  sering  digunakan  pada  sistem  perekomendasi sederhana. TOPSIS sendiri dalam beberapa tahun terakhir telah terbukti dapat diterapkan dalam proses pengambilan  keputusan  di  berbagai  bidang  seperti  teknik  manufaktur,  sumber  daya  manusia, pengelolaan air, pengembangan kebijakan, teknik dan perencanaan transportasi. [7]

## 2. METODOLOGI

## A. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS merupakan suatu metode yang dapat digunakan sebagai pengambilan keputusan multi kriteria.  Diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Yoon  dan  Hwang,  TOPSIS  menggunakan  prinsip  solusi ideal positif dan solusi ideal negatif yang digunakan secara bersamaan dengan Euclidean sebagai sudut pandang geometriknya. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari semua nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari semua nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. [8][9]
1) Kelebihan TOPSIS
- Konsepnya sederhana dan mudah dipahami;
- Perhitungan yang efisien;
- Memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis sederhana; dan,
- Nilai skalar yang bertanggung jawab untuk yang terbaik dan yang terburuk secara bersamaan
2) Kelemahan TOPSIS
- Tidak memiliki pembobotan nilai.
- Tidak ada pengecekan terhadap konsistesi penilaian.

## B. Metodologi TOPSIS
Alternatif  ideal  adalah  alternatif  yang  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan terjauh dari solusi ideal negatif merupakan konsep dasar dari TOPSIS. Metode ini menawarkan solusi yang  lebih  cepat  karena  jumlah  atribut  tidak  akan  mempengaruhi  jumlah  langkah  yang  dilakukan. Metode TOPSIS mengikuti lankah-langkah berikut: [8][9][10]

## 1) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
(1)
2) Membuat matriks keputusan ternormalisasi yang terbobot.
(2)
3) Menentukan dan membuat matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
Dengan (4)
4) Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
Untuk jarak antara alternative Ai dengan solusi ideal positif:
(5)
Untuk jarak antara alternative Ai dengan solusi ideal negatif:
(6)

## 5) Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
(7)
dimana,   = nilai preferensi alternatif; dan = jarak solusi ideal negatif
Nilai   yang lebih besar menunjukkan bahwa alternative Ai adalah alternatif yang terpilih.
6) Mengurutkan preferensi berdasarkan urutan  .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pembuatan Sistem
Sistem  pendukung  pemilihan smartphone ini  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP. Sistem dibagi menjadi tiga menu utama yaitu, beranda, rekomendasi, dan daftar smartphone .
Menu  beranda  digunakan  sebagai  tampilan  awal  yang  berisi  profil  tentang  sistem.  Sedangkan menu  rekomendasi  berisi  sistem  utama  perekomendasi smartphone dengan  kriteria  yang  dapat diatur oleh pengguna. Smartphone yang dapat muncul pada hasil rekomendasi merupakan smartphone yang telah diinput pada database sistem.
Gambar 2. Menu Rekomendasi (Input Preferensi)

## B. Pengujian Sistem
Sistem  diuji  dengan database yang  dibuat  dari  data smartphone yang  dijual  dipasaran  dari berbagai  merek.  Sistem  diuji  duji  untuk menunjukkan smartphone terbaik  dari  keseluruhan yang  ada pada database. Kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan smartphone yaitu;  harga,  RAM,  memori, kamera depan, kamera belakang, dan kapasitas baterai.
Matriks  data  yang  diinputkan  dari database diolah  menggunakan  langkah-langkah  sesuai metode  TOPSIS.  Metode  TOPSIS  menampilkan  hasil  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  preferensi yang  dimasukkan.  Pada  pengujian  ini  preferensi  menggunakan  bobot  preferensi  yang  maksimum sehingga  hasil  rekomendasi  yang  muncul  merupakan smartphone dengan  nilai  preferensi  tertinggi pada hasil perhitungan.
Gambar 4 . Nilai Preferensi untuk Semua Alternatif
Gambar. 5 Nilai Preferensi Tertinggi
Dari hasil penghitungan preferensi, didapati smartphone “Samsung S20 Ultra” merupakan hasil rekomendasi  karena  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi.  Hasil  ini  sesuai  dengan database dimana smartphone “Samsung  S20  Ultra”  merupakan  jenis  yang  memiliki  nilai  paling  tinggi  pada  seluruh kriteria.

## STUDI KASUS
Dengan hasil pengujian diatas, sistem pendukung pemilihan smartphone dapat diimplementasikan dalam  bentuk  web  atau  aplikasi mobile maupun  diintegrasikan  dalam  sebuah  sistem  yang  lebih kompleks  seperti  pada  aplikasi  belanja online .  Salah  satu  aplikasi  belanja online yang  terbesar  di Indonesia  adalah  Tokopedia.  Dalam  sistem  Tokopedia  sebenarnya  telah  disematkan  sistem filter (penyaring)  yang  mampu  menyaring  pencarian  suatu  produk  dengan  input  kriteria  tertentu  oleh pengguna.  Sedikitnya  kriteria  penyaringan,  membuat  sistem  ini  dipandang  belum  bekerja  secara optimal.
Dibandingkan  dengan  sistem  tersebut,  algortima  yang  dibangun  dalam  sistem  pendukung pemilihan smartphone ini  dirasa  lebih  cocok  untuk  menggantikan  sistem  penyaringan  di  aplikasi belanja online Tokopedia. Dengan merekomendasikan pilihan terbaik sebagai tujuan akhir, sistem ini juga  sangat  dekat  dengan  pengguna  karena  semua  parameter  pemilihan smartphone adalah  kategori yang spesifik dalam pengetahuan smartphone .
Kriteria yang disajikan dalam sistem penyaring Tokopedia adalah lokasi toko, range harga, rating toko,  kondisi barang,  jenis  toko  dan  jenis  penyedia  pengiriman.  Dari  sekian  kategori,  hanya  kategori range harga  dan  kondisi  barang  yang linear dengan  kebutuhan  pembelian smartphone. Sedangkan dalam  sistem  pendukung  pemilihan  yang  dikembangkan  ini,  kategori  yang  digunakan  adalah  harga, RAM, memori, kamera depan, kamera belakang, dan kapasitas baterai, semua kategori merupakan hal yang sangat dekat dengan pengetahuan tentnag smartphone .

## 4. KESIMPULAN
Metode  TOPSIS  dapat  digunakan  pada  sistem  pendukung  pemilihan smartphone .  Metode TOPSIS  terbukti  dapat  menampilkan  hasil  rekomendasi  sesuai  keadaan  preferensi  dari  kriteria  yang telah  ditentukan.  Namun  metode  ini  belum  dapat  diuji  apabila  menggunakan  jumlah database yang besar dan belum ada prosedur pengujian berulang untuk metode ini. Untuk penelitian selanjutnya perlu dilakukan  pembangunan  sistem  pendukung  pemilihan  yang  terdiri  dari  beberapa  metode  dengan metode TOPSIS sebagai metode dasar dan sistem diuji menggunakan prosedur pengujian yang mampu mengukur ketepatan hasil rekomendasi dari sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zhang,  K.  Z.,  &  Benyoucef,  M.  (2016).  Consumer  behavior  in  social  commerce:  A  literature review. Decision support systems, 86, 95-108.
[2] Belbag, S., Gungordu, A., Yumusak, T., & Yilmaz, K. G. (2016). The evaluation of smartphone brand  choice:  an  application  with  the  fuzzy  ELECTRE  I  method.  International  Journal  of Business and Management Invention, 5(3), 55-63.
[3] Srivastava,  A.,  Majumdar,  R.,  Tyagi,  V.,  Choudhary,  S.,  &  Choudhary,  M.  (2017,  December). Comparison between Smart phones on the basis of their reliability factors. In 2017 International Conference  on  Infocom  Technologies  and  Unmanned  Systems  (Trends  and  Future Directions)(ICTUS) (pp. 492-496). IEEE.
[4] Lobo,  V.  B.,  Ansari,  N.,  Minu,  A.,  Siddiqui,  S.,  D’souza,  F.,  &  Augestin,  J.  S.  (2016). Smartphone selection using analytic hierarchy process. Int J Eng Adv Technol, 6(1), 99-105.
[5] Yazdani, M., Chatterjee, P., Montero-Simo, M. J., & Araque-Padilla, R. A. (2019). An integrated multi-attribute model for evaluation of sustainable mobile phone. Sustainability, 11(13), 3704.
[6] Singh S, Pattnaik P K. (2018). Recommender System for Mobile Phone Selection . International Journal of Computer Science and Mobile Applications . 6:4 150-162.
[7] Keshavarz-Ghorabaee,  M.,  Amiri,  M.,  Zavadskas,  E.  K.,  Turskis,  Z.,  &  Antucheviciene,  J. (2018).  A  dynamic  fuzzy  approach  based  on  the  EDAS  method  for  multi-criteria  subcontractor evaluation. Information, 9(3), 68.
[8] Rahim, R., Siahaan, A. P. U., Wijaya, R. F., Hantono, H., Aswan, N., Thamrin, S., ... & Sujarwo, S. (2018). Technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method for decision support system in top management. Pro Mark, 8(2).
[9] Rahim, R., Supiyandi, S., Siahaan, A. P. U., Listyorini, T., Utomo, A. P., Triyanto, W. A., ... & Khairunnisa, K. (2018, June). TOPSIS method application for decision support system in internal control for selecting best employees. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1028, No. 1, p. 012052). IOP Publishing.
[10] MEIRIZA,  A.,  &  LESTARI,  D.  A.  (2020,  May).  Implementation  of  Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  Method  in  the  Selection  of  Integrated  Islamic Elementary  School.  In  Sriwijaya  International  Conference  on  Information  Technology  and  Its Applications (SICONIAN 2019) (pp. 512-519). Atlantis Press.