1042
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jl.
Ahmad Yani.
33,5 - Kampus STMIK Banjarbaru Loktabat Ae Banjarbaru (Tlp.
, e-mail: puslit.
stmikbjb@gmail.
e-ISSN: 2685-0877 p-ISSN: 0216-3284 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Menggunakan Metode MOORA pada Master Komputer Fina Alvionita Rusadin1*.
Emy Lenora Tatuhey2.
Jim Lahallo3 Teknik Informatika.
Universitas Sepuluh Nopember Papua.
Jayapura.
Indonesia *e-mail Corresponding Author: fina184594@gmail.
Abstract Choosing a laptop that does not suit the user's needs can cause inconvenience and disrupt operational activities.
When buying a laptop, consumers often focus more on price, ignoring the quality and specifications of the device.
This also makes it difficult for store clerks to provide the right recommendations.
This research focuses on developing a Decision Support System (SPK) for selecting the best laptop using the Multi-Objective Optimization Based on Ratio Analysis (MOORA) Method, especially in the Computer Master environment.
The system development method adopted is the Waterfall model.
The results of this study created a decision support system that is able to provide recommendations for the best laptop according to the criteria of price, battery capacity.
RAM.
CPU, hard disk and laptop size.
Through the application of the MOORA method, this system has the ability to evaluate and select laptops that best suit customer preferences and needs.
The accuracy test results show that of the 10 test scenarios applied, all of them match the conditions in the Master Computer store.
This indicates that the method used has an accuracy rate of 100%.
Thus, it can be concluded that this system has the potential to replace the role of store officers in serving consumers.
Keywords: MOORA.
Best Laptop Recommendation.
Decision Support System.
Waterfall Abstrak Pemilihan laptop yang tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna dapat menyebabkan ketidaknyamanan dan mengganggu aktivitas operasional.
Saat membeli laptop, konsumen seringkali lebih fokus pada harga, mengabaikan kualitas dan spesifikasi perangkat.
Hal ini juga menyulitkan petugas toko dalam memberikan rekomendasi yang tepat.
Penelitian ini berfokus pada pengembangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan laptop terbaik dengan menggunakan Metode Multi-Objective Optimization Based on Ratio Analysis (MOORA) khususnya di lingkungan Master Komputer.
Metode pengembangan sistem yang diadopsi adalah model Waterfall.
Hasil penelitian ini menciptakan sebuah sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan rekomendasi laptop terbaik sesuai dengan kriteria harga.
Kapasitas Baterai.
RAM.
CPU.
Hardisk dan Ukuran Laptop.
Melalui penerapan metode MOORA, sistem ini memiliki kemampuan untuk mengevaluasi dan menyeleksi laptop yang paling sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pelanggan.
Hasil pengujian akurasi menunjukkan bahwa dari 10 skenario pengujian yang diterapkan semuanya cocok dengan kondisi di toko Master Komputer.
Ini menandakan bahwa metode yang digunakan memiliki tingkat akurasi sebesar 100%.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sistem ini memiliki potensi untuk menggantikan peran petugas toko dalam melayani konsumen.
Kata kunci: MOORA.
Rekomendasi Laptop Terbaik.
Sistem Pendukung Keputusan.
Waterfall Pendahuluan Di era globalisasi ini, perkembangan Teknologi Informasi memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam aktivitas masyarakat, termasuk dalam berbagai aspek pekerjaan.
Contohnya, penerapan sistem teknologi pendukung keputusan telah membantu dalam manajemen dan operasional.
Salah satu contohnya adalah dalam konteks pemilihan perangkat komputasi seperti laptop.
Melalui sistem ini, diharapkan calon pembeli dapat membuat keputusan yang lebih baik sebelum membeli, mengingat setiap produk memiliki varian yang berbeda dalam hal tipe, merek, dan spesifikasi .
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop a.
Fina Alvionita Rusadin Progresif e-ISSN: 2685-0877 Pemilihan laptop yang tidak cocok dengan kebutuhan pengguna dapat mengakibatkan ketidaknyamanan saat digunakan dan mengganggu proses operasionalnya, bahkan bisa mengurangi efektivitas dalam menyelesaikan pekerjaan yang sedang dikerjakan .
Dalam proses pembelian laptop, seringkali fokusnya hanya pada aspek harga tanpa memperhatikan dengan cermat kualitas dan spesifikasi perangkat tersebut.
Hal ini bisa berujung pada penyesalan di masa mendatang.
Namun, menemukan laptop yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran keuangan bukanlah tugas yang sederhana.
Banyaknya pilihan yang ada hanya semakin menambah kerumitan dalam mengambil keputusan .
Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat menjadi solusi yang memberikan rekomendasi berdasarkan kebutuhan.
Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa penggunaan SPK telah berhasil diterapkan dalam berbagai konteks pengambilan keputusan, termasuk di dalamnya adalah pemilihan produk konsumen .
Adapun hasil dari SPK ini tidak semata-mata menjadi hasil mutlak, melainkan hanya sebagai rekomendasi untuk mengambil keputusan .
Terdapat beberapa metode yang pernah digunakan untuk pemilihan sistem pemilihan diantaranya Simple Additive Weighting (SAW) .
, .
Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) .
Analytic Hierarchy Process (AHP) .
Technique For Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) .
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat memberikan rekomendasi laptop yang sesuai dengan kebutuhan dan kriteria yang diinginkan oleh pelanggan Master Komputer.
Tinjauan Pustaka Untuk mendukung penelitian ini, beberapa penelitian terdahulu telah dilakukan, termasuk yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Handphone Bekas Terbaik Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) yang dilkukan oleh Binjori.
Hutapea and Syahrizal Tahun 2018.
Penelitian ini membahas mengenai Keputusan dalam membeli handphone bekas memerlukan pertimbangan yang Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji sistem pendukung keputusan dalam menentukan handphone bekas terbaik dengan menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa MOORA dapat digunakan untuk menentukan bobot setiap atribut dan melakukan proses perankingan, sehingga mempermudah dalam memilih alternatif handphone terbaik dari beberapa pilihan yang ada.
Sistem Pendukung Keputusan ini membuat proses penentuan kualitas handphone bekas menjadi lebih efisien dibandingkan dengan cara manual .
Studi lain yang berjudul 'Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Komputer Berdasarkan Komponen dengan Pemanfaatan Metode Hybrid AHP dan MOORAAo, yang disusun oleh S.
Aminah dan F.
Ageng Resta, diterbitkan pada tahun 2022.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem yang berfungsi sebagai alat bantu dalam memberikan rekomendasi pemilihan komputer, dengan mempertimbangkan komponen-komponen yang dibutuhkan oleh pengguna.
Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan metode Hybrid AHP dan MOORA dalam menghitung hasil rekomendasi, yang dikombinasikan dengan metode Waterfall sebagai pendekatan penelitian.
Dari hasil penelitian ini, terbentuklah model sistem pendukung keputusan untuk pemilihan komputer berdasarkan komponen, yang diimplementasikan sebagai sebuah sistem berbasis web.
Ini memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengakses rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya menghasilkan alat praktis untuk membantu pengguna dalam memilih komputer yang tepat, tetapi juga memberikan kontribusi pada pengembangan metode Hybrid AHP dan MOORA dalam konteks pemilihan computer .
Studi yang berjudul "Penerapan Teknik Analisis Hierarchy Process pada Sistem Bantu Keputusan Pemilihan Perangkat Laptop" yang dilakukan oleh peneliti di bawah pimpinan Kirana dan timnya pada tahun 2023, bertujuan untuk mengevaluasi dan menghitung prioritas relatif dari kriteria yang relevan dalam pemilihan perangkat laptop.
Metode ini melibatkan pengalihan nilai prioritas dari setiap kriteria ke alternatif yang ada, serta menyusun analisis keputusan menggunakan pendekatan AHP.
Hasil penelitian menyoroti bahwa faktor-faktor utama yang menonjol dalam penentuan laptop bagi mahasiswa di Universitas Darwan Ali adalah harga, performa prosesor, dan kapasitas RAM.
Temuan ini diharapkan dapat memberikan panduan yang berharga bagi mahasiswa dalam memilih laptop yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop a.
Fina Alvionita Rusadin e-ISSN: 2685-0877 serta memberikan dasar bagi pengembangan sistem bantu keputusan yang lebih optimal dalam konteks pemilihan perangkat teknologi.
Perbedaan antara penelitian yang telah dilakukan dan yang akan dilakukan terletak pada subjek penelitian serta metode yang digunakan.
Penelitian sebelumnya mengkaji pemilihan handphone bekas terbaik, sedangkan penelitian yang dilakukan akan memfokuskan pada pemilihan laptop.
Selain itu, penelitian kedua akan menggunakan metode Hybrid AHP dan MOORA untuk mengevaluasi pemilihan komputer, sementara penelitian sebelumnya hanya menggunakan metode MOORA dalam pemilihan laptop.
Penelitian ketiga, mirip dengan yang akan dilakukan, akan menitikberatkan pada rekomendasi pembelian laptop, namun dengan menggunakan metode AHP, berbeda dengan penelitian mendatang yang akan menerapkan metode MOORA.
Metodologi Model Pengembangan Dalam pengembangan perangkat lunak ini, pendekatan yang diadopsi mengacu pada model waterfall seperti yang dikemukakan oleh (Amrin.
Larasati, and Satriadi 2.
Model waterfall, yang juga dikenal sebagai siklus Life Cycle klasik, merujuk pada metode yang sistematis dan mengikuti langkah-langkah berurutan dalam pembangunan perangkat lunak .
Model Waterfall memiliki tahapan sebagai berikut:
Requeriment Langkah ini menandai fase praeliminari, di mana semua kebutuhan dikumpulkan dengan metode yang beragam, termasuk wawancara dan observasi terhadap staf di toko Master Komputer.
Pengumpulan data juga terjadi melalui telaah literatur yang berkaitan dengan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop.
Design Pada tahap desain, sistem dirancang dengan menyusun simbol-simbol yang sesuai.
Hasil dari tahap ini termasuk diagram konteks, diagram overview, dan diagram ERD.
Tujuan utama tahapan ini adalah untuk menyederhanakan proses pembuatan sistem.
Implementation Pada tahap ini, terjadi proses transformasi desain menjadi kode program yang dapat diinterpretasikan oleh mesin.
Langkah ini sangat penting dalam mengubah konsep menjadi aplikasi yang berfungsi, sesuai dengan kebutuhan sistem yang telah dirancang sebelumnya.
Verification Pada fase ini, dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah selesai Langkah ini bertujuan untuk mengevaluasi apakah sistem berfungsi dengan baik sesuai dengan yang diharapkan.
Dalam pengujian ini, berbagai skenario digunakan untuk memastikan bahwa semua fitur dan fungsionalitas sistem berjalan dengan lancar dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Hasil dari pengujian ini akan memberikan gambaran tentang kualitas dan kelayakan sistem sebelum diluncurkan secara resmi.
Maintenance Langkah ini merupakan tahap akhir dalam siklus pengembangan perangkat lunak.
Setelah sistem didistribusikan, perawatan dilakukan untuk memastikan kinerja yang optimal.
Ini melibatkan pemeliharaan rutin, serta penambahan atau perbaikan fitur sesuai dengan umpan balik dan kebutuhan pengguna.
Tahapan ini penting untuk menjaga sistem tetap relevan dan berfungsi dengan baik seiring berjalannya waktu, memastikan kepuasan pengguna yang berkelanjutan.
2 Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio (MOORA) Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) adalah sistem dengan multi-objektif, yang di dalamnya memiliki dua atau lebih atribut yang saling bertentangan.
MOORA melakukan optimalisasi terhadap atribut-atribut tersebut dengan menerapkan perhitungan matematika yang kompleks, sehingga didapatkan keluaran berupa pemecahan masalah yang diinginkan .
Metode ini melakukan pemisahan subjektifitas dari suatu proses penilaian ke bentuk kriteria berbobot dengan beberapa atribut pengambilan keputusan dengan cara yang lebih mudah dipahami.
Metode ini juga memiliki tingkat fleksibilitas yang tinggi dalam pengolahan variabelnya .
Langkah-langkah dalam metode MOORA terdiri dari: .
Menginputkan Nilai Kriteria.
Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 1042-1053 Membuat Matriks Keputusan, rumus yang digunakan yaitu sebagai berikut :
ycu11 U ycuycoycn A ycuycoycu ycuyc1 A ycuycycn A ycuycycu .
cuyco1 ycuycoycn ycuycoyc.
Progresif e-ISSN: 2685-0877 Keterangan:
= respon alternative j pada attribut i = 1,2, .
= jumlah sasaran atau attribute = 1,2,A = jumlah alternatif Matriks Normalisasi, rumus yang digunakan adalah :
ycuycnyc ycu O ycnyc = Oo[Ocyco yc =1 ycuycnyc 2 ] .
Keterangan :
Xij = matriks alternatif j dengan kriteria i = 1,2,3A.
n, urutan kriteria = 1,2,3A.
n, urutan alternatif X*ij = Matriks normalisasi alternatif j dengan kriteria i Menghitung Nilai Optimasi, rumus yang digunakan yaitu :
yci ycUycn = Ocyc=1 ycycycuycnyc Oe Ocycuyc=yci 1 ycycycuycnyc .
Keterangan :
= jumlah attribut yang akan dimaksimalkan .
= jumlah attribut yang akan diminimalkan = bobot terhadap j = nilai penilaian yang telah dinormalisasi dari alternatif ke-I terhadap semua attribut.
Perangkingan, yaitu mendapatkan Nilai yi.
Nantinya yang dinyatakan sebagai alternatif terbaik adalah yang memilikimemiliki nilai yi terbesar.
Dan sebaliknya alternatif terburuk adalah yang nilai yi nya terkecil.
Hasil dan Pembahasan Kriteria dan Proses Algoritma Moora Implementasi sistem pendukung keputusan dalam penelitian ini dilakukan menggunakan bahasa pemograman PHP.
Metode MOORA digunakan untuk menghitung peringkat prioritas.
Informasi mengenai kriteria, alternatif, dan bobot kriteria diperoleh melalui wawancara dengan karyawan toko komputer dan beberapa pelanggan sebagai pembuat keputusan.
Rincian bobot kriteria dan jenisnya dapat ditemukan dalam Tabel 1 berikut.
Tabel 1.
Nilai Bobot dan Jenis Kriteria
Kriteria
Bobot
Harga
Kapasitas Baterai RAM
CPU
Hardisk Ukuran Jenis Cost Benefit Benefit Benefit Benefit Cost Untuk indikator penilaian untuk masing-masing kriteria ditampilkan pada table 2 Ae 7 Tabel 2.
Indikator Penilaian Kriteria Harga Harga Bobot Keterangan < 4 Ae 5,5 juta Murah 5,5 Ae 7 juta Sedang 7 Ae 8,5 juta Mahal Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop a.
Fina Alvionita Rusadin e-ISSN: 2685-0877 Harga 8,5 Ae 15 juta 15 Ae 30 juta Bobot Keterangan Cukup Mahal Sangat Mahal Tabel 3.
Indikator Penilaian Kriteria Kapasitas Baterai Kapasitas Baterai Bobot Keterangan 16000 mAh Sangat Baik 14000 mAh Baik 12000 mAh Cukup 10000 mAh Kurang Baik 8000 mAh Tidak Baik Tabel 4.
Indikator Penilaian Kriteria RAM
RAM
Bobot Keterangan 32 GB Sangat Baik 16 GB Baik 8 GB Cukup 4 GB Kurang Baik Tabel 5.
Indikator Penilaian Kriteria CPU
CPU
Bobot Keterangan Intel Core i7 Sangat Baik Intel Core i5 Baik Intel Core i3 Cukup Intel Celeron Kurang Baik Pentium atau Atom Tidak Baik Tabel 6.
Indikator Penilaian Kriteria Hardisk Hardisk Bobot Keterangan > 640 GB Sangat Baik 640 GB Baik 500 GB Cukup 320 GB Kurang Baik 250 GB Tidak Baik Tabel 7.
Indikator Penilaian Kriteria Ukuran Ukuran Bobot Keterangan 292 x 207 x 13,8 mm Sangat Baik 312,6 x 221,2 x 15,5 mm Baik 344 x 230 x 11,6 mm Cukup 356,2 x 272,5 x 22,85 mm Kurang Baik 357 x 272 x 24,9 mm Tidak Baik Sedangkan untuk alternatif dalam hal ini laptop yang akan menjadi rekomendasi dapat dilihat pada table 8 berikut:
Tabel 8.
Alternatif Rekomendasi Laptop
Kode
Alternatif
Harga
Lenovo IdeaPad
Slim1 14ILG05
Lenovo IdeaPad
Flex 5i 14ITL05
Lenovo IdeaPad
Slim 5i
Asus Vivobook A4
16MAO
Kap.
Baterai Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 1042-1053
RAM
8 GB
4 GB
CPU
Hardisk
Ukuran Intel
Celeron
Intel Core
Intel Core
Intel
Celeron
256 GB
344 x 230 x 13
312,6 x 221,2 x 14 mm 312,6 x 221,2 x 14 mm 344 x 230 x 14
512 GB
512 GB
256 GB
Progresif
Kode
Alternatif
Harga
Asus ROG
Zephyrus M16
GU603ZE
Asus Vivobook 14
A1402ZA
Acer Aspire 5
A514-56P-57Q8
Acer Aspire 5 Slim
i3 MX350
Axioo MyBook 14F
CELERON
Axioo MyBook Z10
METAL
A10
e-ISSN: 2685-0877 Kap.
Baterai RAM
CPU
Hardisk
Ukuran Intel Core
512 GB
312,6 x 221,2 x 15,5 mm 8 GB
Intel Core
Intel Core
Intel Core
Intel
Intel Core
8 GB
8 GB
4 GB
8 GB
512 GB
512 GB
512 GB
256 GB
256 GB
312,6 x 221,2 x 14 mm 312,6 x 221,2 x 14 mm 344 x 230 x 14 344 x 230 x 13 344 x 230 x 14 Berikut murupakan simulasi perhitungan untuk pemilihan laptop berdasarkan pilihan user dapat dilihat pada table 9 berikut:
Tabel 9.
Kriteria maximal dan minimal Pilihan User Kriteria Pilihan Harga Rp.
Kapasitas Baterai 8000 mAh
RAM
4 GB
CPU
Intel Celeron
Hardisk
250 GB
Ukuran 292 x 207 x 13.
Berdasarkan kriteria pilihan user tersebut maka dicarilah laptop yang sesuai dengan kriteria pada table 9 sehingga disusun matriks keputusan sebagai berikut:
Alternatif Tabel 10.
Matriks Keputusan Laptop Acer Aspire 5 A514-56P-57Q8 Acer Aspire 5 Slim i3 MX350 Axioo MyBook Z10 METAL Lenovo IdeaPad Slim1 14ILG05 Asus Vivobook A4 16MAO Axioo MyBook 14F CELERON Setelah mendapatkan data alternatif beserta kriteria, langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi matriks terhadap nilai kriteria dari matriks x.
Hasil dari proses normalisasi ini dapat ditemukan dalam Tabel 11 Berikut ini:
ycu11 = Ooycu11 ycu12 ycu13 ycu14
ycu11 = Oo3 5 2 32 52 22
ycu11 = Oo76
ycu11 = 0,3441 Dan seterusnya sehingga diperoleh data seperti pada table 11 berikut Alternatif
0,3441
0,5735
0,2294
Tabel 11.
Matriks Normalisasi
0,4170
0,4523
0,2747
0,2085
0,3015
0,2747
0,4170
0,4523
0,5494
0,2132
0,2132
0,6396
0,3841
0,3841
0,5121
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop a.
Fina Alvionita Rusadin
e-ISSN: 2685-0877
Alternatif
0,3441
0,5735
0,2294
0,4170
0,2085
0,6255
0,4523
0,3015
0,4523
0,4121
0,2747
0,5494
0,6396
0,2132
0,2132
0,3841
0,3841
0,3841
Output dari matriks normalisasi kemudian dikalikan dengan bobot yang telah ditetapkan Hasil perkalian antara matriks normalisasi dan bobot sebagai berikut:
ya1 = ycu11 .
yc1 ycu12 .
yc2 ycu13 .
yc3 ycu14 .
yc4 ycu15 .
yc5 ycu16 .
yc6 ya1 = Oe.
,3441 O 0,.
,4170 O 0,.
,4523 O 0,.
,2747 O 0,.
,2132 O 0,.
Oe .
,3841 O 0,.
ya1 = 0.
Dan seterusnya sehingga diperoleh perkalian bobot sebagai berikut Alternatif Tabel 12.
Perkalian Matriks ternormalisasi dengan Bobot kriteria
0,3441
0,4170
0,4523
0,2747
0,2132
0,3841
0,5735
0,2085
0,3015
0,2747
0,2132
0,3841
0,2294
0,4170
0,4523
0,5494
0,6396
0,5121
0,3441
0,4170
0,4523
0,4121
0,6396
0,3841
0,5735
0,2085
0,3015
0,2747
0,2132
0,3841
0,2294
0,6255
0,4523
0,5494
0,2132
0,3841
Total Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai preferensi, yang didapatkan dari total pada setiap alternatif .
, untuk melakukan peringkat dan rekomendasi laptop terbaik.
Alternatif terbaik akan memiliki nilai preferensi tertinggi, sementara alternatif terburuk akan memiliki nilai preferensi terendah.
Alternatif Tabel 13.
Hasil Perengkingan Laptop Terbaik Laptop Total Acer Aspire 5 A514-56P-57Q8 Acer Aspire 5 Slim i3 MX350 Axioo MyBook Z10 METAL Lenovo IdeaPad Slim1 14ILG05 Asus Vivobook A4 16MAO Axioo MyBook 14F CELERON Prioritas Perancangan Sistem .
Diagram Konteks Kriteria Indikator Penilaian Laptop Admin Spesifikasi Laptop Spesifikasi Pemilihan Laptop Rekomendasi Laptop Terbaik Informasi Indikator Penilaian Informasi Laptop Informasi Kriteria Gambar 1.
Diagram Konteks Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 1042-1053
Informasi Laptop
Admin
Progresif
e-ISSN: 2685-0877
ERD
Gambar 2.
Entity Relationship Diagram Implementasi .
Halaman Login Halaman login merupakan halaman yang digunakan untuk login oleh admin, sehingga dapat mengakses halaman admin.
Kriteria Gambar 3.
Halaman Tambah dan daftar Kriteria Gambar 6 menampilkan halaman kriteria, yang terbagi menjadi dua bagian.
Bagian pertama digunakan untuk menambahkan kriteria baru, sementara bagian kedua menampilkan daftar kriteria yang sudah ditambahkan.
Indikator Penilaian Gambar 4.
Indikator Penilaian Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop a.
Fina Alvionita Rusadin e-ISSN: 2685-0877 Gambar 7 menampilkan halaman untuk menambah indikator yang digunakan untuk penilaian kriteria dan daftar indikator yang telah ditambahkan.
Laptop Gambar 5.
Daftar Laptop Gambar 8 menampilkan daftar laptop .
yang menjadi pilihan rekomendasi yang dimiliki oleh toko master komputer.
Cari Laptop Gambar 6.
Cari Laptop Gambar 10 merupakan tampilan untuk memasukkan kriteria yang diinginkan oleh pelanggan yang akan membeli laptop, sehingga sistem akan memfilter kriteria sesuai dengan kenginginan pelanggan.
Gambar 7.
Hasil Rekomendasi Laptop Terbaik Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 1042-1053 Progresif e-ISSN: 2685-0877 Gambar 11 merupakan hasil dari rekomendasi laptop terbaik yang disesuaikan dengan kriteria yang diinginkan oleh pengguna.
Uji Testing Tabel 14.
Uji Testing Butir Testing Pengujian Tambah Kriteria Pengujian Tambah Sub Kriteria Pengujian Tambah Laptop (Alternati.
Pengujian Cari Laptop Prosedur Mengosongkan semua inputan Mengisi semua Mengosongkan semua inputan Mengisi semua Mengosongkan semua inputan Mengisi semua Mengisi kriteria yang diinginkan Yang Diharapkan Data tidak Data tersimpan Hasil Pengujian Data tidak Data Tersimpan Keterangan Valid Data tidak Data tersimpan Data tidak Data Tersimpan Valid Data tidak Data tersimpan Data tidak Data Tersimpan Valid Menampilkan laptop sesuai dengan kriteria yang dinginkan Menampilkan laptop sesuai dengan kriteria yang dinginkan Valid Valid Valid Valid Pengujian Akurasi Untuk dapat mengetahui Tingkat akurasi kinerja Metode MOORA dilakukan terhdap 10 kasus yang dilakukan oleh petugas toko Master Computer sehingga diperoleh hasil seperti pada tabel 15 berikut ini:
Tabel 15.
Hasil Uji Akurasi Metode MOORA Kriteria yang diujikan Hasil Rekomendasi Persepsi Terbaik Pelanggan Harga: Rp.
Kapasitas Baterai:
Sesuai - Asus Vivobook A4 8000mAh.
RAM: 4GB.
CPU: Intel
16MAO
Celeron.
Hardisk: 250 GB
- Axioo MyBook 14F
CELERON
Harga: Rp.
Kapasitas Baterai:
8000mAh.
RAM: 8GB.
CPU: Intel Celeron.
Hardisk: 250 GB Harga: Rp.
Kapasitas Baterai:
8000mAh.
RAM: 4GB.
CPU: Intel Celeron.
Hardisk: 512 GB Harga: Rp.
Kapasitas Baterai:
8000mAh.
RAM: 4GB.
CPU: Intel Celeron.
Hardisk: 256 GB Harga: Rp.
Kapasitas Baterai: 8000mAh.
RAM: 4GB.
CPU: Intel Celeron.
Hardisk: 256 GB Harga: Rp.
Kapasitas Baterai: 10000mAh.
RAM: 8GB.
CPU:
Intel Celeron.
Hardisk: 256 GB Harga: Rp.
Kapasitas Baterai: 12000mAh.
RAM: 8GB.
CPU:
Intel Core i3.
Hardisk: 256 GB Harga: Rp.
Kapasitas Baterai: 12000mAh.
RAM: 8GB.
CPU:
Intel Core i3.
Hardisk: 512 GB
Tidak ada Laptop yang Tidak Sesuai Tidak ada Laptop yang Tidak Sesuai Acer Aspire 5 Slim i3
MX350
Sesuai Acer Aspire 5 A514-56P57Q8
Sesuai Acer Aspire 5 A514-56P57Q8
Sesuai Axioo MyBook Z10 METAL
Sesuai Lenovo IdeaPad Flex 5i
14ITL05
Sesuai Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop a.
Fina Alvionita Rusadin e-ISSN: 2685-0877 Kriteria yang diujikan Harga: Rp.
Kapasitas Baterai: 12000mAh.
RAM: 16GB.
CPU:
Intel Core i5.
Hardisk: 512 GB Harga: Rp.
Kapasitas Baterai: 14000mAh.
RAM: 16GB.
CPU:
Intel Core i7.
Hardisk: 512 GB HargaL Rp.
Kapasitan Baterai: 12000mAh.
RAM: 8GB HargaL Rp.
RAM: 16GB,
CPU: Intel Core i5 Harga: Rp.
CPU: Intel Core Harga: Rp.
CPU: Intel Core I5.
RAM: 16GB
Hasil Rekomendasi