SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA JAMKESMAS DI DESA KATERBAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT SKRIPSI

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENJURUSAN SISWA DENGAN METODE FUZZY MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM)

Pemilihan Ketua BEM Fakultas Teknik UN PGRI Kediri menggunakan Metode ELECTRE

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

IV METODE PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode Weighted Product (WP)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA)

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidikmisi di Universitas Almuslim Dengan Menggunakan Metode Weighted product

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

PERANCANGAN SITUS WEBSITE SISTEM PEMASARAN PADA PT. RADJAWALI MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAM PHP DAN DATABASE MYSQL

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

Bab III Metoda Taguchi

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODE PENELITIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS PENDIRIAN BTS MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP (Studi Kasus: PT. Indosat Solo)

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN WARTAWAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER

IV. METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TELEPON SELULER MENGUNAKAN METODE ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP)

BAB IV METODE PENELITIAN

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

A-45. mendapatkan data dosen dengan penilaian terbaik dalam segala bidang baik berdasarkan seluruh Fakultas maupun perjurusannya.

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

PENERAPAN ALGORITMA ANALITYCAL HIRACY PROCESS DALAM PEMILIHAN BEASISWA PADA SMA KALUKUBULA

Implementasi Metode Analytic Hierarchy Process Weighted Product Untuk Rekomendasi Hunian Ideal (Studi Kasus: Kota Malang)

STATISTIKA NON PARAMETRIK

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember

III. METODE PENELITIAN

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab

BAB III METODE PENELITIAN

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

BAB III METODE PENELITIAN

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data dan Pengambilan Responden

BAB III METODE PENELITIAN

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN OBJEK WISATA ALAM MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS ANDROID

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

III. METODELOGI PENELITIAN

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

Transkripsi:

Jural Iformatika Mulawarma Vol. 10 No. 2 September 2015 20 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT Necy Nurjaah 1), Zaial Arifi 2), Dya Marisa Khairia 3) 1,2,3) Program Studi Ilmu Komputer, FMIPA Uiversitas Mulawarma Scorpio_c@yahoo.com 1), zaial_arifi@fmipa.umul.ac.id 2), dya.marissa@gmail.com 3) ABSTRAK Sepeda motor merupaka salah satu bidag usaha yag berkembag cukup pesat di egara Idoesia, seirig dega meigkatya jumlah peduduk yag membutuhka trasportasi sepeda motor. Saat ii bayak pabrik sepeda motor yag megeluarka produk dega bermacam-macam merk da desai sehigga membuat kosume mempuyai bayak piliha ketika igi membeli sepeda motor. Tujua peelitia ii adalah utuk membagu sebuah Sistem Pedukug Keputusa Pembelia Sepeda Motor dega Metode Weighted Product (WP) yag dapat diguaka utuk meyelesaika permasalaha bagi peggua yaitu memudahka calo kosume dalam proses pegambila keputusa pembelia sepeda motor. Sistem ii diracag megguaka metode Weighted Product (WP) yag bersifat kuatitatif dalam pegambila keputusa, metode Weighted Product (WP) megguaka perkalia utuk meghubugka ratig atribut, dimaa ratig setiap atribut harus dipagkatka terlebih dulu dega bobot atribut yag bersagkuta. Dega meerapka metode Weighted Product (WP) pada pedukug keputusa, kemudia diimplemetasika ke dalam sebuah sistem yag memberika alteratif piliha tipe produk dega kriteria yag diigika oleh peggua, sistem mampu melakuka peguruta alteratif produk sebagai hasil rekomedasi produk yag disaraka berdasarka pemiliha alteratif merk da jeis sepeda motor, serta peetua tigkat kepetiga pada setiap kriteria, yaitu Harga, Tekologi, Kapasitas Mesi da Model/Desai. Hasil yag dicapai sistem meghasilka delapa alteratif rekomedasi produk yag disaraka da satu alteratif terbaik yag dapat mejadi pertimbaga dalam meetuka sepeda motor yag sesuai dega kebutuha, keigia da kemampua calo kosume. Kata kuci Sistem Pedukug Keputusa, Sepeda Motor, Weighted Product (WP). PENDAHULUAN Seirig dega meigkatya jumlah peduduk yag membutuhka trasportasi sepeda motor bayak pabrik sepeda motor yag megeluarka produk dega bermacam-macam merk da desai sehigga membuat kosume mempuyai bayak piliha ketika igi membeli sepeda motor. Sehubuga dega hal tersebut, maka diperluka sebuah sistem pedukug keputusa utuk memilih sepeda motor. agar peggua dapat meetuka piliha sepeda motor dega tepat sesuai dega keigia, kebutuha da kemampuaya. Sistem yag diracag ii megguaka metode Weighted Product (WP) yag bersifat kuatitatif dalam pegambila keputusa. Pada metode Weighted Product (WP) megguaka perkalia utuk meghubugka ratig atribut, dimaa ratig setiap atribut harus dipagkatka dulu dega bobot atribut yag bersagkuta. Dega adaya sistem pedukug keputusa ii maka diharapka dapat membatu para calo kosume agar dapat memilih sepeda motor yag aka dibeli sesuai dega kriteria yag diigika serta memberika alteratif yag tepat sesuai kebutuha da kemampua calo kosume. TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pedukug Keputusa Sistem Pedukug Keputusa adalah suatu sistem iformasi berbasis komputer yag melakuka pedekata utuk meghasilka berbagai alteratif keputusa utuk membatu pihak tertetu dalam meagai permasalaha dega megguaka data da model 1. Pegambila keputusa merupaka hasil suatu proses pemiliha dari berbagai alteratif tidaka yag mugki dipilih dega mekaisme tertetu, dega tujua utuk meghasilka keputusa yag terbaik 4. Suatu SPK haya memberika alteratif keputusa da selajutya diserahka kepada user utuk megambil keputusa. Merk sepeda motor yag diguaka sebagai pegujia yaitu, Hoda, Yamaha da Suzuki, karea ketiga merk tersebut sudah sagat umum dimasyarakat Idoesia. Pegujia sistem didasarka pada hasil pemiliha sepeda motor berdasarka kriteria-kriteria yaitu, harga, tekologi, kapasitas mesi da model/desai kemudia meghasilka alteratif yag direko-medasika oleh sistem. Model yag meggambarka proses pegambila keputusa terdiri dari empat fase 2, yaitu

Jural Iformatika Mulawarma Vol. 10 No. 2 September 2015 21 1. Kecerdasa (Itelligece) Tahap ii merupaka tahap pedefiisia masalah serta idetifikasi iformasi yag dibutuhka yag berkaita dega persoala yag dihadapi serta keputusa yag aka diambil. 2. Peracaga (Desig) Tahap ii merupaka suatu proses utuk merepresetasika model sistem yag aka dibagu berdasarka pada asumsi yag telah ditetapka. Dalam tahap ii, suatu model dari masalah dibuat, diuji da divalidasi. 3. Pemiliha (Choice) Tahap ii merupaka suatu proses melakuka pegujia da memilih keputusa terbaik berdasarka kriteria tertetu yag telah ditetuka da megarah kepada tujua yag aka dicapai. 4. Implemetasi (Implemetatio) Tahap ii merupaka tahap pelaksaaa dari keputusa yag telah diambil. Pada tahap ii perlu disusu seragkaia tidaka yag terecaa sehigga hasil keputusa dapat dipatau da disesuaika apabila diperluka perbaikaperbaika. Berdasarka defeisi, SPK harus mecakup tiga kompoe utama dari DBMS, MBMS, da atar muka peggua. Sub sistem maajeme berbasis pegetahua adalah opsioal, amu dapat memberika bayak mafaat karea iteligesi bagi ketiga kompoe utama tersebut. Seperti pada semua sistem iformasi maajeme, peggua dapat diaggap sebagai kompoe SPK. Arsitektur Sistem Pedukug Keputusa dapat dilihat pada gambar 1. Pembobota metode Weighted Product dihitug berdasarka tigkat kepetiga. Tigkat kepetiga metode Weghted Product, yaitu 1. Sagat Tidak Petig 2. Tidak Petig 3. Cukup Petig 4. Petig 5. Sagat Petig Proses ormalisasi bobot kriteria (W), ΣW = 1 adalah Wj = Wj...(1) Wj Keteraga W j Bobot atribut Wj Pejumlaha bobot atribut Preferesi utuk alteratif diberika......(2) Keteraga S i = Hasil ormalisasi keputusa pada alteratif ke i X ij = Ratig Alteratif per artibut W j = Bobot atribut i = Alteratif J = Atribut j=i Xij = Perkalia ratig alteratif per atribut dari j = 1 Pada alteratif ii dimaa Wj = 1. W j adalah pagkat berilai positif utuk atribut keutuga, da berilai egatif utuk atribut biaya. Preferesi relatif dari setiap alteratif (V), diberika...(3) (Sumber Suryadi, 1998) Gambar 1 Arsitektur Sistem Pedukug Keputusa Metode Weghted Product Weighted Product (WP) adalah keputusa aalisis multi-kriteria yag populer da merupaka metode pegambila keputusa multi kriteria. Seperti semua metode FMADM, WP adalah himpua berhigga dari alteratif keputusa yag dijelaska dalam istilah beberapa kriteria keputusa 3. Metode Weighted Product megguaka perkalia utuk meghubugka ratig atribut, dimaa ratig setiap atribut harus dipagkatka terlebih dahulu dega bobot atribut yag bersagkuta. Proses ii sama halya dega proses ormalisasi. Keteraga V i = Hasil preferesi alteratif ke i X ij = Ratig alteratif per atribut W j = Bobot atribut i = Alteratif J = Atribut j=i Xij = Perkalia ratig alteratif per atribut j=i (Xi )Wj = Perjumlaha hasil perkalia ratig alteratif per atribut. METODOLOGI Dalam pemiliha sepeda motor terdapat beberapa kriteria yag diguaka yaitu 1. Harga 2. Tekologi 3. Kapasitas Mesi 4. Model/Desai

Jural Iformatika Mulawarma Vol. 10 No. 2 September 2015 22 Pembobota metode Weighted Product dihitug berdasarka tigkat kepetiga. Tigkat kepetiga metode Weghted Product, yaitu 1. Sagat Tidak Petig 2. Tidak Petig 3. Cukup Petig 4. Petig 5. Sagat Petig HASIL DAN PEMBAHASAN Pada sistem ii user dapat lagsug membuka sistem tapa perlu logi, pertama user harus memilih Prioritas Kriteria yaitu, Merk da Jeis sepeda motor, kemudia masuk ke tahap selajutya yaitu, memilih Tigkat Kepetiga dari setiap kriteria Harga (Rp), kriteria Tekologi, kriteria Kapasitas Mesi (cc), da kriteria Model/Desai sesuai tigkat kepetiga yag diigika user tersebut. Setelah selesai tahap memilih Tigkat Kepetiga berdasarka kriteria maka sistem aka memproses sehigga medapatka alteratif terbaik yag aka mejadi keputusa, da sistem aka meampilka delapa alteratif yag direkomedasika. Dalam pembuata sistem aplikasi ii, diperluka sebuah racaga arsitektur sistem pedukug keputusa. Seperti pada gambar 2. Gambar 3 Tampila Halama Utama Tampila halama utama seperti pada gambar 4.20, user bisa melihat opeig Selamat Datag yag mejelaska fugsi dari sistem, serta meampilka lima buah meu, yaitu 1. Halama Utama 2. Halama Ifo SPK da Metode WP 3. Halama SPK Pemiliha Sepeda Motor 4. Halama Daftar Produk Sepeda Motor 5. Halama Logi Gambar 2 Arsitektur SPK Pembelia Sepeda Motor Pada aplikasi ii terdapat empat halama utuk user da satu halama utuk admi. User dapat megakses Halama Utama, Halama Ifo SPK da Metode WP, Halama SPK Pemiliha Sepeda Motor, da Halama Produk Sepeda Motor, sedagka Halama Logi diperutuka utuk admi. Ketika pertama kali megakses sistem, yag aka mucul di awal adalah halama utama sebagai meu pertama. Halama utama bisa dilihat pada gambar 3. Gambar 4 Tampila Halama Ifo SPK da Metode WP Halama pada meu SPK Pemiliha Sepeda Motor terdiri dari 1. Tahap Pemiliha Merk da Jeis, 2. Tahap Pemiliha Kriteria beserta Proses. 3. Tahap Hasil Kalkulasi Perhituga

Jural Iformatika Mulawarma Vol. 10 No. 2 September 2015 23 Tabel 2 Ratig Kecocoka dari setiap Alteratif pada setiap Kriteria Kriteria Gambar 5 Tampila Pemiliha Merk da Jeis Alter atif Harga Teko logi Kapasitas Mesi Model/ Desai Gambar 6 Tampila Pemiliha Kriteria A1 3 5 2 4 A2 5 4 4 3 A3 3 3 2 4 A4 3 5 2 2 A5 2 3 2 2 A6 1 3 2 1 A7 3 3 2 1 A8 5 1 4 2 Gambar 7 Tampila Hasil Kalkulasi Perhituga Pegujia Sistem Pegujia sistem dilakuka utuk megetahui apakah sistem berhasil berjala dega baik, tidak terdapat error. Tigkat kepetiga sudah dipilih sesuai dega kebutuha yag diigika peggua pada setiap kriteria sesuai dega yag diberika oleh system dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1 Kriteria da Tigkat Kepetiga Kriteria Harga Tekologi Kapasitas Mesi Model/Desai Tigkat Kepetiga Tidak Petig Petig Cukup Petig Petig Berdasarka data alteratif pada tabel 2 dibetuk ratig kecocoka dari setiap alteratif pada setiap kriteria. Kategori utuk setiap kriteria adalah a. Kriteria Harga adalah kriteria biaya. b. Kriteria Tekologi, Kapasitas Mesi da Model/Desai adalah kriteria keutuga. Preferesi utuk masig-masig kriteria, W = (2,4,3,4). Selajutya dilakuka perbaika bobot terlebih dahulu sehigga ΣW = 1, maka didapat perhituga 2 W1 = = 0,15 4 W2 = = 0,31 W3 = W4 = 3 = 0,23 4 = 0,31 Kemudia vektor S dihitug Dimaa W j = 1. Wj adalah pagkat berilai positif utuk atribut keutuga, da berilai egatif utuk atribut biaya. Kemudia Vektor S dapat dihitug S1 = (3-0,15 ) (5 0,31 ) (2 0,23 ) (4 0,31 ) = 2,49 S2 = (5-0,15 ) (4 0,31 ) (4 0,23 ) (3 0,31 ) = 2,31 S3 = (3-0,15 ) (3 0,31 ) (2 0,23 ) (4 0,31 ) = 2,13 S4 = (3-0,15 ) (5 0,31 ) (2 0,23 ) (2 0,31 ) = 2,01 S5 = (2-0,15 ) (3 0,31 ) (2 0,23 ) (2 0,31 ) = 1,83 S6 = (1-0,15 ) (3 0,31 ) (2 0,23 ) (1 0,31 ) = 1,65 S7 = (3-0,15 ) (3 0,31 ) (2 0,23 ) (1 0,31 ) = 1,39 S8 = (5-0,15 ) (1 0,31 ) (4 0,23 ) (2 0,31 ) = 1,33 Nilai vektor V yag diguaka utuk peragkiga V1 = 2,49 15,14 = 0,16 V2 = 2,31 15,14 = 0,15 V3 = 2,13 15,14 = 0,14 V4 = 2,01 15,14 = 0,13 V5 = 1,83 15,14 = 0,12

Jural Iformatika Mulawarma Vol. 10 No. 2 September 2015 24 V6 = 1,65 15,14 = 0,11 V7 = 1,39 15,14 = 0,09 V8 = 1,33 15,14 = 0,09 Lagkah terakhir adalah proses peragkiga. Hasil perakiga diperoleh V 1 = 0,16; V 2 = 0,15; V3 = 0,14; V 4 = 0,13; V 5 = 0,12; V 6 = 0,11; V 7 = 0,09 da V 8 = 0,09. Nilai terbesar ada pada V 1 sehigga alteratif A 1 adalah alteratif yag terpilih sebagai alteratif terbaik. Hasil pegujia pada tabel 3 meujukka rekomedasi sepeda motor oleh sistem yag dibadigka dega perhituga maual megguaka Microsoft Excel. Tabel 3 Perbadiga Alteratif Rekomedasi Sepeda Motor Vektor Nilai Vektor Excel Sistem V 1 0,16 0.165 V 2 0,15 0.153 V 3 0,14 0.141 V 4 0,13 0.133 V 5 0,12 0.121 V 6 0,11 0.109 V 7 0,09 0.092 V 8 0,09 0.088 Tipe Speda Motor CW FV 110 LE SHOGUN AXELO R FL 125 RCM TITAN CW FW 110 EEZ CAKRAM FV 110 LB TROMOL FV 110 LAZ TITAN CAKRAM FW 110 TITAN CW FW 110 SCD SHOGUN AXELO S FL 125 RCD KESIMPULAN Kesimpula yag dapat diambil dari peelitia setelah meyelesaika pegujia serta peulisa tetag Sistem Pedukug Keputusa Pembelia Sepeda Motor dega Metode Weighted Product dari sistem yag telah dibuat adalah 1. Dihasilka Sistem Pedukug Keputusa Pembelia Sepeda Motor dega Metode Weighted Product (WP) berdasarka kriteria yaitu, Harga, Tekologi, Kapasitas Mesi da Model/Desai yag mejadi pertimbaga kosume utuk membeli sepeda motor. 2. Dega megimplemetasi-ka Metode Weighted Product (WP) sistem mampu melakuka peguruta produk sepeda motor sebagai hasil rekomedasi produk yag disaraka berdasarka pemiliha alteratif merk da jeis sepeda motor, serta peetua tigkat kepetiga pada setiap kriteria. Da sistem dapat membatu calo kosume dalam proses pegambila keputusa dalam memilih sepeda motor yag sesuai dega kebutuha, keigia da kemampua calo kosume. 3. Hasil yag dicapai oleh sistem yaitu meghasilka delapa alteratif rekomedasi produk yag disaraka utuk peggua (calo kosume) yag telah diurutka dari ilai terbesar higga ke ilai terkecil da meghasilka satu alteratif terbaik yag dapat mejadi pertimbaga dalam meetuka sepeda motor. DAFTAR PUSTAKA 1 Daihai, D. 2001. Komputerisasi Pegambila Keputusa. Bogor Ghalia Idoesia. 2 Kosasi, S. 2002. Sistem Peujag Keputusa (DecisioSupport System). Potiaak. 3 Kusumadewi. 2006. Fuzzy Multi- Atrribute Decisio Makig (Fuzzy MADM). Yogyakarta Graha Ilmu. 4 Suryadi, K. da Ramadhai, M. A.1998. Sistem Pedukug Keputusa Suatu Wacaa Struktural Idealisasi da Implemetasi Pegambila Keputusa. Badug Remaja Rosda karya Offset. Nilai terbesar dari hasil perhituga maual megguaka Microsoft Excel adalah 0.16 yaitu V1 da ilai terkecil adalah 0,09 yaitu V 8, sedagka perhituga sistem ilai terbesar adalah 0,165 da ilai terkecil adalah 0,088 yag jika dibulatka 0,09 yaitu V 8, sehigga didapat kesimpula alteratif tipe sepeda motor yag palig direkomedasika yaitu CW FV 110 LE. Validasi berdasarka hasil perhituga maual megguaka Microsoft Excel da perhituga secara sistem dapat dikataka valid karea hasil perhituga yag diperoleh sama.