COMBINATION OF COCOSO AND SAW ALGORITHM TO DETERMINE USED MOTORCYCLES

Roni Dalimunthe, Rolly Yesputra, Rohminatin Rohminatin

Abstract


Abstract: Used motorbikes are motorized vehicles that are used by many people in various cicles. For someone who is a prospective buyer of a used motorbike, before coming to the place of puchase they have several choices based on several criteria that have been determined according to the used motorbike they want to buy. A problem that often occurs for prospective buyers is the difficulty in determination which used motorbike is superior from several choices based on predetermined criteria. This results in potential buyers feeling confused in making their choice. The difficulty in determining used motorbikes is the reason this research was conducted. In this case, the decision support system will be used as a tool in providing superior used motorbike choices for potential buyers. The method offered in this research is to use a combination of the CoCoSo and SAW algorithms. The criteria for determination a used motorbike consist of 8 criteria namely mileage, price, brand, accessories, tire condition, body condition, engine condition and completeness of documents. In the results of this decision support system research, ranking results using a combination of CoCoSo and SAW methods show that the red Suzuki F1 alternative (A39) is ranked with the highest score.

Keywords: combined compromise solution; decision support system; simple additive weighting

 

Abstrak: Sepeda motor bekas merupakan kendaraan bermotor yang digunakan oleh sebagian banyak masyarakat dalam berbagai kalangan. Bagi seseorang calon pembeli sepeda motor bekas, sebelum datang ke tempat pembelian mereka memiliki beberapa ketentuan pilihan yang berdasarkan pada beberapa kriteria yang telah ditentukan sesuai dengan sepeda motor bekas yang ingin dibeli. Permasalahan yang sering kali terjadi bagi calon pembeli ialah kesulitan dalam menentukan sepeda motor bekas mana yang unggul dari beberapa alternatif pilihan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Hal ini mengakibatkan, calon pembeli merasa kebingungan dalam menentukan pilihannya. Kesulitan dalam penentuan sepeda motor bekas tersebut menjadi alasan penelitian ini dilakukan. Dalam hal ini sistem pendukung keputusan akan digunakan sebagai alat bantu dalam memberikan pilihan sepeda motor bekas yang unggul bagi calon pembeli. Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan kombinasi algoritma CoCoSo dan SAW. Kriteria-kriteria dalam penentuan sepeda motor bekas terdiri dari 8 kriteria yaitu jarak tempuh, harga, merek, aksesoris, kondisi ban, kondisi body, kondisi mesin dan kelengkapan surat. Dalam hasil penelitian sistem pendukung keputusan ini, memberikan hasil perangkingan dengan kombinasi metode CoCoSo dan SAW menunjukkan bahwa alternatif Suzuki F1 merah (A39) adalah peringkat dengan nilai tertinggi.

Kata kunci : combined compromise solution; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan


Full Text:

PDF

References


R. Nuraeni and S. Saepudin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merk Sepeda Motor dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada PT.Glostar Indonesia,” vol. 4, no. 1, pp. 217–223, 2023.

G. R. Auwali, A. Ahfas, and S. D. Ayuni, “Alat Kontrol dan Pengaman Sepeda Motor Menggunakan ESP 32 Cam Berbasis Telegram untuk Meminimalisasi Pencurian,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 219–229, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.923.

N. Salu, A. Michael, S. Y. Padang, and M. S. Adda, “Prediksi Persediaan Sepeda Motor Pada Dealer Yamaha Jaya Baru Motor Mengunakan Metode Frequent Pattern (FF-Growth),” Infinity, vol. 2, no. 1, 2022, doi: 10.47178/infinity.v2i1.1690.

Y. M. Kristania, “Penerapan Combined Compromise Solution Method Dalam Penentuan Penerima Beasiswa,” J. Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 44–55, 2023.

W. Hadikurniawati, I. A. Nugraha, and T. D. Cahyono, “Implementasi Metode Hybrid Saw-Topsis Dalam Multi Attribute Decision Making Pemilihan Laptop,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 127–132, 2021, doi: 10.33330/jurteksi.v7i2.907.

T. Nosilia, D. Marisa Midyanti, R. Hidayati, J. Rekayasa Sistem Komputer, and F. H. MIPA Universitas Tanjungpura Jalan Hadari Nawawi Pontianak, “PENERAPAN METODE COMBINED COMPROMISE SOLUTION (CoCoSo) DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN KREDIT DI KOPERASI CU KELING KUMANG SINTANG BERBASIS WEB,” J. Komput. dan Apl., vol. 9, no. 2, pp. 282–291, 2021.

T. Juita Sapitri, A. Kharisma Hidayah, Y. Reswan, and U. Juhardi, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda Motor Bekas Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting (Saw),” J. Kom., vol. 3, no. 1, pp. 197–204, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.53697/jkomitek.v3i1

P. V. Bancin, I. K. Siregar, and C. Maulana, “SELECTION BEST ELEMENTARY SCHOOL IN SEI DADAP USING SAW METHOD,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 23, no. 4, pp. 289–294, 2023.

N. A. Arifin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas dengan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus: Sahabat Motor),” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 5, no. 2, p. 160, 2020, doi: 10.30998/string.v5i2.7739.

I. B. K. Sandhisutra, D. P. E. K. Dewi, N. L. G. P. D. Parwathi, G. S. Mahendra, and N. M. M. R. Desmayani, “IMPLEMENTASI METODE COCOSO PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HOTEL DI KABUPATEN BULELENG,” J. Softw. Eng. Inf. Syst., vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2024.

S. H. Hadad et al., “Student Ranking Based on Learning Assessment Using the Simplified PIPRECIA Method and CoCoSo Method,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 5, no. 1, pp. 30–39, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4544.

H. Saputra and T. Ardiansah, “Penerapan Combined Compromise Solution (CoCoSo) Method Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Modem,” J. Ilm. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 7–16, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.58602/jics.v1i1.2

M. L. Ma, A. R. F, and L. A. S, “ANALISIS PERBANDINGAN METODE SAW , WP DAN SMART UNTUK PEMILIHAN ‘ SEPEDA MOTOR YAMAHA MATIC 125 CC ,’” vol. 19, no. 2, pp. 77–91, 2023.

N. D. Apriani, N. Krisnawati, and Y. Fitrisari, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode SAW Dalam Pemilihan Guru Terbaik,” J. Autom. Comput. Inf. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 37–45, 2021, doi: 10.47134/jacis.v1i1.5.




DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v10i3.3096

Article Metrics

Abstract view : 9 times
PDF - 3 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK ROYAL 

Copyright © LPPM STMIK ROYAL

 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.