Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Pembelian Motor Bekas Berdasarkan Harga Dan Kondisi
Abstrak
Motor bekas merupakan faktor penting dalam proses pembelian kendaraan karena kualitas motor yang dipilih akan menentukan kepuasan dan keandalan pengguna. Di Sanjaya Motor, proses pemilihan motor bekas masih dilakukan secara manual dan subjektif sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan hasil rekomendasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk menentukan kelayakan motor bekas dilakukan dengan menerapkan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode ini dipilih karena mampu memberikan perhitungan objektif melalui proses normalisasi, pembobotan kriteria, dan perhitungan nilai preferensi. Penilaian didasarkan pada empat kriteria utama, yaitu harga motor, tahun produksi, jarak tempuh, dan kondisi mesin. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian dengan metode Black Box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan hasil perangkingan motor bekas secara konsisten dan akurat. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu konsumen dalam memilih motor bekas yang sesuai kebutuhan dan kemampuan finansial, serta meningkatkan efisiensi proses pengambilan keputusan.
Kata Kunci
Cari jurnal yang tepat untuk naskah Anda
MatchMind AI mencocokkan abstrak naskah Anda dengan ribuan jurnal terakreditasi dan menampilkan rekomendasi terbaik beserta alasannya.
Coba MatchMindLihat profil lengkap jurnal ini
Waktu review, biaya APC, statistik sitasi, indeksasi Scopus, dan banyak lagi.
Buka Informatics and Digital Expert (INDEX)Artikel ini juga tersedia di situs resmi jurnal.
