Sistem pendukung keputusan pembelian sepeda motor listrik menggunakan metode AHP-TOPSIS

INDONESIA:

Transportasi dengan bahan bakar minyak memberikan dampak yang besar, seperti kelangkaan energi dan pencemaran yang berakibat pemanasan globlal. Saat ini dunia global sedang berusaha untuk sebisa mungkin mengurangi konsumsi bahan minyak. Saalah satu solusinya dengan memproduksi kendaraan transportasi berbasis berbasis energi listrik. Energi listrik bisa di dapat dari berbagai sumber di alam seperti air, angin, surya dll. Penggunaan ebnergi listrik juga menghindarkan dari kelangkaan energi dan tentunya tidak menyebabkan polusi. Produk kendaraan listrik salah satunya sepeda motor listrik mulai tersebar ke dunia begitu juga Indonesia meskipun masih terbatas dan jumlahnya sedikit. Sepeda motor listrik bahkan di kalangan masyarakat masih begitu awam dan kurang pengetahuannya. Oleh karena itu tak jarang masyarakat yang hendak membeli motor listrik kebingungan untuk memilih sepeda motor seperti apa yang akan mereka beli. Kebanyakan masyarakat hanya tahu salah satu kriteria untuk membeli sepeda motorlistrik hanya melihat dari harga. Padahal masih banyak kriteria yang harus dipertimbangkan seperti kecepatan, baterai, jarak tempuh dll. Dalam penelitian ini Metode Analytical Hierarchy Process yang biasa dikenal dengan AHP dan Technique For Other Reference by Similarity to Ideal Solution atau TOPSIS dipilih untuk diterapkan. Metode AHP digunakan untuk mendapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria, yang selanjutnya penggunaan dengan metode TOPSIS digunakan untuk melakukan proses perankingan dan pengambilan keputusan dengan cara mendapatkan alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang ada. Metode TOPSIS dipilih karena mudah dipahami dan sederhana, komputasinya efesien, dan mempunyai kemampuan mengukur kinerja relatif dan alternatif-alternatif keputusan. Hasil dari penelititan yang menggunakan metode AHP-TOPSIS hasil nilai akurasi sebesar 70% menunjukan bahwa metode ini memang lumayan layak untuk digunakan pada penelitian ini. Metode AHP-TOPSIS ini memberikan output yang tidak terlalu jelek dan tidak terlalu bagus. Hal ini disebabkan karena masih banyak urutan perankingan yang tidak sesuai dengan pilihan para ahli. Banyaknya ketidaksesuaian tersebut disebabkan karena beberapa ahli memiliki prioritas yang berbeda dalam menentukan preferensi motor listrik. Hal ini juga disebabkan karena metode AHP sangat mengandalkan input pertama / dasar prioritas kriteria yang begitu riskan akan subyektifiasnya.

ENGLISH:

Transportation with fuel oil has a big impact, such as energy crisis and pollution that causes global warming. Currently the global world is trying to reduce the consumption of oil as much as possible. One solution is to produce transportation vehicles based on electrical energy. Electrical energy can be obtained from various sources in nature such as water, wind, solar etc. The use of electricity also avoids energy crisis and certainly does not cause pollution. Electrical vehicle products, that the one is electric motorcycle, are starting to spread to the world as well as Indonesia, although they are still limited and in small numbers. Even among the people, electric motorcycle is still so uncommon and lack knowledge. Therefore, it is not uncommon for people who want to buy an electric motorcycle to be confused about what kind of motorcycle they will buy. Most people only know one of the criteria for buying an electric motorcycle, just looking at the price. Even though there are still many criteria that must be considered such as speed, battery, mileage etc. In this study, the Analytical Hierarchy Process method, commonly known as AHP and Technique for Other Reference by Similarity to Ideal Solution or TOPSIS, were chosen to be applied. The AHP method is used to obtain weight values for each criterion, then used with the TOPSIS method is to carry out the ranking process and decision making by obtaining the best alternative from several existing alternatives. The TOPSIS method was chosen because it is easy to understand and simple, computationally efficient, and has the ability to measure relative performance and decision alternatives. The results of research using the AHP-TOPSIS method yield an accuracy value of 70% indicating that this method is indeed quite feasible to use in this study. This AHP-TOPSIS method gives output that is not too bad and not too good. This is because there are still many ranking orders that are not in accordance with the choices of experts. The number of discrepancies is caused by several experts having different priorities in determining the preferences of electric motorcycle. This is also because the AHP method relies heavily on the first input / basis of priority criteria which is so risky with its subjectivity.

البحث:

ل كبات نقل تعتمد على الطاقة الكهربائية. يمكن الحصول على الطاقة الكهربائيةاستهلاك النفط قدر الإمكان. أحد الحلول هو إنتاج مر من مصادر طبيعيةمختلفة مثل المياه والرياح والطاقة الشمسيةوغيرذلك. كما أن استخدام الكهرباء يتجنب أزمات الطاقة وبالتأكيد لا يسبب التلوث. بدأت منتجات السيارات الكهربائية ، أحدها دراجة نارية كهربائية ، انتشاراكذلك إندونيسيا ، على الرغمفي العالم و من أنها لا تزال محدودة وبأعداد صغيرة. حتى بين الناس ، لا تزال الدراجات الناريةالكهربائية غير شائعة جدًا وتفتقر إلى المعرفة. لذلك ليس من غير المألوف أن يشعر الأشخاص الذين يرغبون في شراء دراجة نارية كهربائية بالارتباك بشأن نوع الدراجة النارية التي سيشترونها. يعرف معظم الناس فقط أحدمعايير شراء دراجة نارية كهربائية ، فقط بالنظر إلى السعر. على الرغم من أنه لا يزال هناك العديد من المعايير التي يجب مراعاتها مثل السرعة والبطارية والمسافة المقطوعة وغيرذلك. في هذه الدراسة ، تم اختيارAnalytical Hierarchy Process، والمعروفة باسمAHPوTechnique for Other References by Similarity to Ideal SolutionأوTOPSIS، ليتم تطبيقها. يتم استخدام طريقةAHPللحصول على قيم الوزن لكل معيار ، ثم يتم استخدامهابطريقةTOPSISلتنفيذ عملية التصنيف واتخاذ القرار من خلال الحصول على أفضل بديل من عدة بدائلموجودة. تم اختيار طريقةTOPSISلأنها سهلة الفهم وبسيطة وفعالة من الناحية الحسابية ولديها القدرة على قياس الأداء النسبي واتخاذ بدائل للقرار. نتائج البحث باستخدام طريقةAHP-TOPSISتعطي قيمة دقة تبلغ٧٠٪ مما يشير إلى أن هذه الطريقة مجدية بالفعل للاستخدام في هذه الدراسة. تعطي طريقةAHP-TOPSISهذه مخرجات ليست سيئة للغاية وليست جيدة جدًا. هذا لأنه لا يزال هناك العديد من أوامر الترتيب التي لا تتوافق مع اختيارات الخبراء. يرجع عدد التناقضات إلى العديد من الخبراء الذين لديهم أولويات مختلفة في تحديد تفضيلات الدراجات النارية الكهربائية. هذا أيضًا لأن طريقةAH