L2P UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO
Universitas Muhammadiyah Ponorogo
Temukan setiap halaman yang menunggu untuk dibaca, setiap pengetahuan yang siap mengubah dunia.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMEDASI PEMILIHAN MOTOR BEKAS MENGGUNAKAN METODE SAW SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS DOYOK MOTOR)
ROBIS FAHMA YOGA (19533149) - Nama Orang;
Skripsi · 2025
Doyok Motor, showroom motor bekas di Madiun, Jawa Timur, menyediakan motor bekas berkualitas melalui proses inspeksi menyeluruh. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu konsumen memilih motor bekas terbaik berdasarkan kondisi mesin, usia kendaraan, dan harga. Sistem berbasis web ini memberikan rekomendasi yang jelas dan terbaik. Hasil implementasi menunjukkan bahwa metode SAW mampu menormalkan nilai setiap alternatif dan menghitung skor akhir berdasarkan bobot kriteria, menghasilkan rekomendasi yang objektif. Pengujian fungsional menggunakan metode blackbox memastikan semua fitur utama, seperti registrasi, login, pengisian data, perhitungan normalisasi, perangkingan, dan pencetakan laporan, berjalan sesuai harapan. Pengujian whitebox melalui Flowgraph Form Alternatif menghitung kompleksitas siklomatis ν(G) menggunakan rumus ν(G)=E−N+2, dengan E=16 dan N=14, menghasilkan ν(G)=4. Nilai ini menunjukkan jumlah jalur independen dalam program, memastikan cakupan pengujian optimal. Hasil pengujian membuktikan bahwa sistem berfungsi dengan baik, meningkatkan objektivitas serta keandalan dalam pemilihan motor bekas, dan memberikan rekomendasi yang tepat dan dapat dipertanggungjawabkan bagi calon pembeli di Doyok Motor.
Penanda Bagikan
About this edition
Edisi: -
ISBN/ISSN: -
Page count: xxi, 65 p, 30 cm.
Published: 2025
Format: text
Penerbit: FT UMPO
Bahasa: Indonesia
Tipe Isi: text
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Ketersediaan
#
Prodi Teknik Informatika (Rak Koleksi Khusus)
13 YOG s FT-2025
KK1077FT
Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Versi lain/terkait
Tidak tersedia versi lain
