Meningkatkan Keputusan Pemilihan Sepeda Motor dengan Metode TOPSIS

Sepeda motor telah menjadi tulang punggung transportasi di Indonesia, menawarkan fleksibilitas dan kemudahan yang tak terbantahkan. Namun, dengan banyaknya merek dan model yang tersedia, membuat keputusan untuk membeli motor yang tepat dapat menjadi tugas yang menantang. Inilah mengapa penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode TOPSIS menjadi semakin penting dalam membantu konsumen dan pemilik dealer motor.

Memilih sepeda motor yang tepat kini semakin mudah dengan hadirnya sistem pendukung keputusan berbasis metode TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution). Metode ini menawarkan solusi praktis bagi konsumen yang ingin menentukan pilihan motor sesuai kebutuhan dan preferensi mereka.

Sepeda motor, sebagai alat transportasi yang efisien dan ekonomis, telah menjadi pilihan utama masyarakat Indonesia. Dengan beragam merek seperti Honda, Yamaha, dan Suzuki, konsumen sering kali dihadapkan pada dilema dalam memilih motor yang tepat. Di sinilah metode TOPSIS menunjukkan keunggulannya.

Mengenal Metode TOPSIS

Metode TOPSIS, singkatan dari Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution, adalah pendekatan matematis yang mengkombinasikan penilaian kualitatif dan kuantitatif dalam pengambilan keputusan. Metode ini mengukur jarak antara setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif, kemudian memberikan skor preferensi berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal.

Langkah-langkah dalam Pemilihan Motor

Penelitian ini mengkaji tiga produk motor, yaitu Honda, Yamaha, dan Suzuki, dengan data yang diperoleh dari jurnal-jurnal terkait. Misalnya, untuk motor jenis matic dengan kapasitas mesin 125cc, kriteria harga memiliki bobot tertinggi, yaitu 25, diikuti oleh desain dan purna jual masing-masing 15, konsumsi bahan bakar 20, dan popularitas 15.

1. Penentuan Kriteria

Langkah pertama dalam menggunakan Metode TOPSIS adalah menentukan kriteria yang relevan dan signifikan dalam pemilihan motor. Ini bisa mencakup harga, desain, kualitas purna jual, efisiensi konsumsi bahan bakar, dan popularitas merek.

2. Penentuan Bobot Kriteria

Setelah menetapkan kriteria, langkah berikutnya adalah memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan tingkat kepentingannya bagi pemilik motor. Misalnya, jika harga dan konsumsi BBM adalah prioritas, kedua kriteria ini akan diberi bobot yang lebih tinggi.

3. Normalisasi dan Pembobotan Data

Data dari setiap alternatif motor perlu dinormalisasi dan dibobotkan sesuai dengan bobot kriteria yang telah ditetapkan. Hal ini melibatkan perhitungan nilai relatif dari setiap alternatif terhadap setiap kriteria.

4. Perhitungan Solusi Ideal Positif dan Negatif

Setelah normalisasi data, langkah berikutnya adalah menghitung solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negatif (A-) untuk setiap kriteria. Solusi ideal positif adalah nilai maksimum (untuk kriteria keuntungan) atau nilai minimum (untuk kriteria biaya) dari setiap kriteria, sementara solusi ideal negatif adalah sebaliknya.

5. Perhitungan Skor Preferensi

Dengan solusi ideal yang telah ditentukan, perhitungan jarak antara setiap alternatif dengan solusi ideal dilakukan. Jarak ini mencerminkan kedekatan atau kejauhan suatu alternatif dari kondisi ideal. Skor preferensi kemudian dihitung berdasarkan jarak antara solusi ideal positif dan negatif.

Rekomendasi Motor Terbaik

Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode TOPSIS efektif dalam mengidentifikasi motor yang paling sesuai dengan preferensi konsumen. Dalam kasus ini, Honda New Vario 125 Esp CBS-ISS dinilai sebagai motor terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, diikuti oleh Yamaha All New Soul GT 125 dan Suzuki Spin 125 NR II.

Sistem pendukung keputusan seperti  ini tidak hanya bermanfaat bagi konsumen, tetapi juga bagi pemilik dealer motor untuk memahami kondisi pasar. Dengan metode ini, dealer dapat menyesuaikan stok produk sesuai dengan preferensi konsumen, meningkatkan kepuasan pelanggan dan penjualan.

Kesimpulan

Dengan menggunakan Metode TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan, pemilik motor dapat membuat keputusan yang lebih terinformasi dan tepat dalam memilih motor yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Hal ini membantu mengurangi tingkat ketidakpastian dan meningkatkan kepuasan pengguna dalam pengalaman memiliki dan menggunakan sepeda motor.