Efektivitas WASPAS dalam Membantu Konsumen Jayapura Memilih Laptop yang Sesuai
Â
Dalam era digital yang semakin berkembang pesat, laptop telah menjadi kebutuhan primer bagi banyak kalangan, mulai dari pelajar hingga profesional. Namun, salah satu tantangan yang dihadapi oleh konsumen adalah sulitnya memilih laptop yang sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka. Dengan beragam spesifikasi yang ditawarkan oleh berbagai merek, konsumen sering kali bingung dalam menentukan pilihan yang tepat. Permasalahan ini terutama terjadi di kota-kota yang akses terhadap informasi teknologi masih terbatas, seperti yang dijelaskan dalam penelitian oleh Raman et al. di Jayapura, Papua. Berdasarkan survei yang dilakukan dalam studi ini, hanya sekitar 18% responden yang menganggap RAM sebagai komponen terpenting, diikuti oleh tipe layar (16%) dan prosesor (15%). Namun, mayoritas konsumen kesulitan memahami perbedaan teknis antara berbagai komponen tersebut, yang sering kali mengarah pada keputusan pembelian yang kurang tepat.
Oleh karena itu, pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis web seperti yang diusulkan oleh Raman et al. menjadi sangat relevan. Dengan menggunakan metode WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment), sistem ini mampu membantu konsumen mengevaluasi berbagai kriteria penting, seperti harga, RAM, dan prosesor, serta memberikan rekomendasi laptop yang paling sesuai dengan preferensi mereka. Di era di mana informasi sangat mudah diakses, keberadaan alat seperti ini bukan hanya memudahkan konsumen, tetapi juga memberikan mereka kendali penuh dalam memilih perangkat yang benar-benar sesuai dengan kebutuhan dan anggaran mereka.
***
Metode WASPAS yang digunakan dalam penelitian ini menawarkan pendekatan sistematis dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat bagi konsumen. Sistem ini menggabungkan dua metode populer, yaitu WSM (Weighted Sum Model) dan WPM (Weighted Product Model), yang memberikan hasil evaluasi lebih komprehensif. Dalam kasus pembelian laptop, sistem ini mempertimbangkan berbagai kriteria, mulai dari harga hingga komponen teknis seperti RAM dan prosesor, yang dinilai berdasarkan bobot preferensi pengguna. Misalnya, dalam penelitian oleh Raman et al., kriteria RAM dianggap memiliki bobot paling tinggi (18%), disusul oleh tipe layar (16%) dan prosesor (15%), sedangkan faktor harga, yang biasanya menjadi pertimbangan utama, hanya diberi bobot sebesar 14%. Hal ini menunjukkan bahwa di Jayapura, aspek teknis lebih diprioritaskan oleh sebagian konsumen dibandingkan dengan harga, meskipun mereka juga menghadapi kendala dalam memahami spesifikasi tersebut.
black-boxprecisionrecallF1 scoreDengan menggunakan metode WASPAS, konsumen mendapatkan rekomendasi laptop yang paling sesuai berdasarkan analisis beberapa kriteria. Pada penelitian ini, sistem diuji dengan menggunakan pendekatan black-box dan menunjukkan akurasi sebesar 90%. Tingginya tingkat akurasi ini menunjukkan bahwa metode WASPAS sangat efektif dalam memberikan rekomendasi yang relevan dan dapat diandalkan. Selain itu, sistem ini juga mencatat precision sebesar 86%, recall sebesar 100%, dan F1 score sebesar 92%, yang semakin menguatkan kemampuan sistem dalam memberikan hasil yang akurat dan sesuai kebutuhan pengguna.
Hal yang menarik dari penelitian ini adalah fokusnya pada pengguna di Jayapura, yang mungkin tidak memiliki akses mudah ke informasi teknologi terkini. Penggunaan sistem pendukung keputusan seperti ini berpotensi mengurangi ketergantungan konsumen terhadap saran penjual yang mungkin tidak selalu netral. Dalam banyak kasus, konsumen cenderung bergantung pada rekomendasi dari penjual, yang sering kali mendorong produk dengan margin keuntungan lebih tinggi, tanpa memperhatikan kebutuhan spesifik pembeli. Dengan adanya sistem pendukung keputusan yang berbasis web, pengguna dapat lebih mandiri dalam menilai dan memilih laptop berdasarkan kriteria yang objektif.
e-commercee-commercePenelitian ini juga memiliki relevansi yang lebih luas dalam konteks transformasi digital di Indonesia. Seiring dengan meningkatnya penetrasi internet dan e-commerce, semakin banyak konsumen yang mencari informasi dan melakukan pembelian secara online. Sistem seperti ini dapat diintegrasikan ke dalam platform e-commerce, memberikan nilai tambah bagi konsumen yang ingin mendapatkan rekomendasi produk yang lebih personal dan relevan. Dengan demikian, sistem ini tidak hanya membantu konsumen di Jayapura, tetapi juga memiliki potensi untuk diadopsi di daerah lain dengan tantangan serupa.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Raman et al. memberikan kontribusi signifikan dalam membantu konsumen memilih laptop yang tepat melalui penggunaan metode WASPAS. Dengan akurasi sistem yang mencapai 90%, penelitian ini membuktikan bahwa teknologi berbasis sistem pendukung keputusan dapat menjadi solusi efektif untuk masalah pemilihan produk yang kompleks. Khususnya di daerah seperti Jayapura, di mana akses terhadap informasi teknis masih terbatas, sistem ini mampu memberikan rekomendasi yang objektif dan sesuai dengan preferensi pengguna. Ke depan, diharapkan pengembangan lebih lanjut pada sistem ini bisa mencakup fitur-fitur tambahan, seperti integrasi dengan ulasan konsumen dan preferensi gaya penggunaan, sehingga mampu lebih menyempurnakan pengalaman pengguna.
Secara keseluruhan, penerapan metode WASPAS dalam konteks pembelian laptop menunjukkan bahwa teknologi dapat membantu konsumen membuat keputusan yang lebih cerdas dan terinformasi. Dengan mengombinasikan analisis kriteria yang relevan dan personalisasi preferensi, sistem seperti ini menjadi alat yang sangat berguna, tidak hanya bagi konsumen, tetapi juga bagi penyedia layanan yang ingin meningkatkan kualitas rekomendasi produk mereka.
Referensi
