ANALISA PERBANDINGAN METODE WP DAN MFEP DALAM PEMILIHAN MERK PAKAIAN TERBAIK

  ISSN : 1978-6603

ANALISA PERBANDINGAN METODE WP DAN MFEP DALAM PEMILIHAN

MERK PAKAIAN TERBAIK

  #1 #2 #3 *Asyahri Hadi Nasyuha ,Hendryan Winata , Beni Andika #1,2,3

  Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma

  #

  E-Mail : ayi.nasyuha@gmail.com

  

Abstrak

Dalam persediaan product terbaik, manager gudang mengalami permasalahan untuk

menentukan merek product terbaik terbaik yang akan dipasarkan sehingga dapat

meningkatkan daya jual yang mampu menghasilkan keuntungan bagi pihak toko.

Untuk menyelesaikan permasalahan yang ada, maka perlu dilakukan penelitian dalam

pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Weighted Product dan Multi

Factor Evaluation Process yang dapat menghasilkan keputusan berdasarkan kriteria-

kriteria merek pakaian terbaik yang akan dipasarkan.Dari hasil implementasi sistem,

dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode Weighted Product dan Multi

Factor Evaluation Process dapat membantu toko dalam proses pengambilan keputusan

penyeleksian merek product terbaik yang terbaik yang akan dipasarkan sehingga

dapat meningkatkan daya jual.

  Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Weighted Product dan Multi Factor Evaluation Process.

  

Abstract

In the best product inventory, warehouse managers experience problems to determine

the best best product brand to market so as to increase the selling power that can

generate profit for the shop.To solve the existing problem, it is necessary to do research

in decision making by using method of Weighted Product and Multi Factor Evaluation

Process which can produce decision based on criteria of best clothing brand to be

marketed. From the result of system implementation, it can be concluded that by using

Weighted method Product and Multi Factor Evaluation Process can help shop in

decision making process of best product brand best to be marketed so as to increase

selling power.

  

Keywords : Decision Support System (SPK), Weighted Product andMulti Factor

Evaluation Process.

• – faktor yang perlu dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan. Tujuannya adalah untuk membantu pengambilan kepututsan dalam memilih berbagai alternatif keputusan yang merupakan hasil pengolahan informasi yang diperoleh dengan menggunakan model pengambilan keputusan.
• –masalah semi struktur. Sistem pendukung keputusan bukan merupakan alat pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi mereka dengan informasi dari data yang telah diolah dengan

  Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017 I.

   PENDAHULUAN

1. Latar Belakang

  Dunia usaha penuh dengan persaingan, intensitasnya dari hari ke hari semakin tinggi, termasuk pada bisnis penjualan pakaian. Dalam usaha penjualan ini siapa yang memiliki sistem jaringan yang kuat maka akan bertahan lebih lama dan memenangkan persaingan pasar. Faktor pemasaran merupakan suatu hal yang sangat perlu diperhatikan karena pemasaran merupakan proses akhir yang harus dilakukan guna memberikan nilai dan keberhasilan suatu produk yang kita pasarkan.

  Pada saat ini AS Group belum memiliki sistem yang dapat mengetahui merk pakaian terbaik agar dapat meningkatkan penjualan, karena pada umumnya konsumen memiliki pengetahuan terhadap bahan pakaian dan merk pakaian yang mereka cari sehingga hal tersebut dapat mempengaruhi tingkat penjualan. Hal ini agar lebih teliti dalam melakukan penambahan stok penjualan terhadap merk terbaik yang telah diplih berdasarkan sistem yang dirancang.

  Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam proses pengambilan keputusan melalui alternatif-alternatif yang diperoleh dari hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model. Pengambilan keputusan merupakan proses pemilihan alternatif tindakan untuk mencapai tujuan atau sasaran tertentu. Pengambilan keputusan dilakukan dengan pendekatan sistematis terhadap permasalahan melalui proses pengumpulan data menjadi informasi serta ditambah dengan faktor

  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan.

  Sistem pendukung keputusan juga merupakan sistem informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah

  relevan dan diperlukan untuk membuat

II. KAJIAN PUSTAKA

  keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan. pengambilan keputusan adalah suatu proses pemilihan alternatif terbaik dari beberapa alternatif secara sistematis untuk ditindak lanjuti sebagai suatu cara pengambilah keputusan. Berikut ini merupakan proses pemgambilan keputusan, yaitu:

2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

  1. Penelusuran (Intellegence)

  

Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017

  =1

  Proses pemilihan alternative terbaik menggunakan weighting

  2.3 Multi Factor Evaluation Process (MFEP)

  Dimana : V : Preferensi alternatif dianalogika sebagai vektor V X : Nilai Kriteria W : Bobot kriteria i : Alternatif j : Kriteria n : Banyaknya kriteria

  ) =1

  ∏ ( ∗

  Dengan Rumus : V i =

  Melakukan perangkingan yang diperoleh dari nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik.

  n = banyaknya kriteria x ij = nilai dari setiap baris dan kolom w j = nilai atribut yang dimiliki dari setiap criteria ∏ = produk 4.

  S i = nilai dari setiap alternatif

  Dimana :

  = ∏

  Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendekatan dari lingkup problematika serta pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.

  Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternative dengan variabel W adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk atribut biaya. Preferensi untuk alternatif Si diberikan sebagai berikut :

  ∑ 3.

  Wj=

  2. Menormalisasikan setiap nilai alternative dengan perbaikan bobot ∑ Wj=1 adalah dengan rumus :

  Menentukan kriteria-kriteria terlebih dahulu yang akan dijadikan tolak ukur dalam pengambilan keputusan .

  Weight Product adalah sebagai berikut : 1.

  Langkah-langkah penyelesaian

  Metode Weight Product (WP) merupakan salah satu metode yang sederhana dengan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana setiap rating atribut harus dipangkatkan dengan bobot atribut yang bersangkutan.Hal tersebut dinamakan normalisasi.

  4. Implementasi (implementation) Tahap ini sebenarnya termasuk tahap ketiga, namun ada beberapa pihak berpendapat bahwa tahap ini perlu dipandang sebagai bagian yang terpisah guna menggambarkan hubungan antar fase secara lebih luas.

  3. Pemilihan (schoise) Dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pemgambilan keputusan.

  2. Perancangan (Design) Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan dan menganalisi alternatif yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi proses menganalisis masalah, menurunkan solusi dan menguji kelayakan solusi.

2.2 Metode Weight Product (WP)

• –faktor pertimbangan tersebut. Sebagai contoh, Multi Factor Evaluation

  dilakukan pertama kali adalah penentuan faktor-faktor yang dianggap penting dalam pemilihan komputer yang diperlukan. Dalam contoh ini ditetapkan bahwa faktor-faktor tersebut adalah hardware, software dan dukungan vendor.

  Penentuan merk pakaian terbaik berpengaruh terhadap peningkatan minat pasar. Dengan dirancangnya sistem ini diharapkan dapat mengetahui merk apa yang paling diminati oleh konsumen sehingga dapat meningkatkan penjualan. Metode yang digunakan adalah WP dan MFEP yang merupakan bidang keilmuan

  Algoritma sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan- permasalahan, kesempatan- kesempatan, hambatan-hambatan yang terjadi dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya.

  3.2 Algoritma Sistem

  Analisis sistem adalah suatu proses untuk mengumpulkan dan menginterpretasikan kenyataan- kenyataan yang ada, mendiagnosa persoalan dan menggunakan keduanya untuk memperbaiki sistem. Analis sistem juga merupakan orang yang mempunyai kemampuan untuk menganalisis sebuah sistem, memilih alternatif pemecahan masalah dan menyelesaikan masalah tersebut dengan menggunakan komputer.

  output informasi untuk membantu peningkatan proses operasional.

  Analis sistem secara sistematis menilai bagaimana fungsi sistem dengan cara mengamati proses input dan pengolahan data serta proses

  Permasalahan yang muncul pada saat diadakannya penambahan stok pakaian yang dilakukan ternyata masih belum bisa mendekati sasaran yang tepat dikarenakan banyaknya merk yang disediakan sementara tidak mengenai pasar konsumen sehingga mengakibatkan banyaknya tersisa merk lain yang tidak habis terjual.

  Process (MFEP) yang harus

  Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017 siytem, dimana metode tersebut

  memilih sebuah komputer. Dalam penerapan Multi Factor Evaluation

  Process (MFEP) akan digunakan dalam

  yang menjadi faktor penting dalam melakukan pertimbangan diberikan pembobotan (weighting) yang sesuai. Langkah yang sama juga dilakukan terhadap alternatif-alternatif yang akan dipilih, yang kemudian dapat dievaluasi berkaitan dengan faktor

  Evaluation Process (MFEP). Dalam Multi Factor Evaluation Process (MFEP) pertama-tama seluruh kriteria

  Untuk keputusan yang berpengaruh secara strategis, lebih dianjurkan menggunakan sebuah pendekatan kuantitatif seperti Multi Factor

  keputusan multi faktor, pengambil keputusan secara subyektif dan intuitif menimbang berbagai faktor yang mempunyai pengaruh penting terhadap alternatif pilihan mereka.

  Process (MFEP). Dalam pengambilan

  merupakan metode kuantitatif, disebut sebagai metode Multifaktor Evaluation

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Analisa dan Perancangan

  pendukung keputusan dalam penentuan merk pakaian terbaik. Untuk Tabel 3.3 Data Pakaian memeperoleh hasil/output diperlukan beberapa tahap yaitu, pertama penentuan kriteria-kriteria yang diseleksi serta bobotnya, penentuan bobot-bobot faktor evaluation, menghitung faktor weightnya dengan

  Pada saat observasi data telah menggunakan rumus WP dan MFEP, diberikan bobot awal dalam pemilihan menghitung jumlah faktor weight dari merk pakaian sebagai berikut : keseluruhan kriteria dan membuat Bobot Awal atau W = 5 4 3 2 1 keputusan dari jumlah faktor weight Adapun rumus perbaikan bobot dalam tadi untuk mengetahui kelayakan metode WP adalah sebagai berikut : menjadi merk pakaian terbaik yang wj akan dipilih. =

  ∑ wj

Tabel 3.1 Pembobotan Kiteria

  Keterangan : Wj = Bobot

  ∑ wj = jumlah semua bobot Lalu dilakukanlah proses pembobotan Untuk Harga :

  5

  5 Tabel 3.2 Skala Pembobotan Kriteria

  W1 = = = 0.33

  5+4+3+2+1

  15 Untuk Kualitas :

  4

  4 W2 = 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 15 = 0.27 Untuk Bahan :

  3

  3 W3 = 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 15 = 0.2 Untuk Motif :

  2

  2 W4 = 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 15 = 0.13 Untuk Warna :

  1

  1 W5 = 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 15 = 0.07 Dari Proses pembobotan di atas di dapatkanlah bobot akhir sebagai berikut:

  Untuk Harga : 0.33 Untuk Kulitas : 0.27 Untuk Bahan : 0.2 Untuk Motif : 0.13

  

Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017

  = 0,930 4,122 = 0,225

  ) * (95

  ) = 0,893 Chiyo(S3) = (75

  0,07

  ) * (90

  0,13

  ) * (80

  ) * (65

  0,27

  ) * (90

  ) = 0,930 Velvet(S2) = (65

  0,07

  0,13

  0,27

  ) * (95

  ) * (65

  0,27

  ) * (95

  Lakukan tahapan normalisasi dari setiap nilai alternatif (nilai vektor) sebagai berikut : Liby(S1) = (65

Tabel 3.10 Penialaian dari Setiap alternatif

  Kelima merk tersebut telah memperoleh nilai pada proses penyeleksian yang telah dilakukan, dan untuk biaya ialah untuk kriteria harga dan bahan, untuk keutungan ialah untuk kriteria kualitas, motif, dan wara. Daftar nilai kelima merk tersebut adalah sebagai berikut :

  5. Sangat Terang 90 - 99

  80

  4. Terang

  ) * (85

  ) * (65

  3. Sedang

  ) = 0,753 Boboho (S5) = (85

  0,930 0,930 + 0,893 + 0,839 + 0,753 + 0,706

  Nilai Preferensi Vi untuk Merk Liby =

  ) = 0,706 Setelah melakukan tahapan normalisasi kemudian lakukan perhitungan nilai bobot preferensi dari setiap alternatif, sebagai berikut :

  0,07

  ) * (90

  0,13

  ) * (60

  ) * (80

  0,27

  ) * (70

  0,07

  ) * (80

  ) * (75

  0,13

  ) * (60

  ) * (80

  0,27

  ) * (80

  ) = 0,839 Moms Gift(S4)= (75

  0,07

  ) * (90

  0,13

  70

  2. Buram 60 - 69

  1. Sangat Buram 50 - 59

  No Warna Nilai

Tabel 3.9 Tabel Penilaian Warna

  5. Bordir Sablon 90 - 99

  Untuk Warna : 0,07

Tabel 3.4 Nilai Bobot Kriteria WP 1.

• – 79
• – 89

  Factor Evaluation Untuk Factor Evaluation diperoleh dari hasil observasi terhadap beberapa merk pakaian. Misalnya saja ada 5 merk yang masuk seleksi dalam pemilihan yaitu Liby, Velvet, Chiyu, Moms Gift, Boboho. Adapun pemberian nilai kriteria harga dapat dilihat berdasarkan tabel penilaian harga seperti di bawah ini :

Tabel 3.45 Tabel Penilaian Harga

  No Harga Nilai 1.

  90

• – 100
• – 99 2. 100
• – 200
• – 89 3. 200
• – 300

  80

  70

• – 79 4. 300
• – 400
• – 69 5. 400
• – 500 0 - 59
• 0,33

  4. Lembut

  No Kualitas Nilai

  80

  Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017

  4. Sablon

  70

  3. Bordir

  2. Bercorak 60 - 69

  1. Polos 50 - 59

  No Motif Nilai

Tabel 3.8 Tabel Penilaian Motif

  5. Sangat Lembut

  70

Tabel 3.6 Tabel Penilaian Kualitas

  60

• 0,2

• 0,33
• 0,2

  1. Sangat Rendah 0 - 59

• 0,33
• 0,2

  2. Rendah 60 - 69

• – 79
• 0,33
• 0,2
• – 89

• 0,33
• 0,2

• – 99
• – 89
• – 79
• – 69
• – 59

  3. Sedang

  80

  2. Kasar

  90

  1. Sangat Kasar

  No Bahan Nilai

Tabel 3.7 Tabel Penilaian Bahan

  5. Sangat Tinggi 90 - 99

  80

  60

  70

  3. Sedang

  4. Tinggi

• – 79
• – 89

  

Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017

  ∑ wj = jumlah semua bobot Lalu dilakukanlah proses pembobotan Untuk Harga : W1 =

  2 5. Warna

  1 Pada kasus ini akan digunakan 5

  alternatif data pakaian. Berikut tabel alternatif pakaian :

Tabel 3.13 Tabel Alternatif

  Pada saat observasi data telah diberikan bobot awal dalam pemilihan merk pakaian sebagai berikut : Bobot Awal atau W = 5 4 3 2 1 Adapun rumus perbaikan bobot dalam metode WP adalah sebagai berikut :

  = wj ∑ wj

  Keterangan : Wj = Bobot

  5 5+4+3+2+1

  4 3. Bahan

  =

  5

  15

  = 0.33 Untuk Kualitas : W2 =

  4 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 4 15 = 0.27

  Untuk Bahan : W3 =

  3 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 3 15 = 0.2

  Untuk Motif : W4 =

  3 4. Motif

  5 2. Kualitas

  Nilai Preferensi Vi untuk Merk Velvet =

  = 0,839 4,122 = 0,183

  0,893 0,930 + 0,893 + 0,839 + 0,753 + 0,706

  = 0,893 4,122 = 0,217

  Nilai Preferensi Vi untuk Merk Chiyo =

  0,839 0,930 + 0,893 + 0,839 + 0,753 + 0,706

  = 0,839 4,122 = 0,203

  Nilai Preferensi Vi untuk Merk Moms Gift =

  0,839 0,930 + 0,893 + 0,839 + 0,753 + 0,706

  Nilai Preferensi Vi untuk Merk Boboho =

  Kriteria Nilai 1. Harga

  0,706 0,930 + 0,893 + 0,839 + 0,753 + 0,706

  = 0,706 4,122 = 0,171

  Dari hasil perhitungan yang dilakukan berdasarkan metode WP didapat nilai dari ke lima merk pakaian sebagai berikut,

Tabel 3.11 Perangkingan Berdasarkan

  Nilai Preferensi

  3.3 Multi Factor Evaluation Process

Tabel 3.12 Tabel Kriteria

  No

  2 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 2 15 = 0.13

  

Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017

  Faktor Bobot Faktor Harga

  Perhitungan weight evaluation akan dilakukan pada setiap merk yang

  Weight Evaluation = Factor Weight . Factor Evaluation

  rumus :

  Evaluation dapat ditulis dengan

  Weighted Evaluation Melakukan perhitungan perkalian antara bobot weight (nilai kriteria yang telah ditentukan saat observasi dan telah dilakukan pembobotan dengan metode WP) dengan nilai bobot evaluation (nilai hasil evaluasi merk pakaian). Perhitungan Weight

  Pada Setiap Merk (NEF) 4.

Tabel 3.15 Data Awal Bobot Kriteria

  Untuk Factor Evaluation diperoleh dari hasil observasi terhadap beberapa merk pakaian. Misalnya saja ada 5 merk yang masuk seleksi dalam pemilihan yaitu Liby, Velvet, Chiyu, Moms Gift, Boboho. Kelima merk tersebut telah memperoleh nilai pada proses penyeleksian yang telah dilakukan. Daftar nilai kelima merk tersebut adalah sebagai berikut :

  1 3. Factor Evaluation

  0.07 Jumlah

  0.13 Warna

  0.2 Motif

  0.27 Bahan

  0.33 Kualitas

Tabel 3.14 Bobot Faktor (NBF)

  Untuk Warna : W5 =

  WP.

  berdasarkan bobot awal dari Amirah Sejahtera Group, lalu dilakukan pembobotan akhir dengan metode

  Weight) Factor Weight diperoleh

  Setelah bobot akhir didapatkan, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan dengan metode MFEP sebagai berikut :

  perangkingan dari perhitungan yang dilakukan. Desa yang mendapatkan nilai tertinggi akan mendapat rangking teratas.

  Factor Weight dengan Factor Evaluation. Barulah diperoleh

  pembobotan dengan menggunakan metode WP, Mulailah dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode MFEP. Dengan mengalikan

  Product). Seteleh dilakukan

  pembobotan terlebih dahulu dengan menggunakan metode WP (Weight

  Evaluation Process, harus dilakukan

  Algoritma sistem menunjukkan prosedur dalam aplikasi yang akan dibangun. Dalam membangun sistem pendukung keputusan pemilihan merk pakaian terbaik diperlukan beberapa tahapan dalam mencapai hasil. Pertama sekali harus ada merk pakaian yang menjadi alternatif. Sebelum masuk ke perhitungan Multi Factor

  Untuk Harga : 0.33 Untuk Kulitas : 0.27 Untuk Bahan : 0.2 Untuk Motif : 0.13 Untuk Warna : 0,07

  Dari Proses pembobotan di atas di dapatkanlah bobot akhir sebagai berikut:

  1 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 1 15 = 0.07

2. Menentukan Bobot Kriteria (Factor

  telah mendapatkan nilai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, perhitungan weight

  evaluation akan diuraikan sebagai

  berikut: Tabel 3.16Weight Evaluation (NBE)

  Dari hasil analisa perbandingan Pada Merk Liby metode WP dan MFEP didapatkanlah perhitungan dengan hasil yang berbeda. Pada metode WP Merk pakaian yang terpilih adalah Libby dengan Nilai 0,2257 dan perhitungan pada metode MFEP Merk pakaian yang

  Tabel 3.17Weight Evaluation (NBE) terpilih adalah Libby dengan Nilai 79,1.

  Pada Merk Velvet Dengan data yang sama didapatkan hasil analisa perbandingan metode WP dan MFEP yang menghasilkan keputusan yang sama tapi dengan bilangan yang berbeda.

  Tabel 3.18Weight Evaluation (NBE)

  Pada Merk Chiyo Sistem flowchart merupakan diagram alir yang menggambarkan suatu sistem peralatan komputer yang digunakan dalam proses pengolahan data serta hubungan antar peralatan tersebut. Tabel 3.19Weight Evaluation (NBE)

  3.4 Pemodelan Sistem

  Pada Merk Moms Gift

Tabel 3.20 Weight Evaluation (NBE)

  Pada Merk Boboho Dari hasil perhitungan yang dilakukan berdasarkan metode MFEP didapat nilai dari ke lima merk pakaian sebagai berikut,

Tabel 3.21 Perangkingan Berdasarkan

  Total Bobot Evaluasi

  

Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017

  Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017

Gambar 3.1 Flowchart Metode WPGambar 3.2 Flowchart Metode MFEP

  3.5 Hasil

Gambar 3.3 Form Input Data MerkGambar 3.4 Form Nilai KriteriaGambar 3.5 Form Input Penilaian

  Alternatif

Gambar 3.6 Perhitungan WP

  Jurnal SAINTIKOM Vol. 16, No. 3,September 2017

  0Microsoft%20Access%202007.ht ml.

  Erlangga, Jakarta, Edisi Bahasa Indonesia, Ahli Bahasa: Yohanes Lamarto,

  1. Penerbit

  Pemasaran Jilid

  Deepublish. Stanton William. 2000. Prinsip

  Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta :

  Graha Ilmu. Nofriansyah, Dicky. 2014. Konsep Data

  Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Penerbit

  Kusuma dewi Sri, Agus Harjoko, dan Retantyo. 2006. Fuzzy Multi

  Kelompok Gramedia, Jakarta, Edisi

  Dasar- Dasar Pemasaran Edisi Kesembilan Jilid 1. PT. Indeks

  Kottler Philip dan Gary Amstrong, 2004.

  Pembuatan Keputusan. Jakarta: PT. Grasindo. jurnal%20skripsi/TEKNOLOGI%20&%20 KOMPUTER%20%20Pengertian%2

Gambar 3.7 Perhitungan MFEP

  Alexander Sindoro da Tim Msrkplus. Fachmi, Basyaib. 2006. Teori

  DAFTAR PUSTKA Bahasa Indonesia, Ahli Bahasa: Drs.

  AS Group dalam memberikan rekomendasi merek pakaian sesuai dengan kriteria untuk mendapatkan merek terbaik.

  2. Metode Weighted Produk dan Metode Multifaktor Evaluation Processdapat diimplementasikan dalam membantu pengambilan keputusan menentukan Merk Pakaian Terbaik 3. Sistem membantu manajer CV.

  1. Sistem Pendukung Keputusan dibuat dengan menganalisa kebutuhan system Analisa PerbandinganMetode Weighted Produk dan Metode Multifaktor Evaluation Process Dalam Pemilihan Merk Pakaian Terbaik.

  Adapun kesimpulan dari Skripsi yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Analisa Perbandingan Metode Weighted Produk dan Metode Multifaktor Evaluation Process Dalam Pemilihan Merk Pakaian Terbaik

  mempunyai nilai tertinggi sama dengan hasil perhitungan secara manual alternatif yang terpilih sebagai pakaian terbaik dari perhitungan dengan metode WP maupun perhitungan dengan metode MFEP. Dengan demikian hasil dari analisa perbandingan kedua metode menunjukkan hasil yang sama dalam menentukan pemilihan pakaian terbaik.

  metode MFEP, dengan demikian Liby

  dan Merk Liby = 79,1pada perhitugan

  0,2257 pada perhitungan metode WP

  Dari hasil perhitugan di atas diketahui nilai hasil untuk Merk Liby =