SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN MOBIL BEKAS DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI ATTRIBUTE UTILITY THEORY (MAUT) - Angga Aprianto (JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika), 2023)
Pembeli mobil masih sangat sulit dalam memilih mobil mana yang harus dibeli karena banyak faktor yang harus diper-timbangkan dalam membeli mobil bekas, seperti bagian bodi atau eksterior, interior, kesehatan mesin, jumlah kilometer yang telah terpakai, aksesoris mo-bil, tingkat ketahanan aki mobil sampai dengan pengecekan suspensi mobil. Untuk proses pengecekan itu sendiri membutuhkan waktu yang sangat banyak sehingga diperlukan suatu aplikasi yang bisa memberikan rekomendasi mobil terbaik untuk pembeli. Aplikasi sistem pendukung keputusan yang bisa memberikan hasil rekomen-dasi berupa tipe, merk, kondisi mobil dan harga pasarannya . Tentunya ap-likasi sistem pendukung keputusan membutuhkan metode khusus yang bisa memproses data-data mobil bekas untuk disesuaikan dengan keinginan calon pembeli, salah satu metode yang cocok adalah Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Berdasarkan hasil pengujian, metode MAUT dapat menghitung seluruh nilai pembobotan berdasarkan sampel data dengan banyak 29 sampel dan 10 kriteria untuk masing-masing data sampel. Dengan tingkat akurasi nilai sistem pendukung keputusan berdasarkan kelayakan kondisi fisik mendekati nilai presentase 92%. Hasil ini didapat berdasarkan nilai hasil dimana terdapat rata-rata 3 sampel yang mendekati nilai yang hampir sama.