Analisis Pendekatan MCDM Berbasis Surrogate Weighting Procedures dan TOPSIS untuk Rekomendasi Motor Listrik - Maya Putri Nur Fajri; A. Sidiq Purnomo (Universitas Budi Darma, 2026)
Jumlah kendaraan listrik yang semakin meningkat di pasaran dengan spesifikasi yang beragam membuat konsumen kesulitan untuk menentukan pilihan yang tepat berdasarkan kebutuhan. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan pemilihan motor listrik roda dua di Indonesia menggunakan pendekatan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Sistem ini mengevaluasi 30 alternatif motor listrik berdasarkan lima kriteria: harga, jarak tempuh, waktu pengisian, kapasitas baterai, dan daya maksimum motor. Penelitian ini menerapkan Surrogate Weighting Procedures yang terdiri dari Equal Weight (EW), Rank Sum (RS), Rank Reciprocal (RR), dan Rank Order Centroid (ROC) untuk menentukan bobot dan TOPSIS untuk peringkat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi metode pembobotan menghasilkan perubahan distribusi bobot yang memengaruhi nilai preferensi dan posisi peringkat alternatif. Penelitian ini memberikan kontribusi melalui sistem evaluasi motor listrik yang mampu menghasilkan rekomendasi objektif dan stabil bagi konsumen dengan menguji berbagai skenario kepentingan kriteria. Charged Rimau dan Charged Anoa menunjukkan tingkat konsistensi tertinggi karena memiliki kombinasi spesifikasi yang relatif seimbang pada seluruh kriteria, khususnya jarak tempuh tinggi, waktu pengisian yang lebih singkat, kapasitas baterai besar, serta harga yang masih kompetitif dibandingkan alternatif lain. Sementara itu, Polytron Fox-R juga menunjukkan kestabilan peringkat karena menawarkan keseimbangan antara harga, jarak tempuh, dan kapasitas baterai tanpa memiliki nilai ekstrem pada kriteria tertentu.