Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Pemilihan VGA Terbaik 2024 Menggunakan Metode Weighted Product


Authors

  • Krisna Bima Bagus Saputra Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
  • Arita Witanti Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.30865/resolusi.v4i6.2010

Keywords:

Decision Support System; Weighted Product Method; VGA

Abstract

In recent years, the development of VGA technology has advanced rapidly, with various brands and models offering diverse specifications and features. Modern VGA cards are not only used for basic needs such as displaying images but also for more complex tasks like 3D graphics rendering, video editing, and gaming. This advancement provides consumers with many choices but also creates confusion in determining the VGA that best fits their needs and budget. Making the right decision in choosing a VGA becomes a particular challenge, especially for users without in-depth knowledge of technical specifications and VGA performance. Incorrect choices can lead to suboptimal computer performance, inefficient power usage, and user dissatisfaction. To address this issue, researchers have developed a web-based decision support system that recommends the best VGA selection using the Weighted Product method. This system performs calculations on 30 VGA data points based on 5 established criteria: price, memory capacity (VRAM), graphic resolution, power consumption, and number of supported monitors. The calculations reveal that the AMD Radeon RX 7900 XTX achieved the highest recommendation score at RSC Computer Store in Klaten, with a score of 0.058507812, followed by the NVIDIA GeForce RTX 4080 with a score of 0.058243034, and the AMD Radeon RX 7900 XT with a score of 0.055677317. This system demonstrates its effectiveness in providing accurate and beneficial recommendations for consumers in selecting a VGA according to their preferences and needs.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. Nurbayanni, D. Ratnika, dan D. Dahlan, “PEMANFAATAN MEDIA DAN TEKNOLOGI DI LINGKUNGAN BELAJAR ABAD 21,” vol. 6, no. 1, hlm. 183, 2023,

S. K. M. M. Indra dkk., KOMPUTER DAN MASYARAKAT. CV Rey Media Grafika, 2020. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=Z_HuEAAAQBAJ

F. Amelia, E. Adhiputra, W. Mandala, A. Fauzan, A. P. Rahmanto, dan W. S. Wicaksana, “Teknik Mengukur Kinerja VGA Card Dengan Menggunakan Metode Solution Technique Measurement,” 2021.

R. Maulana, Y. Effendi, S. Andryana, R. Titi, dan K. Sari, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan VGA dengan Metode Certainty Factor dan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN),” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.35870/jti.

Y. Adrian dan R. Caroline Lesmana, “ANALISIS PERFORMA PADA VIDEO GRAPHIC ARRAY (VGA) NVIDIA GTX 950M DDR3 DAN NVIDIA GTX 950M GDDR5,” 2021.

S. K. M. K. Mustopa Husein Lubis, S. K. M. K. Muhammad Amin, S. K. M. K. Januardi Rosyidi Lubis, S. K. M. K. Feri Irawan, S. K. M. K. Nopi Purnomo, dan S. P. M. S. Akhir Abadi Tanjung, Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=X9J8EAAAQBAJ

D. Fransiska, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan E-Commerce Terbaik Menggunakan Metode Weight Product,” Jurnal PROSISKO Vol. 10 No.1. Maret 2023, 2023.

I. Ardhiyanto, V. Lusiana, dan N. Mariana, “IMPLEMENTASI METODE (WP) WEIGHTED PRODUCT PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK DI PANDANARAN HOTEL SEMARANG” 2019

A. Rafiqi, A. Rifqi, dan R. Tamara Aldisa, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Vendor IT Menerapkan Metode Weighted Product (WP),” RESOLUSI?: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi, vol. 4, no. 1, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://djournals.com/resolusi

N. I. Fitriah dan A. Witanti, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TENAGA,” Jurnal Syntax dmiration, 2024.

Sumarno dan Harahap Jauhari Mustapa, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemilihan Posisi Kepala Unit (KANIT) PPA dengan Metode Weight Product,” Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer, vol. 11, no. 2080265, hlm. 37–48, 2020.

A. Saputra, “SISTEM PENDUKUNGAN KEPUTUSAN PEMILIHAN VGA BEKAS UNTUK PC RAKITAN BERBASIS WEB,” 2020.

Susliansyah, R. R. Aria, dan S. Susilowati, “SISTEM PEMILIHAN LAPTOP TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN,” 2019.

H. T. SIHOTANG dan S. EFENDI, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN: TEORI, KONSEP & IMPLEMENTASI METODE. Cattleya Darmaya Fortuna, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=Zb9mEAAAQBAJ

I. Djufri, M. Hi Abdullah, S. Turuy, dan A. Ilmu Komputer Ternate, “IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DALAM SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DOSEN TERBAIK TEKNIK KOMPUTER AKADEMI ILMU KOMPUTER TERNATE,” JSAI?: Journal Scientific and Applied Informatics, vol. 3, no. 3, 2020, doi: 10.36085.

M. Katoningati, ranias I. Salsabila, dan A. P. widyasari, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT,” 2021.

F. Angela Renya Seran, Y. P. Kelen, dan D. Nababan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Menggunakan Metode Weighted Product,” vol. 17, no. 1, 2020.

Priandika Adhie Thyo dan Wantoro Agus, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA,” 2021.

Candra Irawan P., “PENGEMBANGAN SISTEM APLIKASI PENGOLAHAN DATA ANTROPOMETRI BERBASIS WEB SEBAGAI PENDUKUNG PRAKTIKUM ANALISA PERANCANGAN KERJA DAN ERGONOMI,” 2020.

N. Thoyibah, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode SMART,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 10, no. 2, hlm. 232–240, Agu 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i2.940.

M. I. Nasution, A. Fadlil, dan S. Sunardi, “Perbandingan Metode AHP dan TOPSIS untuk Pemilihan Karyawan Berprestasi,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, hlm. 1712, Jul 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4194.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Pemilihan VGA Terbaik 2024 Menggunakan Metode Weighted Product

Dimensions Badge

ARTICLE HISTORY


Published: 2024-07-30
Abstract View: 241 times
PDF Download: 124 times