Analisis Metode EDAS dalam Menentukan Kendaraan Bermotor Terbaik Berdasarkan Aspek Teknis
DOI:
https://doi.org/10.59435/jimnu.v3i2.535Keywords:
Sistem Pendukung Keputusan, EDAS, Sepeda Motor, TeknisAbstract
Pemilihan kendaraan bermotor merupakan keputusan kompleks yang melibatkan berbagai kriteria teknis seperti transmisi mesin, kapasitas mesin (CC), tahun keluaran, dan jenis bahan bakar. Masalah muncul ketika konsumen kesulitan memilih kendaraan terbaik karena banyaknya pilihan dan perbedaan spesifikasi. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menggunakan metode EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution) sebagai pendekatan objektif berbasis multikriteria. Data diperoleh melalui survei dan penilaian masyarakat terhadap 10 merek kendaraan, kemudian dihitung rata-rata solusi (AV), jarak positif (PDA), jarak negatif (NDA), normalisasi, dan skor akhir (Appraisal Score/AS). Hasil analisis menunjukkan bahwa Royal Enfield (A9) menjadi alternatif terbaik dengan skor 0,74716, diikuti oleh Yamaha (A6) dengan skor 0,55006, dan TVS (A10) dengan skor 0,52727. Peringkat tersebut dipengaruhi oleh kombinasi kapasitas mesin besar dan tahun produksi terbaru. Metode EDAS terbukti efektif sebagai alat bantu pengambilan keputusan sistematis dalam pemilihan kendaraan bermotor
Downloads
References
Addinpujoartanto, N. A., & Darmawan, S. (2020). Pengaruh Overconfidence, Regret AversAddinpujoartanto, N. A., & Darmawan, S. (2020). Pengaruh Overconfidence, Regret Aversion, Loss Aversion, Dan Herding Bias Terhadap Keputusan Investasi Di Indonesia. In Jurnal Riset Ekonomi dan Bisnis (Vol. 13, Issue 3). Jurnal Riset Ekonomi dan Bisnis, 13(3), 175. http://journals.usm.ac.id/index.php/jreb
Baruddin, L. (2019). La Ode Muhammad Azdhar Baruddin.
Chaerani, D., Talytha, M. N., Perdana, T., Rusyaman, E., & Gusriani, N. (2020). Pemetaan Usaha Mikro Kecil Menengah (Umkm) Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Analisis Media Sosial Dalam Upaya Peningkatan Pendapatan. Dharmakarya, 9(4), 275. https://doi.org/10.24198/dharmakarya.v9i4.30941
Efendi, A., Sinung Nugroho, Y., & Fahmi, M. (2020). Perancangan Rangka dan Analisis Beban Mobil Listrik Sula Menggunakan Software Autodeks Inventor. Jurnal E-Komtek (Elektro-Komputer-Teknik), 4(1), 100–114. https://doi.org/10.37339/e-komtek.v4i1.219
Hernan. (2019). No Title سلطنة عمانペインクリニック学会治療指針2. ペインクリニック学会治療指針2, 4(1), 75–84.
Irvanto, O., & Sujana, S. (2020). Pengaruh Desain Produk, Pengetahuan Produk, Dan Kesadaran Merek Terhadap Minat Beli Produk Eiger. Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan, 8(2), 105–126. https://doi.org/10.37641/jimkes.v8i2.331
Jadiaman Parhusip. (2019). Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya. Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, 13(2), 18–29. https://doi.org/10.47111/jti.v13i2.251
Julyanthry et al. (2020). %5BIII.A.1.a.2.1%5D%20FullBook%20Manajemen%20Produksi%20dan%20Operasi.
Muryani, E., Sulistiarini, E. B., Prihatiningsih, T. S., Karwanto, Ramadhana, M. R., Heriteluna, M., Maghfur, I., Hastuti, P., Sofwan, Ahdiyat, M., Desembrianita, E., & Purnomo, A. (2022). Manajemen Sumber Daya Manusia (Nomor February). https://books.google.co.id/books?id=D_tjEAAAQBAJ
Pengkajian, B., Pertanian, T., Teknologi, P., Pertanian, H., Syiah, U., & Darussalam, K. (2020). Implementasi Multi Criteria Decision Making (Mcdm) Pada Agroindustri: Suatu Telaah Literatur. Jurnal Teknologi Industri Pertanian, 30(2), 234–343. https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2020.30.2.234
Ridwan. (2020). Bab I Pendahuluanبا حض خ ِ ي. Galang Tanjung, 7(2504), 1–9.
Wahyudi, N. A. (2021). Analisis Faktor Faktor Preferensi Konsumen Dalam Keputusan Pembelian Booth Boca. Performa, 4(5), 746–755. https://doi.org/10.37715/jp.v4i5.1694
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Andre Irfan Ramadhan, Syaba Atun Amri

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.