Sistem Penilaian Karakteristik Anjing Menggunakan Metode Weighted Product

Abstract

Anjing merupakan hewan yang paling banyak populasinya di tahun 2016 menurut survey populasi hewan kesayangan oleh asosiasi pembuat makanan hewan di Inggris (PFMA). Dengan banyaknya jenis anjing dan perbedaan karakteristik, tidak semua manusia dapat memilih jenis anjing yang sesuai dengan situasi dan kondisi mereka. Maka dari itu sistem penilaian karateristik anjing dibuat yang bertujuan untuk memudahkan user dalam memilih jenis anjing yang sesuai dengan situasi dan kondisi user tersebut. Sistem ini dibuat dengan menggunakan metode weighted product karena metode ini lebih efisien dibandingkan metode lain yang termasuk dalam penyelesaian masalah MADM (Multi Attibute Decision Making). Sistem ini dibuat berdasarkan data anjing yang terdaftar di American Kennel Club. Variabel-variabel yang terdapat dalam sistem ini meliputi kategori kelompok, lingkungan yang cocok, level energi, kerontokan bulu, tingkat kesulitan grooming, tingkat kepatuhan, size anjing, dan seringnya gonggongan. Hasil yang didapatkan dari sistem penilaian ini adalah 20 dari 30 pengujian sesuai dengan perhitungan manual. Sehingga tingkat kecocokan dari metode weighted product adalah 67%. Kesimpulan yang didapat dari penilitian ini adalah metode weighted product cukup efisien untuk diterapkan dalam sistem penilaian karakteristik anjing.
Kata Kunci — Rekomendasi Jenis Anjing, Weighted Product, Memilih Anjing, Karakteristik, Sistem Penilaian.

The dog is the most populous animal in the year 2016 according to a survey of pets population by the association of animal feed makers in the UK (PFMA). With many dog breeds and characteristic differences, not all humans can choose the type of dog that suits their circumstances. Therefore, the system of characteristic assessment of dogs made that aims to facilitate the user in selecting the type of dog that suits the situation and condition of the user. This system is made using the weighted product method because this method is more efficient than other methods which are included in solving the MADM (Multi Attibute Decision Making) problem. This system is based on dog data registered with American Kennel Club. The variables contained in this systeminclude group categories, suitable environments, energy levels, shedding, grooming difficulty level, adherence level, dog size, and frequent barking. The results obtained from this scoring system are 20 out of 30 tests according to manual calculations. So the match rate of weighted product method is 67%. The conclusion of this research is that the weighted product method is efficient enough to be applied in the dog's characteristic rating system.
Keywords — Dog’s Breed Recomendation, Weighted Product, Choosing Dog, Characteristic, Scoring System.