## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 455−466 https://djournals.com/resolusi

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Smartphone dengan Metode SAW
Natanael Dimas Randy * , Arita Witanti
Teknik Informasi, Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* natanaeldimasrandy@gmail.com, 2 arita@mercubuana-yogya.ac.id Email Penulis Korespondensi: natanaeldimasrandy@gmail.com
Abstrak− Cepatnya perkembangan teknologi yang terjadi pada saat ini dapat memberikan dampak positif bagi manusia dari berbagai kalangan masyarakat seperti anak kecil, orang dewasa, hingga lansia dapat merasakan dampak positif dari teknologi yang sudah  ada pada saat ini. Dampak positif dari teknologi sendiri yaitu dapat mengakses informasi dengan sangat cepat  dan mudah bahkan dapat dilakukan  di  mana  saja,  dapat  menjadi  media  pembelajaran,  dapat  membantu  menghilangkan  stres,  bahkan  dapat  mendapatkan penghasilan dari teknologi. Smartphone atau telepon pintar merupakan salah satu teknologi yang hampir dimiliki setiap orang karena smartphone merupakan alat yang canggih dan praktis. Dikarenakan peminat smartphone yang makin besar, banyak perusahaan yang berusaha  untuk  membuat  smartphone,  dari  sekian  brand  smartphone  yang  ada,  brand  dari  china  yang  banyak  digunakan  oleh masyarakat Indonesia dikarenakan harga dan spesifikasinya yang dapat bersaing di pasar Indonesia. Dari banyaknya smartphone dari china  ini,  membuat  masyarakat  yang  ingin  membeli  smartphone  menjadi  bingung  saat  memilih  smartphone  yang  cocok  dengan kebutuhan masyarakat dari segi spesifikasi dan harga. Dalam penyelesaian masalah ini, peneliti membuat sebuah website yang dapat membantu masyarakat dalam memilih smartphone dengan sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode Simple Additive Weighting. Terdapat 5 kriteria dan 30 alternatif dalam sistem ini. Dalam kriteria  masyarakat dapat mengubah nilai kriteria tersebut sehingga dapat menampilkan hasil yang sesuai kebutuhan masyarakat, setelah melalui proses perhitungan didapatkan nama smartphone Realme 9 yang mendapatkan nilai akhir sebesar 0,93 sehingga dapat dipilih masyarakat menjadi keputusan dalam membeli smartphone.
Kata Kunci: Smartphone; Sistem Pendukung Keputusan; Simple Additive Weighting; Website; Teknologi
Abstract− The  rapid  development  of  technology  in  this  era  has  a  positive  impact  on  people  from  various  walks  of  life,  including children, adults, and the elderly, who can all benefit from the technology available today. The positive impact of technology includes fast and easy access to information, which can be done anywhere, serving as a learning tool, helping to reduce stress, and even providing income  opportunities.  Smartphones,  or  smartphones,  are  one  such  technology  that  is  almost  owned  by  everyone  because  they  are sophisticated  and practical  devices.  Due  to the increasing  demand  for  smartphones,  many  companies  are  striving  to  produce  them. Among the various smartphone brands available, Chinese brands are widely used by Indonesian people due to their competitive prices and  specifications  in  the  Indonesian  market.  The  abundance  of  Chinese  smartphones has  led  to  confusion  among  consumers  when choosing a smartphone that suits their needs in terms of specifications and price. In addressing this issue, researchers have developed a website to assist people in choosing smartphones using the Simple Additive Weighting decision support system method. There are 5 criteria  and  30  alternatives  in  this  system.  People  can  adjust  the  criteria  values  to  display  results  that  meet  their  needs.  After  the calculation  process,  the  smartphone  name  Realme  9  obtained  a  final  score  of  0.93,  making  it  a  viable  choice  for  consumers  when purchasing a smartphone.
Keywords : Smartphone; Decision Support System; Simple Additive Weighting; Website; Technology

## 1. PENDAHULUAN
Terjadinya perkembangan teknologi yang semakin pesat yang disebabkan oleh perkembangan jaman yang semakin maju menjadi  salah  satu  contoh  dari  perkembangan  teknologi  yaitu  smartphone.  Smartphone  merupakan  alat  yang  sangat diminati hampir seluruh masyarakat dikarenakan mudah digunakan, praktis untuk dibawa, dan canggih[1], [2]. Telepon cerdas  atau  smartphone  merupakan  alat  komunikasi  yang  memiliki  kemampuan  tidak  hanya  untuk  berkomunikasi. Smartphone dan ponsel biasa merupakan sesuatu yang berbeda, perbedaannya yaitu smartphone merupakan ponsel yang mirip  dengan  komputer  yang  sama  -  sama  dilengkapi  dengan  sistem  operasional.  Smartphone  sering  disebut  dengan komputer kecil  karena di dalamnya terdapat sebuah  processor, RAM,  memori, dan  menggunakan  sistem operasi  yang nantinya dapat diinstall berbagai macam aplikasi [3], [4]. Alasan  smartphone banyak diminati oleh masyarakat karena smartphone dapat melakukan banyak hal seperti dapat digunakan untuk berkomunikasi dengan jarak yang jauh maupun dekat, dapat digunakan untuk mendapatkan informasi secara cepat dengan bantuan internet, dapat menghilangkan stres dengan menonton video atau dengan bermain game, dapat digunakan sebagai sarana pembelajaran, dapat digunakan untuk mendengarkan musik, dan banyak hal lain yang dapat dilakukan oleh smartphone[5], [6], [7]. Dampak dari meningkatnya peminat dari smartphone, sehingga menimbulkan banyaknya perusahaan yang tertarik untuk membuat sebuah smartphone sehingga  menciptakan  berbagai  macam  produk  yang  memiliki  spesifikasi  dan  harga  smarphone  yang  berbeda  – beda, spesifikasi  smartphone  paling  banyak  dicari  berdasarkan  kamera,  battery,  memori,  layar.  Dalam  hal  ini  banyaknya perusahaan  yang  membuat  smartphone  dapat  menimbulkan  kebingungan  bagi  masyarakat  yang  ingin  melakukan pembelian sebuah smartphone dikarenakan banyaknya pilihan yang ada[8], [9], [10].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan alat berbasis komputer yang membantu pengambilan keputusan yang  tepat.  SPK  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  konteks,  termasuk  dalam  pemilihan  smartphone.  Salah  satu  metode yang digunakan dalam SPK adalah Simple Additive Weighting (SAW), yang merupakan metode sederhana namun efektif dalam menentukan keputusan terbaik berdasarkan penjumlahan bobot dari setiap alternatif [6], [11].
Simple Additive Weighting atau biasa disingkat dengan SAW atau dalam bahasa Indonesia biasa diartikan dengan metode penjumlahan. Metode SAW (Simple Additive Weighting) ini merupakan bagian dari sistem pendukung keputusan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
yang cukup sederhana. Metode SAW ini dilakukan dengan cara mencari nilai dengan penjumlahan terbobot berdasarkan rating dari setiap alternatif[12], [13], [14], [15].
Berdasarkan penelitian sebelumnya [15], [16], [17], [18], yang menjadi pembeda dari penelitian ini yang di mana penelitian  ini  mengusulkan  masalah  yang  berbeda  yaitu  tentang  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan smartphone  buatan  china  dengan  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  yang  di  mana  belum  ada  yang  meneliti tentang  pemilihan  smartphone  buatan  china  dan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sehingga peneliti memutuskan untuk mengambil topik tersebut dan mengapa harus produk buatan china karena produk dari negara tersebut,  banyak  digunakan  olah  masyarakat  Indonesia  beberapa  contoh  produk  buatan  china  yang  banyak  digunakan masyarakat Indonesia yaitu seperti vivo, xiaomi, infinix, oppo, realme. Dalam penelitian ini, peneliti memutuskan untuk menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) karena berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [19] peneliti dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dapat  menentukan  keputusan  yang  terbaik  yang  di mana terdapat 10 data pendaftar beasiswa yang ada, sistem dapat melakukan seleksi terhadap 10 siswa tersebut sehingga menghasilkan  hanya  5  siswa  yang  terpilih  menjadi  penerima  beasiswa  tersebut,  lalu  berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  [20]  peneliti  mampu  membuktikan  bahwa  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dapat menentukan pemilihan terbaik dengan menghasilkan pilihan yaitu sebuah laptop bernama Lenovo 14ACL7 dengan nilai total sebesar 0,72, dengan pembuktian tersebut penulis memutuskan untuk memakai metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah masyarakat yang ingin membeli  smartphone yang sesuai dengan kebutuhan  masyarakat,  yang  nantinya  sistem  ini  akan  dijadikan  sebuah  website,  sehingga  masyarakat  dapat  memilih smartphone sesuai kebutuhan masyarakat tersebut. Penelitian ini memiliki 30 data yang digunakan dan 5 kriteria, 30 data tersebut terdiri dari 5 brand yang banyak digunakan di Indonesia seperti vivo, xiaomi, infinix, oppo, realme, masing  – masing brand diberi 6 jenis smartphone dengan spesifikasi layar, kamera, battery, memori, dan harga yang berbeda beda lalu  untuk  setiap  smartphone  diberi  kode  alternatif  yang  berfungsi  untuk  mempermudah  dalam  membedakan  masing- masing smartphone yang ada, lalu untuk kriteria ini nantinya akan digunakan untuk menentukan smarphone buatan china terbaik yang akan menjadi pilihan masyarakat yaitu ada layar (C1), kamera (C2), battery (C3), memori (C4), dan harga (C5), dengan 5 kriteria yang ada nantinya masyarakat dapat memasukan nilai bobot ke dalam setiap kriteria yang ada untuk  menyesuaikan  kebutuhan  dari  masyarakat  tersebut,  sehingga  nantinya  dapat  menghasilkan  pilihan  smartphone terbaik yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 merupakan tahapan penelitian ini dengan menjelaskan alur apa saja yang digunakan dari awal penelitian hingga akhir dari penelitian ini. Alur ini dapat dilihat pada gambar 1 yang ada di bawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini, metode pengumpulan data yang digunakan meliputi langkah-langkah berikut: a. Pengidentifikasian Masalah: Langkah ini melibatkan penulis dalam mengidentifikasi masalah yang telah didefinisikan sebelumnya.
b. Tinjauan Pustaka: Pada langkah ini, penulis melakukan tinjauan pustaka dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, dan karya ilmiah lain yang relevan dengan topik penelitian, khususnya dalam konteks sistem pendukung keputusan dengan metode SAW (Simple Additive Weighting).
c. Pengumpulan Data: Tahapan ini melibatkan pencarian dan pengumpulan data yang diperlukan untuk penelitian, khususnya data terkait dengan smartphone.
d. Implementasi: Pada tahap ini, data yang telah dikumpulkan diimplementasikan dalam metode yang digunakan, dengan tujuan untuk mengembangkan sistem yang akan dijadikan sebagai sebuah website.
e. Kesimpulan: Tahap terakhir dari penelitian ini adalah pembuatan kesimpulan dari proses pengolahan data secara manual untuk sistem pendukung keputusan dalam pemilihan smartphone dari China menggunakan metode SAW.

## 2.2 Smartphone
Smartphone merupakan barang wajib yang harus dimiliki setiap orang, karena smartphone memiliki banyak kegunaan, seperti dapat berkomunikasi jarak jauh, dapat digunakan untuk bermain game, dapat digunakan juga untuk mendengarkan musik, dapat digunakan untuk menonton video dari berbagai negara, bahkan dapat bertatap muka dengan jarak yang jauh bahkan dapat dilakukan dengan orang yang berada di beda negara, dan lain-lain[3], [21].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Pengembangan teori pengambilan keputusan dimulai di Carnegie Institute of Technology pada tahun 1950. Ini merujuk pada proses memilih opsi terbaik dari beberapa pilihan yang tersedia. Pada dekade 1960-an, Massachusetts Institute of

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Technology menerapkan konsep ini ke dalam bentuk sistem komputer interaktif[22], [23]. Tujuan utama dari penggunaan sistem pendukung keputusan adalah untuk  meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengambilan keputusan, mengurangi risiko kesalahan, dan memungkinkan pengambilan keputusan yang cepat[12].
Menurut  beberapa  ahli,  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  komputer  yang  terdiri  dari  tiga  komponen utama: sistem bahasa, sistem pengetahuan, dan sistem pemrosesan masalah. Definisi ini diberikan oleh Bonczek. Menurut Raymond McLeod, Jr., sistem ini adalah alat informasi yang membantu manajemen dalam menyelesaikan masalah yang dihadapi.  Menurut  Man  dan  Watson,  sistem  ini  adalah  alat  interaktif  yang  menggunakan  data  dan  model  untuk menyelesaikan masalah, baik yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur [22].

## 2.4 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
SAW  atau  Simple  Additive  Weighting  merupakan  suatu  teknik  penyelesaian  masalah  yang  cukup  straightforward. Metode ini umumnya diterapkan dalam kasus-kasus Multiple Attribute Decision Making (MADM). Prinsip dasar dari SAW  adalah  mencari  nilai  tertinggi  dengan  cara  menjumlahkan  nilai-nilai  terbobot  dari  setiap  alternatif  berdasarkan rating kinerja untuk setiap atribut yang terlibat. Dalam SAW, setiap kriteria dibedakan menjadi dua kategori, yaitu benefit (keuntungan) dan cost (biaya). Pentingnya penentuan kategori kriteria ini sangat memengaruhi hasil keputusan akhir.
Langkah awal dalam menerapkan metode SAW adalah dengan memisahkan setiap kriteria menjadi dua bagian, yakni benefit dan cost. Setelah pembagian kriteria dilakukan, langkah berikutnya adalah mengubah nilai dari setiap atribut ke  dalam  skala  0  -  1.  Setelah  itu,  dilakukan  normalisasi  nilai  atribut  menggunakan  rumus  yang  sesuai.  Namun,  perlu diingat bahwa pengelompokkan kriteria ke dalam kategori benefit atau cost tetap harus diperhatikan secara cermat.[12], [22], [23], [24].
r ij = { xij Maxi xij Jika j ialah atribut keuntungan(Benefit)
Minixij xij jika j ialah atribut biaya (Cost)
(1)
r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi. x i = Nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria.
Max x ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i. Min x ij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i.
Setelah nilai atribut sudah dinormalisasikan, selanjutnya dapat masuk ke langkah terakhir yaitu menghitung setiap alternatif dengan menjumlahkan hasil perkalian setiap atribut dengan bobot kriteria dengan rumus berikut[22].
Vi =   ∑ Wjr ij n j=1 (2)
Vi = Ranking alternatif. Wj = Nilai bobot pada setiap kriteria. r ij = Nilai rating ternormalisasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Dalam mengolahan data dilakukan untuk mendapatkan hasil keputusan dalam pemilihan smartphone bagi masyarakat yang ingin membeli atau mencari smartphone terbaik sesuai kebutuhan masyarakat tersebut, nantinya akan dihitung menggunakan metode SAW dengan beberapa langkah berikut:

## 3.1.1 Data Smartphone
Pada tabel 1 merupakan alternatif berupa data smartphone  yang nantinya bisa menjadi pilihan bagi masyarakat, isi data tersebut terdapat kode alternatif, nama, brand, layar, kamera, battery, memori, dan harga. Data pada tabel 1 diambil dari [25] pada tanggal 24 Maret 2024.
Tabel 1. Data Smartphone Data Smartphone Kode alternatif Nama Brand Layar (inch) Kamera (MP) Battery (mAh) Memori (GB) Harga (Rp) A1 Infinix Hot 7 Infinix 6,2 13 4000 16GB Rp1.709.431 A2 Infinix Hot 11 Play Infinix 6,82 13 6000 64GB Rp2.051.317 A3 Infinix Hot 11 Infinix 6,6 13 5200 64GB Rp1.702.270 A4 Infinix Hot 10T Infinix 6,82 48 5000 64GB Rp2.392.636 A5 Infinix Hot 10s NFC Infinix 6,82 48 5000 64GB Rp1.879.928 A6 Infinix Hot 8 Infinix 6,52 13 5000 32GB Rp1.325.600 A7 Xiaomi Poco X6 Neo Xiaomi 6,67 108 5000 128GB Rp3.076.246

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 455−466 https://djournals.com/resolusi
Data Smartphone Kode alternatif Nama Brand Layar (inch) Kamera (MP) Battery (mAh) Memori (GB) Harga (Rp) A8 Xiaomi Redmi Note 13 Xiaomi 6,67 108 5000 128GB Rp3.949.784 A9 Xiaomi Poco X5 Xiaomi 6,67 48 5000 128GB Rp3.902.291 A10 Xiaomi Redmi 12C Xiaomi 6,71 50 5000 32GB Rp1.614.583 A11 Xiaomi Redmi 12 5G Xiaomi 6,79 50 5000 128GB Rp2.161.220 A12 Xiaomi Redmi S2 (Redmi Y2) Xiaomi 5,99 12 3080 32GB Rp2.734.441 A13 Oppo A3s Oppo 6,2 13 4230 16GB Rp2.083.086 A14 Oppo A53s 5G Oppo 6,52 13 5000 128GB Rp2.905.343 A15 Oppo Find X2 Oppo 6,7 48 4200 128GB Rp5.297.979 A16 Oppo Reno3 Pro Oppo 6,4 64 4025 128GB Rp9.228.738 A17 Oppo Reno Ace Oppo 6,5 48 4000 128GB Rp6.494.297 A18 Oppo Reno2 Z Oppo 6,53 48 4000 128GB Rp5.639.784 A19 Vivo Y83 Pro Vivo 6,22 13 3260 64GB Rp3.418.051 A20 Vivo Y11 (2019) Vivo 6,35 13 5000 32GB Rp1.196.318 A21 Vivo V17 Pro Vivo 6,44 48 4100 128GB Rp3.418.051 A22 Vivo iQOO Neo Vivo 6,38 12 4500 64GB Rp4.272.564 A23 Vivo U20 Vivo 6,53 16 5000 64GB Rp2.221.733 A24 Vivo iQOO U3x Vivo 6,58 13 5000 64GB Rp2.734.441 A25 Realme V15 5G Realme 6,4 64 4310 128GB Rp3.247.148 A26 Realme 9 Realme 6,4 108 5000 128GB Rp2.374.461 A27 Realme C3 Realme 6,5 12 5000 32GB Rp1.538.123 A28 Realme 8 Realme 6,4 64 5000 64GB Rp5.263.457 A29 Realme GT 5G Realme 6,43 64 4500 128GB Rp3.875.221 A30 Realme 8 Pro Realme 6,4 108 4500 128GB Rp9.399.641

## 3.1.2 Data Kriteria
Tabel 2 adalah data kriteria berfungsi sebagai dasar bagi masyarakat untuk memilih spesifikasi smartphone nantinya, di data kriteria memiliki 5 data.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Kode Kriteria Nama Bobot C1 Layar 0,15 C2 Kamera 0,15 C3 Battery 0,15 C4 Memori 0,15 C5 Harga 0,4

## 3.1.3 Data Sub Kriteria
Sub kriteria yang berfungsi sebagai pemberian nilai pada setiap alternatif seperti yang berada di tabel 3.
Tabel 3. Rating Kriteria Rating Bobot Sangat Rendah 1 Rendah 2 Sedang 3 Tinggi 4 Sangat Tinggi 5
Sub kriteria layar yang berfungsi untuk pemberian nilai pada setiap layar pada alternatif.
Tabel 4 . Bobot Layar Ukuran Nilai > 6 inch 1 6 inch - 6.3 inch 2 6.4 inch - 6.6 inch 3

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 455−466 https://djournals.com/resolusi
Ukuran Nilai 6.7 inch - 6.9 inch 4 >= 7 inch 5
Sub kriteria kamera yang berfungsi untuk pemberian nilai pada setiap kamera pada alternatif.
Tabel 4. Bobot Kamera Ukuran Nilai < 10 MP 1 10 MP - 29MP 2 30 MP - 59 MP 3 60 MP - 89 MP 4 >= 90 MP 5
Sub kriteria battery yang berfungsi untuk pemberian nilai pada setiap battery pada alternatif.
Tabel 5. Bobot Battery Ukuran Nilai < 4000 mAh 1 4000 mAh - 4.999 mAh 2 5000 mAh - 5999 mAh 3 6000 mAh - 6999 mAh 4 >= 7000 mAh 5
Sub kriteria memori yang berfungsi untuk pemberian nilai pada setiap memori pada alternatif.
Tabel 6. Bobot Memori Ukuran Nilai 16GB 1 32GB 2 64GB 3 128GB 4 256GB 5
Sub kriteria harga yang berfungsi untuk pemberian nilai pada setiap harga pada alternatif.
Tabel 7. Bobot Harga Harga Nilai Rp. 1.000.000 - Rp. 2.999.999 1 Rp. 3.000.000 - Rp. 4.999.999 2 Rp. 5.000.000 - Rp. 6.999.999 3 Rp. 7.000.000 - Rp. 8.999.999 4 >= Rp. 9.000.000 5

## 3.1.4 Pengelompokan Data
Lakukan pengelompokan pada data smartphone (tabel 1) sesuai dengan sub kriteria atau bobot yang sudah ditentukan.
Tabel 8. Data Pengelompokan
Kode alternatif C1  C2  C3  C4  C5 A1 2 2 2 1 1 A2 4 2 4 3 1 A3 3 2 3 3 1 A4 4 3 3 3 1 A5 4 3 3 3 1 A6 3 2 3 2 1 A7 3 5 3 4 2 A8 3 5 3 4 2 A9 3 3 3 4 2
A10
4 3 3
2 1
A11
4
3 3 4 1
A12 1 2 1 2 1
A13 2 2 2 1 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 455−466 https://djournals.com/resolusi
Kode alternatif C1  C2  C3  C4  C5 A14 3 2 3 4 1 A15 4 3 2 4 3 A16 3 4 2 4 5 A17 3 3 2 4 3 A18 3 3 2 4 3 A19 2 2 1 3 2 A20 2 2 3 2 1 A21 3 3 2 4 2 A22 2 2 2 3 2 A23 3 2 3 3 1 A24 3 2 3 3 1 A25 3 4 2 4 2 A26 3 5 3 4 1 A27 3 2 3 2 1 A28 3 4 3 3 3 A29 3 4 2 4 2 A30 3 5 2 4
5

## 3.1.5 Normalisasi
Selanjutnya merupakan langkah menormalisasikan setiap matrix keputusan sebelum dilakukannya perankingan, melakukan normalisasi dapat dilakukan dengan rumus berikut:
r ij = { xij Maxi xij Jika j ialah atribut keuntungan(Benefit) Minixij xij jika j ialah atribut biaya (Cost) (1)

## Normalisasi Layar
Karena layar merupakan benefit maka yang diambil adalah max, max dari layar yaitu 4 sehingga: r 11 =  2/4  = 0,5 r 21 =  4/4  = 1 r 31 =  3/4  =  0,75 r 41 =  4/4  = 1 r 51 =  4/4  = 1 r 61 =  3/4  =  0,75 r 71 =  3/4  =  0,75 r 81 =  3/4  =  0,75 r 91 =  3/4  =  0,75 r 101 =  4/4  = 1 Normalisasi Kamera Karena kamera merupakan benefit maka yang diambil adalah max, max dari layar yaitu 5 sehingga: r 12 =  2/5  =  0,4 r 22 =  2/5  =  0,4 r 32 =  2/5  =  0,4 r 42 =  3/5  =  0,6 r 52 =  3/5  =  0,6 r 62 =  2/5  =  0,4 r 72 =  5/5  = 1 r 82 =  5/5  = 1 r 92 =  3/5  =  0,6 r 102 =  3/5  =  0,6 Normalisasi Battery Karena battery merupakan benefit maka yang diambil adalah max, max dari layar yaitu 4 sehingga: r 13 =  2/4  = 0,5 r 23 =  4/4  = 1 r 33 =  3/4  =  0,75 r 43 =  3/4  =  0,75 r 53 =  3/4  =  0,75 r 63 =  3/4  =  0,75 r 73 =  3/4  =  0,75

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 455−466 https://djournals.com/resolusi
r 83 =  3/4  =  0,75 r 93 =  3/4  =  0,75 r 103 =  3/4  =  0,75 Normalisasi Memori Karena memori merupakan benefit maka yang diambil adalah max, max dari layar yaitu 4 sehingga: r 14 =  1/4  =  0,25 r 24 =  3/4  =  0,75 r 34 =  3/4  =  0,75 r 44 =  3/4  =  0,75 r 54 =  3/4  =  0,75
r 64 =  2/4  = 0,5 r 74 =  4/4  = 1
r 84 =  4/4  = 1
r 94 =  4/4  = 1 r 104 =  2/4  = 0,5 Normalisasi Harga Karena harga merupakan cost maka yang diambil adalah min, min dari layar yaitu 1 sehingga: r 15 =  1/1  = 1 r 25 =  1/1  = 1
r 35 =  1/1  = 1 r 45 =  1/1  = 1 r 55 =  1/1  = 1 r 65 =  1/1  = 1 r 75 =  1/2  = 0,5 r 85 =  1/2  = 0,5
r 95 =  1/2  = 0,5
r 105 =  1/1  = 1

## 3.1.6 Nilai Perferensi
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan untuk menentukan smartphone mana yang paling baik digunakan dengan menggunakan rumus berikut:
Vi =   ∑ Wjr ij n j=1 (2)
Berikut merupakan perhitungannya:
Bobot diambil dari tabel 2 (0,15;0,15;0,15;0,15;0,4) V1=(0,5x0,15)+(0,4x0,15)+(0,5x0,15)+(0,25x0,15)+(1x0,4)=0,65 V2=(1x0,15)+(0,4x0,15)+(1x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,4)=0,87 V3=(0,75x0,15)+(0,4x0,15)+(0,75x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,4)=0,80 V4=(1x0,15)+(0,6x0,15)+(0,75x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,4)=0,87 V5=(1x0,15)+(0,6x0,15)+(0,75x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,4)=0,87 V6=(0,75x0,15)+(0,4x0,15)+(0,75x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,4)=0,76 V7=(0,75x0,15)+(1x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,15)+(0,5x0,4)=0,73 V8=(0,75x0,15)+(1x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,15)+(0,5x0,4)=0,73 V9=(0,75x0,15)+(0,6x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,15)+(0,5x0,4)=0,67 V10=(1x0,15)+(0,6x0,15)+(0,75x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,4)=0,83 V11=(1x0,15)+(0,6x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,15)+(1x0,4)=0,90 V12=(0,25x0,15)+(0,4x0,15)+(0,25x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,4)=0,61 V13=(0,5x0,15)+(0,4x0,15)+(0,5x0,15)+(0,25x0,15)+(1x0,4)=0,65 V14=(0,75x0,15)+(0,4x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,15)+(1x0,4)=0,84 V15=(1x0,15)+(0,6x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,15)+(0,33x0,4)=0,60 V16=(0,75x0,15)+(0,8x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,15)+(0,2x0,4)=0,54 V17=(0,75x0,15)+(0,6x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,15)+(0,33x0,4)=0,56 V18=(0,75x0,15)+(0,6x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,15)+(0,33x0,4)=0,56 V19=(0,5x0,15)+(0,4x0,15)+(0,25x0,15)+(0,75x0,15)+(0,5x0,4)=0,49 V20=(0,5x0,15)+(0,4x0,15)+(0,75x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,4)=0,72 V21=(0,75x0,15)+(0,6x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,15)+(0,5x0,4)=0,63 V22=(0,5x0,15)+(0,4x0,15)+(0,5x0,15)+(0,75x0,15)+(0,5x0,4)=0,52 V23=(0,75x0,15)+(0,4x0,15)+(0,75x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,4)=0,80 V24=(0,75x0,15)+(0,4x0,15)+(0,75x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,4)=0,80 V25=(0,75x0,15)+(0,8x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,15)+(0,5x0,4)=0,66 V26=(0,75x0,15)+(1x0,15)+(0,75x0,15)+(1x0,15)+(1x0,4)=0,93

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
V27=(0,75x0,15)+(0,4x0,15)+(0,75x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,4)=0,76 V28=(0,75x0,15)+(0,8x0,15)+(0,75x0,15)+(0,75x0,15)+(0,33x0,4)=0,59
V29=(0,75x0,15)+(0,8x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,15)+(0,5x0,4)=0,66 V30=(0,75x0,15)+(1x0,15)+(0,5x0,15)+(1x0,15)+(0,2x0,4)=0,66

## 3.1.7 Perankingan
Setelah dilakukannya perhitungan preverensi selanjutnya yaitu melakukan perankingan berdasarkan hasil nilai preverensi terbesar, di sini cukup diambil 5 data dengan nilai terbesar saja, dapat dilihat pada tabel 10 berikut.
Tabel 9. Data Ranking Hasil Preverensi Kode Alternatif  Nilai Akhir A26 0,93 A11 0,9 A2 0,87 A4 0,87 A5 0,87 A14 0,84 A10 0,83 A3 0,8 A23 0,8 A24 0,8
Lalu dilakukan pencocokan data dengan berdasarkan kode alternatif yang ada di tabel 1 dan tabel 10 sebagai berikut:
Tabel 10. Data Ranking Hasil Akhir Kode alternatif Nama Brand   Layar  Kamera   battery  Memori Harga A26 Realme 9 Realme 6,4 108 5000 128GB Rp2.374.461 A11 Xiaomi Redmi 12 5G  Xiaomi 6,79 50 5000 128GB Rp2.161.220 A2 Infinix Hot 11 Play Infinix 6,82 13 6000 64GB Rp2.051.317 A4 Infinix Hot 10T Infinix 6,82 48 5000 64GB Rp2.392.636 A5 Infinix Hot 10s NFC Infinix 6,82 48 5000 64GB Rp1.879.928 A14 Oppo A53s 5G Oppo 6,52 13 5000 128GB Rp2.905.343 A10 Xiaomi Redmi 12C Xiaomi 6,71 50 5000 32GB Rp1.614.583 A3 Infinix Hot 11 Infinix 6,6 13 5200 64GB Rp1.702.270 A23 vivo U20 Vivo 6,53 16 5000 64GB Rp2.221.733 A24 vivo iQOO U3x Vivo 6,58 13 5000 64GB Rp2.734.441
Pada tabel 11 nilai terbesar dari hasil perhitungan preverensi yaitu ada pada A26 (Realme 9) yang di mana merupakan pilihan terbaik dengan hasil akhir yaitu 0,93

## 3.1.8 Akurasi
Pada tahap ini merupakan tahapan melihat akurasi sebuah sistem yang dibangun dengan cara membandingkan data perhitungan sistem dengan data perhitungan manual.
Tabel 11. Tabel Akurasi Data Data Sistem Data Manual Perbandingan Data 1 70 70 T Data 2 23 23 T Data 3 56 56 T Data 4 18 18 T Data 5 18 19 F Data 6 62 62 T Data 7 64 64 T Data 8 22 22 T Data 9 9 9 T Data 10 4 4 T Data 11 14 14 T Data 12 6 6 T Data 13 26 26 T Data 14 65 65 T Data 15 3 3 T Data 16 6 7 F

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 455−466 https://djournals.com/resolusi
Data 17 6 8 F Data 18 26 27 F Data 19 1 1 T Data 20 14 15 F Data 21 13 13 T Data 22 18 20 F Data 23 9 10 F Data 24 32 32 T Data 25 25 25 T Data 26 4 5 F Data 27 9 11 F Data 28 40 40 T Data 29 52 52 T Data 30 74 74 T T = True F = False
e  = Jumlah Data Valid Jumlah Data Sampel x 100%[26] e  = 21 30 x 100% = 70%

## 3.2 Pembahasan
Hasil dari penelitian ini dikembangkan dalam sebuah sistem berbentuk website.

## 3.2.1 Tampilan Login
Tampilan pertama yang akan ditampilkan ke user adalah halaman login yang di mana user wajib melakukan login dahulu sebelum masuk ke dalam tampilan selanjutnya.

## Gambar 2. Halaman Login

## 3.2.2 Tampilan Registrasi
Gambar 3 merupakan tampilan registrasi berguna jika  user  belum  memiliki akun sehingga dapat melakukan registrasi untuk masuk ke sistem berisi fullname, username, dan password.

## Gambar 3. Halaman Registrasi
3.2.3 Dashboard
Gambar 4 merupakan dashboard merupakan tampilan utama saat user berhasil melewati halaman login

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 4. Halaman Dashboard

## 3.2.4 Tampilan Data Smartphone
Gambar 5 merupakan tampilan seluruh data smartphone yang sudah di input oleh admin
Gambar 5. Halaman Data Smartphone

## 3.2.5 Tampilan Kriteria
Gambar 6 merupakan tampilan ini yang akan digunakan untuk mengubah bobot kriteria agar sesuai dengan kebutuhan user

## Gambar 6. Halaman Data Kriteria

## 3.2.6 Tampilan Perhitungan
Gambar 7 menampilkan seluruh perhitungan seperti yang dilakukan pada hasil dan pembahasan
Gambar 7. Halaman Perhitungan

## 3.2.7 Tampilan Rekomendasi
Gambar 8 menampilkan data smartphone yang sesuai dengan hasil perhitungan sistem yang ada pada gambar 7

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 455−466 https://djournals.com/resolusi

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  peneliti  ini  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Smartphone Buatan  China  Dengan  Metode  SAW  berhasil  dilakukan  dan  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  berhasil diimplementasikan ke dalam suatu pengembangan sistem berbasis  website untuk menentukan hasil smartphone buatan china terbaik sehingga dapat membantu masyarakat dalam menentukan keputusan sebelum membeli sebuah smartphone yang sesuai dengan apa  yang  dibutuhkan  masyarakat tersebut. Penggunaan SAW (Simplw  Additive Weighting) dapat menentukan  hasil  nilai  terbaik  sesuai  dengan  bobot  yang  telah  di  masukan  oleh  user.  Dengan  user  memasukan  bobot sesuai keinginan user maka user dapat menentukan spesifikasi smartphone yang sesuai dengan keinginan user tersebut, sehingga  nantinya  sistem  dapat  menghasilkan  hasil  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  atau  keinginan  user  tersebut. Berdasarkan hasil perhitungan  simple additive weighting (SAW)  yang dilakukan, dari 30 data contoh yang digunakan dan  dengan  5  kriteria  yang  sudah  ditetapkan,  sistem  dapat  menentukan  smartphone  yang  dapat  menjadi  pilihan  yang terbaik melalui beberapa proses perhitungan, dengan melihat nilai terbesar dari hasil akhir yang sudah dilakukan yaitu sebesar 0,93 yaitu smartphone Realme 9 dengan spesifikasi layar 6,4 inch lalu kamera 108 MP, dengan kapasitas battery sebesar 5000 mAh, dengan kapasitas memori 128 GB, dengan harga Rp. 2.374.461 menjadi pilihan terbaik yang sesuai dengan  kebutuhan  user.  Dengan  adanya  hasil  tersebut  maka  dapat  di  pastikan  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  dan memiliki tingkat akurasi sistem yaitu sebesar 70%.

## REFERENCES
[1]  N. T. Rahman dan I. N. Kholifah, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN  SMARTPHONE DENGAN MENGGUNAKAN METODE SMART  (SIMPLE MULTY ATTRIBUTE RATING),” 2020.
[2]  M. H. Rosyid, I. Maulana, F. N. Iman, S. Hidayat, dan P. Rosyani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Android Menggunakan Metode Weighted Product (WP),” 2022.
[3]  G.  N.  CHRISTIN,  PENGARUH  PENGGUNAAN  PONSEL  CERDAS  TERHADAP  PERILAKU  PERJALANAN PROFESIONAL BERGERAK, 1 ed., vol. 1, 2019.
[4]  M.  A.  Wibowo,  M.  Toha  Mustofa,  M.  Fauzan,  dan  H.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone Menggunakan Metode Weighted Product,” 2023.
[5]  L. Waruwu, M. Zega, M. Putri Siringoringo, R. Safitri, W. Angel Nur Manurung, dan B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Terbaik Range Harga 2 Jutaan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting”, 2021. [Daring]. Tersedia pada: http://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage|126
[6]  A.  Eryzha,  S.  Solikhun,  dan  E.  Irawan,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  REKOMENDASI  PEMILIHAN SMARTPHONE TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, Des 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1668.
[7]  Y. Y. Bhalqis, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Terbaik Menggunakan Metode Topsis,” 2020.
[8]  H.  Hertyana  dkk.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Rekomendasi Pembelian  Smartphone  Dengan  Menggunakan  Metode Topsis,” 2020.
[9]  M. Susanti, A. Salim, B. O. Lubis, dan I. Carolina, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Smartphone Entry Level Sebagai Penunjang  E-Learning,”  Jurnal  Teknologi  Informatika  dan  Komputer,  vol.  8,  no.  2,  hlm.  188–201,  Sep  2022,  doi: 10.37012/jtik.v8i2.1145.
[10] A.  Muhazzir  dkk.,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SMARTPHONE  ANDROID  MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO,” , 2019.
[11] K.  Benyamin  Sitompul,  S.  Naja  Anwar,  dan  U.  Stikubank  Jl  Trilomba  Juang  No,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Berbasis Web,” AITI: Jurnal Teknologi Informasi, vol. 20, no. Februari, hlm. 78–94, 2023.
[12] Sarwandi dkk., SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN, 1 ed., vol. 1. Deli Serdang: Graha Mitra Edukasi, 2023.
[13] P. Pujiana, “sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan Pendekatan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” Jurnal Sains Matematika dan Statistika, vol. 7, no. 2, Jul 2021, doi: 10.24014/jsms.v7i2.12921.
[14] F.  Nawandi,  A.  Muzhaffar,  M.  R.  P.  Tamtomo,  dan  R.  Setyadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Smartphone  Bekas Menerapkan  Metode  SAW,”  Journal  of  Information  System  Research  (JOSH),  vol.  4,  no.  2,  hlm.  626–631,  Jan  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i2.2741.
[15] R.  Abdilana,  I.  Gunawan,  “Implementasi  Metode  SAW  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone Menggunakan Scratch,”, 2022.
[16] H. S. Paramanandi, R. E. Novianto, dan D. Hartanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” 2022.
[17] S. Andini, R. Angraini, dan S. Enggari, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Smartphone Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” vol. 8, hlm. 195–201, 2021, doi: 10.37034/komtekinfo.v8i3.174.
[18] A. F. Syahalam,  A. Yunisa, N. Istikhomah, N. Nabila, dan P. Rosyani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  pada  Toko  D88  City  Cellular,”  2022.  [Daring].  Tersedia  pada: http://pijarpemikiran.com/
[19] A. Apriliyani, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW”, 2019
[20] P.  Sakinah,  N.  Hayati,  dan  A.  E.  Syaputra,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, vol. 5, no. 2, 2023, doi: 10.37034/jsisfotek.v5i1.222.
[21] M.  Didola  Sari,  M.  Kamal,  “Pengaruh  Penggunaan  Smartphone  Terhadap  Kecerdasan  Sosial  Remaja  di  Jorong  Tigo  Surau Kecamatanbaso Kabupaten Agam”. 2021
[22] M. H. Lubis, M. Amin, J. R. Lubis, F. Irawan, N. Purnomo, dan A. A. Tanjung, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. 2022.
[23] D. Pribadi, R. A. Saputra, J. M. Hudin, dan Gunawan, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN, 1 ed., vol. 1. Graha Ilmu, 2020.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[24] D. Ibrahim, “ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA GURU BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: SMA AL KAMAL JAKARTA),” 2020. [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.ikhafi.or.id/index.php/jusibi/241
[25] “GSMARENA.” Diakses: 24 Maret 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://www.gsmarena.com
[26] W. Wahyudi, J. Santony, dan G. W.  Nurcahyo, “Akurasi Keputusan dalam Penentuan Guru Berprestasi dengan Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting,”  Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi,  hlm.  9–14,  Mar  2020,  doi: 10.37034/jsisfotek.v2i1.15.