## RANCANG BANGUN APLIKASI PENENTUAN JENIS PAKAN PADA IKAN CHANNA MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING )
I Made Juan Alvis Yudatama, Joseph Dedy Irawan, Hani Zulfia Zahro` Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Juanalvis.id@gmail.com

## ABSTRAK
Ikan Channa yang merupakan sebuah genus ikan termasuk predator dalam keluarga Channidae yang berasal dari habitat air tawar di Benua Asia dan Benua Africa . Meskipun demikian, Ikan Channa juga banyak ditemukan di  Indonesia.  Hingga  kini  Ikan Channa sebagai  pilihan  yang  banyak  dipelihara  dari  para  Penghobi  Ikan. Menentukan Pakan yang cocok bagi Penghobi Ikan Channa merupakan permasalahan yang penting karena pakan yang  digunakan  dapat  berpengaruh  pada  hasil  pertumbuhan  Ikan Channa .  Permasalahan  yang  dialami  adalah pemilihan pakan masih kurang efektif, Karena dalam pemilihan pakan masih menggunakam riset sendiri untuk mendapatkan pakan terbaik. Pada permasalahan yang dialami berikut, Maka diciptakan Penentuan Jenis Pakan menggunakan  metode  dari Simple  Additive  Weighting dalam  bentuk  aplikasi  berbasis  WEB  menggunakan CodeIgniter4 yang  disesuaikan  dengan  Penghobi  Ikan Channa secara  keseluruhan.  Berdasarkan  hasil  dari penelitian  didapatkan  dengan  5  kriteria  yakni  Harga,  Protein,  lemak  ( Fats ),  Serat  ( Fibre ),  dan  Abu  ( Ash ). Alternatif pada penelitian ini adalah nama pada pakan yang diperoleh berjumlah 15 buah nama pakan. Dimana hasil didalam penelitian ini  menampilkan peringkat hasil seleksi dari setiap alternatif  yang dipilih adalah yang terbaik dari alternatif yaitu Pakan dari Premium Hiroki 1mm / 2mm dengan nilai yang diperoleh 89,49 yang berarti Metode SAW layak digunakan untuk menentukan rekomendasi pakan terbaik untuk Ikan Channa .
Kata kunci : Pakan Ikan Channa, SAW, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Di kalangan Penghobi Ikan Hias, Terdapat Ikan Channa yang merupakan sebuah genus ikan termasuk predator dalam keluarga Channidae . Ikan Channa ini adalah hewan asli yang berasal dari habitat air tawar di Benua  Asia  dan  Benua  Africa.  Meskipun  demikian, Ikan Channa juga  banyak  ditemukan  di  Indonesia. Ikan  ini  juga  dikenal  dengan  kaisar  kepala  ular ( Snakehead Emperor )  karena  memiliki  kepala menyerupai kepala ular [1]. Ikan Gabus Hias atau Ikan Channa ini  memiliki  corak  tubuh  yang  unik  dan bermacam  –  macam  jenisnya  sehingga  banyak diminati oleh Penghobi Ikan Predator . Sehingga harga yang  dibanderol  lumayan  tinggi  dan  mahal.  Dimana kesempatan  inilah  para  Penghobi  Ikan  memiliki potensi sebagai ladang usaha baru.
Pertumbuhan dan perkembangan sangat berpengaruh  pada  jenis  pakan  yang  diberikan  untuk mendapatkan  corak  dan  kecerahan  warna  pada  Ikan Channa .  Jadi,  minim  orang  mengetahui  waktu  dan jenis  pakan  apa  yang  harus  diberikan  sesuai  dengan kebutuhan  Ikan Channa .  Maka,  Pakan  Ikan  disini berperan  penting  untuk  proses  Pertumbuhan  dan Perkembangannya.  Dimana,  Pakan  Ikan Channa dibagi  menjadi  dua  macam  yang  pertama  ada  Pakan Alami  berbentuk  hewan  hidup  misalnya  Udang, Cacing, Jangkrik, & Kelabang. Dan ada Pakan Buatan berupa pelet atau pakan yang sudah diolah yang pada umumnya memberikan nutrisi kebutuhan ikan. Namun harga yang dijual masih cukup tinggi. Maka, Penghobi
pun harus mengetahui Karakter Ikan dan kapan waktu pemberian  Pakan  Alami  atau  Buatan,  yang  bertujuan untuk  meningkatkan  corak,  warna,  dan  pertumbuhan yang  kurang  atau  tidak  tersedia  didalam  Ikan  itu sendiri dengan harga terjangkau.
Dari  permasalahan  diatas  maka  penulis  ingin merancang  sebuah  Aplikasi  Penentuan  Jenis  Pakan pada  Ikan Channa berbasis Website menggunakan kerangka   kerja   dari   PHP   yaitu CodeIgniter4 dan untuk  penyimpanan  data  menggunakan Database MySQL dari XAMPP yaitu PHPMyAdmin .  Didalam pembuatannya, Terdapat sistem didalamnya menggunakan  Metode  dari  Sistem  Pendukung Keputusan  yaitu Simple  Additive  Weighting (SAW). Sistem  yang akan dibuat  ini  dapat diandalkan  karena metode yang digunakan adalah penjumlahan berbobot. Dimana metode ini membutuhkan proses normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat dengan semua rating dari alternatif yang tersedia [2].
Karena  metode  ini  dapat  melakukan  dan menentukan nilai bobot untuk setiap atribut dan untuk proses  perangkingan  yang  nantinya  akan  menyeleksi setiap alternatif yang ada. Dimana para penghobi dapat melihat hasil pakan yang direkomendasikan berdasarkan  hasil  dari  Metode  SAW  pada Website , supaya  penghobi  mengetahui  Pakan  Ikan  Terbaik untuk Channa . Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat  membantu  penghobi  Ikan Channa dapat memilih  Jenis  Pakan  yang  akan  dipakai  nantianya sesuai waktu dan umur ikan yang dimiliki.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Definisi Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  pertama kali  diperkenalkan  pada  awal  tahun  1970-an  oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision  System.  Konsep  pendukung  keputusan ditandai  dengan  sistem  interaktif  berbasis  komputer yang  membantu pengambil  keputusan  memanfaatkan data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah  yang  tidak  terstruktur  dan  memproses informasi yang memungkinkan pembuatan keputusan menjadi lebih produktif, dinamis dan inovatif [3].
Secara  umum,  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  didesain  untuk  membantu  seluruh  proses pengambilan  keputusan,  mulai  dari  identifikasi masalah, pemilihan data yang relevan, hingga evaluasi alternatif.  Menurut  Suryadi  [4],  proses  pengambilan keputusan terdiri dari tiga fase, yaitu: a. Intelligence: Tahap ini melibatkan proses pencarian  dan  deteksi  masalah  dan  sosialisasi dilema. Data masukan dikumpulkan, diproses, dan diuji untuk mengidentifikasi masalah.
b. Design :  Tahap  ini  adalah  proses  menemukan, berbagi,  dan  menganalisis  solusi  alternatif.  Ini termasuk proses memahami masalah, menemukan solusi dan mengevaluasi kelayakan solusi.
c. Choice : Pada tahap ini, dilakukan proses pemilihan dari  berbagai  alternatif  tindakan  yang  mungkin. Hasil  pemilihan  kemudian  diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan.
Beberapa  ahli  berpendapat  bahwa  implementasi seharusnya dilihat sebagai bagian yang terpisah untuk menggambarkan korelasi antar fase dengan lebih jelas.
2.2. Metode Simple Additive Weighting Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  metode  penjumlahan  bertimbangan  yang bertujuan untuk menemukan penjumlahan bertimbangan  dari  kinerja  alternatif  dalam  semua atributnya  dengan menggunakan  perangkingan. Metode  ini  memiliki  kebutuhan  yaitu  matriks keputusan  (X)  yang  dinormalisasi  ke  sebuah  skala yang  bisa  dibandingkan  pada  semua  rating  alternatif yang available [2].
2.3. Proses Perhitungan Matematis SAW
𝒓 𝒊𝒋 = { 𝑿 𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙 𝑿 𝒊𝒋 ,
𝑴𝒊𝒏 𝑿 𝒊𝒋 𝒂𝑿 𝒊𝒋 ,
Keterangan Setiap kriteria: r ij =  Nilai  Rating  Kinerja  Ternormalisasi  dari Alternatif.
X ij =  Nilai Atribut yang dimiliki dari baris dan kolom pada Matriks
Max X ij =  Nilai Terbesar dari setiap kolom Kriteria. Min X ij =  Nilai Terkecil dari setiap kolom Kriteria.
Benefit =  Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost =  Jika nilai terkecil adalah terbaik
Pada Persamaan 1 Dimana r ij rating kinerja yang sudah ternormalisasi dari alternatif Ai (i=2…, m). X ij = menyatakan  setiap C j (kriteria)  punya  nilai  atribut. Max X ij nilai maksimal dari tiap C j (kriteria). Min X ij = nilai  min  dari  tiap C j (kriteria). Benefit apabila  nilai Max paling baik cost = apabila nilai Min = paling baik. pada C j (atribut) ; i=0,1,...,m¸ dan j=0,1,...,n. Preferensi nilai  untuk  setiap V i (alternatif)  itu  diberikan  pada Persamaan persamaan 2.
𝑽𝒊 = ∑ 𝑾 𝒋 𝒓 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝟏

## Keterangan:
Vi =   Nilai Prefensi akhir dari alternatif.
W j =   Nilai  Bobot  yang  telah  ditentukan  dari  tiap Kriteria.
r ij =   Nilai  Rating  Kinerja  yang  telah  Ternorma- lisasi.
Dimana Vi :  mendefenisikan  sebagai  peringkat untuk  setiap  alternatif, Wj :  mendefenisikan  bobot penilaian  dari  setiap C j (Kriteria)  yang  ada, r ij :  nilai rating  kinerja  yang  telah  diterima  normalisasi.  Nilai setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  sudah ditentukan. Nilai tersebut diperoleh berdasarkan nilai crisp : i = 1, 2, …, m dan j = 1, 2, …, n.

## 2.4. Prosedur Penerapan Metode SAW
Secara singkat menerapkan metode SAW adalah yang  pertama  mengidentifikasi  alternatif,  yaitu A i . Selanjutnya menentukan kriteria  acuan untuk pengambilan  keputusan,  yaitu C j dan  Memberikan penilaian terhadap kesesuaian setiap alternatif A i untuk setiap  kriteria C j .  Selanjutnya,  Menentukan  bobot preferensi  atau  tingkat  kepentingan  (W)  dari  setiap kriteria pada persamaan 3 sebagai berikut.
𝑾 =   [𝑾 𝟏 𝑾 𝟐 𝑾 𝟑 … 𝒋] (3)
Tahap  berikut,  Membuat  tabel  penilaian kesesuaian  untuk  setiap  alternatif  dan  setiap  kriteria. Membuat  matrik  pengambilan  keputusan  dengan menggabungkan  tabel  penilaian  kesesuaian  untuk setiap  alternatif  dan  setiap  kriteria.  Nilai  setiap alternatif ( A i ) dan setiap kriteria ( C j ) sudah ditentukan, dimana  i=1,2,…m  dan  j=1,2,…n  pada  persamaan  4 sebagai berikut.
𝑿 = 𝑿 𝟏𝟏 𝑿 𝟏𝟐 .. . … 𝑿 𝒊𝒋 .. . 𝑿 𝟏𝟏 𝑿 𝟏𝟐 … 𝑿 𝒊𝒋
Tahap selanjutnya, Menormalisasi matrik pengambilan  keputusan  dengan  menghitung  nilai penilaian  kinerja  ternormalisasi  ( r ij )  untuk  setiap
Jika J adalah Atribut Keuntungan ( Benefit ) Jika J adalah Atribut Biaya ( Cost ) (1)
(2) (4)
alternatif A i pada  setiap  kriteria  dan  Hasil  dari  nilai rating  kinerja  ternomalisasi  ( r ij )  membentuk  matrik ternormalisasi ( R ).
𝑿 = 𝑿 𝟏𝟏 𝑿 𝟏𝟐 .. . … 𝑿 𝒊𝒋 .. .
𝑿 𝟏𝟏 𝑿 𝟏𝟐 … 𝑿 𝒊𝒋
Tahap  Akhir  melakukan  penentuan  Nilai preferensi  akhir  ( Vi )  diperoleh  dari  penjumlahan produk elemen baris matrik ternormalisasi (R) dengan bobot  preferensi  (W)  yang  sesuai  dengan  elemen kolom matrik (W)[2].

## 2.5. CodeIgniter
CodeIgniter adalah framework PHP  yang mempermudah  pengembangan  aplikasi  web  berbasis PHP dengan membantu developer untuk mempercepat proses  pengembangan.  MVC  merupakan  metode pendekatan  yang  berfungsi  memisahkan  sebuah aplikasi.  Konsep  ini  mempunyai  keunggulan  dimana programmer dapat bekerja pada template file sehinnga mudah  terkonsep  dan  kemungkinan  kecil  terjadi kesalahan  [5].  Berikut  adalah  konsep  MVC  yang diterapkan pada Codeigniter menjadi 3, yakni: 1. Model :  Bagian  yang  bertanggung  jawab  untuk menambah, mengambil dan memperbarui informasi yang ada pada database . 2. View :  Bertanggung  jawab  menangani  tampilan website untuk pengguna, terdiri dari HTML, CSS, dan Javascript .
3. Controller : Mengatur alur proses pada website dan menjadi jembatan antara View dan Model .

## 2.6. PHP
Pada  awalnya  PHP  merupakan  singkatan  dari Personal  Home  Page .  Sesuai  dengan  namanya,  PHP digunakan  untuk  membuat website pribadi.  PHP  di kembangkan  pada  tahun  1995  oleh Rasmus  Lerdorf , dan sekarang dikelola oleh The PHP Group . Menurut Arief PHP  adalah  Bahasa server-side–scripting yang menyatu dengan HTML untuk membuat halaman web yang dinamis dan bersifat Open Source . Karena PHP adalah bahasa server-side-scriptin g, sehingga perintah-perintah  PHP  akan  diterapkan  pada  server dan  hasilnya  dikirimkan  ke browser dalam format HTML.  Karena  merupakan server-side-scripting , script yang  ditulis  dalam  PHP  akan  diterapkan  oleh server . Server yang umum digunakan adalah Apache , Nginx , dan LiteSpeed . [6]. 2.7. Database MySQL
MySQL  adalah  sebuah Database Management System (DBMS)  yang  sangat  sangat  populer digunakan  dalam  pengembangan  aplikasi  web  dan mobile karena kemampuannya untuk menyimpan dan memanipulasi  data  secara  efisien  dan  dapat  diakses oleh  banyak  aplikasi  sekaligus.  Selain  itu  MySQL software merupakan suatu aplikasi yang sifatnya open source serta server basis data yang menyediakan banyak
fitur-fitur  bantuan  seperti  mekanisme  pengamanan  dan pemantauan, backup dan restore data , serta pemantauan performa dan optimasi. MySQL memiliki kinerja sangat cepat,  reliable,  dan  mudah  untuk  digunakan  serta bekerja dengan arsitektur client server  atau embedded systems [7] .

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1.  Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  adalah  jenis  kebutuhan  yang berisi  tentang  proses-proses  apa  saja  yang  nantinya dilakukan  oleh  sistem.  Kebutuhan  fungsional  juga berisikan  tentang  informasi-informasi  apa  saja  yang harus ada dan dihasilkan oleh sistem.
Berikut  ini  adalah  kebutuhan  fungsional  dari perancangan aplikasi yang akan dibuat adalah sebagai berikut:
1. Terdapat  Sistem  Login  dan  Daftar  Akun  pada Website .
2. Terdapat  Sistem  2  Level  yaitu Admin dan Customer .
3. Sistem  pada Admin terdapat  fitur  dalam pengelolaan data Pakan dan Nilai Bobot Kriteria.
4. Sistem  pada Customer/Member baru  yang memiliki  tampilan  Website  yang  berbeda  untuk melihat pakan yang sudah di perhitungkan melalui Metode SAW.

## 3.2. Desain Arsitektur Sistem
Dalam Pengembangan Sistem memberi informasi  proses  selangkah  demi  selangkah  untuk menyelesaikan  pengujian  pada  Metode  SAW. Ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Desain Arsitektur Sistem
Pada  Gambar  1  proses  dimulai  dengan menmasukkan  data  inputan  dari  Data  yang  diperoleh dalam Penentuan  Pakan  Ikan Channa ,  Kemudian dilakukan proses penentuan bobot dari masing-masing kriteria,  kemudian  melakukan  perhitungan  pada  nilai alternatif  dari  pengambilan  kriteria  yang  ditentukan. Kemudian didapatkan hasil perangkingan.
(5)
3.3.  Struktur Menu Admin Website
Gambar 2. Struktur Menu Admin
Pada Gambar 2 merupakan struktur menu untuk Admin yang  memiliki  hak  akses  sepenuhnya  pada Website. Setelah Admin login ke website, maka akan dialihkan  ke  halaman  dashboard  dan Admin dapat memodifikasi dan melihat model perhitungan SAW.

## 3.4.  Struktur Menu Member Website
Gambar 3. Struktur Menu Member
Pada Gambar 3 merupakan struktur menu untuk member  yang  memiliki  tampilan  berbeda  dengan admin. Dimana hak akses untuk  melihat Kriteria dan menampilkan  pakan  Ikan Channa dari  hasil  metode yang sudah diperhitungkan.

## 3.5. Flowchart Sistem Admin
Gambar 4. Alur Flowchart Sistem Admin
Pada  Gambar  4  merupakan  alur  flowchart dimana diagram alur yang ditampilkan proses aplikasi
dimulai dari Admin membuka website dan harus login terlebih  dahulu  tampil  halaman  awal  Website  lalu memasukan data admin untuk mengakses websitenya dan  Admin  diberi  nama  Superadmin  bertugas melakukan  seleksi  pada  dari  seluruh  Navigasi  pada Website Admin.
3.6. Flowchart Sistem Member
Gambar 5. Alur Flowchart Sistem Member
Pada  Gambar  5  merupakan  alur  dari  proses member  atau  pengguna  baru  yang  ingin  mengetahui hasil pakan yang telah ditentukan dari perhitungan dari metode SAW pada pakan Ikan Channa . Website yang dibuat  untuk  penjualan  dengan  penampilan  statis. Pertama  pengguna  harus  mendaftar  terlebih  dahulu dan apabila sudah memiliki akunnya langsung menuju login dan muncul tampilan awal yaitu Halaman Awal dan  ada  navigasi  Kriteria  untuk  melihat  nilai  bobot yang ditentukan oleh perusahaan Pakan Ikan Channa .
3.7. Flowchart Metode Penentuan Jenis Pakan
Gambar 6. Alur Flowchart Penentuan Jenis Pakan
Pada  Gambar  6  merupakan  alur  dari  proses algoritma  penentuan  jenis  pakan  untuk  Ikan  Channa. Pertama user diminta untuk memasukkan kriteria dan alternatif  dari  isi  pakan  yang  akan  diuji.  Kemudian tentukan bobot dari kriteria dan lakukan perbandingan berpasangan nilai kriteria dan alternatifnya. Setelah itu melakukan  perhitungan  dari  data  alternatif  ke  nilai normalisasi. Setelah dilakukan perhitungan normalisasi didapatkan hasil dan dilakukan perangkingan untuk melihat pilihan pakan terbaik.

## 3.8.  Perancangan Halaman Navigasi menu SAW
Halaman
Navigasi digunakan untuk menampilkan  menu  pilihan  yg  di  inginkan  oleh superadmin untuk  melakukan  pengecekan  atau validasi seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan desain Halaman Navigasi SAW

## 3.9  Perancangan Halaman Metode SAW
Halaman  Metode  SAW  digunakan  untuk menampilkan hasil perhitungan Jenis Pakan yang telah diproses  nantinya  oleh superadmin seperti  pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan desain Halaman Metode SAW

## 3.10  Perancangan Halaman Website Static
Halaman Website  Static digunakan  untuk menampilkan  hasil  Pakan  yang  telah  diproses  dari Admin  dengan  berbentuk  website  penjualan  seperti pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan desain Halaman Metode SAW

## 3.11  Perancangan Database
Database merupakan  data  yang  tersusun berdasarkan  ketentuan  dalam  penyimpanan  data inputan  tertentu.  Dimana  data  yang  dibuat  saling berhungan agar lebih mudah pengolahan data metode SAW. Berikut rancangan database pada Tabel 1 dan Tabel 2. Tabel 1. Database Kriteria No. Nama Type 1. id_kriteria Int 2. kode Varchar 3. nm_kriteria Varchar 4. bobot Float 5. jenis Enum
Gambar  dari database yang  sudah  dibuat  pada Gambar 10
Gambar 10. Database Kriteria Tabel 2. Database Metode No. Nama Type 1. id_perhitungan Int 2. id_user Int 3. alternatif Longtext 4. normalisasi Longtext 5. hasil_akhir Longtext 6. dihitung_pada Timestamp
Gambar  dari database yang  sudah  dibuat  pada Gambar 11
Gambar 11. Database Kriteria
3.12. Perancangan Metode SAW
1. Menentukan Bobot pada setiap Kriteria ( Wj ) Kriteria  dalam  penentuan  jenis  pakan  ikan channa  terbaik  terdapat  5  aspek  penilaian  yang ditentukan dan sudah didiskusikan oleh ElBarcaFeed
secara  langsung,  Maka  diperoleh  nilai  Bobot  ( W j ) diantaranya seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria dan Bobot No. Kriteria ( Ci ) Nama Kriteria Bobot ( Wi ) Jenis 1. C1 Harga 45 Cost 2. C2 Protein 45 Benefit 3. C3 Lemak/ Fats 5 Cost 4. C4 Serat/ Fibre 3 Benefit 5. C5 Abu/ Ash 2 Benefit
Keterangan Jenis Bobot Kriteria: Cost : Semakin kecil nilainya semakin bagus Benefit : Semakin besar nilainya semakin bagus.
2. Memasukan  Nilai  setiap  Alternatif  pada setiap Kriteria Pada  tahap  ini admin memasukan  nilai  tiap alternatif ( A i ) dari data pakan yang diperoleh dan pada masing-masing  kriteria  yang  telah  ditentukan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel dari Alternatif
A i Data Pakan Ikan Channa
C j C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 Basic Feed Booster 2mm 34 30 3 4 12 A 2 Maha Premium Quality 2/4mm 33 40 5 3 12 A 3 Premium Hiroki 1mm/2mm 15 58 6 4 8 A 4 Akari Premium 1mm/2mm 35 42 6 4 6
A 5 88 Premium Channa 1mm/2mm 42 60 6 4 6 A 6 Worm Boosters 1mm/2mm 40 60 11 5 6
A 7 Master Premium Predator 2mm 40 65 6 4 8
A 8 GFS Premium Pellet Progres 2mm 20 55 10 10 25
A 9 King Premium Channa 2mm/3mm 35 60 6 4 6 A 10 Sakana Exclusive 1mm/3mm 45 31 5 5 13 A 11 Fish Lover Predator 2mm 30 55 6 4 6 A 12 Monster Channa Fish Food 2mm 24 46 9 5 12

## 3. Proses Normalisasi
Pada proses ini ( r ij ) diperoleh dari rating kinerja tiap alternatif  ( Ai ) terhadap kriteria  ( Cj ), berdasarkan persamaan yang telah disesuaikan, dengan menggunakan Persamaan 1. Penelitian ini menggunakan  persamaan Cost dikarenakan  nilai terkecil dianggap paling menguntungkan. Selanjutnya pada  tiap  kriteria  dicari  nilai  paling  minimal  yang kemudian  dibagi  dengan  tiap  anggota  dalam  matriks keputusan.  Berikut  ini  adalah  salah  satu  contoh
perhitungan manual untuk proses normalisasi matriks pada Pakan Ikan.
Nilai masing-masing kriteria : A1 : C 1 = 34, C 2 = 30, C 3 = 3, C 4 = 4, C 5 = 12
Maka, Perhitungan pada A1 :
C 1 : 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 = 15 34 = 0,44
C 2 : 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 = 30 65 = 0,46
C 3 : 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 = 3 3 = 1,00
C 4 : 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 = 4 10 = 0,40
C 5 : 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 = 12 25 = 0,48
Dari  perhitungan  pada  A 1 ,  dengan  cara  yang sama dari A 2 sampai dengan A 12 hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel dari Normalisasi
Normalisasi C 1 C 2 C 3
C 4 C 5 A 1 0,44 0,46 1,00 0,40 0,48 A 2 0,45 0,62 0,60 0,30 0,48 A 3 1,00 0,89 0,50 0,40 0,32 A 4 0,43 0,65 0,50 0,40 0,24 A 5 0,36 0,92 0,50 0,40 0,24 A 6 0,38 0,92 0,27 0,50 0,24 A 7 0,38 1,00 0,50 0,40 0,32 A 8 0,75 0,85 0,30 1,00 1,00 A 9 0,43 0,92 0,50 0,40 0,24 A 10 0,33 0,48 0,60 0,50 0,52 A 11 0,50 0,85 0,50 0,40 0,24 A 12 0,63 0,71 0,33 0,50 0,48 4. Proses Perangkingan
Perankingan dilakukan setelah matriks normalisasi yang dihasilkan pada Tabel 5. Pada proses perankingan  ini  diperoleh  dari  penjumlahan  dari perkalian  elemen  baris  matrik  ternormalisasi  ( R ) dengan bobot preferensi ( W ) yang bersesuaian eleman kolom matrik ( W ) sehingga didapatkan nilai keputusan dari  nilai  tertinggi  ke  nilai  terendah,  dan  hasilnya disesuaikan dengan menggunakan Persamaan 2. Pada kasus  ini,  berikut  merupakan  salah  satu  contoh perhitungan  manual  untuk  proses  perangkingan matriks :
Bobot Kriteria : C 1 = 45, C 2 = 45, C 3 = 5, C 4 = 3, C 5 = 2 Maka perhitungan pada V 1 : C 1 : 𝑉 𝑖 = 𝑊 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 = ( 45 × 0,44 ) = 19,85 C 2 : 𝑉 𝑖 = 𝑊 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 = ( 45 × 0,46 ) = 20,77 C 3 : 𝑉 𝑖 = 𝑊 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 = ( 5 × 1,00 ) = 5,00 C 4 : 𝑉 𝑖 = 𝑊 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 = ( 3 × 0,40 ) = 1,20 C 5 : 𝑉 𝑖 = 𝑊 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 = ( 2 × 0,48 ) = 0,96
A i C j
Setelah  memperoleh  nilai  masing  –  masing kriteria,  dilakukan  penjumlahan  dari  C 1 sampai  C 5 untuk mendapatkan nilai pada V 1 : V 1 = 19,85 + 20,77 + 5,00 + 1,20 + 0,96 = 47,78217195 Maka, Hasil pada Alternatif V 1 diperoleh dengan Hasil 47,78217195  dan  dilakukan  pembulatan  menjadi 47,78. Dari  perhitungan  pada  alternatif  V 1 ,  dengan cara  yang  sama  dari  V 2 sampai  dengan  V 12 hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel dari Hasil Perangkingan ( Vi )
(Vi) Normalisasi Hasil C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 V 1 19,85 20,77 5,00 1,20 0,96 47,78 V 2 20,45 27,69 3,00 0,90 0,96 53,01 V 3 45,00 40,15 2,50 1,20 0,64 89,49 V 4 19,29 29,08 2,50 1,20 0,48 52,54 V 5 16,07 41,54 2,50 1,20 0,48 61,79 V 6 16,88 41,54 1,36 1,50 0,48 61,76 V 7 16,88 45,00 2,50 1,20 0,64 66,22 V 8 33,75 38,08 1,50 3,00 2,00 78,33 V 9 19,29 41,54 2,50 1,20 0,48 65,00 V 10 15,00 21,46 3,00 1,50 1,04 42,00 V 11 22,50 38,08 2,50 1,20 0,48 64,76 V 12 28,13 31,85 1,67 1,50 0,96 64,10

## 5. Keputusan
Dari  nilai  total  pada  proses  perankingan selanjutnya  dilakukan  pengambilan  keputusan  untuk memilih  jenis  pakan  yang  terbaik  dengan  hasil  nilai total tertinggi, Dan  hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7.  Pada  tabel  tersebut  terdapat  dua  kolom  total  yaitu total hasil Analisis dari perhitungan manual dan total hasil  Sistem  diperoleh  dari  perhitungan  yang  didapat menggunakan penerapan dari Website .
Tabel 7. Tabel dari Keputusan
A i Daftar Pakan Hasil Analisis Hasil Sistem A 1 Basic Feed Booster 2mm 47,78 47,78 A 2 Maha Premium Quality 2/4mm 53,01 53,01 A 3 Premium Hiroki 1mm/2mm 89,49 89,49 A 4 Akari Premium 1mm/2mm 52,54 52,54 A 5 88 Premium Channa 1mm/2mm 61,79 61,79 A 6 Worm Boosters 1mm/2mm 61,76 61,76 A 7 Master Premium Predator 2mm 66,22 66,22 A 8 GFS Premium Pellet Progres 2mm 78,33 78,33 A 9 King Premium Channa 2/3mm 65,00 65,00 A 10 Sakana Exclusive 1mm/3mm 42,00 42,00
A 11 Fish Lover Predator 2mm 64,76 64,76 A 12 Monster Channa Fish Food 2mm 64,10 64,10
Dari hasil Keputusan pada Tabel 7 langkah akhir yaitu  melakukan  pengurutan  atau  menampilkan  dari nilai  terbesar  ke  terkecil  dari  hasil  perhitungan  yang diperoleh  Metode  SAW  untuk  mengetahui  rangking Pakan  Terbaik  untuk  Ikan Channa dimana  dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel dari Ranking Pakan Rank Nama Pakan Hasil ( Vi ) 1 Premium Hiroki 1mm/2mm 89.49 2 GFS Premium Pellet Progres 2mm 78.33 3 Master Premium Predator 2mm 66.22 4 King Premium Channa 2mm/3mm 65.00 5 Fish Lover Predator 2mm 64.76 6 Monster Channa Fish Food 2mm 64.10 7 88 Premium Channa 1mm/2mm 61.79 8 Worm Boosters 1mm/2mm 61.76 9 Maha Premium Quality 2mm/4mm 53.01 10 Akari Premium 1mm/2mm 52.54 11 Basic Feed Booster 2mm 47.78 12 Sakana Exclusive 1mm/3mm 42.00
Dari hasil pada Tabel 8 yaitu pakan dari Premium Hiroki 1mm/2mm  merupakan  pakan  yang  mendapat peringkat pertama dengan Hasil ( Vi ) yaitu 89.49.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Desain Logo
Desain  Logo  yang  dibuat  bertujuan  agar  dapat mengenalkan  sebuah  brand,  perusahaan,  daerah ataupun organisasi. tentunya akan dapat meningkatkan daya  tarik  terhadap  pengguna  sekitar  seperti  pada Gambar 12.
Gambar 12. Desain TAMA dan El Barca

## 4.2  Halaman Dashboard Admin
Halaman member menampilkan  suatu  halaman kepHalaman Dashboard ini merupakan tampilan yang berisikan  dari  judul  skripsi  yang  ditentukan  peneliti dan  pada  Halaman Dashboard ditampilkan  jika tampilan login sukses dan Admin dapat melihat semua akses  navigasi  yang  lengkap  dan  diperlukan  untuk memulai proses Metode SAW seperti pada Gambar 13.
Gambar 13. Halaman Dashboard Admin

## 4.3  Halaman Utama Member
Halaman ini merupakan tampilan yang berisikan dari  judul  skripsi  yang  ditentukan  peneliti  dan  Pada Halaman  Utama ditampilkan  jika  tampilan login sukses  oleh Member . Member dapat  melihat  akses navigasi yang disediakan yaitu kriteria dan menampilkan  Rekomendasi  pakan  terbaik  dari  hasil Metode SAW yang dilakukan oleh Admin seperti pada Gambar 14.
Gambar 14. Halaman Utama member

## 4.4  Halaman Pakan Ikan
Halaman  ini  merupakan  tampilan  dari  halaman CRUD yang di buat untuk admin mendata pakan ikan yang diperoleh dari hasil penelitian dan dimasukkan ke dalam  tabel  yang  disediakan  untuk  mengetahui  data komposisi sebanyak 12 pakan seperti pada Gambar 15.

## Gambar 15. Halaman Pakan Ikan

## 4.6  Halaman Kriteria
Halaman  ini  merupakan  halaman  kriteria  yang berisikan  penentuan  bobot  untuk  komposisi  pakan ikan Channa kedalam website yang dimana ini adalah syarat  untuk  melakukan  dari  pehitungan  Sistem Pendukung  Keputusan  menggunakan  Metode  SAW ( Simple  Additive  Weighting )  dan  halaman  ini  hanya admin  yang  memiliki  kuasa  penuh  terhadap  kriteria yang ditentukan seperti pada Gambar 16.

## Gambar 16. Halaman Kriteria

## 4.7  Halaman Seleksi Pakan
Halaman  ini  merupakan  tampilan  dari  halaman untuk mengeksekusi perhitungan pakan ikan berdasarkan pilihan yang di inginkan oleh admin jika hasil  keseluruhan  tidak  diinginkan  maka  dari  Seleksi ini  bertujuan  untuk  memudahkan  jenis  pakan  yang terbaik berdasarkan pilihan seperti pada Gambar 17.
Gambar 17. Halaman Seleksi Pakan

## 4.8  Halaman Hitung Keseluruhan
Halaman ini merupakan tampilan hasil keseluruhan pakan ikan dari perhitungan Metode SAW untuk Admin yang dimana proses awalnya menentukan alternatif terlebih dahulu dengan cara mengambil data dari daftar pakan ikan, lalu di proses normalisasi dari nilai  alternatif  yang  sudah  ditentukan  maka  hasil akhirnya  menampilkan  hasil  yang  terbaik  dimasukan kedalam  rangking  seperti  pada  Gambar  18,  Gambar 19, dan Gambar 20.
Gambar 18. Halaman Hitung Keseluruhan

## Gambar 19. Halaman Hitung Keseluruhan

## Gambar 20. Halaman Hitung Keseluruhan

## 4.9  Pengujian Fungsionalitas Sistem
Pada pengujian fungsionalitas sistem pada Tabel 9,  dilakukan  percobaan  untuk  menjalankan  semua fungsi  yang  ada  disistem,  apakah  bekerja  dengan normal atau tidak. Pengujian dilaukan pada 2 browser yaitu Google  Chrome Versi  107.0.5304.122  (Build Resmi)  (64  bit)  dan Microsoft  Edge Versi 107.0.1418.56 (Build Resmi) (64-bit)
1.25 cm
Tabel 9. Tabel Fungsional Sistem Hak Akses Fungsional Google Chrome Microsoft Edge Ad- Min Login admin   Lupa Password Admin   Sesi admin   Logout admin   Menu utama admin   Daftar Member   Daftar Data Pakan Ikan Channa   Tambah Data Pakan Ikan Channa   Edit Data Pakan Ikan Channa   Hapus Data Pakan Ikan Channa   Daftar Kriteria Pakan Ikan Channa   Edit Kriteria Pakan Ikan Channa   Menu Metode SAW   Hitung Keseluruhan Pakan Ikan   Seleksi Pakan Ikan   Mem- ber Login member   Sesi registrasi   Lupa Password Member  
Sesi member   Logout member   Menu utama member   Kriteria  
Pada  Tabel  9  terdapat  simbol  “  ”  yang  berarti bahwa  pengujian  fungsionalitas  sistem  berhasil berjalan maksimal pada Google Chrome dan Microsoft Edge

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil perhitungan pada sistem maka menghasilkan  perancangan  dan  pembuatan  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode  SAW adalah Sistem Pendukung  Keputusan  yang dirancang menunjukkan  Aplikasi  bekerja  dengan  baik  oleh admin , menampilkan beberapa fitur yaitu perangkingan  yang  sudah  dihitung  menggunakan metode Simple Additive Weighting kemudian dimasukkan  dalam  Website  Statis  untuk  sistem member yang  sudah  dibuat.  Berdasarkan  hasil perhitungan pakan yang terbaik dengan menggunakan metode  SAW  di  raih  oleh  Pakan Premium Hiroki1mm/ 2mm dengan hasil nilai yang didapat yaitu 89,49.  Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem ini  maka  disarankan  seperti  Dapat  dibangun  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  pakan  yang baik  tidak  hanya  pada  ikan  channa  saja,  tetapi  pada ikan lainnya juga seperti ikan arwana dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Praveenraj, J., Knight, J. D. M., Kiruba-Sankar, R., Halalludin, B., Raymond, J. J. A., & Thakur, V. R. (2018). Channa royi (Teleostei: Channidae):  A  new  species  of  snakehead  from Andaman  Islands,  India.  Indian  Journal  of Fisheries, 65(4), 1–14.
[2] Kusumadewi,  S.  (2006).  Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (Fuzzy  MADM)  (Issue  2). Yogyakarta : Graha Ilmu.
[3] Siagan, S. (1984). Sistem Informasi Pengambilan Keputusan Edisi I. PT Gunung Agung, Jakarta.
[4] Suryadi, K., Ramdhani, A. M., & Wuly Anisah. (2002).  Sistem  Pendukung  Keputusan :  Suatu Wacana  Struktural  Idealisasi  dan  Implementasi Konsep  Pengambilan  Keputusan.  Bandung. PT.Remaja Rosdakarya.
[5] Subagia,  A.  (2017).  Membangun  Aplikasi dengan  Codeigniter  dan  Database  SQL  Server. PT Elex Media Komputindo, Jakarta.
[6] Habibi,  R.,  &  Aprilian,  R.  (2020).  Tutorial  dan penjelasan  aplikasi  e-office  berbasis  web menggunakan  metode  RAD.  Kreatif  Industri Nusantara.
[7] Connolly,  T.,  &  Begg,  C.  (2009).  Database Systems  A  Practical  Approach  to  Design, Implementation, and Management Fifth Edition. Pearson.