## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN SMART TELEVISI MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Diski Ijtima Putri 1 , Mutaqin Akbar 2
Program Studi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email : diskiputri@gmail.com 1 , mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Artikel  ini  menyajikan  sebuah  sistem  rekomendasi  pemilihan  pada smart televisi, metode yang digunakan  adalah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Terdapat  lima kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  harga,  ukuran  layar,  resolusi  layar, konsumsi  daya,  dan  garansi  produk.  Penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) diharapkan dapat membantu keputusan yang di ambil dalam memilih menentukan smart televisi  (TV) yang tepat dan  sesuai kriteria.  Pada  penelitian  ini  akan  diangkat  suatu  kasus yaitu  cari  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot di  setiap  alternatif,  kemudian  dilakukan  proses  perankingan  yang  akan  menentukan alternatif mana yang tepat dan sesuai kriteria pengguna. Berdasarkan hasil validasi, isian dari 10 responden mengatakan presentase sebesar 78,8% sistem yang sudah dibuat mempunyai manfaat  atau perceived of usefulness dan  berdasarkan  10  responden  mengatakan presentase sebesar 84% sistem yang sudah dibuat mudah dipakai atau perceived of ease bagi pengguna.
Kata Kunci : Simple Additive Weighting , Sistem Pendukung Keputusan, Smart TV

## I. PENDAHULUAN
Dengan  perkembangan  zaman  yang semakin modern ini, ilmu pengetahuan dan teknologi  yang  berkembang  pesat,  serta banyaknya  manfaat  dan  kemudahan  yang dimilikinya membawa banyak manfaat dan kemudahan bagi kehidupan manusia. Salah satu  kebutuhan  yang  sangat  di  perlukan setiap orang adalah kebutuhan akan smart televisi sebagai sarana penyebaran informasi audio dan video. Namun, dengan semakin  banyaknya  jenis smart televisi
membuat  masyarakat  kesulitan  dalam memilih  dan  membeli smart televisi  untuk memenuhi kebutuhannya. Sulitnya pemilihan  ini  disebabkan  beragamnya fungsi masing-masing smart televisi.
Masyarakat  dinegara  kita  yang  tidak mempunyai  pemahaman  yang  cukup  baik tentang  teknologi  informasi  kerapkali bimbang  bila  berhadapan  dengan  segala macam opsi yang mendukung kebutuhannya serta memperhatikan bermacam  kriteria smart televisi.  Terlebih
apabila  ada  kesalahan  pada  pembelian pastinya  dapat  membuat  rugi  pembeli. Permasalahan  yang  timbul  pada  pembeli smart televisi  ialah  seperti  saat  memilih fitur-fitur,  resolusi,  jenis  layar  dan performanya.  Oleh  karena  itu,  untuk mempermudah  calon  pembeli  dalam memilih smart televisi  dibutuhkan  cara yang tepat dalam memberi saran/rekomendasi  ke  calon  pembeli  saat berkeinginan berbelanja smart televisi.

## II. LANDASAN TEORI
2.1 Smart Televisi
Istilah Smart Televisi pada kemajuan teknologi  yang  berkembang  kini,  bahwa televisi  tidak  sekedar  untuk  menayangkan siaran saja tapi sudah berkembang sehingga mempunyai kemampuan untuk mengakses internet.  Samsung  adalah  merk  yang pertama kali mempopulerkan istilah “ smart televisi” yang kemudian istilah ini  diadopsi oleh Philips dan LG untuk produk televisinya yang  mempunyai  kemampuan  mengakses jaringan  internet.  Namun  untuk  istilah smart  televisi  belum  ada  kesepakatan diruang produsen untuk menggunakannya, sehingga  ada  produsen  yang  membuat produk  sejenis  dengan  istilah  “internet televisi”. Namun merujuk pada televisi yang mempunyai kemampuan yang mempunyai kemampuan  mengakses  jaringan  internet, istilah smart  televisi nampaknya  lebih populer.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK  merupakan  suatu  elemen  pada suatu  konsep  informasi  yang  berbasis komputer  termuat  juga  didalamnya  suatu sistem berbasis pengetahuan yang digunakan  dalam  mengambil  keputusan suatu perusahaan dan organisasi. Sehingga bisa  dinyatakan  bahwa  selaku  sistem komputer  yang  dapat  mengatur  data menjadi suatu informasi dalam
pengambilan suatu keputusan yang berasal dari problem semi tersusun secara khusus. Menurut  Moore  &  Chang,  “sistem  ini mempunyai  kemampuan  dalam  memberi dukungan  dan  analisis ad  hoc data,  dan pemodelan keputusan, orientasi perencanaan  masa  depan,  serta  dipakai disaat  saat  yang  tidak  biasa  dan berorientasi  keputusan  adalah  Sistem Pendukung  Keputusan”.  (Moore  &  Chang, 1980)

## 2.3 Komponen SPK
Pada SPK terdapat 4 komponen yang digunakan  dalam  menentukan  kapabilitas teknik SPK (Kadarsah, 2002) , adalah
1. Subsistem  Manajemen  Basis  Data ( Database Management Subsytem ) 2. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan (Knowledge Management Subsystem) 3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelengara Dialog ( Dialog Generation and Management Subsystem ). Dalam sistem ini terbagi menjadi tiga bagian, yaitu: a. Bahasa aksi, b. Bahasa tampilan atau persentasi, c. Bahasa pengetahuan, 4. Subsistem Manajemen Model ( Model Management Subsystem ) 2.4 Simple Additive Weighting (SAW) Metode  SAW kerapkali  dimengerti dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Gagasan dasar dari metode SAW yaitu  menghitung  penjumlahan  terbobot dari  tingkat  kinerja  di  tiap  alternatif  di seluruh atribut. (Fishburn, 1967)
Metode  SAW ( Simple  Additive Weighting ) memerlukan teknik normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang bisa  dibandingkan  dengan  seluruh  tingkat
alternatif yang ada. Rumus untuk menghitung  normalisasi  tersebut  adalah sebagai berikut. (Kusumadewi, 2006)
R 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 =  𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 =  𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡
(1) Dimana : Max x ij = nilai tertinggi pada nilai kolom dan baris Min x ij = nilai terendah pada nilai kolom dan baris x ij = nilai standar kriteria pada baris ke-i , kolom ke-j R ij = rating kinerja ternormalisasi A = Alternatif C = Kriteria m = kriteria ke-m n = kriteria ke-n benefit  = nilai kriteria yang mempunyai manfaat untuk pengguna saat nilai semakin tinggi Untuk r ij = tingkat kinerja ternormalisasi  dari  tingkat  A i pada  atribut C j ; i= 1,2,..,m dan j= 1,2,...,n.
Nilai  preferensi  di  tiap  alternatif  (v i ) dirumuskan seperti dibawah ini:
𝑣 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Dimana :
v i = Nilai akhir dari alternatif w j = Bobot yang sudah ditentukan r ij = Normalisasi matriks
n = jumlah alternatif
Nilai  v i (nilai  akhir  dari  alternatif) dengan  nilai  lebih  tinggi  membuktikan bahwa A i (Alternatif) adalah yang dipilih.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Bahan Penelitian Untuk mengembangkan Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smart
Televisi ini menggunakan bahan penelitian yaitu  data  primer.  Data  primer  yang  akan dibutuhkan untuk mengembangkan Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Pemilihan Smart Televisi ini yaitu harga, ukuran layar, resolusi  layar,  konsumsi  daya,  dan  garansi produk.
3.2 Jalan Penelitian
Jalan penelitian pada sistem
pendukung  keputusan  pemilihan smart televisi  memakai  model  pengembangan sistem  yaitu waterfall, langkah-langkah yang  ada  dalam  model waterfall ialah
sebagai berikut ini:
1. Analisis Kebutuhan Dalam  tahapan  analisis  kebutuhan disini  merupakan  tahap  yang  digunakan guna  menganalisis  masalah  yang  ada dengan melaukan observasi dan wawancara terhadap 10 sales dari berbagai merk smart televisi . Dalam  melaksanakan analisis,  perlu  mengumpulkan  dengan berdasarkan  permasalahan  yang  ada ataupun  melalui  Pustaka.  Pada  prosesnya, peneliti  melaksanakan  sejumlah  langkah seperti:
a. Studi Pustaka Penelitian  dikerjakan  menggunakan
cara  pengumpulan  data  melalui  riset pencarian  dari  laporan,  catatan,  literatur, dan buku tentang subjek penelitian
b. Studi Lapangan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan observasi  untuk  mencari  data  dengan mengunjungi smart televisi store dan mengumpulkan  data  secara  langsung. Kemudian  mewawancarai  beberapa  pihak yang  terlibat.  Dengan  melakukan  interviu langsung pada pihak terkait yaitu sales atau penjual smart televisi  dapat  dijadikan referensi  dalam  pengumpulan  informasi terkait  cara  yang  menjadi  acuan  dalam pemilihan smart televisi.
2. Desain
Setelah  melakukan  tahap  analisis kebutuhan,  langkah  selanjutnya  adalah merancang
sistem yang akan dikembangkan  dengan  menerjemahkan data yang dianalisis. Tahapan ini dilakukan melalui  perancangan  sistem,  yaitu  melalui DFD,  ERD,  dan  antarmuka yang  kemudian dibuat  sesuai  dengan  analisis  yang dikerjakan
3. Pengkodean
Perolehan  pada  tahap  ini  adalah suatu  program  komputer  yang  serasi dengan desain yang sudah dibentuk dengan tahap desain.
4. Pengujian
Tahapan  ini  ada  untuk  mengetahui apakah program telah dapat berjalan sesuai dengan  apa  diinginkan.  Metode  yang digunakan berupa metode pengujian black- box .  Yang  berfokus  sebagai  syarat fungsional software yang akan dibuat.
Sistem  ini  diuji  ke  10  responden dengan menggunakan skala penilaian Likert untuk  memastikan  bahwa  sistem  yang dibuat dengan metode saw ( simple additive weighting )  telah  dibuat  sesuai  dengan sistem yang diinginkan responden.

## IV. PERANCANGAN SISTEM
4.1 Flowchart Sistem Alur kerja dari sistem yang dibangun dengan menggunakan metode SAW keseluruhannya  dapat  terlihat  di  Gambar 4.1 Gambar 4.1 Flowchart 4.2 Perancangan Data  Flow  Diagram (DFD) 1. DFD Level 0
Gambar 4.2 DFD Level 0
2. DFD Level 1 Gambar 4.3
DFD Level 1

## 3. DFD Level 2 Proses 1
Gambar 4.4
DFD Level 2 Proses 1
4.3 Relasi Tabel Tabel  relasi database menjelaskan tentang  bagaimana  setiap  tabel  berelasi dengan indeks dan primary  key yang digunakan  sehingga  bisa  menjadikan database.  Dibawah  ini  merupakan  gambar dari sebuah database yang sudah terelasi, dan dapat dilihat pada Gambar 4.5.

## Gambar 4.5

## Relasi Tabel

## V. IMPLEMENTASI SISTEM
Penelitian  dan  aplikasi  ini  dibuat untuk  membantu  perhitungan  penelitian
dan  perankingan  untuk  menentukan rekomendasi pemilihan smart televisi.
5.1 Halaman Login Dalam  proses  pengolahan  data hendaknya admin terlebih dahulu melakukan  login.  Admin  diminta  untuk menginputkan username dan password . Hal tersebut untuk menghindari penyalahgunaan  pengolahan  data  selain admin. Tampilan web ada di Gambar 5.1
Gambar 5.1
Halaman Login

## 5.2
Halaman Alternatif Pada  halaman  kelola  data  alernatif, terdapat data alternatif berupa ID smart TV, merk smart TV,  seri smart TV  dan spesifikasinya. Disini admin bisa
menghapus,  mengubah  dan  menambah data  alternatif.  Untuk  lebih  jelasnya  lihat pada Gambar 5.2.
Gambar 5.2

## Halaman Alternatif

## 5.3 Perhitungan Manual
Dalam  proses  penghitungan  secara manual  SPK  dengan  metode  SAW  dapat
dilakukan  dengan  memasukan  bobot kepentingan di tiap kriteria.
Contoh  kasus  Pak  Agus  adalah seorang  calon  pembeli smart televisi, namun  pak  agus  mengalami  kesulitan dalam menentukan beberapa merek pilihan smart televisi  yang akan  dibeli yang dapat disesuaikan dengan kebutuhannya.
Kemudian  Pak  Agus  menginputkan  bobot kriteria  yang  diinginkannya  dengan  nilai presentase  yaitu  harga  20%,  ukuran  layar 25%,  resolusi  layar  15  %,  konsumsi  daya 20%  dan  garansi  produk  20%.  Tersedia pilihan dengan 5 Alternatif, antara lain:
Tabel 5.1 Tabel Alternatif Alternatif Keterangan A-1 LG 55UN7100 A-2 COOCA 55CUC7500 A-3 SHARP 2TC45AE1 A-4 TCL 32S65A A-5 SAMSUNG 55TU8500
Acuan  untuk  mengambil  keputusan ada 5 kriteria, yaitu: Tabel 5.2 Tabel Bobot Kriteria Kriteria Kriteria Bobot C-1 Harga 20 C-2 Ukuran layar 25 C-3 Resolusi layar 15 C-4 Konsumsi daya 20 C-5 Garansi produk 20
Data pada tabel nilai kriteria disetiap alternatif, yaitu:
Tabel 5.3 Nilai Kriteria Disetiap Alternatif Krit eria A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 C-1 6000 000 5000 000 4000 000 2000 000 8000 000 C-2 55 55 45 32 55 C-3 2160 2160 1080 720 2160
Krit eria A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 C-4 175 175 100 50 200 C-5 2 3 5 3 2
Langkah  pertama  adalah  melakukan normalisasi menggunakan rumus 1.
Normalisasi pada kriteria cost harga:
R 11 = 2000000 6000000 = 0,3333
R 21 = 2000000 5000000 = 0,4
R 31 = 2000000 4000000 = 0,5
R 41 = 2000000 2000000 = 1.
R 51 = 2000000 8000000 = 0,25
Normalisasi  pada  kriteria  benefit ukuran layar:
R 12 = 55 55 = 1 R 22 = 55 55 = 1 R 32 = 45 55 = 0,8181 R 42 = 32 55 = 0,5818 R 52 = 55 55 = 1
Normalisasi  pada  kriteria  benefit resolusi layar:
R 13 = 2160 2160 = 1
R 23 = 2160 2160 = 1 R 33 = 1080 2160 = 0,5
R 43 = 720 2160 = 0,3333 R 53 = 2160 2160 = 1
Normalisasi  pada  kriteria  benefit konsumsi daya:
R 14 = 175 200 = 0,875
R 24 = 175 200 = 0,875
R 34 = 100 200 = 0,5
R 44 = 50 200 =  0,25
R 54 = 200 200 =  1
Normalisasi  pada  kriteria  benefit garansi produk:
R 15 = 2 5 =  0,4 R 𝟐𝟓 = 3 5 = 0,6
R 𝟑𝟓 = 5 5 = 1
R 45 = 3 5 = 0,6 R 𝟓𝟓 = 2 5 = 0,4
Langkah kedua yang harus dilakukan adalah  melakukan  proses  pemeringkatan dengan  bobot  yang  dipilih  oleh  user, contoh:
W = 20, 25, 15, 20, 20 Menggunakan rumus 2, maka didapatkan: V 1 =  (0.3333*20)  +  (1*25)  +  (1*15)  +
(0.875*20) + (0.2*20) = 68.166
V 2 = (0,4*20) + (1*25) + (1*15) + (0,875*20)
+ (0,6*20) = 77,5
V 3 =  (0,5*20)  +  (0,8181*25)  +  (0,5*15)  + (0,5*20) + (1*20) = 67,955 V 4 = (1*20) + (0,5818*25) + (0,3333*15) + (0,25*20) + (0,6*20) = 56,5445 V 5 = (0,25*20) + (1*25) + (1*15) + (1*20) + (0,4*20) = 73
Sebagai  hasil  rekomendasi  dibawah ini telah ditemukankah hasil dari penghitungan diatas.
Tabel 5.4
Tabel Hasil Perhitungan Alternatif  Hasil Perhitungan V 1 68,166 V 2 77,5
V 3 67,955 V 4 56,5445 V 5 73 Setelah melakukan perhitungan perankingan,  maka  terpilihlah  COOCA 55CUC7500  sebagai  rekomendasi smart televisi.
Tabel 5.5 Tabel Perankingan Alternatif Nilai Ranking COOCA 55CUC7500 77,500 1 SAMSUNG 55TU8500 73,000 2 LG 55UN7100 68,166 3 SHARP 2TC45AE1 67,955 4 TCL 32S65A 56,5445 5 5.4 Tampilan Perhitungan Sistem Tampilan  perhitungan  rekomendasi pemilihan smart televisi  menggunakan metode SAW Gambar 12.
Gambar 5.3

## Hasil Perhitungan Sistem

## 5.5 Hasil Pengujian Terhadap Pengguna
Hasil  dari  uji  sistem  menggunakan skala  Likert  yang  didapatkan  dari  10 responden adalah seperti berikut:
1. Perceived of Usefulness a. Sistem pendukung keputusan pemilihan smart TV dapat mempercepat pencarian smart
televisi  yang  cocok  dengan  harapan yang diperlukan.
Tabel 5.6 Kuisioner 1(manfaat) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 1 Setuju 8 Sangat Setuju 1 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 1 yaitu: %skor aktual no. 1 = 40
5 𝑥 10 ∗ 100%   = 80%
b. Sistem pendukung keputusan pemilihan smart TV  bisa  digunakan untuk  membantu  dalam  proses memilih smart televisi  yang  pas dengan harapan yang di perlukan.
Tabel 5.7 Kuisioner 2 (manfaat) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 3 Setuju 5 Sangat Setuju 2 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 2 yaitu: %skor aktual no. 2 = 39
5 𝑥 10 ∗ 100% = 78%
c. Sistem pendukung
keputusan pemilihan smart televisi  dapat menghemat  waktu  dalam  pemilihan smart televisi.
Tabel 5.8 Kuisioner 3(manfaat) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 2 Setuju 6 Sangat Setuju 2 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 3 yaitu:
%skor aktual no. 3 = 40 5 𝑥 10 ∗ 100% = 80%
d. Sistem pendukung keputusan pemilihan smart televisi  dapat menambah keefektifan saat memilih smart televisi . Tabel 5.9 Kuisioner 4 (manfaat) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 2 Setuju 4 Sangat Setuju 4 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 4 yaitu: %skor aktual no. 4 = 42
5 𝑥 10 ∗ 100% = 84% e. Sistem pendukung keputusan pemilihan smart televisi ini memudahkan  saat  memilih smart
televisi . Tabel 5.10 Kuisioner 5(manfaat) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 5 Setuju 4 Sangat Setuju 1 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 5 yaitu: %skor aktual no. 5 = 36
5 𝑥 10 ∗ 100% = 72%
Kemudian hasil presentase skor total aktual dihitung sebagai rata-rata yaitu 394% 5 =  78,8%  (0,788).  Dikarenakan  rata-rata presentase  aktual  terdapat  dalam  interval relevan  0.60-0.79,  maka  diklasifikasikan “ kuat ”, sehingga  sistem  yang  dibuat  ini bermanfaat untuk konsumen smart televisi.
2. Perceived of Ease
a. Sistem pendukung keputusan pemilihan smart televisi ini menyampaikan  kemudahan  kepada penggunanya Tabel 5.11 Kuisioner 1 (kemudahan) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 2 Setuju 6 Sangat Setuju 2 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 1 yaitu: %skor aktual no. 1 = 40
5 𝑥 10 ∗ 100% = 80%
b. Sistem pendukung keputusan pemilihan smart televisi ini  mudah untuk dipahami oleh si pengguna
Tabel 5.12 Kuisioner 2(kemudahan) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 2 Setuju 4 Sangat Setuju 4 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 2 yaitu: %skor aktual no. 2 = 42 5 𝑥 10 ∗ 100% = 84
c. Hasil rekomendasi
mempunyai
tampilan yang mudah dipahami Tabel 5.13 Kuisioner 3 (kemudahan) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 2 Setuju 5 Sangat Setuju 3
Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk
pertanyaan nomor 3 yaitu:
%skor aktual no. 2 = 41 5 𝑥 10 ∗ 100% = 82
d. Sistem pendukung keputusan pemilihan smart televisi ini memakai bahasa  yang  sederhana  dan  mudah dipahami.
Tabel 5.14 Kuisioner 4 (kemudahan) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 0 Setuju 7 Sangat Setuju 3 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 4 yaitu: %skor aktual no. 2 = 43
5 𝑥 10 ∗ 100% = 86
e. Tampilan  yang  ada  di  sistem  ini
sederhana dan mudah digunakan Tabel 5.15 Kuisioner 5 (kemudahan) Skala Frekuensi Sangat Tidak Setuju 0 Tidak Setuju 0 Ragu-ragu 0 Setuju 6 Sangat Setuju 4 Sehingga  skor  yang  diperoleh  untuk pertanyaan nomor 5 yaitu: %skor aktual no. 2 = 44 5 𝑥 10 ∗ 100% = 88
Kemudian hasil presentase skor total aktual dihitung sebagai rata-rata yaitu 420% 5 =  84%  (0,84).  Dikarenakan  rata-rata presentase  aktual  terdapat  dalam  interval relevan  0.80  –  1.00,  maka  diklasifikasikan “ sangat  kuat” sehingga  dapat  dikatakan mudah digunakan untuk  konsumen smart televisi.

## VI. KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  dasar    dari hasil  penelitian  terkait  pengembangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smart Televisi  dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  yang  sudah  tersajikan, didapatkan  kesimpulan  dari  10  responden mengatakan  presentase  sebesar  78,8%, sistem yang sudah dibuat akan mempunyai manfaat atau perceived of usefulness untuk konsumen smart televisi  dan  dari  10 responden mengatakan presentase sebesar 84%, sistem yang sudah dibuat akan mudah untuk  dipakai  atau perceived  of  ease bagi konsumen smart televisi.

## DAFTAR PUSTAKA
Davis,  F.  D.  (1989). Perceived  Usefulness, Perceived  Ease  of  Use,  and  User Acceptance of Information Technology . Fishburn,  P.  C.  (1967). A  Problem-based Selection  of  Multi-Attribute  Decision Making Methods . Blackwell Publishing. Hermanto,  H.,  &  Izzah,  N.  (2018). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan
Motor  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) . 6 (2), 184.
Kadarsah,  S.  (2002). Sistem  Pendukung Keputusan .
Kusumadewi,  S.  (2006). Fuzzy  Multi Attribute Decision Making .
Moore, J. H., & Chang, M. G. (1980). Design of Decision Support System (Vol. 12).
Pradita,  S.  Y.  (2016). Sistem  Pendukung Pengambilan  Keputusan  Pemilihan Kamera DSLR Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating
Technique (SMART) . Universitas
Sanata Dharma.
Prayogo,  E.  (2018). Sistem  Pendukung Pengambilan  Keputusan  Pembelian Laptop dengan Metode SAW (Simple
Additive  Weighting) . Universitas Sanata Dharma. Sitompul,  V.  M.  G.  (2018). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan di SMA Berdasarkan  Nilai  Akademik  dan Minat  Siswa  Menggunakan  Fuzzy Simple  Additive  Weighting  (FSAW) .
Universitas Sanata Dharma. Sparague,  R.  H.  (1993). Decision  Support Systems: Putting Theory Into Practice .
Suroso,  A.  M.  (2016). Sistem  Pendukung Keputusan  Berbasis  Web  Untuk Pemilihan Handphone Menggunakan Metode  Simple  Additive .  Universitas Sanata Dharma.