## MODEL KEPUTUSAN FUZZY SIMPLE ADDICTIVE WEIGHTING

## DALAM PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK DI ILTIZAM LHOKSEUMAWE

## Muhammad Sadli
Teknik Elektro Universitas Malikussaleh Lhokseumawe Jl. Batam, Kota Lhokseumawe, Aceh - Indonesia muhammad.sadli@yahoo.com

## ABSTRACT
Docking  electronic  devices  with  information  technology  has  been  growing  very  rapidly  both  with  notebook  brand, price and specifications of various kinds. Notebook particular laptop has been progressing quite rapidly at this time. Both in terms of  hardware, software, and  design and  specifications offered.  This can be demonstrated by the  high sales results Notebook in stores Lhokseumawe. Consumers today are not motivated by only one kind of note book in circulation,  but  can  choose  more  than  one  in  choosing  and  have  the  electronic  devices.  Based  on  the  number  of products presented to consumers, ranging from the brand, the hardware specifications, the types of notebooks, and functional  from  the  notebook,  consumers  are  confused  when  assigning  a  laptop  to  be  purchased.  This  shows  that when  buying  a  notebook  should  be  tailored  to  the  needs  of  consumers.  the  criteria  used  is  the  price,  screen, processor,  vga,  memory  and  hard  drive.  Difuzzifikasi  value  is  the  price.  Process  models  fuzzification  stage  is inclusion  criterion  value,  the  value  fuzzification  price  and  value  are  not  in  fuzzifikaasi,  the  second  stage  of calculating the value of the normalization matrix, revenue weight value, and the final calculation of the value of the preference.  The  results  of  the  model  simple  addictive  fuzzy  weighting  in  the  selection  of  electronic  goods  is  the highest value of each consumer in choosing a notebook electronic goods.
Keywords : Decision Support Systems, Election Notebook, Fuzzy, SAW

## INTISARI
Perangkat  elektronik  yang  perkaitan  dengan  teknologi  informasi  sudah  berkembang  sangat  pesat  baik  dengan  merek notebook ,  harga  dan  spesifikasi  yang  berbagai  macam. Notebook khususnya  laptop  telah  mengalami  perkembangan yang cukup pesat pada saat ini. Baik itu dari segi hardware, software maupun desain dan spesifikasi yang ditawarkan. Hal ini dapat ditunjukkan dengan tingginya hasil penjualan Notebook di toko-toko lhokseumawe . Konsumen sekarang ini  tidak  terpacu  dengan  hanya  satu  jenis  note  book  yang  beredar,  akan  tetapi  dapat  memilih  lebih  dari  satu  dalam memilih dan memiliki perangkat elektronik tersebut. Berdasarkan banyaknya produk yang disajikan kepada konsumen, mulai dari merek, spesifikasi hardware, jenis-jenis notebook ,dan fungsional dari notebook tersebut, membuat konsumen ini  bingung  ketika  menetapkan  laptop  yang  akan  dibeli.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  ketika  membeli notebook harus disesuaikan  dengan  kebutuhan  konsumen.  kriteria  yang  digunakan  adalah  harga,  layar,  processor,  vga,  memory  dan hardisk.  Nilai  yang difuzzifikasi adalah  harga. Proses tahapan  model  fuzzifikasi adalah  pemasukan  nilai  kriteria,  nilai fuzzifikasi harga dan nilai yang tidak di fuzzifikaasi, tahap kedua menghitung nilai matrik normalisasi, pemasukan nilai bobot,  dan  perhitungan  terakhir  nilai  preferensi. Hasil  dari model  fuzzy  simple  addictive  weighting  dalam  pemilihan barang elektronik adalah nilai tertinggi dari masing-masing konsumen dalam memilih barang elektronik notebook .
Kata kunci : Fuzzy, Pemilihan Notebook , SAW, Sistem Pendukung Keputusan

## I. PENDAHULUAN
Pertambahan perkembangan produk notebook sekarang  ini  sangat  pesat  dan  banyak persaingan-persaingan  dari  perusahan  terkenal. Hal  ini  tentunya  akan  mempersulit  konsumen dalam  menentukan  pilihan  yang  tepat  sesuai
dengan  budget  yang  disediakan  dan  kesesuain dengan  kriteria  yang  diinginkan.  Hal  ini dikarenakan Dengan banyaknya produksi notebook dan  semakin  banyak  merek  dan  tipe notebook yang ditawarkan oleh perusahaan.
Padahal  semua  merek  dan  tipe  memiliki kelebihan dan kelemahan nya masing-masing.
Hal  ini  pada  akhirnya  membuat  konsumen lebih  selektif  dalam  memilih  produk notebook dan  dalam  hal  ini  memutuskan  untuk  memilih sebuah  produk notebook dan  dipertimbangkan sebelum  memutuskan  untuk  membeli  sebuah notebook . Namun, semua konsumen  yang ingin membeli notebook ,  mengetahui  apa  saja  yang menjadi  indicator  spek  yang  dipilih  dalam memilih produk laptop  yang benar-benar cocok dengan  selera  konsumen.  Oleh  karena  itu kualitas  sebuah notebook ditentukan  oleh spesifikasi dari produk notebook itu sendiri.
Dengan banyaknya merek notebook dengan beragam spesifikasi yang dijual dipasaran membuat pengguna/konsumen menjadi  kesulitan  dalam  menentukan  pilihan yang  sesuai  dengan  keinginan  dan  anggaran yang diberikan. Adapun kriteria yang digunakan adalah harga,  layar,  processor,  vga,  memory dan  hardisk .  Oleh  karena  itu  konsumen  sangat membutuhkan suatu model yang dapat merekomendasi hasil pemilihan notebook berdasarkan tingkat terjualnya. Dengan permasalahan tersebut, dibutuhkan Model Fuzzy Simple  Addictive  Weighting  Dalam  Pemilihan Barang Elektronik notebook .
Selanjutnya, suatu model dapat merancang suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam pemilihan notebook menggunakan metode fuzzy SAW.  Tujuan  nya  adalah  suatu  model  tersebut dapat  memudahkan  konsumen  dalam  memilih notebook sesuai  dengan  minat  dan  model tersebut  dapat  memudahkan  konsumen  dalam memilih notebook secara  cepat  dan  tepat berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Teori Himpunan Fuzzy
Teori logika fuzzy diperkenalkan oleh Lotfi A.Zadeh  pada  tahun  1965.  Di  dalam Fuzzy Mutiple  Attribute  Decision  Making (FMADM), logika fuzzy berperan untuk mengakomodasikan adanya  ketidakpastian  yang  sering  kali  muncul pada  lingkungan  dimana  sistem  tersebut dibangun.  Timbulnya  ketidakpastian  ini  dapat disebabkan  oleh  kurangnya  informasi  yang diberikan  atau  dapat  juga  disebabkan  oleh
sulitnya  seorang  pengambilan  keputusan  dalam memberikan preferensi yang tegas[1].
Ketidakpastian  ini  bisa  terletak  pada  data atau  informasi  fisik  baik  yang  terdapat  pada alternatif maupun atribut, dan juga terletak pada penyampaian  yang  diberikan  oleh  pengambilan keputusan [2].
Logika  adalah  ilmu  yang  mempelajari secara  sistematis  kaidah-kaidah  penalaran  yang absah (valid). Ada 2 konsep logika, yaitu  logika tegas  dan  logika  fuzzy.  Logika  tegas    hanya mengenal  dua  keadaan  yaitu:  ya  atau  tidak, on atau off , high atau low , 1 atau 0.
Logika semacam ini  disebut  dengan logika himpunan tegas. Sedangkan logika fuzzy adalah logika yang menggunakan konsep sifat kesamaran.Sehingga  logika  fuzzy  adalah  logika dengan tak hingga banyak nilai kebenaran yang dinyatakan  dalam  bilangan  real  dalam  selang (0,1) [3].
Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  kedalam suatu ruang output, mempunyai nilai kontinyu.
Fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu keanggotaan  dan  derajat  dari  kebenaran.  Oleh sebab  itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama [4].
Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat dalam  memetakan  ruang input kedalam  suatu ruang output .  Logika fuzzy menggunakan ungkapan  bahasa  untuk  menggambarkan  nilai variabel. Logika fuzzy bekerja dengan menggunakan  derajat  keanggotaan  dari  sebuah nilai yang kemudian digunakan untuk menentukan  hasil yang  ingin  dihasilkan berdasarkan asas spesifikasi yang telah ditentukan.

## B. Konsep Dasar Himpunan Fuzzy
Pada  dasarnya,  teori  himpunan  fuzzy merupakan  perluasan  dari  teori  himpunan klasik.  Pada  teori  himpunan  klasik  (crisp), keberadaan  suatu  elemen  pada  suatu  himpunan A,  hanya  akan  memiliki  dua  kemungkinan, yaitu  manjadi  anggota  A  atau  tidak  menjadi anggota  A  (chak,  1998).  Suatu  nilai  yang menunjukkan seberapa besar tingkat keanggotaan  suatu  elemen  (x)  dalam  suatu himpunan (A), sering dikenal dengan nama nilai
keanggotaan atau derajat keanggotaan, dinotasikan  dengan  µA(x).  pada  himpunan klasik,  hanya  ada  dua  nilai  keanggotaan,  yaitu µA(x)=1  untuk  x  menjadi  anggota  A  dan µA(x)=0 untuk x bukan anggota dari A.
Himpunan  fuzzy  memiliki  dua  attribut, yaitu:
1. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi tertentu  dengan  menggunakan  bahasa alami.
2. Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel.
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui dalam memahami sistem fuzzy, yaitu :
1. Variabel  fuzzy;  merupakan  variabel  yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy.
2. Himpunan  fuzzy;  merupakan  suatu  grup yang  mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
3. Semesta  pembicaraan;  adalah  keseluruhan nilai yang diperolehkan untuk dioperasikan dalam  suatu  variabel  fuzzy.  Semesta pembicaraan merupakan
himpunan bilangan real yang  senantiasa  naik  secara monoton  dari  kiri  ke  kanan.Nilai  semesta pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif maupun  negatif.Adakalanya  nilai  semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batasannya.
4. Domain;  adalah  keseluruhan  nilai  yang diijinkan  dalam  semesta  pembicaraan  dan boleh  dioperasikan  dalam  suatu  himpunan fuzzy.Seperti  halnya  semesta  pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan real yang  senantiasa  naik  secara  monoton  dari kiri  ke  kanan.Nilai  domain  dapat  berupa bilangan positif maupun negatif.

## C. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  grafik  yang mewakili  besar  dari  derajat  keanggotaan masing-masing  variabel  input  yang  berada dalam  interval  antara  antara  0  dan  1.  Derajat keanggotaan  sebuah  variabel  x  dilambangkan dengan  simbol  μ(x). Rule-rule menggunakan nilai  keanggotaan  sebagai  faktor  bobot  untuk menentukan  pengaruhnya  pada  saat  melakukan inferensi untuk menarik kesimpulan [5].
Fungsi keanggotaan ( membership function ) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya  yang  memiliki  interval  0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah dengan melalui pendekatan fungsi.
Ada  beberapa  jenis  fungsi,  yaitu  sebagai berikut :
1. Representasi Linear Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat keanggotannya
digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana  dan  menjadi  pilihan  yang  baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas.
Gambar 1. Representasi Linier Naik
Fungsi Keanggotaan:
            b x b x a a b a x a x x ; 1 ); /( ) ( ; 0 ] [ 
2. Representasi Kurva Segitiga
Kurva  Segitiga  pada  dasarnya  merupakan gabungan  antara  2  garis  (linear)  seperti yang  ditunjukkan  pada  gambar  di  bawah ini.
Gambar 2. Referensi Kurva Segitiga
derajat keanggotaan  [x] 1 0 domain a b derajat keanggotaan  [x ] 1 0 domain a b c
Fungsi Keanggotaan:
            c x b b); - x)/(c - (b b x a a); - a)/(b - (x c x atau ; 0 ] [ a x x 

## 3. Representasi Kurva Bentuk Bahu
Daerah  yang  terletak  di  tengah-tengah suatu  variabel  yang  direpresentasikan dalam  bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya  akan  naik  dan  turun  (misalkan: dingin  bergerak  ke  sejuk  bergerak  ke hangat dan bergerak ke panas).
Gambar 3. Grafik Fungsi Keanggotaan pada Representasi Kurva Bahu

## D. FMADM
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Inti  dari FMADM  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi alternatif  yang  sudahdiberikan.  Pada  dasarnya, ada  3  pendekatan  untuk  mencari  nilai  bobot atribut,  yaitu  pendekatan  subyektif,  pendekatan obyektif  dan  pendekatan  integrasi  antara subyektif dan obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan.
Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor dalam  proses  perankingan  alternatif  bisa ditentukan  secara  bebas.  Sedangkan  pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis  sehingga  mengabaikan  subyektifitas dari pengambil keputusan [6].
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM.antara lain :
1. Simple Additive Weighting Method (SAW)
2. Weighted Product (WP)
3. ELECTRE
4. Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

## E. Metode  MADM  Klasik  untuk  Penyelesaian FMADM
Berdasarkan tipe data yang digunakan pada setiap  kinerja  alternatif-alternatifnya,  FMADM dapat dibagi menjadi 3 kelompok, yaitu : semua data yang diggunakan adalah data fuzzy, semua data yang digunakan adalah data crisp, atau data yang  digunakan  merupakan  campuran  antara data fuzzy dan crisp.
Salah satu mekanisme untuk
menyelesaikan  masalah  fuzzy  MADM  adalah dengan mengaplikasikan metode MADM klasik (seperti  SAW,  WP,  atau  TOPSIS)  untuk melakukan perangkingan, setelah terlebih dahulu  dilakukan  konversi  data  fuzzy  ke  data crisp.  Apabila  data  fuzzy  diberikan  dalam bentuk  linguistik,  angka  data  tersebut  harus dikonversi  terlebih  dahulu  ke  bentuk  bilangan fuzzy,  baru  kemudian  dikonversikan  lagi  ke bilangan crisp [2].

## F. Metode SAW
Metode Fuzzy  SAW ( Simple  Additive Weighting )  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.    Selanjutnya setelah didapatkan nilai dari bobot dari masing- masing kriteria, akan dimasukkan ke dalam nilai normaliasi rij yaitu sebagai berikut :
rij=
⎩ ⎨ ⎧ ( ) ( ) ... (1)
xij    =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
Max xij  = nilai terbesar dari setiap kriteria  i Min xij  = nilai terkecil dari setiap kriteria  i benefit  = jika nilai terbesar adalah terbaik cost  = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai  pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Vi = ∑ .................................. (2)
Keterangan: rij   = nilai rating kinerja ternormalisasi
Keterangan :
Vi   = rangking untuk setiap alternatif wj  = nilai bobot dari setiap kriteria rij  = nilai rating kinerja ternormalisasi

## G. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan adalah
sebuah  sistem yang  dimaksudkan  untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial  dalam  situasi  keputusan  semi terstruktur.  SPK  dimaksudkan  untuk  menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas  kapabilitas  mereka,  namun  tidak untuk    menggantikan  penilaian.  SPK  ditujukan untuk  keputusan-keputusan  yang  memerlukan penilaian  atau  pada  keputusan-keputusan  yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma [8].
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  pertama  kali  diungkapkan  pada  awal tahun  1970-an  oleh  Michael  S.Scott  Morton yang  menjelaskan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  adalah  suatu  sistem  yang  berbasis komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu pengambil keputusan dalam memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan  yang  tidak  terstruktur.  Selain  itu Efraim    Turban  mengemukakan  bahwa  Sistem Pendukung Keputusan merupakan  sebuah sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung para  pengambil  keputusan  manajerial  dalam situasi keputusan semi terstruktur [9].
Sistem ini memiliki fasilitas untuk menghasilkan  berbagai  alternatif  yang  secara interaktif dapat digunakan oleh pemakai. Sistem ini  berbasis  komputer  yang  dirancang  untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan  dalam  memecahkan  masalah  yang bersifat  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur. Kata  berbasis  komputer  merupakan  kata  kunci, karena hampir tidak mungkin membangun SPK tanpa  memanfaatkan  komputer  sebagai  alat bantu  terutama  untuk  menyimpan  data  serta mengelola model.
1. Kategori Sistem Pendukung Keputusan
Mengkategorikan  model  sistem  pendukung keputusan dalam tujuh model [10], yaitu:
a. Model  optimasi  untuk  masalah-masalah dengan  alternatif-alternatif  dalam  jumlah relatif kecil.
1) Model  ini  akan  melakukan  pencarian terhadap  solusi  terbaik  dari  sejumlah alternatif.
2) Teknik-teknik untuk penyelesaian masalah  ini  antara  lain  dengan menggunakan  tabel  keputusan  atau pohon keputusan.
b. Model optimasi dengan algoritma.
1) Model  ini  akan  melakukan  pencarian terhadap  solusi  terbaik  dari  banyak alternatif.
2) Proses pencarian dilakukan tahap demi tahap.
3) Teknik-teknik untuk penyelesaian masalah  ini  antara  lain  dengan menggunakan linear programming atau  model  matematika  yang  lainnya, atau menggunakan model jaringan
c. Model optimasi dengan formula analitik.
1) Model  ini  akan  melakukan  pencarian terhadap  solusi  hanya  dengan  satu langkah melalui rumus tertentu.
2) Model  seperti  ini  banyak  dijumpai pada masalah-masalah inventori.
d. Model simulasi.
1) Model  ini  akan  melakukan  pencarian terhadap  solusi  cukup  baik  atau  solusi terbaik  pada  beberapa  alternatif  yang akan diuji dalam penelitian.
2) Model  ini  lebih  banyak  digunakan untuk beberapa tipe simulasi.
e. Model heuristik.
1) Model  ini  akan  melakukan  pencarian terhadap  solusi  yang  cukup  baik melalui serangkaian aturan ( rules ).
2) Model ini lebih banyak direpresentasikan dengan menggunakan  pemrograman  heuristik atau sistem pakar.
f. Model prediktif.
1) Model  ini  akan  melakukan  prediksi untuk  masa  depan  apabila  diberikan skenario tertentu.
2) Model ini lebih banyak direpresentasikan dengan menggunakan model peramalan
( forecasting ) atau analisis Makov.
g. Model-model yang lainnya.
1) Model  ini  akan  menyelesaikan  kasus what-if menggunakanformula tertentu.
2) Model  ini  lebih  banyak  digunakan pada pemodelan keuangan atau konsep antrian.
2. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Komponen-komponen  SPK  antara  lain [10]:
a. Manajemen  Data,  meliputi  basis  data  yang berisi  data-data  yang  relevan  dengan keadaan  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak yang disebut dengan Database Management  System (DBMS).  Subsistem manajemen data terdiri dari : 1) DSS database
2) Database Management System
3) Data dictionary
4) Query facility
b. Manajemen  Model  berupa  sebuah  paket perangkat  lunak  yang  berisi  model-model finansial,  statistik, management  science , atau  model  kuantitatif,  yang  menyediakan kemampuan  analisa  dan  perangkat  lunak manajemen yang sesuai.
c. Subsistem Dialog atau komunikasi, merupakan  subsistem  yang  dipakai  oleh user untuk  berkomunikasi  dan  memberi perintah  (menyediakan user  interface ).
Subsistem ini mencakup :
1) Perangkat keras dan perangkat lunak
2) Kemudahan penggunaan
3) Kemampuan untuk diakses
4) Interaksi manusia-mesin d. Manajemen Knowledge yang  mendukung subsistem  lain  atau  berlaku  sebagai komponen yang berdiri sendiri.
Berikut bagan yang menggambarkan konseptual sistem pendukung keputusan
Gambar 4 . Model Konseptual DSS

## III. METODE PENELITIAN

## A. Teknik Pengumpulan Data
Langkah  pertama  dalam  pengambilan melalui mengumpulkan data, membaca referensi yang terkait mengenai spek note book dan juga mengumpulkan teori-teori dari beberapa sumber seperti  buku  perpustakaan,  artikel  dari  internet, jurnal,  dan  referensi  dari  jurnal  internatioan yang  berkenaan  dengan  model  Fuzzy  SAW. Pada  tahap  kedua  pengambilan  data  melalui wawancara/secara lisan langsung dengan sumber  datanya,  baik  melalui  tatap  muka  atau lewat telepon.

## B. Analisa Sistem
Menganalisis  masalah  yang  ditemukan pada proses spesifikasi notebook yang diterapkan sebelumnya dan melakukan pemahaman  pada  persoalan  tersebut  sebelum mengambil tindakan atau keputusan penyelesaian akhir.
C. Pengujian Model Testing
Tahapan akhir adalah melakukan
debugging atau  testing  model,  dalam  hal  ini
penelitian  dilakukan  serangkaian  tes  terhadap program  yang  telah  dibuat.  Test  model bertujuan untuk mendapatkan kesalahan- kesalahan  ( trouble )  sehingga  kesalahan  dapat segera diperbaiki.

## D. Analisis Kebutuhan
Untuk  membangun  sistem  diperlukan perangkat  yang  mendukung  yang  mempunyai kemampuan  yang  baik  berupa analisis  input, proses  dan  output, adapun  analisis  kebutuhan adalah sebagai berikut:
1. Analisa Kebutuhan Input
Adapun  data-data  yang  dibutuhkan  untuk melakukan
pemrosesan keputusan
penentuan  lokasi  perusahaan  industri  baru yaitu  :  (1) Data kriteria yang  akan di  input dalam  model  keputusan  fuzzy  simple addictive weighting dalam pemilihan barang elektronik di iltizam.com
Lhokseumawe.
2. Analisa Kebutuhan Proses Pemrosesan  data  dilakukan  oleh  model setelah  menerima  data-data  masukan  dari konsumen.  Data-data  tersebut  diproses untuk memperoleh penilaian dengan berpedoman  pada  aturan-aturan  tertentu yang  menggunakan  model  logika Fuzzy SAW .
3. Analisa Kebutuhan Output Output  data  yang  dilakukan  sistem  ini adalah  menampilkan  informasi  model keputusan fuzzy simple addictive weighting dalam pemilihan barang elektronik berupa note book.
4. Skema Sistem
Gambar 5 . Skema Sistem

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  lagi  berjalan  pemilihan notebook hanya  berdasarkan  katalog-katalog atau  buku  brosur notebook sehingga  memilih notebook sesuai  dengan  keinginan  konsumen sangat  susah  untuk  dicari  dikarenakan  harus memilih-milih dari katalog atau brosur notebook dan  penyesuaian  dana  yang  disediakan  oleh konsumen.  Namun,  memilih notebook yang tepat  sesuai  kebutuhan dan anggaran konsumen harus  sesuai  karena  banyaknya  pilihan  tersedia di toko iltizam lhokseumawe.
Kriteria yang digunakan harga (C1) dengan range  nilai  yang  di  fuzzy  (  3.000.000  – 15.000.000), kriteria kedua Layar (C2). Criteria ketia Prosecsor, criteria keempat (Memory), dan Terakhir Hardisk.
Alternative  yang  digunakan  adalah  merk sony,  Samsung,  HP,  Lenovo,  Asus.  Langkah- langkah penyelesaian model fuzzy SAW:
1. Nilai model Fuzzy dan Range Nilai Kriteria untuk nilai harga note book adalah: Kriteria / Customer / Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Hp 0.8333 3 4 5 3 samsung  0.5833 3 3 5 4 Sony 0.8583 5 2 4 5 Lenovo 0.9 3 4 3 3 Asus 0.766 4 5 2 2

## 2. Nilai Normalisasi
Kriteria C1 C2  C3  C4  C5 Hp 0.925925926 0.6  0.8 1 0.6 samsung 0.648148148 0.6  0.6 1 0.8 Sony 0.953703704 1 0.4  0.8 1 Lenovo 1 0.6  0.8  0.6  0.6 Asus 0.851851852 0.8 1 0.4  0.4

## 3. Nilai Preferensi
Kriteria Hasil C1 C2 C3 C4 C5 Hp 0.138888 0.072 0.11 2 0.11 0.072 0.5048 samsung 0.09722 0.072 0.08 4 0.11 0.096 0.4592 Sony 0.14305 0.12 0.05 6 0.08 8 0.12 0.5270 Lenovo 0.15 0.072 0.11 2 0.06 6 0.072 0.472 Asus 0.12777 0.096 0.14 0.04 4 0.048 0.4557
Berdasarkan  hasil  model  penelitian  Fuzzy Simple  Addictive  Weighting didapat  notebook Sony yang paling banyak diminati konsumen di toko iltizam lhokseumawe.

## V. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  Fuzzy Simple  Addictive  Weighting dalam  Pemilihan Barang Elektronik di iltizam.com Lhokseumawe adalah sebagai berikut:
1. Suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang dapat membantu customer dalam mengambil  keputusan  untuk  memilih  lap top  dan  budget  yang  dimiliki  oleh konsumen.
2. Dengan  adanya  model  fuzzy  dalam pengambilan keputusan dapat memudahkan konsumen dalam memilih notebook secara cepat  dan  tepat  berdasarkan  kriteria  yang telah ditentukan.
3. Dapat membantu konsumen dalam pengambilan keputusan yang tepat berdasarkan metode yang diterapkan sehingga kesalahan dapat diminimalisasi.

## B. Saran
1. Model  Keputusan  Fuzzy  Simple  Addictive Weighting Dalam Pemilihan Barang Elektronik  di  iltizam  Lhokseumawe  lebih menggunakan bobot entropy agar pemilihan lebih objektif.
2. Untuk  hasil  lebih  obyektif  disarankan  juga menggunakan menggunakan group decision support system agar keputusannya lebih  terarah  dari  masing-masing decision maker.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zadeh, L.A.,
1965. Fuzzy Sets. Information and Control 8, 338-353.
[2] Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  Sri.,  Harjoko, Agus.,  Wardoyo,  Retantyo.,  2006, Fuzzy
Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) , Penerbit Graha ilmu, yogyakarta.
[3] Frans Susilo S. J. (2006). “Himpunan dan logika kabur serta Aplikasi” . Yogyakarta : Graha Ilmu.
[4] Sri  Kusumadewi  (2004) .  Aplikasi  Logika Fuzzy Untuk sistem Pendukung
Keputusan, Edisi  Pertama,  Yogyakarta: Graha Ilmu.
[5] Sutojo,  T.  &  Edi  Mulyanto  (2011). Kecerdasan  Buatan .  Yogyakarta:  Andi Offset.
[6] Wibowo,  Henri.  Dkk.  2009. Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan Penerima
Beasiswa
Bank BRI
Menggunakan  FMADM .  Jurusan  Teknik Informatika,  Fakultas  Teknologi  Industri, Universitas Islam Indonesia Yogyakarta.
[7] Kusumadewi,  Sri.  (2006). Fuzzy  Multi Attribute  Decision  Making. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[8] Kusrini,  2007, Konsep  Dan  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan ,  ANDI,
Yogyakarta.
[9] Dadan Umar Daihani, 2001, Komputerisasi  Pengambilan  Keputusan ,
Penerbit Elex Media Komputindo, Jakarta.
[10] Turban  Efraim,  2005, Decision  Support System  And  Intelligent  System ,  ANDI,
Yogyakarta.
[11] Gavish,  B.,  dan  Gerdes,  J.H.,  1997, Voting mechanisms and their implications in  a  GDSS  environment, Annals  of Operations  Research ,  Vol.  71,  1997,  pp.
41-74,
http://www.springerlink.com/content/q0v8
970v55qq2851/ , diakses 12 Mei 2014.
[12] Jogianto, H.M. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi : Pendekatan Terstruktur Teori  dan  Praktik  Aplikasi  Bisnis .  Edisi Ketiga. Andi. Yogyakarta.
[13] Turban.,  E.,  Aronson,  J.E.,  dan  Liang, T.P.,  2005, Decision  Support  System  and
Intellegent System, 7 th ( Sistem Pendukung Keputusan  dan  Sistem  Cerdas  Jilid  1),
Dwi Prabantini, Andi Offset, Yogyakarta.