## Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode
Simple Additive Weighting
Pratomo Setiaji 1
Jurusan Sistem Informasi, Teknik, Universitas Muria Kudus 3
Gondang Manis PoBox 53,Bae Kudus E-mail : pratomo.setiaji@yahoo.com 1
Abstrak –  SPK  sebagai  sebuah  sistem  berbasis komputer yang membantu dalam proses pengambilan  keputusan.  SPK  sebagai  sistem informasi berbasis komputer yang adaptif, interaktif, fleksibel, yang secara khusus dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  dari pemasalahan  manajemen  yang  tidak  terstruktur untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan.
Metode  SAW  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
Kata Kunci : SPK, SAW

## I. PENDAHULUAN
Sistem  Penunjang  Keputusan  atau Decisión Support  System ,  secara  umum  di  definisikan  sebagai sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan baik  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  semi terstruktur.  Secara  khusus,  DSS  didefinisikan  sebagai sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun  sekelompok  manajer  dalam  memecahkan masalah  semi  terstruktur  dengan  cara  memberi informasi  ataupun  usulan  menuju  pada  keputusan tertentu.
Pendapat lain menyebutkan bahwa DSS yaitu sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif,  yang membantu  pengambil  keputusan  memanfaatkan  data dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah yang  tak  terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan mendayagunakan resources individu-individu  secara intelek dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan  kualitas  keputusan.  Jadi  ini  merupakan sistem  pendukung  yang  berbasis  komputer  untuk manajemen pengambilan keputusan yang
berhubungan dengan masalah-masalah semi terstruktur.
Masalah  tak  terstruktur  berisikan  elemen-elemen atau  hubungan  -  hubungan  anatr  elemen  yang  tidak dipahami  oleh  pemecah  masalah.  Sedangkan  masalah semiterstruktur  adalah  masalah  yang  berisi  sebagian elemen-elemen  atau  hubungan  yang  dimengerti  oleh pemecah  masalah.Pengambilan  keputusan  selalu berkaitan  dengan  ketidakpastian  dari  hasil  keputusan yang diambil. Untuk mengurangi faktor ketidakpastian tersebut,  keputusan  membutuhkan  informasi  yang sahih mengenai kondisi yang telah, dan mungkin akan terjadi,  kemudian  mengolah  informasi  tersebut menjadi  beberapa  alternatif  pemecahan  masalah sebagai  bahan  pertimbangannya  dalam  memutuskan langkah  yang  akan  dilaksanakannya,  sehingga keputusan yang diambil diharapkan dapat memberikan keuntungan yang maksimal. Karena itulah dikembangkan  dan  digunakan Decision  Support System (DSS)  untuk  membantu  seseorang  dalam meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan keputusan  dan  salah  satu  metodenya  adalah Simple Additive Weighting (SAW)

## II. PEMBAHASAN
1. Multiple Attribute Decision Making (MADM) Multiple Attribute
Decision Making (MADM) adalah suatu  metode  yang digunakan untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif dengan    kriteria  tertentu.  Inti  dari  MADM  adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan.
Banyak  kasus  dengan  MADM  menggunakan metode  SAW  untuk  mencari  sebuah  alternatif. Masalah  yang  sering  terjadi  adalah  sulitnya  memilih metode mana yang paling relevan untuk menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  menggunakan model MADM.
Metode  SAW  juga  merupakan  metode MADM  yang  paling  sederhana  dan  paling  banyak digunakan.  Metode  ini  juga  metode  yang  paling
mudah  untuk  diaplikasikan,  karena  mempunyai algoritma yang tidak terlalu rumit.
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  sebagai 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.
Dimana rij adalah rating
kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Ci  ; i=1,2,3,…,m  dan  j=1,2,3,…,m.  Nilai  preferensi alternatif (Vi) diberikan sebagai :
Nilai  V  yang  lebih  besar,  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 2. Implementasi SAW
Suatu Perusahaan akan memilih seorang karyawannya untuk  dipromosikan  sebagai  kepala  Cabang.  Ada empat  kriteria  yang  digunakan  untuk  melakukan penilaian, yaitu:
1. C1 = tes pengetahuan (wawasan)
2. C2 = praktek kepemimpinan
3. C3 = tes kepribadian
4. C4 = tes Inovasi
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C1 = 35%; C2 = 25%;  C3  =  25%;  dan  C4  =  15%.  Ada  empat  orang karyawan  yang  menjadi  kandidat  (alternatif)  untuk dipromosikan sebagai kepala cabang, yaitu:
A1 = Andre, A2 = Aan, A3 = Andi, dan A4 = Arif. Tabel nilai alternatif di setiap kriteria:
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Andre 70 50 80 60 Aan 50 60 82 70 Andi 85 55 80 75 Arif 82 75 65 85
Penyelesaian:
  82 , 0 85 70 82 ; 85 ; 50 ; 70 max 70 11    r
Proses perankingan dengan  menggunakan bobot  yang telah  diberikan  oleh  pengambil  keputusan:  w  =  [0,35
0,25 0,25 0,15] , Hasil yang diperoleh
adalah sebagai berikut:
Nilai  terbesar  ada  pada  V 4 sehingga  alternatif  A 4 adalah  alternatif  yang  terpilih  sebagai  alternatif terbaik.  Dengan  kata  lain,  Arif  akan  terpilih  sebagai kepala Cabang.

## III. KESIMPULAN
Pembuatan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk melakukan  perhitungan  sebagai  penyeleksi  data dengan  hasil  perengkingan.  Sistem  yang  telah dibuat  mengacu  pada  rumusan  masalah  yang  ada yaitu  sistem  dapat  menyeleksi  data  sesuai ketentuan dengan melakukan perhitungan berdasarkan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  pada  FMADM  ( Fuzzy  Multiple Attribute Decission Making ).
  59 , 0 85 50 82 ; 85 ; 50 ; 70 max 50 21    r   67 , 0 75 50 75 ; 55 ; 60 ; 50 max 50 12    r   80 , 0 75 60 75 ; 55 ; 60 ; 50 max 60 22    r 803 , 0 ) 71 , 0 )( 15 , 0 ( ) 97 , 0 )( 25 , 0 ( ) 67 , 0 )( 25 , 0 ( ) 82 , 0 )( 35 , 0 ( 1      V 779 , 0 ) 82 , 0 )( 15 , 0 ( ) 00 , 1 )( 25 , 0 ( ) 80 , 0 )( 25 , 0 ( ) 59 , 0 )( 35 , 0 ( 2      V 907 , 0 ) 88 , 0 )( 15 , 0 ( ) 97 , 0 )( 25 , 0 ( ) 73 , 0 )( 25 , 0 ( ) 00 , 1 )( 35 , 0 ( 3      V 933 , 0 ) 00 , 1 )( 15 , 0 ( ) 79 , 0 )( 25 , 0 ( ) 00 , 1 )( 25 , 0 ( ) 96 , 0 )( 35 , 0 ( 4      V

## IV. DAFTAR PUSTAKA
[1] Paul Goodwin & George Wright, Decision analysis for management judgment, Chichester, John Wiley & Sons, 2004.
[2] Valerie Belton & Theodore Stewart, Multiple
Criteria Decision Analysis: An Integrated
Approach. Kluwer Academic Publishers, Boston,
2002.