## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1403−1414 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5686

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Pemilihan Oli Mesin Sepeda Motor Matic Terbaik di Bengkel Sepeda Motor
Khoirul Wijak Alfaizh Marwah * , Abdul Halim Hasugian
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang Jl. Lap. Golf No. 120, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* khoirulwijak@gmail.com, 2 abdulhalimhasugian@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: khoirulwijak@gmail.com Submitted: 26/07/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Tujuan penelitian ini adalah menganalisis dan menerapkan metode Simple Additive Weighting (Saw) dalam konteks penentuan merek oli motor, mengumpulkan dan mengolah data alternatif oli motor yang tersedia di pasaran dan mengevaluasi hasil  pemilihan  oli  motor  menggunakan  metode  SAW.  Penelitian  ini  mengidentifikasi  variabel-variabel  penelitian  yang diadopsi  berdasarkan  kriteria  oli  mesin  sepeda  motor  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Terdapat empat variabel yang menjadi dasar evaluasi untuk menentukan merek shockbreaker yang paling diminati: Ukuran (C1), Jenis (C2),  Kekentalan  (C3),  Harga  (C4).  Hasil  penelitian  disimpulkan  bahwa  Melalui  integrasi  metode  SAW,  peneliti  berhasil membangun kerangka kerja yang komprehensif untuk mengevaluasi kriteria-kriteria yang relevan dalam pemilihan oli. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SAW mampu memberikan bobot relatif untuk setiap kriteria yang digunakan dalam penelitian ini  dan  berhasil  memberikan  rangking  pada  alternatif  oli  berdasarkan  nilai  yang  telah  dinormalisasi  dari  setiap  kriteria. Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada aplikasi sistem pendukung keputusan mendapatkan rekomendasi pertama Enduro Matic V yang diikuti dengan Yamalube Engine Oil Super Matic dengan nilai 1 dan Shell Advance AX7 Scooter pada peringkat  2  dengan  nilai 0.96  dan    peringkat  3  AHM  Oil  Matic  SPXX2  dengan nilai  0.863.  Aplikasi  yang  telah  dirancang memiliki tampilan halaman yang cukup baik sehingga memberikan kemudahan pada pengguna.
Kata Kunci: SAW; Pemilihan Terbaik; Oli Mesin; Sepeda Motor Matic.
Abstract −The purpose of this research is to analyze and apply the Simple Additive Weighting (SAW) method in the context of determining motor oil brands, collect and process data on motor oil alternatives available on the market and evaluate the results of motor oil selection using the SAW method. This research identifies research variables adopted based on motorcycle engine  oil  criteria  using  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method.  There  are  four  variables  that  form  the  basis  of evaluation to determine the most popular shockbreaker brand: Size (C1), Type (C2), Viscosity (C3), Price (C4). The results of the  study  concluded  that  through  the  integration  of  the  SAW  method,  researchers  succeeded  in  building  a  comprehensive framework for evaluating relevant criteria in oil selection. The test results show that SAW is able to provide relative weights for each criterion used in this study and successfully rank oil alternatives based on the normalized value of each criterion. Based on  the  calculation  results  shown  in  the  decision  support  system  application,  the  first  recommendation  is  Enduro  Matic  V followed by Yamalube Engine Oil Super Matic with a value of 1 and Shell Advance AX7 Scooter at rank 2 with a value of 0.96 and rank 3 AHM Oil Matic SPXX2 with a value of 0.863. The application that has been designed has a fairly good page display so that it provides convenience to users.
Keywords : SAW; Best Selection; Engine Oil; Matic Motorcycle.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi dan mobilitas saat ini, sepeda motor menjadi salah satu sarana transportasi yang sangat penting  dalam  memenuhi  kebutuhan  mobilitas  masyarakat.  Hal  ini  didukung  oleh  berbagai  inovasi  dan peningkatan dalam desain serta performa kendaraan bermotor, termasuk motor jenis skutik atau moped [1].  Salah satu komponen krusial dalam sistem pelumas sepeda motor adalah oli, yang memiliki peran penting dalam menjaga kenyamanan dan ketahanan mesin.
Pemilihan  oli  motor  yang  tepat  dalam  industri  otomotif,  merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang mempengaruhi  kinerja  dan  umur  mesin  kendaraan.  Oli  motor  yang  berkualitas  dapat  memberikan  pelumasan optimal, mengurangi gesekan antar komponen, dan membantu menjaga suhu mesin agar tetap stabil. Oleh karena itu, pemilihan oli motor yang tepat menjadi sangat krusial bagi pemilik kendaraan maupun bengkel otomotif. Oli mesin  sangat penting sekali  terhadap sepeda motor karena sangat berperan penting  untuk  menghaluskan  mesin agar  terhindar  dari  karatan.  Oleh  karena  itu,  setiap  pengguna  sepeda  motor  dianjurkan  untuk  menggunakan  oli pelumas  mesin  terhadap  sepeda  motor  yang  dimiliki  secara  rutin  serta  menggunakan  oli  pelumas  yang  sesuai dengan kompresi motor matic mereka agar mesin tersebut tetap awet dan terjaga [2].
Bengkel otomotif sering dihadapkan pada berbagai pilihan oli motor yang tersedia di pasaran. Setiap merek dan jenis oli memiliki spesifikasi dan keunggulan yang berbeda, seperti tingkat viskositas, aditif yang digunakan, dan  harga  yang  ditawarkan.  Dengan  banyaknya  pilihan  yang  ada,  bengkel  otomotif  memerlukan  metode  yang efektif  untuk  menilai  dan  memilih  oli  motor  terbaik  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  kendaraan  dan  preferensi pelanggan.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode Saw adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi-

## Journal of Information System Research (JOSH)
kriteria yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan pemilihan alternatif terbaik dari sekumpulan kriteria yang  telah  ditentukan  [3].  Dengan  mempertimbangkan  kriteria-  kriteria  tertentu,  metode  Saw  memungkinkan untuk  menghitung  bobot  relatif  dari  setiap  alternatif  dan  menghasilkan  peringkat  berdasarkan  nilai  total  yang diperoleh [4].
Penelitian terdahulu  dengan  metode  yang  sama  dan  pernah  di teliti sebelumnya antaralain: Penelitian yang dilakukan oleh Iin Mulyadin dan Dedy Satrio Winarso dari Sekolah Tinggi Teknologi Cahaya Surya Kediri. Mereka  menciptakan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  smartphone  dengan  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai  pendekatan pengembangan. Metode SAW digunakan karena dapat mengolah data kriteria dengan nilai yang berbeda-beda. Tujuan utama dari penelitian ini adalah membantu calon pengguna smartphone dalam memilih perangkat yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Sistem ini didesain untuk  membantu  pengguna  yang  belum  tahu  smartphone  mana  yang  tepat  untuk  mereka  pilih.  Metode  SAW digunakan untuk menganalisis berbagai alternatif smartphone berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, seperti Jaringan,  Berat,  Display,  Sistem,  Processor,  ROM,  RAM,  Kamera,  Baterai,  Garansi,  dan  Harga.  Dengan menggunakan bobot yang telah ditentukan untuk setiap kriteria, sistem ini memberikan rekomendasi smartphone yang  paling  cocok  berdasarkan  perhitungan  kinerja  dan  perankingan.  Tahap-tahap  penelitian  ini  melibatkan pengumpulan data melalui observasi dan studi literatur, perancangan sistem dengan menggambar diagram alir data dan  entitas  relasi,  serta  implementasi  sistem  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL.  Hasil  dari  sistem  ini  adalah  rekomendasi  smartphone  yang  sesuai  dengan  preferensi  pengguna berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dalam  contoh  kasus  yang  diberikan,  tiga  alternatif  smartphone dipertimbangkan:  Samsung  Galaxy  J2  Prime,  Oppo  A37,  dan  Xiaomi  Redmi  4A.  Setiap  smartphone  dinilai berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  seperti  jaringan,  berat,  display,  sistem,  dan  sebagainya.  Kemudian, dengan  menggunakan  metode  SAW,  sistem  menghitung  skor  untuk  setiap smartphone  dan  memberikan rekomendasi  berdasarkan  peringkat  tertinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  calon  pengguna smartphone  dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  bijaksana  saat  memilih  perangkat.  Dengan  adanya  sistem pendukung keputusan berbasis SAW ini, diharapkan pengguna dapat dengan lebih mudah menemukan smartphone yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Reyhan  Firdaus  dan  Nia  Nuraeni  dari  Program  Studi Informatika,  Universitas  Nusa  Mandiri,  memiliki  fokus  pada  pemilihan  laptop  terbaik  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Dalam  penelitian  ini,  mereka  menggali  berbagai  kriteria  penting  dalam memilih laptop, seperti harga, ukuran layar, processor, RAM, tipe RAM, harddisk/SSD, Bluetooth, dan webcam. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  konsumen  dalam  membuat  keputusan yang lebih baik ketika  memilih laptop.  Dengan  menggunakan  metode  SAW,  penulis  menghitung  nilai  preferensi  atau  perangkingan  untuk berbagai  alternatif  laptop  yang  ada  di  pasaran.  Metode  SAW  memungkinkan  peneliti  untuk  memberikan rekomendasi berdasarkan bobot kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan alternatif-alternatif laptop yang memiliki nilai preferensi tertinggi, sehingga memberikan panduan yang lebih jelas bagi  konsumen  dalam  memilih  laptop  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi  mereka.  Penelitian  ini memberikan  kontribusi  penting  dalam  membantu  konsumen  mengatasi  keterbatasan  pemahaman  terhadap spesifikasi laptop yang sering kali menjadi hambatan dalam pengambilan keputusan [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Erliyan  Redy  Susanto,  Ajeng  Savitri  Puspaningrum,  dan  Neneng  dari Fakultas  Teknik  dan  Ilmu  Komputer,  Universitas  Teknokrat  Indonesia,  Bandar  Lampung,  Indonesia,  bertujuan untuk merancang dan membangun rekomendasi penerima bantuan sosial berdasarkan data kesejahteraan rakyat terdampak Covid-19. Penelitian ini berfokus pada penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan prioritas penerima bantuan sosial. Pandemi Covid-19 telah menyebabkan krisis di berbagai bidang di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Pemerintah berusaha mengatasi krisis ini dengan berbagai program bantuan sosial. Namun, banyak laporan mengindikasikan bahwa bantuan tersebut tidak selalu tepat sasaran. Oleh karena itu,  penelitian  ini  mencoba  membangun  suatu  sistem  rekomendasi  yang  menggunakan  indikator  kesejahteraan rakyat untuk menentukan prioritas penerima bantuan sosial. Metode SAW dipilih untuk melakukan perankingan alternatif penerima bantuan sosial. Dalam metode ini, kriteria-kriteria yang mempengaruhi  tingkat kesejahteraan diidentifikasi,  dan  setiap  kriteria  diberikan  bobot  yang  sesuai.  Data  kemudian  dinormalisasi  dan  perankingan dilakukan  dengan  menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif.  Alternatif-alternatif  yang  memiliki  nilai preferensi  tertinggi  akan  dianggap  sebagai  prioritas  penerima  bantuan  sosial.  Dalam  penelitian  ini,  indikator- indikator  kesejahteraan  yang  dianalisis  meliputi  pendidikan,  kesehatan,  fertilitas  dan  keluarga  berencana, perumahan,  serta  teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Subkriteria  untuk  setiap  indikator  juga  telah  ditentukan beserta bobotnya. Nama-nama kepala keluarga dijadikan sebagai alternatif yang akan diberi peringkat berdasarkan skor kesejahteraan mereka. Metode pengembangan  sistem yang digunakan adalah Extreme Programming (XP). Tahapan-tahapan  seperti  perencanaan,  desain,  pembuatan  kode  program,  dan  pengujian  dilakukan  dalam pengembangan  sistem  ini.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  purwa  rupa  sistem  rekomendasi  penerima bantuan  sosial  berbasis  web  yang  menggunakan  metode  SAW.  Sistem  ini  memiliki  tujuan  untuk  membantu pemerintah dalam menentukan prioritas penerima bantuan sosial yang lebih akurat berdasarkan data kesejahteraan rakyat.  Dengan  adanya  sistem  ini,  diharapkan  bantuan  sosial  dapat  lebih  efektif  dan  tepat  sasaran,  sehingga memberikan dampak positif pada upaya pemulihan ekonomi negara di tengah pandemi Covid-19 [6].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1403−1414 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5686
Metode SAW memungkinkan pengambil keputusan untuk memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan tingkat kepentingannya  [7][8][9], sehingga dapat dihasilkan nilai akhir yang menggambarkan peringkat dari  setiap  alternatif  oli  motor  [10][11][12][13],  Dengan  demikian,  bengkel  otomotif  dapat  lebih  mudah menentukan  oli  motor  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  kendaraan  dan  preferensi  pelanggan,  serta meningkatkan  kepuasan  pelanggan  melalui  layanan  yang  lebih  baik  [14][15][16].  Melalui  penelitian  ini, diharapkan  penerapan  metode  SAW  dalam  pemilihan  oli  motor  terbaik  di bengkel  otomotif  dapat  memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  pengambilan  keputusan,  serta memberikan  panduan  praktis  bagi  bengkel  otomotif  dalam  menyediakan  layanan  yang  berkualitas  kepada pelanggan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang digunakan untuk mengevaluasi alternatif berdasarkan serangkaian kriteria yang telah ditentukan  [7]. Metode ini bertujuan untuk memberikan bobot relatif kepada setiap kriteria dan menghitung skor total dari setiap alternatif berdasarkan  bobot  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Hasil  skor  total  ini  kemudian  digunakan  untuk  memeringkat alternatif-alternatif  tersebut,  sehingga  alternatif  dengan  skor  tertinggi  dianggap  sebagai  alternatif  terbaik  [8]. Penerapan SAW melibatkan beberapa langkah.
Pertama, setiap kriteria diberikan bobot yang mencerminkan tingkat kepentingan atau prioritas relatif dalam pengambilan  keputusan  [9].  Kemudian,  setiap  alternatif  dievaluasi  berdasarkan  setiap  kriteria,  dan  nilai  yang sesuai  dengan  masing-masing  kriteria  dikalikan  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Setelah  itu,  hasil perkalian  bobot  dan  nilai  kriteria  dijumlahkan  untuk  setiap  alternatif,  menghasilkan  skor  total  untuk  masing- masing  alternatif  [10].  Skor  total  ini  kemudian  digunakan  untuk  membandingkan  dan  memeringkat  alternatif- alternatif. Alternatif dengan skor total tertinggi dianggap sebagai alternatif terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Metode SAW umumnya digunakan dalam situasi di mana kriteria yang digunakan memiliki bobot yang relatif stabil dan tidak saling mempengaruhi secara signifikan [5].
Metode SAW sangat berguna dalam pengambilan keputusan yang melibatkan banyak faktor atau kriteria yang berbeda. Ini memberikan kerangka kerja yang terstruktur untuk menganalisis dan membandingkan alternatif secara sistematis, dengan mempertimbangkan preferensi dan prioritas berbagai kriteria yang relevan [12]. Berikut adalah  langkah-langkah  untuk  perhitungan  dengan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW):
a. Menentukan kriteria-kriteria dan bobot kriteria (Wi) yang akan di jadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci. Dimana total bobot sama dengan 1 (∑wi= 1).
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. Normalisasi matriks
Berdasarkan  persamaan  yang  di  sesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya) sehingga di perbobot matriks ternormalisasi R.
r ij = { xij Maxixij jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Minixij xij jika j adalah atribut biaya (cost) (1)
Keterangan rumus di atas adalah: rij = rating kinerja ternormalisasi, Maxij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom, Minij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom, Xij = baris dan kolom dari matriks.
d. Preferensi  (Vi)  yaitu  hasil  akhir  yang  di  peroleh  dari  peroses  prankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian matriks ternormalisasi R dengan vactor bobot sehingga di peroleh nilai terbesar yang di pilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
V i = ∑ W j r ij n j=1 (2)
Keterangan: Vi = nilai akhir dari alternatif, wj = bobot yang telah di tentukan, rij = normalisasi matriks, Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Tahapan di atas membentuk struktur dasar metode SAW dan memungkinkan pengambil keputusan untuk memproses  dan  menganalisis  informasi  tentang  alternatif  dengan  cara  yang  terstruktur  dan  sistematis.  Dengan mengatur  dan  memahami  komponen-komponen  ini,  metode  SAW  membantu  dalam  mengambil  keputusan berdasarkan penilaian dan prioritas atas berbagai kriteria yang relevan [4][5][6].

## 2.2 Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian merupakan sebuah skema yang membagi tahapan-tahapan yang dilakukan dalam melakukan klasifikasi penelitian. Fungsi dari kerangka penelitian adalah untuk menentukan arah dan memberikan gambaran dalam proses penelitian ini di lakukan, kerangka penelitian ditampilkan dalam Gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1403−1414 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5686
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.3 Rencana Pembahasan
Untuk mencapai sistem yang bagus dilakukan perencanaan yang bagus pula. Maka dari itu tahapan membangun aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System atau DSS) berbasis Website yang terdapat pada Gambar 2 berikut:

## Gambar 2. Design Rencana Pembahasan

## 2.4 Pengembangan Sistem
Pengembangan  sistem  merupakan  proses  kompleks  yang  melibatkan  langkah-langkah  terstruktur  untuk memastikan  bahwa  kebutuhan  pengguna  terpenuhi  dengan  baik.  Salah  satu  pendekatan  yang  umum  digunakan adalah Model Pengembangan Siklus Hidup Perangkat Lunak (SDLC). Model SDLC adalah serangkaian tahap atau fase  yang  mencakup perencanaan, analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Dalam  konteks pengembangan sistem, penggunaan Model SDLC membantu memastikan bahwa proyek tersebut berjalan dengan efisien  dan  memberikan  hasil  yang  diinginkan.  Berikut  adalah  tahapan  umum  dalam  pengembangan  sistem menggunakan Model SDLC [17] ditampilkan dalam Gambar 3.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Berdasarkan Gambar 3 mengenai tahapan Metode SDLC dijelaskan sebagai berikut:
a. Perencanaan (Planning): Tahap perencanaan merupakan langkah awal dalam pengembangan sistem, di mana tim  proyek  merumuskan  tujuan,  kebutuhan,  dan  cakupan  proyek.  Aktivitas  ini  mencakup  identifikasi kebutuhan  pengguna,  penyusunan rencana  proyek  dengan  estimasi  biaya  dan  waktu,  serta  penetapan  tim proyek dan tanggung jawab masing-masing  anggota.
b. Analisis (Analysis): Tahap analisis ditujukan untuk memahami dan mendokumentasikan kebutuhan pengguna serta  menentukan  solusi  terbaik  untuk  masalah  yang  dihadapi.  Aktivitas  pada  tahap  ini  melibatkan pengumpulan informasi kebutuhan dari pengguna, identifikasi masalah dan peluang, serta pembuatan dokumen analisis  kebutuhan.
c. Desain (Design): Tahap desain berfokus pada merancang solusi sistem berdasarkan kebutuhan dan persyaratan yang  telah  dikumpulkan.  Aktivitas dalam tahap  ini  melibatkan  perancangan  arsitektur  sistem,  perancangan struktur database, dan pembuatan prototipe antarmuka pengguna.
d. Implementasi (Implementation): Tahap implementasi melibatkan transformasi desain sistem menjadi kode atau program yang dapat dijalankan. Tim pengembang bekerja untuk mengimplementasikan fitur-fitur yang telah direncanakan, termasuk penulisan kode program, integrasi komponen sistem, dan uji fungsionalitas unit.
e. Pengujian (Testing): Tahap pengujian bertujuan untuk memverifikasi bahwa sistem berfungsi sesuai dengan spesifikasi  yang  telah  ditetapkan.  Aktivitas  pengujian  melibatkan  uji  integrasi  sistem,  uji  fungsional keseluruhan, dan identifikasi serta perbaikan bug yang mungkin muncul.
f. Pemeliharaan (Maintenance): Setelah sistem diluncurkan, tahap pemeliharaan berfokus pada pemeliharaan  dan perbaikan  bug,  pengembangan  fitur  baru,  serta  penyesuaian  dengan  perubahan  kebutuhan.  Aktivitas melibatkan pemantauan kinerja sistem, pemecahan masalah, dan penambahan fitur baru jika diperlukan.

## 2.5 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data merupakan langkah krusial dalam penelitian yang membantu mendapatkan informasi yang diperlukan  untuk analisis dan pemahaman lebih lanjut. Beberapa metode  yang  umum digunakan  meliputi studi pustaka, observasi, dan penggunaan angket.
a. Studi  Pustaka:  Studi  pustaka  melibatkan  penelusuran  dan  analisis  terhadap  literatur,  publikasi  ilmiah,  dan sumber informasi lainnya yang relevan dengan topik penelitian. Tujuannya adalah mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang kerangka konseptual dan temuan sebelumnya yang terkait dengan penelitian.
b. Observasi:  Observasi  dilakukan  dengan  mengamati  secara  langsung  fenomena  atau  kejadian  yang  terkait dengan  penelitian.  Metode  ini  dapat  dilakukan  secara  partisipatif  atau  non-partisipatif,  tergantung  pada interaksi peneliti dengan lingkungan atau subjek yang diamati. Observasi memberikan gambaran yang nyata dan kontekstual terhadap fenomena yang diteliti.
c. Angket:  Penggunaan  angket  melibatkan  penyampaian  kuesioner  atau  pertanyaan  tertulis  kepada  responden untuk mengumpulkan data. Angket dapat  digunakan untuk menganalisis pendapat, persepsi, atau karakteristik tertentu dari responden. Keuntungan utama dari metode ini adalah dapat mengumpulkan data dari sejumlah responden dalam waktu yang relatif singkat.
Pemilihan  metode  pengumpulan  data  ini  tergantung  pada  sifat  dan  tujuan  penelitian.  Studi  pustaka membantu  membangun  dasar  pengetahuan,  observasi  memberikan  wawasan  langsung,  dan  angket memungkinkan  pengumpulan  data  secara  terstruktur  dari  sejumlah  responden.  Kombinasi  metode  ini  dapat memberikan pendekatan holistik dalam pengumpulan data untuk mendukung penelitian.

## 2.6 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  melibatkan  beberapa  langkah,  dan struktur flowchart berikut memberikan gambaran visual mengenai proses tersebut ditampilkan dalam Gambar 4.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1403−1414 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5686
Berdasarkan Gambar 6 mengenai alur proses SAW pada sistem dijelaskan sebagai berikut: a. Memulai: Flowchart  dimulai dari langkah awal untuk memulai proses implementasi sistem dengan SAW.
b. Input Data: Langkah berikutnya adalah memasukkan data atau kriteria-kriteria yang akan dievaluasi ke dalam sistem. Ini dapat mencakup nilai-nilai alternatif untuk setiap kriteria yang akan dinilai.
c. Normalisasi Kriteria: Setelah data dimasukkan, sistem melakukan langkah normalisasi kriteria untuk mengubah nilai-nilai tersebut ke dalam skala yang seragam,  biasanya antara 0 hingga 1.
d. Bobot  Kriteria:  Flowchart  melanjutkan  ke  langkah  pemberian  bobot  pada  setiap  kriteria.  Bobot  ini mencerminkan tingkat pentingnya setiap kriteria dalam pengambilan keputusan.
e. Perhitungan Skor Total: Proses perhitungan skor total dilakukan dengan mengalikan nilai normalisasi kriteria dengan bobot kriteria masing-masing, lalu menjumlahkannya  untuk setiap alternatif.
f. Peringkat Alternatif:  Sistem  kemudian  menentukan  peringkat  untuk  setiap  alternatif  berdasarkan  skor  total yang telah dihitung sebelumnya. Alternatif dengan skor total tertinggi mendapatkan peringkat tertinggi.
g. Output  Hasil:  Flowchart  berakhir  dengan  menghasilkan  output  berupa  peringkat  alternatif  yang  dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan.
h. Selesai: Akhir dari flowchart menandakan bahwa proses implementasi SAW telah selesai, dan hasilnya dapat dianalisis atau digunakan untuk pengambilan keputusan.
Flowchart ini memberikan pandangan visual tentang proses implementasi SAW, dan setiap langkah dapat diperinci lebih lanjut dengan menggunakan  bentuk diagram yang lebih terinci. Implementasi sistem dengan SAW dapat dioptimalkan sesuai  dengan kebutuhan dan konteks spesifik dari aplikasi tersebut [18].

## 2.7 Variabel Penelitian
Penelitian ini  mengidentifikasi variabel-variabel penelitian yang diadopsi berdasarkan kriteria oli mesin sepeda motor  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Terdapat  empat  variabel  yang  menjadi  dasar evaluasi untuk menentukan merek shockbreaker yang paling diminati:
a. Ukuran (C1): Variabel ini mengevaluasi ukuran oli mesin sepeda motor secara keseluruhan. Bobot kriteria ini mencakup berbagai macam ukuran.
b. Jenis (C2): Jenis oli mesin sepeda motor matic menjadi faktor penting. Variabel ini terdapat di botol kemasan.
c. Kekentalan (C3): Kekentalan oli mesin sepeda motor menjadi faktor penting. Variabel ini mencakup nilai SAE (Society of Automotive Engineer) yang terdapat di botol kemasan.
d. Harga (C4): Variabel ini  mencerminkan harga dari  masing-masing oli  mesin sepeda  motor. Semakin rendah harga, semakin tinggi bobot variabel ini karena harga yang lebih rendah cenderung lebih diinginkan.
Setiap  variabel  akan  dinilai,  dinormalisasi,  dan  mendapatkan  bobot  kriteria  sesuai  dengan  tingkat signifikansinya  dalam  pengambilan  keputusan.  Variabel-  variabel  ini  mencerminkan  kriteria-kriteria  utama yang  digunakan  dalam penelitian untuk mengevaluasi dan membandingkan merek oli mesin [19][20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Dalam  melakukan  pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  oli  mesin  sepeda  motor  matic,  akan dilakukan  terlebih  dahulu  tahapan  pengumpulan  data  serta  analisis  kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun. Pengumpulan data dilakukan  untuk  mengumpulkan  segala  jenis informasi  yang dibutuhkan dalam  membangun sistem pendukung keputusan pemilihan oli mesin sepeda motor matic.
Dalam penelitian ini, peneliti melakukan pengumpulan data yang diperoleh dari bengkel master ban yang menyediakan  data  semua  oli  mesin  sepeda  motor  matic  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  diteliti.  Peneliti  juga mengumpulkan data yang diperoleh dari sumber lainnya yang menyajikan informasi mengenai oli mesin sepeda motor matic untuk memperluas wawasan serta memperkaya basis pengetahuan yang akan diterapkan pada sistem. Adapun tabel 1 merupakan sampel data oli mesin sepeda motor matic dimana jumlah sampel ada 5 oli yang diambil dari sebagai perbandingan dari banyaknya data yang telah didapat.
Tabel 1. Data Oli Mesin Sepeda Motor Matic
Merek Ukuran jenis Kekentalan Harga Shell Advance AX7 Scooter 0.8 Liter Full Synthetic 10W-40 Rp.60.000 Motul Scooter LE 0,8 Liter Synthetic 10W-30 Rp.62.000 Castrol Power 1 Ultimate Matic 0,8 Liter Full Synthetic 10W-30 Rp.70.000 Yamalube Engine Oil Super Matic 1 Liter Full Synthetic 10W-40 Rp.74.000 AHM Oil Matic SPX2 0,8 Liter Full Synthetic 10W-30 Rp.70.000

## 3.2 Pengolahan Data
Dalam penelitian ini dikumpulkan data yang diperoleh dengan melakukan survei di bengkel sepeda motor sesuai dengan  kebutuhan  dan  kondisi. Setelah data  diperoleh  kemudian  melakukan  analisis  kebutuhan  dan  membuat

## Journal of Information System Research (JOSH)
model    kuesioner  yang    nantinya    akan    diberikan    kepada    responden    yang    bertindak    sebagai    ahli.    Untuk mengolah  data  yang  ada,  menggunakan  pendekatan  SAW  untuk  merumuskan  masalah dan  mendapatkan rating  dari  setiap  alternatif  strategi  yang  nantinya  akan  digunakan sebagai rekomendasi.
Pada penelitian untuk menentukan oli mesin sepeda motor matic terbaik, seluruh informasi yang didapatkan akan di simpan kedalam basis data sistem yang nantinya akan diproses oleh sistem pendukung keputusan yang akan dibangun. Analisis data yang diproses metode SAW, yaitu menentukan kriteria yang valid dalam penilaian alternative  terhadap  oli  mesin  sepeda  motor  matic  terpilih.  Berikut  merupakan  data  kriteria  dan  alternatif  yang akan digunakan dijelaskan dalam Tabel 2 dan 3.
Tabel 2. Kriteria Oli Mesin Sepeda Motor Matic
No Kriteria Keterangan Atribut 1 C1 Ukuran Benefit 2 C2 Jenis Benefit 3 C3 Kekentalan Benefit 4 C4 Harga Cost Tabel 3. Data Alternatif No Kode Keterangan 1 A1 Shell Advance AX7 Scooter 0.8 Liter Full Synthetic 10W-40 Rp.60.000 2 A2 Motul Scooter LE 0,8 Liter Synthetic 10W-30 Rp.62.000 3 A3 Castrol Power 1 Ultimate Matic 0,8 Liter Full Synthetic 10W-30 Rp.70.000 4 A4 Yamalube Engine Oil Super Matic 1 Liter Full Synthetic 10W-40 Rp.74.000 5 A5 AHM Oil Matic SPX2 0,8 Liter Full Synthetic 10W-30 Rp.70.000

## 3.3 Penerapan Metode SAW
Dalam penelitian ini, Metode ini bertujuan untuk memberikan bobot relatif kepada setiap kriteria dan menghitung skor  total  dari  setiap  alternatif  berdasarkan  bobot  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Hasil  skor  total  ini  kemudian digunakan  untuk  memeringkat  alternatif-alternatif  tersebut,  sehingga  alternatif  dengan  skor  tertinggi  dianggap sebagai alternatif terbaik dijelaskan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Sekala Penilaian Kode Nama Kriteria Keterangan Nilai C1 Ukuran 1,2 liter 3 1 liter 2 0,8 liter 1 C2 Jenis Full synthetic 4 Synthetic 3 Technosynthese 2 Premium mineral 1 C3 Kekentalan 20W-40 4 10W-40 3 10W-30 2 5W-40 1 C4 Harga Kurang dari 50.000 4 50.000-100.000 3 100.000-150.000 2 Lebih dari 150.000 1
Tahap selanjutnya yaitu membuat matriks keputusan dari hasil skala penilaian sesuai dengan kondisi yang ada dijelaskan dalam Tabel 5 dan 6.
Tabel 5. Matriks Data Alternatif Merek Ukuran Jenis Kekentalan Harga Bobot 0.08 0.4 0.29 0.23 Cost/benefit benefit benefit benefit cost Shell Advance AX7 Scooter 0.8 liter Full synthetic 10w-40 Rp.60.000 Motul Scooter LE 0.8 liter Synthetic 10w-30 Rp.62.000 Castrol Power 1 Ultimate Matic 0.8 liter Full synthetic 10w-30 Rp.70.000 Yamalube Engine Oil Super Matic 1 liter Full synthetic 10w-40 Rp.74.000 AHM Oil Matic SPX2 0.8 liter Full synthetic 10w-30 Rp.70.000

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1403−1414 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5686
Tabel 6. Matriks Keputusan
Merek C1 C2 C3 C4 Bobot 0.08 0.4 0.29 0.23 Cost/benefit benefit benefit benefit cost A1 1 4 3 2 A2 1 3 2 2 A3 1 4 2 2 A4 2 4 3 2 A5 1 4 3 2
Untuk meneormalisasi nilai benefit nilai kriteria di bagi dengan nilai terbesar dari masing masing kriteria A1 = Nilai C1 / Nilai terbesar C1  =  1 / 2  =  0.5
A1 =  Nilai C2 / Nilai terbesar C2  =  4 / 4  =  1 A1 =  Nilai C3 / Nilai terbesar C3  =  3 / 3  =  1 A2 =  Nilai C1 / Nilai terbesar C1  =  1 / 2  =  0.5 A2 =  Nilai C2 / Nilai terbesar C2  =  3 / 4  =  0.75 A2 =  Nilai C3 / Nilai terbesar C3  =  2 / 3  =  0.667 A3 =  Nilai C1 / Nilai terbesar C1  =  1 / 2  =  0.5 A3 =  Nilai C2 / Nilai terbesar C2  =  4 / 4  =  1 A3 =  Nilai C3 / Nilai terbesar C3  =  2 / 3  =  0.667 A4 =  Nilai C1 / Nilai terbesar C1  =  2 / 2  =  1 A4 =  Nilai C2 / Nilai terbesar C2  =  4 / 4  =  1 A4 =  Nilai C3 / Nilai terbesar C3  =  3 / 3  =  1 A5 =  Nilai C1 / Nilai terbesar C1  =  1 / 2  =  0.5 A5 =  Nilai C2 / Nilai terbesar C2  =  4 / 4  =  1
A5 =  Nilai C3 / Nilai terbesar C3  =  3 / 3  =  1
Untuk meneormalisasi nilai cost nilai terkecil dari kriteria di bagi dengan nilai kriteria.
A1 =  Nilai terkecil C4 / Nilai C4  =  2 / 2  =  1 A2 =  Nilai terkecil C4 / Nilai C4  =  2 / 2  =  1 A3 =  Nilai terkecil C4 / Nilai C4  =  2 / 2  =  1 A4 =  Nilai terkecil C4 / Nilai C4  =  2 / 2  =  1
A5 =  Nilai terkecil C4 / Nilai C4  =  2 / 2  =  1 Dengan proses perhitungan diatas didapat hasil perhitungan dijelaskan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Matriks Normalisasi C1 C2 C3 C4 A1 0.5 1 1 1 A2 0.5 0.75 0.667 1 A3 0.5 1 0.667 1 A4 1 1 1 1 A5 0.5 1 1 1
Selanjutnya mencari nilai preferensi atau hasil akhir dengan cara mengalikan bobot kriteria dengan nilai kriteria, lalu di jumblahkan setiap kriteria
A1 =   (Bobot C1  ∗  Nilai C1)   +   (Bobot C2  ∗  Nilai C2)   +   (Bobot C3  ∗  Nilai C3)   +   (Bobot C4  ∗  Nilai C4) =   (0.08  ∗  0.5)   +   (0.4  ∗  1)   +   (0.29  ∗  1)   +   (0.23  ∗  1)   =  0.96 A2 =   (Bobot C1  ∗  Nilai C1)   +   (Bobot C2  ∗  Nilai C2)   +   (Bobot C3  ∗  Nilai C3)   +   (Bobot C4  ∗  Nilai C4) =   (0.08  ∗  0.5)   +   (0.4  ∗  0.75)   +   (0.29  ∗  0.667)   +   (0.23  ∗  1)   =  0.763 A3 =   (Bobot C1  ∗  Nilai C1)   +   (Bobot C2  ∗  Nilai C2)   +   (Bobot C3  ∗  Nilai C3)   +   (Bobot C4  ∗  Nilai C4) =   (0.08  ∗  0.5)   +   (0.4  ∗  1)   +   (0.29  ∗  0.667)   +   (0.23  ∗  1)   =  0.863 A4 =   (Bobot C1  ∗  Nilai C1)   +   (Bobot C2  ∗  Nilai C2)   +   (Bobot C3  ∗  Nilai C3)   +   (Bobot C4  ∗  Nilai C4) =   (0.08  ∗  1)   +   (0.4  ∗  1)   +   (0.29  ∗  1)   +   (0.23  ∗  1)   =  1 A5 =   (Bobot C1  ∗  Nilai C1)   +   (Bobot C2  ∗  Nilai C2)   +   (Bobot C3  ∗  Nilai C3)   +   (Bobot C4  ∗  Nilai C4) =   (0.08  ∗  0.5)   +   (0.4  ∗  1)   +   (0.29  ∗  1)   +   (0.23  ∗  1)   =  0.863
Dengan proses perhitungan diatas didapat hasil perhitungan dijelaskan dalam Tabel 8 dan 9.
Tabel 8. Hasil A1 0.96 A2 0.763 A3 0.863 A4 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1403−1414 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5686
A5 0.863 Tabel 9. Perangkingan Data Alternatif Nilai Ranking A1 0.96 2 A2 0.763 5 A3 0.863 3 A4 1 1 A5 0.863 3
Dengan hasil perangkingan pada tabel 9 dapat diketahui yang mana alternatif terbaik yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pemilihan oli mesin sepeda motor matic terbaik berdasarkan data kriteria dan nilai bobot alternatif yang telah diuji dijelaskan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Data perangkingan oli mesin sepeda motor matic Data Alternatif Nama Alternatif Nilai Ranking A1 Yamalube Engine Oil Super Matic 1 1 A4 Shell Advance AX7 Scooter 0.96 2 A5 AHM Oil Matic SPX2 0.863 3 A3 Castrol Power 1 Ultimate Matic 0.863 3 A2 Motul Scooter LE 0.763 5

## 3.4 Pengujian
Tahapan pengujian dilakukan dengan tujuan untuk melihat hasil aplikasi sistem pendukung keputusan yang telah dibangun berjalan sesuai dengan yang direncanakan. Selain itu penulis juga memastikan bahwa aplikasi yang telah dibangun dapat dipergunakan dan diakses dengan mudah, cepat dan akurat. Adapun Tampilan yang akan muncul pertama kali ketika menjalankan sistem ini sebagai berikut:
1. Tampilan Halaman Menu Login
Saat pertama kali digunakan, pengguna akan diarahkan menuju halaman login. Halaman ini akan menampilkan semua halaman yang ada pada sistem ditampilkan dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Login
2. Tampilan Halaman Alternatif
Pada  halaman  alternatif,  pengguna  dapat  menambah,  menghapus,  mengubah  dan  mencetak  data  yang  telah ditambahkan ditampilkan dalam Gambar 6.

## Journal of Information System Research (JOSH)
3. Tampilan Halaman Kriteria
Pada halaman  kriteria, pengguna dapat  menambah atau  menghapus kriteria. Pengguna juga dapat  mencetak data kriteria yang telah ditambahkan ditampilkan dalam Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Kriteria
4. Tampilan Halaman Nilai Alternatif
Pada halaman nilai alternatif, pengguna dapat mengubah nilai berdasarkan skala penilaian yang sesuai dengan data alternatif yang telah ditambahkan ditampilkan dalam Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Nilai Alternatif
5. Tampilan Halaman Hasil
Pada halaman ini berisikan hasil alternatif dan kriteria, normalisasi, pembobotan dan hasil rank ditampilkan dalam Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Hasil
6. Tampilan Halaman Hasil Normalisasi
Pada halaman ini berisikan hasil nnormalisasi dari kriteria ditampilkan dalam Gambar 10.

## Journal of Information System Research (JOSH)
7. Halaman Hasil Pembobotan
Pada halaman ini berisikan hasil pembobotan kriteria ditampilkan dalam Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Hasil Pembobotan
8. Halaman Hasil Rank
Pada halaman ini merupakan hasil perangkingan alternatif yang dipilih ditampilkan dalam Gambar 12.
Gambar 12. Halaman Hasil Rank

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada sistem pendukung keputusan dalam pemilihan oli mesin sepeda motor  matic  terbaik  menggunakan    metode  SAW  terdapat  beberapa  kesimpulan  diantaranya:  Melalui  integrasi metode  SAW,  peneliti  berhasil  membangun  kerangka  kerja  yang  komprehensif  untuk  mengevaluasi  kriteria- kriteria yang relevan dalam pemilihan oli. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SAW mampu memberikan bobot relatif untuk setiap kriteria yang digunakan dalam penelitian ini dan berhasil memberikan rangking pada alternatif oli berdasarkan nilai yang telah dinormalisasi dari setiap kriteria. Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  mendapatkan  rekomendasi  pertama  Enduro  Matic  V  yang  diikuti dengan Yamalube Engine Oil Super Matic dan Shell Advance AX7 Scooter pada peringkat 2 dan 3. Aplikasi yang telah dirancang memiliki tampilan halaman yang cukup baik sehingga memberikan kemudahan pada pengguna.

## REFERENCES
[1]  N.  Sagala,  J.  Junita,  and  C.  Hayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor  Menggunakan  Metode Promethee,”  Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer,  vol.  9,  no.  2,  pp.  123–129,  Oct.  2020,  doi: 10.34010/KOMPUTIKA.V9I2.2916.
[2]  S. F. Sidabutar, R. T. Aldisa, and G. Pasaribu, “Penerapan Metode MOORA dan ROC Dalam Pemilihan Oli Mesin Terbaik Untuk  Sepeda  Motor  Matic,”  Bulletin  of  Computer  Science  Research,  vol.  4,  no.  2,  pp.  142–147,  Feb.  2024,  doi: 10.47065/BULLETINCSR.V4I2.329.
[3]  N. N. Nuraeni and M. R. Firdaus, “Pemilihan Laptop Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 6, no. 2, pp. 218–222, Sep. 2022, doi: 10.26798/JIKO.V6I2.622.
[4]  H. Penelitian, P. Karyawan Teladan Menggunakan Metode Saw Dan Topsis, A. Davy Wiranata, A. Budiyantara, and A. Sani, “Pemilihan Karyawan Teladan Menggunakan Metode Saw Dan Topsis,” JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems, vol. 3, no. 1, pp. 22–35, Mar. 2020, doi: 10.30813/JBASE.V3I1.2060.
[5]  A.  Nofitri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone  Dengan  Menerapkan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW),” Jurnal SANTI - Sistem Informasi dan Teknik Informasi, vol. 1, no. 1, pp. 14–26, Nov. 2021, doi: 10.58794/SANTI.V1I1.6.
[6]  E. R. Susanto, A. S. Puspaningrum, and N. Neneng, “Model Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Data Kesejahteraan Rakyat,” Jurnal Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, pp. 1–12, Feb. 2021, doi: 10.33365/JTK.V15I1.915.
[7]  W.  R.  K.  Jayawardani  and  M.  Maryam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Program  Keluarga  Harapan dengan Implementasi Metode SAW dan Pembobotan ROC,” Emitor: Jurnal Teknik Elektro, vol. 22, no. 2, pp. 99–109, Nov. 2022, doi: 10.23917/EMITOR.V22I2.18411.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[8]  S. Rahayu and A. Sindar, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 2, no. 2, pp. 103–112, Mar. 2022, doi: 10.54082/JIKI.28.
[9]  Ismail  and  M.  Ilham,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Sman  7  Watansoppeng   Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI), vol. 5, no. 1, pp. 29–36, Apr. 2022, doi: 10.57093/JISTI.V5I1.106.
[10] R.  Teja,  S.  Putra,  S.  A.  Wibowo,  and  Y.  A.  Pranoto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Blt  Di  Kecamatan Sampang Menggunakan Metode Saw Dan Metode Ahp Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mahasiswa  Teknik Informatika), vol. 5, no. 1, pp. 321–327, Feb. 2021, doi: 10.36040/JATI.V5I1.3236.
[11] E.  N.  Sari  and  E.  Purwaningsih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  KPR  Terbaik  dengan  Metode SAW,” Syntax : Jurnal Informatika, vol. 10, no. 02, pp. 52–59, Oct. 2021, doi: 10.35706/SYJI.V10I02.5599.
[12] R. Ristiana and Y. Jumaryadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wedding Organizer Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 25–30, Jan. 2021, doi: 10.32736/SISFOKOM.V10I1.946.
[13] A.  Qiyamullaily,  S.  Nandasari,  and  Y.  Amrozi,  “Perbandingan  penggunaan  metode  SAW  dan  AHP  untuk  sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan baru,” Jun. 2020, Accessed:  Jul. 25, 2024. [Online]. Available: https://e- journal.umaha.ac.id/index.php/teknika/article/view/487
[14] J.  Hutagalung,  A.  F.  Boy,  and  M.  A.  Yahdie,  “Implementasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS) dalam Pemilihan Oli Mesin Sepeda Motor 150 CC,” Bulletin of Informatics and Data Science, vol. 1, no. 2, pp. 55–63, Nov. 2022, doi: 10.61944/BIDS.V1I2.39.
[15] F. Meganuari and Th. D. Wismarini, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas Dengan WASPAS,” Pixel, vol. 15, no. 1, pp. 1–9, Jul. 2022, doi: 10.51903/PIXEL.V15I1.630.
[16] E. Pujiastuti et al., “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bahasa Pemrograman Dengan Metode Analytical Hierarchy Process,”  IJIS  -  Indonesian  Journal  On  Information  System,  vol.  7,  no.  1,  pp.  35–48,  Apr.  2022,  doi: 10.36549/IJIS.V7I1.205.
[17] R.  Hermiati,  A.  Asnawati,  and  I.  Kanedi,  “Pembuatan  E-Commerce  Pada  Raja  Komputer  Menggunakan  Bahasa Pemrograman  Php  Dan  Database  Mysql,”  JURNAL  MEDIA  INFOTAMA,  vol.  17,  no.  1,  Feb.  2021,  doi: 10.37676/JMI.V17I1.1317.
[18] S.  Syamsiah,  “Perancangan  Flowchart  dan  Pseudocode  Pembelajaran  Mengenal  Angka  dengan  Animasi  untuk  Anak PAUD  Rambutan,”  STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi  Teknologi),  vol.  4,  no.  1,  p.  86,  Aug.  2019,  doi: 10.30998/STRING.V4I1.3623.
[19] R. Ramadhani and B. Cahya Putra, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada PT. Lasa Laju Utama Untuk Pemilihan Supplier,” 2022. [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
[20] N. C. Resti, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD. Indo Multi Fish,”  INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, vol. 1, no. 2, pp. 102–107, Aug. 2017, doi: 10.29407/INTENSIF.V1I2.839.