JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMASOK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING STUDI KASUS PT. KAYU PUTIH ABC

## Riza Akhsani Setyo Prayoga
Bisnis Digital Institut Teknologi Telkom Surabaya Jalan Ketintang 156 Surabaya e-mail: rizayoga30@ittelkom-sby.ac.id 1)

## ABSTRAK
PT. Kayu Putih  ABC merupakan Perusahaan yang bergerak di  produksi  minyak kayu putih. Tak jarang perusahaan ini kesusahan  dalam  memilih  pemasok  yang  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan  tersebut.  Karena  perusahaan  tersebut membutuhkan bahan baku yang banyak dan tentunya kualitas yang bagus agar konsumen terus menggunakan produk minyak kayu putih tersebut. Maka perlu sebuah sistem untuk membantu dalam pengambilan keputusan agar perusahaan tersebut bisa memilih pemasok yang terbaik dan tentunya dengan kriteria yang sesuai. Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting  dimana  metode  ini  cukup  mudah  untuk  diterapkan  dan  bisa  memberikan  rekomendasi  bagi  perusahaan  untuk menentukan pemasok mana yang terbaik. Hasil dari penelitian ini didapatkan 4 kriteria yang nantinya digunakan untuk acuan perusahaan  dalam  mendapatkan  pemasok  yang  terbaik  seperti  harga,  kualitas,  waktu  kirim,  biaya  kirim.  Sehingga  dari  4 kriteria tersebut nantinya akan dilakukan perhitungan dengan alternatif pemasok yang sudah disediakan. Kemudian hasilnya akan  menampilkan  nilai  tertinggi  dari  alternatif  pemasok  hingga  nilai  terendah  alternatif  pemasok.  Nilai  tertinggi  dari alternatif pemasok tersebut yang nantinya bisa dijadikan rekomendasi untuk perusahaan dalam membuat kerjasama dengan pemasok untuk menyuplai bahan baku. Hasil pengujian Black Box didapatkan bahwa sudah valid dan sesuai sistem serta uji akurasi metode SAW memberikan akurasi yang baik meskipun dengan data tahun pemasok yang berbeda.

## Kata Kunci: Pemasok, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting

## ABSTRACT
PT. ABC Eucalyptus is a company engaged in the production of eucalyptus oil. Not infrequently this company has difficulty in choosing suppliers that fit the criteria of the company. Because the company needs a lot of raw materials and of course good quality so that consumers continue to use eucalyptus oil products. Then it needs a system to help in decision making so that  the  company  can  choose  the  best  supplier  and  of  course  with  the  appropriate  criteria.  This  research  uses  the  Simple Additive  Weighting  method  where  this  method  is  quite  easy  to  apply  and  can  provide  recommendations  for  companies  to determine which supplier is the best. The results of this study obtained 4 criteria that will be used for company reference in getting the best supplier such as price, quality, delivery time, shipping costs. So that from the 4 criteria will be calculated with alternative suppliers that have been provided. Then the result will display the highest value from the alternative supplier to the  lowest  value  of  the  supplier's  alternative.  The  highest  value  of  the  alternative  supplier  that  can  later  be  made  a recommendation for the company in making cooperation with suppliers to supply raw materials. Black Box test results are obtained that it is valid and according  to  the  system and the saw method  accuracy test  provides good accuracy even with different supplier year data.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, Suppliers

## I. P ENDAHULUAN
I era globalisasi seperti ini persaingan antara perusahan satu dengan perusahaan lain cukup ketat. Selain itu peranan pemasok cukup penting dalam ketersediaan bahan baku suatu perusahaan dalam menjalankan proses aktivitas kegiatan produksi barang. Maka perusahaan perlu melakukan kerjasama dengan pemasok dalam  hal  memberikan  pasokan  barang  untuk  melanjutkan  aktivitas  produksinya.  Pada  bagian  perusahaan, pemilihan pemasok merupakan permasalahan yang cukup penting karena dengan memilih pemasok yang tepat bisa memberikan keuntungan yang lebih besar bagi perusahaan tersebut serta memberikan rasa senang bagi konsumen [1]. PT. Kayu Putih ABC merupakan sebuah perusahaan yang bergerak pada penjualan produk minyak kayu putih. Permasalahan PT. Kayu Putih ABC ini adalah sulitnya dalam menentukan pemasok kayu putih yang sesuai dengan kriteria  perusahaan  seperti  kualitas  bahan  baku,  waktu  pengiriman.  Sebelumnya  perusahaan  ini  masih menggunakan cara testimoni dari pengalaman mitra kerja tanpa menentukan kriteria. Maka hal ini dirasakan kurang efektif  dalam  acuan  pemilihan  pemasok.  Begitu  pentingnya  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  pemasok bahan baku maka diperlukan suatu analisa yang tepat serta perhitungan yang akurat untuk memecahkan masalah
D

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030
sehingga  bisa  membantu  dalam  pengambilan  keputusan yang  tepat  untuk membantu pemilihan  pemasok  secara lancar.  Kemudian  pentingnya  suatu  metode  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  pemilihan  pemasok  maka menggunakan metode Simple Additive Weighting sebagai perhitungan Metode tersebut sudah banyak dipergunakan dalam sistem pendukung keputusan[2] seperti judul jurnal “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kos untuk  Mahasiswa  di  Luwuk  Banggai  dengan  Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  menjelaskan  bahwa terdapat  kriteria  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  seperti  harga,  lokasi,  fasilitas  kemudian  dari  3 kriteria tersebut diolah dengan alternatif dari keputusan yang diinginkan lalu dilakukan ranking untuk mendapatkan rekomendasi  pemilihan  tempat  kos  mahasiswa[3].  Kemudian  ada  judul  jurnal  lagi  terkait  sistem  pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting )  yaitu “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  SAW  Studi  Kasus  AMIK  Mahaputra  Riau”  menjelaskan bahwa terdapat 8 kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan seperti Kedisiplinan, Inisatif, Presatasi, Kerjasama, Ketertiban, Kinerja, Sosial. Lalu dari 8 kriteria tersebut diolah dengan alternatif dari keputusan yang diinginkan lalu dilakukan ranking untuk mendapatkan rekomendasi pemilihan karyawan terbaik[4]. Kemudian ada judul  jurnal  kembali  terkait  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )    yaitu  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Padi  Unggul  Menggunakan  Metode  SAW ( Simple Additive Weighting )” menjelaskan bahwa terdapat 3 kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan seperti ketahanan terhadap air, ketahanan terhadap cuaca, ketahanan terhadap pupuk dan obat pestisida, ketahanan terhadap tanah. Lalu dari 3 kriteria tersebut diolah dengan alternatif dari keputusan yang diinginkan lalu dilakukan ranking untuk mendapatkan rekomendasi pemilihan bibit padi unggul[5]. Maka penulis mengambil topik penelitian sistem pendukung keputusan dengan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) dengan judul penelitian “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pemasok  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting Studi  Kasus  PT. Kayu  Putih  ABC”  pada penelitian  ini  menggunakan 4 kriteria  seperti  harga,  kualitas,  waktu  pengiriman, biaya pengiriman yang dimana 4 kriteria tersebut digunakan sebagai acuan dalam pemilihan pemasok yang terbaik untuk mendukung aktivitas produksi PT. Kayu Putih ABC.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode Penelitian yang digunakan adalah metode analisis pendekatan secara struktur yang lengkap dengan alat dan teknik yang digunakan atau dibutuhkan oleh sistem sehingga menghasilkan analisa  dan sistem yang baik dan jelas[6].  Kerangka  kerja  adalah  langkah  –  langkah  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  akan dibahas berikut kerangka kerja disajikan pada tabel I.

## III. H ASIL P ENELITIAN
Identifikasi  masalah  adalah  langkah  pertama  yang  dilakukan.  Mengidentifikasi  masalah    dimulai  dari  subjek permasalahan yang ada[7]. Adapun masalah yang dihadapi adalah pemilihan pemasok yang terbaik untuk PT. Kayu Putih ABC dimana masih belum memiliki alat bantu dalam pengambil keputusan dalam memilih pemasok yang terbaik tersebut. Pada pemilihan pemasok yang terbaik ini memerlukan 4 kriteria yang bisa dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu kriteria harga, kualitas, waktu kirim dan biaya kirim.
Kebutuhan informasi adalah kebutuhan yang harus ada pada sistem  dan informasi yang dikeluarkan oleh sistem. Keluaran tersebut diharapkan bisa menjadi rekomendasi alternatif dalam pengambilan keputusan untuk memilih pemasok  yang  terbaik[8].  Pada  penelitian  ini    memberikan  hasil  keluaran  alternatif  tertinggi  hingga  alternatif terendah. Hasil akhir yang dikeluarkan sistem nantinya berasal dari nilai alternatif yang sudah diolah dan sudah dilakukan  rangking  dengan  menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  maka  dari  itu  kebutuhan informasi pada sistem pendukung keputusan pemilihan pemasok kayu putih pada PT Kayu Putih ABC disajikan pada tabel II.
T ABEL I K ERANGKA K ERJA No Langkah 1 Identifikasi Masalah 2 Analisa Masalah 3 Mempelajari Literatur 4 Pengumpulan Data 5 Menerapkan Metode- SAW 6 Perancangan Sistem 7 Implementasi Sistem

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030
Kemudian setelah dilakukan identifikasi dari masing kriteria, maka dilanjutkan dengan memberikan bobot pada masing  –  masing  kriteria  yang  dimana  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang  berbeda  – beda  semakin  tinggi  nilai bobot maka akan memberikan pengaruh dalam pemilihan pemasok kayu putih pada PT. Kayu Putih ABC. Berikut bobot dari masing – masing kriteria disajikan pada tabel III.
Selanjutnya  setelah  dilakukan  pembobtoan  pada  kriteria  maka  dilanjutkan  pada  identifikasi  alternatif.  Pada penelitian  ini  terdapat  5  alternatif  yang  nantinya  akan  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  rekomendasi pemasok yang sesuai dengan kriteria bobot dari PT. Kayu Putih ABC. Berikut 5 alternatif yang disajikan pada tabel IV.
Lalu setelah dilakukan identifikasi alternatif maka dilanjutkan untuk melakukan penilaian pada masing masing alternatif berdasarkan kriteria yang ada dimana nilai yang didapatkan cukup bervariatif antar alternatif yang ada. Berikut penilaian alternatif berdasarkan kriteria yang ditentukan disajikan pada tabel V.
Kemudian  setelah  dilakukan  penilaian  alternatif  berdasarkan  kriteria  maka  langkah  selanjutnya  melakukan perhitungan normalisasi kriteria dari masing masing alternatif[9]. Perhitungan normalisasi kriteria ini terdapat pada persamaan 1.
T ABEL II I DENTIFIKASI K RITERIA No Kode Nama Kriteria Jenis 1 C1 Harga Cost 2 C2 Kualitas Benefit 3 C3 Waktu Kirim Cost 4 C4
Biaya Kirim Cost T ABEL III P EMBOBOTAN K RITERIA No Kode Nama Kriteria Bobot 1 C1 Harga 0,4 2 C2 Kualitas 0,25 3 C3 Waktu Kirim 0,2 4 C4 Biaya Kirim 0,15
T ABEL IV I DENTIFIKASI A LTERNATIF No Nama Alternatif 1 Kelompok Tani Jaya 2 Kelompok Tani Maju 3 CV Kayu Putih Indah
4 5 CV Kayu Putih Wangi CV TOGA Makmur T ABEL V P ENILAIAN A LTERNATIF No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4
1 Kelompok Tani Jaya
0,5 0,3 0,4 0,7 2 Kelompok Tani Maju 0,8 0,8 0,9 1 3 CV Kayu Putih Indah 0,5 0,7 1 0,9 4 5 CV Kayu Putih Wangi CV TOGA Makmur 0,8 0,9 0,9 1 0,8 0,6 1
1

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030
𝑟 𝑖𝑗 =   ∬ 𝑎𝑎 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (1) Dimana :
𝑟 𝑖𝑗 = Rating Kinerja Ternormalisasi
𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 = Nilai Maksimum dari setiap baris dan kolom 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 = Nilai Minimum dari setiap baris dan kolom 𝑥 𝑖𝑗 = Baris dan kolom dari matriks Benefit = Jika Nilai Terbesar adalah Terbaik Cost = Jika Nilai Terkecil adalah Terbaik
Berikut hasil dari perhitungan normalisasi pada kriteria berdasarkan alternatif yang disajikan pada tabel VI.
Kemudian langkah selanjutnya yaitu melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai prefensi (vector v) yang nantinya  dari  nilai  nilai  prefensi  tersebut  akan  dilakukan  perangkingan  untuk  mendapatkan  rekomendasi terbaik[10] dalam pemasok kayu putih pada PT. Kayu Putih ABC. Berikut adalah perhitungan untuk mendapatkan nilai prefensi pada persamaan 2.
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Dimana :
𝑉𝑖 = Nilai akhir dari alternatif 𝑤 𝑗 = Bobot yang telah ditentukan 𝑟 𝑖𝑗 = Normalisasi Matriks
Berikut hasil dari perhitungan nilai vector v pada masing – masing alternatif yang disajikan pada tabel VII.
Selanjutnya  setelah  melakukan  perhitungan  vector  v  maka  dilanjutkan  dengan  melakukan  perangkingan berdasarkan nilai vector v tertinggi hingga terendah. Berikut hasil perangkingan disajikan pada tabel VIII.
T ABEL VI P ERHITUNGAN N ORMALISASI
No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 1 Kelompok Tani Jaya 1 0,3 1 1 2 Kelompok Tani Maju 0,625 0,8 0,444 0,7 3 CV Kayu Putih Indah 1 0,7 0,4 0,777 4 5 CV Kayu Putih Wangi CV TOGA Makmur 0,625 0,555 0,9 1 0,5 0,666 0,7 0,7 T ABEL VII P ERHITUNGAN V ECTOR V
No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 Hasil 1 Kelompok Tani Jaya 0,4 0,075 0,2 0,15 0,825 2 Kelompok Tani Maju 0,25 0,2 0,088 0,105 0,643 3 CV Kayu Putih Indah 0,4 0,175 0,08 0,116 0,771 4 5 CV Kayu Putih Wangi CV TOGA Makmur 0,25 0,222 0,225 0,25 0,1 0,133 0,105 0,105 0,68 0,71
T ABEL VIII H ASIL P ERANGKINGAN
No Nama Alternatif Hasil Rangking 1 Kelompok Tani Jaya 0,825 1 2 3 4 5 CV Kayu Putih Indah CV TOGA Makmur CV Kayu Putih Wangi Kelompok Tani Maju 0,771 0,71 0,68 0,643 2 3 4 5

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030
Kemudian  setelah  selesai  melakukan  perangkingan  maka  dilanjutkan  dengan  membuat  perancangan  dan implementasi sistem dimana dalam perancangan ini menggunakan Data Flow Diagram dari diagram konteks dan DFD level 1. Lalu dilanjutkan dengan menampilkan user interface dari sistem ketika menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting ). Berikut disajikan perancangan sistem serta hasil implementasi sistem.
A. Perancangan Data Flow Diagram
Gambar 1 Perancangan dengan Data Flow Diagram
Gambar 2 Perancangan dengan Data Flow Diagram Level 1
Pada  gambar  1  dan  gambar  2  adalah  pemodelan  dalam  bentuk data  flow  diagram yang  membedakan  hanya ditingkat detailnya saja. Pada gambar 1 menjelaskan konteks aliran data secara umum, yang dimana disitu terdapat satu entitas dan satu proses serta 2 aliran yaitu input data & input alternatif serta hasil perhitungan metode  SAW. Kemudian  pada gambar  2  menjelaskan  proses  yang  lebih  rinci  dimana pada  gambar  2  terbagi  menjadi 4 proses yaitu input kriteria, input alternatif, proses metode SAW, kemudian menghasilkan hasil perhitungan dari metode SAW.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030

## B. User Interface
Gambar 3 Halaman Login

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030
Gambar 5 Halaman Perhitungan Normalisasi Bobot dan Alternatif

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030
Pada gambar 3 menunjukkan halaman login untuk autentifikasi pengguna saat masuk kedalam sistem. Kemudian pada  gambar  4  menunjukkan  penilaian  pada  bobot  dari  masing  –  masing  kriteria  dan  penilaian  pada  masing  – masing  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan.  Lalu  pada  gambar  5  merupakan  hasil  dari  perhitungan normalisasi kriteria dan perhitungan nilai vector v / prefensi dengan cara menjumlahkan dari normalisasi kriteria per  alternatif  yang  nantinya  akan  diurutkan  nilai  vector  v  tertinggi  hingga  terendah.  Kemudian  pada  gambar  6 menunjukkan bahwa alternatif sudah diurutkan berdasarkan nilai tertinggi hingga terendah dimana Kelompok Tani Jaya mendapatkan nilai tertinggi dari alternatif yang lain.

## C. Pengujain Black Box
Pengujian Black Box dilakukan untuk menguji tingkat operasional dari  sistem yang telah dibuat sebelumnya. Secara umum hasil dari aplikasi berjalan dengan baik. Berikut hasil pengujian Black Box disajikan pada tabel IX
D. Pengujian Akurasi Metode SAW
Pada  Pengujian  akurasi  Metode  SAW  ini  menggunakan  data  2020  yang  dimana  masih  menggunakan  nama pemasok  yang  sama  serta  nilai  bobot  yang  sama  tetapi  memiliki  nilai  alternatif  yang  berbeda  Berikut  nilai alternatifnya disajikan tabel X.
Kemudian  setelah  dilakukan  penilaian  alternatif  maka  dilanjutkan  dengan  normalisasi  matriks  dari  masing  – masing matriks. Berikut  hasil normalisasi matriks disajikan pada tabel XI.
Selanjutnya  setelah  dilakukan  normalisasi  matriks,  maka  dilakukan  perhitungan  prefensi  untuk  mendapatkan vector  v  dari  masing  –  masing  alternatif  sekaligus  dilakukan  perangkingan  dengan  mengurutkan  nilai  prefensi tertinggi hingga terendah. Berikut hasil perhitungan prefensi dan perangkingan disajikan tabel XII.
T ABEL IX P ENGUJIAN B LACK B OX
No Menu Input Hasil yang diharapkan Kesimpulan 1 Login Memasukkan Username dan Password yang benar Masuk ke beranda Valid 2 3 4 5 6 7 Login Input Data Input Data Input Data Input Data Logout Memasukkan Username dan Password yang salah Memasukkan nilai kriteria bobot dengan batas input 0,.. hingga 1 Memasukkan nilai kriteria bobot lebih dari angka 1
Memasukkan nilai penilaian alternatif lebih dari angka 1
Memasukkan nilai penilaian alternatif dengan batas input 0,.. hingga 1
Menekan tombol Logout Kembali ke Login Bisa disimpan Tidak bisa disimpan Tidak bisa disimpan Bisa disimpan Keluar dari sistem Valid Valid Valid Valid Valid Valid T ABEL X N ILAI A LTERNATIF TAHUN 2020 No Alternatif C1 C2 C3 C4 1 Kelompok Tani Jaya 0,3 0,1 0,2 0,6 2 3 4 5 Kelompok Tani Makmur CV Kayu Putih Indah CV Kayu Putih Wangi CV  TOGA Makmur 0,6 0,8 0,6 0,7 0,6 1 0,7 0,7 0,7 1 0,6 0,4 0,8 1 0,8 0,8 T ABEL XI N ORMALISASI M ATRIKS No
Alternatif C1 C2 C3 C4 1 Kelompok Tani Jaya 1 0,1 1 1 2 3 4 5 Kelompok Tani Makmur CV Kayu Putih Indah CV Kayu Putih Wangi CV  TOGA Makmur 0,5 0,375 0,5 0,428 0,6 1 0,7 0,7 0,285714 0,2 0,33 0,5 0,75 0,6 0,75 0,75

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030
Maka dari  tabel XII dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi  dari metode SAW masih  menempatkan kelompok Tani Jaya sebagai  hasil rekoemdasi  terbaik  dari  pemasok yang lain. Kemudian Kelompok Tani  Makmur masih  juga menempatkan di posisi terbawah dari pemasok yang lain. Pada uji akurasi dengan menggunakan data 2020 ini hanya sedikit merubah posisi CV Kayu Putih Indah, CV Kayu Putih Wangi dan CV Toga Makmur  dimana pada uji akurasi  ini posisi  CV Kayu Putih Indah berada di  posisi  4 (sebelumnya 2), CV Kayu Putih Wangi  berada di posisi  3 (sebelumnya 4), CV Toga Makmur berada di posisi 2 (sebelumnya 3).

## IV. P EMBAHASAN
Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yaitu memudahkan aktor atau pengguna dalam pengambilan keputusan dan memudahkan untuk memberikan rekomendasi yang terbaik bagi aktor  atau  pengguna.  Metode yang digunakan  juga  cukup  sederhana  namun bisa  memberikan  hasil  yang  cukup tepat.  Metode Simple  Additive  Weighting ini  merupakan  salah  satu  metode  penjumlahan  bobot.  Karena  konsep dasar  metode  ini  adalah  mencari  penjumlahan bobot pada  rating kinerja  dari  setiap  alternatif  dari  semua  atribut yang ada sehingga menyisakan alternatif yang terbaik.
Keunggulan  dari  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  bisa  memberikan  rekomendasi  dengan  mengolah perhitungan dari masing masing alternatif untuk mendapatkan nilai alternatif yang tertinggi dan tentunya didukung dengan kriteria yang sesuai dengan PT. Kayu Putih ABC.
Kelemahan pada sistem ini, masih menggunakan sedikit kriteria yaitu 4 kriteria yang terdiri dari harga, kualitas, waktu  kirim,  biaya  kirim  harapannya  bisa  ditambah  dengan  kriteria  baru  yang  membantu  dalam  penyeleksian alternatif  menjadi  lebih  spesifik.  Serta  bisa  menggunakan  metode  selain Simple  Additive  Weighting seperti Weighted Product atau Simple Multi Attribute Rating Technique untuk mendapatkan hasil yang lebih beragam dan tentunya bisa lebih akurat .

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang sudah telah dijelaskan pada penelitian ini, maka diperoleh beberapa kesimpulan antara lain:
A. Dengan adanya sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW dapat membantu PT. Kayu Putih ABC dalam menentukan pemasok kayu putih yang lebih baik dari alternatif yang lain. Sehingga perusahaan tersebut bisa memperoleh bahan baku minyak kayu putih yang lebih baik dan tentunya bisa terbantu dalam proses produksi minyak kayu putih. Secara tidak langsung pemasok juga ikut berperan dalam memajukan perusahaan untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal.
B. Dari hasil perhitungan maka rekomendasi dengan nilai tertinggi berada pada alternatif pilihan Kelompok Tani Jaya dengan nilai 0,825, CV Kayu Putih Indah dengan nilai 0,771, CV TOGA Makmur dengan nilai 0,71, CV Kayu Putih Wangi dengan nilai 0,68 dan Kelompok Tani Maju dengan nilai 0,555.

## D AFTAR P USTAKA
[1] N. Putra, D. R. Habibie, and I. F. Handayani, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER PADA TB. NAMEENE DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” JURISMA (Joournal Sistem Informasi dan Manajemen) , vol. 8, no. 1, pp. 45–
51, 2020.
[2] N. Nuris, “SISTEM KEPUTUSAN METODE SAW DAN TOPSIS UNTUK PEMILIHAN STAFF PEDULI LAKA STUDI KASUS: PT EXPRESS POOL CIPAYUNG,” 2017.
[3] N. Wardhani and D. M. A. Nur, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEMPAT KOS UNTUK MAHASISWA DI LUWUK BANGGAI DENGAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING),” JTRISTE , vol. 4, no. 1, pp. 9–14, 2017.
[4] J. Simatupang, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SAW STUDI KASUS AMIK MAHAPUTRA RIAU,” Journal Intra - Tech , vol. 2, no. 1, pp. 74–82, 2018.
T ABEL XII P ERHITUNGAN N ILAI P REFENSI DAN P ERANGKINGAN
No Alternatif C1 C2 C3 C4 Hasil Perang- kingan 1 Kelompok Tani Jaya 0,4 0,025 0,2 0,15 0,775 1 2 3 4 5 Kelompok Tani Makmur CV Kayu Putih Indah CV Kayu Putih Wangi CV  TOGA Makmur 0,2 0,15 0,2 0,17 0,15 0,25 0,175 0,175 0,057143 0,04 0,066 0,1 0,1125 0,09 0,1125 0,1125 0,519643 0,53 0,554167 0,558929 5 4 3 2

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1121 – 1030
[5] Y. A. Prasetyo, R. Indriati, and Sucipto, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT PADI UNGGUL MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” SIMKI - TechSains , vol. 2, no. 6, pp. 1–10, 2018.
[6] R. Taufiq, A. Aditya Permana, T. Cahyanto, and R. Adha, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Simple Additive Weighting Studi Kasus PT. Trafoindo Prima Perkasa,” 2018.
[7] K. Yasdomi, M. Rifqi, H. Maradona, and H. Kurniawan, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” 2019.
[8] K. S. Hermawan and K. D. Hartomo, “Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan Menyeleksi Saham LQ45 untuk Generasi Milenial Menggunakan Metode SAW,” Journal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 5, no. 2, 2021, doi:
10.30743/infotekjar.v5i2.3455.
[9] A. Yulandari and S. Risqika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Ketua OSIS Menggunakan Metode Saw Pada Sma Negeri 3 Sigi Berbasis Website,” 2020.
[10] F. B. Hartono and H. J. Prasetyo, “SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) GUNA MENENTUKAN PRODUK UNGGULAN DI KABUPATEN GUNUNGKIDUL,” Journal Teknika , vol. 11, no. 1, pp. 2620–4770, 2019.