## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER  TERBAIK  DENGAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
Putri Dina Mardika 1* , Ahmad Fauzi 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta; Jl. Raya Tengah No.80, RT.6/RW.1, Gedong, Kec. Ps. Rebo, Kota Jakarta Timur; Telepon: (021) 78835283
Riwayat artikel:
Received: 21 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Sistem Pendukung Keputusan; Supplier;
Simple Additive Weight (SAW).

## Corespondent Email:
putridinamar@gmail.com
Abstrak. Dalam menghadapi persaingan bisnis yang semakin ketat, pemilihan supplier  menjadi  faktor  krusial  untuk  menjamin  kelancaran  operasional perusahaan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  memanfaatkan Metode Simple Additive Weight (SAW)  dalam  proses  pemilihan  supplier.  Metode  ini  memberikan bobot relatif untuk setiap kriteria yang relevan, memungkinkan evaluasi yang komprehensif terhadap kinerja potensial supplier. Penelitian ini menjelaskan langkah-langkah  implementasi  SAW  dalam  SPK,  serta  potensi  kontribusi penelitian ini terhadap peningkatan efisiensi dan efektivitas dalam pemilihan supplier.  Hasil  penelitian  menunjukan  metode  SAW  dengan  baik  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dan  implementasi  sistem menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dapat  dilakukan.  Diharapkan penelitian  ini  dapat  membuka  peluang  baru  untuk  pengembangan  sistem serupa dalam konteks pengelolaan rantai pasokan.
Abstract.  In  facing  increasingly  competitive  business  environments,  the selection  of  suppliers  becomes  a  crucial  factor  in  ensuring  the  smooth operation of the company. This research aims to develop a Decision Support System  (DSS)  utilizing  the  Simple  Additive  Weight  (SAW)  Method  in  the supplier  selection  process.  This  method  assigns  relative  weights  to  each relevant  criterion,  enabling  a  comprehensive  evaluation  of  the  potential performance of suppliers. The study outlines the steps of implementing SAW in the DSS and discusses the potential contributions of this research towards enhancing  efficiency  and  effectiveness  in  supplier  selection.  The  research findings  indicate  that  the  SAW  method  can  effectively  aid  decision-making, and the implementation of the system using the PHP programming language is  feasible.  It  is  anticipated  that  this  research  will  pave  the  way  for  the development of similar systems in the context of supply chain management

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  pertumbuhan  industri  dan kompleksitas  pasar,  tuntutan  akan  pemilihan supplier  yang  optimal  semakin  meningkat. Keputusan yang tepat dalam pemilihan supplier dapat  memberikan  manfaat  strategis,  seperti peningkatan kualitas produk, efisiensi
operasional,  dan  pengendalian  biaya.  Namun, pengambilan keputusan ini seringkali dihadapkan  pada  kompleksitas  faktor-faktor yang  perlu  dievaluasi,  seperti  harga,  kualitas, waktu pengiriman, dan keandalan. Oleh karena itu,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
membantu manajer pembelian untuk mengambil keputusan yang tepat dan optimal.
Meskipun  telah  ada  penelitian-penelitian sebelumnya dalam domain pemilihan supplier, masih terdapat kesenjangan pengetahuan [1][2]. Beberapa  penelitian  cenderung  memusatkan perhatian  pada  aspek-aspek  tertentu  dari pemilihan  supplier,  sementara  yang  lain mungkin  belum  menggali  potensi  penuh  dari metode-metode terkini. Selain itu, kebanyakan penelitian  cenderung  bersifat  spesifik  pada industri tertentu, sehingga kurangnya generalisasi  dalam  konteks  penggunaan  di berbagai sektor.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi kesenjangan  pengetahuan  tersebut  dengan merancang  dan  mengembangkan  suatu  sistem penunjang keputusan untuk pemilihan supplier. Sistem  ini  akan  menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW)  sebagai  landasan utama  untuk  mengevaluasi  dan  memilih supplier yang paling sesuai. Tujuan utama dari penelitian  ini  adalah  untuk  menciptakan  suatu alat  yang  dapat  membantu  manajer  pembelian dalam  mengoptimalkan  proses  pemilihan supplier  dengan  mempertimbangkan  berbagai faktor yang relevan.
Pada  saat  ini,  metode  SAW  telah  terbukti efektif  dalam  berbagai  aplikasi  pengambilan keputusan  [3],  termasuk  dalam  konteks pemilihan  supplier.  SAW  memungkinkan penggunaan  bobot  relatif  untuk  setiap  kriteria, sehingga memberikan fleksibilitas yang diperlukan  untuk  menyesuaikan  prioritas berdasarkan  kebutuhan  spesifik  perusahaan. Dengan kemampuan ini, SAW dapat dianggap sebagai pendekatan yang kuat untuk mengatasi kompleksitas  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan supplier [4].
Dengan menggabungkan konsep-konsep ini, penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  signifikan  dalam  pengembangan sistem  penunjang  keputusan  yang  dapat digunakan  secara  luas  dan  efektif  dalam konteks pemilihan supplier.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang menggunakan data dan model untuk menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan.
Dirancang khusus untuk mendukung pengambil keputusan  dalam  menangani  permasalahan semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur,  SPK bertujuan  memperluas  kemampuan  pengambil keputusan  dan  meningkatkan  kualitas  proses pengambilan keputusan [3], [5], [6].
2.2. Simple Additive Weighting (SAW)
SAW dikembangkan sebagai metode pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang sederhana namun efektif. Metode ini melibatkan  penentuan  bobot  untuk  setiap kriteria,  pengukuran  kinerja  relatif  setiap alternatif  terhadap  kriteria,  dan  agregasi  nilai dengan  menggunakan  operasi  penjumlahan berbobot. Konsep ini memungkinkan pengambil  keputusan  untuk  menghasilkan ranking  atau  pemilihan  alternatif  berdasarkan nilai tertinggi [7], [8].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  2  jenis  data, yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  merupakan  data  yang  didapat  langsung dari hasil wawancara dan kuisioner. Sedangkan data  sekunder  didapat  dari  artikel-artikel  dan buku-buku teoritis yang terkait.
Untuk  pengolahan  data  dilakukan  dengan Teknik  analisis  data  kualitatif  dimana  terdiri dari  3  proses  yaitu  1)  Reduksi  data,  2) Triangulasi Data, 3) Penarikan Kesimpulan [9]

## 3.2. Tahapan SAW
Langkah-langkah perhitungan metode SAW
adalah sebagai berikut [10][11][4]
1) Menentukan kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan (Ci)
2) Menentukan kesesuaian data dari alternatif pada setiap kriteria.
3) Membuat          matriks          keputusan berdasarkan  kriteria  dan  nilai  kesesuaian kriteria
4) Melakukan        normalisasi        matriks keputusan berdasarkan persamaan:
𝑟 𝑖𝑗 { 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝐶𝑜𝑠𝑡
(1)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
5) Menghitung  nilai  bobot  preferensi  pada setiap alternatif, dengan persamaan;
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
6) Menentukan perankingan dari matriks yang sudah  melewati  tahap  normalisasi  R, sehingga  didapat  nilai  maksimum  yang terpilih  sebagai  alternatif  atau  solusi terbaik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Data
Hasil  pengumpulan  data  yang  didapat, digunakan  untuk  menentukan  kriteria  yang akan diikutsertakan dalam pertimbangan pengambilan  keputusan.  Tabel  1  Menunjukan kriteria-kriteria  dan  bobot  presentase  setiap alternatif data yang digunakan.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Presentase Kode Kriteria Kriteria Jenis Bobot C1 Kecepatan Pengiriman Benefit 20 C2 Diskon Benefit 20 C3 Pelayanan Benefit 20 C4 Garansi Cost 10 C5 Keaslian Barang Cost 10 C6 Tempo Pembayaran Cost 10 C7 Retur Barang Benefit 10
Setiap  kriteria  juga  memiliki  sub  kriteria dengan nilai pembobotan sebagai berikut Tabel 2. Bobot Kriteria Kecepatan Pengiriman Kecepatan Pengiriman Keterangan Nilai 1 hari Sangat Tinggi 1 2 hari – 7 hari Tinggi 0,75 8 hari – 1 bulan Tengah 0,50 > 1 bulan Rendah 0,25 Tabel 3. Bobot Kriteria Diskon Diskon Keterangan Nilai > 20 % Sangat Tinggi 1 11 – 20 % Tinggi 0,75 1 – 10 % Tengah 0,50 0 % Rendah 0,25 Tabel 4. Bobot Kriteria Pelayanan Pelayanan Keterangan Nilai Memuaskan Sangat Tinggi 1 Puas Tinggi 0,75 Cukup Tengah 0,50 Buruk Rendah 0,25
Tabel 5. Bobot Kriteria Garansi Garansi Keterangan Nilai > 2 tahun Sangat Tinggi 1 1 – 2 tahun Tinggi 0,75 < 1 tahun Tengah 0,50 Tidak ada Rendah 0,25 Tabel 6. Bobot Kriteria Keaslian Barang Keaslian Barang Keterangan Nilai Asli Sangat Tinggi 1 Tiruan Tengah 0,50 Tabel 7. Bobot Kriteria Tempo Pembayaran Tempo Pembayaran Keterangan Nilai > 1 bulan Sangat Tinggi 1 3 – 4 minggu Tinggi 0,75 1 – 2 minggu Tengah 0,50 < 1 minggu Rendah 0,25 Tabel 8. Bobot Kriteria Retur Barang Retur Barang Keterangan Nilai Bisa Sangat Tinggi 1 Tidak Bisa Tengah 0,50

## 4.2. Analisis Perhitungan Manual
Dari  hasil  wawancara  diambil  sampel  10 supplier  aktif,  dari  data  supplier  tersebut dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode SAW sesuai dengan tahapan metode tersebut.
1) Menentukan kriteria Kriteria yang sudah dijelaskan sebelumnya pada  analisis  data  kemudian  dilakukan normalisasi  bobot  kriteria.  Bobot  normal kriteria  merupakan  hasil  pembagian  bobot kriteria dengan jumlah semua bobot kriteria.

## Tabel 9. Normalisasi Bobot Kriteria
Kriteria Bobot Presentase Bobot Normal Kecepatan Pengiriman 20 % 0,20 Diskon 20 % 0,20 Pelayanan 20 % 0,20 Garansi 10 % 0,10 Keaslian Barang 10 % 0,10 Tempo Pembayaran 10 % 0,10 Retur Barang 10 % 0,10 Jumlah Bobot Kriteria 100 % 1,00 2) Menentukan  rating  kesesuaian  setiap alternatif pada setiap kriteria
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tabel 10. Rating Kesesuaian Alternatif A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
A1 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 1 A2 0,75 0,50 0,50 0,50 1 0,50 1 A3 1 1 1 0,50 1 0,50 1 A4 0,50 0,75 1 0,75 1 0,50 1 A5 0,50 0,50 0,50 0,50 1 0,50 1 A6 0,75 0,5 0,75 1 1 0,50 1
A7 1 1 1 1 1 0,75 1 A8 0,75 0,75 1 0,50 0,50 0,50 0,50 A9 0,50 0,75 1 1 1 0,50 0,50 A10 0,75 0,50 1 0,75 0,50 0,50 1 3) Normalisasi Matriks Keputusan
Normalisasi  matriks  keputusan  dilakukan berdasarkan      jenis      kriterianya.      Jika      jenis kriteria benefit maka  nilai  normal  adalah  nilai alternatif  pada  suatu  kriteria  dibagi  nilai tertinggi  untuk  kriteria  tersebut.  Jika  jenis kriteria  adalah cost maka  nilai  normal  adalah nilai   terendah pada suatu kriteria dibagi nilai alternatif  untuk  kriteria  tersebut.  Tabel  10 menunjukan hasil normalisasi matriks keputusan.
Tabel 11. Normalisasi Matriks Keputusan
A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
A1 0,50 0,50 0,50 2 1 2 1 A2 0,75 0,50 0,50 2 2 2 1 A3 1 1 1 2 2 2 1 A4 0,50 0,75 1 3 2 2 1 A5 0,50 0,50 0,50 2 2 2 1 A6 0,75 0,5 0,75 4 2 2 1 A7 1 1 1 4 2 3 1 A8 0,75 0,75 1 2 1 2 0,50 A9 0,50 0,75 1 4 2 2 0,50 A10 0,75 0,50 1 2 1 2 1 4) Menghitung Nilai Preferensi
Pembobotan   hasil   normalisasi   matriks keputusan diperlukan  untuk menghitung  nilai preferensi suatu alternatif. Pembobotan dilakukan  dengan  mengalikan  matriks  hasil normalisasi  dengan  bobot  kriteria  hasil normalisasi [4]. Tabel 12 menunjukan hasil dari pembobotan matriks keputusan.

## Tabel 12. Pembobotan Matriks Keputusan
A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
A1 0,10 0,10 0,10 0,20 0,10 0,20 0,10 A2 0,15 0,10 0,10 0,20 0,20 0,20 0,10 A3 0,20 0.20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,10 A4 0,10 0,15 0,20 0,30 0,20 0,20 0,10 A5 0,10 0,10 0,20 0,20 0,20 0,20 0,10 A6 0,15 0,10 0,15 0,40 0,20 0,20 0,10 A7 0,20 0,20 0,10 0,40 0,20 0,30 0,10
A8 0,15 0,15 0,10 0,20 0,10 0,20 0,05 A9 0,10 0,15 0,10 0,40 0,20 0,20 0,05 A10 0,15 0,10 0,20 0,20 0,10 0,20 0,10
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  nilai preferensi  alternatif,  dimana  nilai  tersebut
didapat dari hasil penjumlahan seluruh kriteria untuk  alternatif  tersebut.  Contoh  perhitungan untuk A1, yaitu:
𝑉 1 = 0,10 + 0,10 + 0,10 + 0,20 + 0,10 + 0,20 + 0,10 = 0,90
Tabel  13.  Menunjukan  hasil  perhitungan nilai preferensi untuk setiap alternatif.

## Tabel 13. Hasil Perhitungan Nilai Alternatif
Alternatif Nilai Total A1 0,90 A2 1,05 A3 1,30 A4 1,25 A5 1,10 A6 1,30 A7 1,50 A8 1,05 A9 1,20 A10 1,05
5) Pengurutan Nilai Alternatif
Hasil  pengurutan  alternatif  dari  hasil  nilai preferensi ditunjukkan pada Tabel dibawah ini:

## Tabel 14. Hasil Pengurutan Nilai Alternatif
Peringkat Alternatif Nilai Total 1 A7 1,50 2 A3 1,30 3 A6 1,30 4 A4 1,25 5 A9 1,20 6 A5 1,10 7 A2 1,05 8 A8 1,05 9 A10 1,05 10 A1 0,90
Dari  perhitungan  SAW  didapat  bahwa Alternatif  7  (A7)  merupakan  supplier  dengan nilai  terbaik  dan  perlu  terus  dilakukan  upaya kerjasama  yang  baik  untuk  dapat  terus meningkatkan kualitas Perusahaan.

## 4.3. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  pada  penelitian  ini merupakan  aplikasi  berbasis  web  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan dengan  menggunakan  MySQL  sebagai  media database .
Dalam  merancan  tampilan  antar  muka, sistem ini menerapkan prinsip desain antarmuka  yaitu;  prinsip simplicity , visibility , structure , reuse ,dan converse attention [12].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar  1  merupakan  tampilan  layar  untuk halaman utama dari sistem yang dibangun:
Gambar 1. Tampilan Utama Sistem
Gambar  2  menunjukan  hasil  perhitungan yang dilakukan oleh sistem
Gambar 2. Hasil Perhitungan Sistem
Gambar  3  menunjukan  hasil  laporan  untuk data supplier yang diinputkan kedalam sistem

## Gambar 3. Laporan Data Supplier

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  dan  pembahasan yang dilakuan, maka dapat diambil kesimpulan adalah sebagai berikut:
a. Kriteria-kriteria  pada  penelitian  ini  yaitu, kecepatan  pengiriman,  diskon,  pelayanan, garansi,  keaslian  barang,  keaslian  barang dan  retur  barang  dapat  dengan  baik dijadikan  sebagai  kriteria  pada  metode SAW.
b. Implementasi sistem mengguanakan bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai database juga dengan baik dapat diterapkan untuk membuat sistem SPK dengan Metode SAW
c. Tantangan  selanjutnya  adalah  apakah memungkinkan  untuk  menambah  kriteria agar  lebih  baik  lagi  dalam  penentuan supplier terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Ervil and F. Rahman, “Analisis Pemilihan Supplier  Dengan  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process ( Studi Kasus Pt.Gunung  Naga  MAS  ),” J.  Sains  dan Teknol.  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Teknol.  Ind. , vol.  19,  no.  2,  p.  79,  Feb.  2020,  doi: 10.36275/stsp.v19i2.195. [2] A.  Ramadhan  and  S.  Supatman,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier Pada  PT.  Avo  Innovation  Technology Dengan Metode Simple Addivite Weighting
(SAW),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol.
4,  no.  2,  pp.  256–267,  Jul.  2022,  doi: 10.47233/jteksis.v4i1.484.
[3] D.  M.  Khatami,  R.  Ruuhwan,  and  Y. Sumaryana, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Kurir  Terbaik  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  Dan Analytical  Hierarchy  Process  Berbasis Web,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap. , vol. 11, no. 3s1, pp. 1035–1044, Sep. 2023,
doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3446.
[4] W. T. Nugroho, S. Supriatin, F. Asharudin, and  O.  Arifin,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Supplier  Pakaian Dengan Metode Simple Additive Weighting
Pada Toko Henhen Collection,” Inf. Syst. J. , vol. 6, no. 01, Aug. 2023, doi:
10.24076/infosjournal.2023v6i01.1011. [5] N. Nurjannah, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Weighted Product,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. ,  vol.  10,  no.  2,  p.  20,  Sep.  2015, doi: 10.30872/jim.v10i2.186.
[6] K.  Abidin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Evaluasi  Kinerja  Mitra  Bisnis  Distributor Mainan  Menggunakan  Metode  Smart Berbasis Web,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. ,  vol.  11,  no.  3,  Aug.  2023,  doi: 10.23960/jitet.v11i3.3343.
[7] S.  Dul  Hapid,  M.  I.  Dzulhaq,  and  T. Mulyono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penyeleksian  Supplier  Bahan  Produksi Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. SISFOTEK Glob. , vol. 10, no. 1, p.
33,
Mar. 2020, doi: 10.38101/sisfotek.v10i1.277. [8] A.  Lia  Hananto,  B.  Priyatna,  A.  Fauzi,  A.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Yuniar Rahman, Y. Pangestika, and Tukino, “Analysis  of  the  Best  Employee  Selection Decision  Support  System  Using  Analytical Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Phys.  Conf. Ser. , vol. 1908, no. 1, p. 012023, Jun. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1908/1/012023.
[9] A.  Fauzi  and  E.  Harli,  “Rancang  Bangun Penerapan Teknologi SMS Gateway Terintegrasi  Mesin  Biometrik  pada  Sistem Informasi  Akademik,” J.  Inf.  Eng.  Educ.
Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  60,  2017,  doi:
10.26740/jieet.v1n2.p60-64.
[10] E.  Susanti  and  R.  Rusdah,  “Pemilihan Supplier Pada Apotek Pusaka Arta Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan  Simple  Additive  Weighting  (Saw),”
IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, pp. 405–410, Feb. 2020, doi:
10.36080/idealis.v3i1.1954.
[11] E. H. Saputri, S. S. Hilabi, and A. Hananto, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier Obat Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” AIMS , vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2023, doi: 10.32627.
[12] D.  M.  Arifin et  al. ,  “Implementasi  Prinsip Desain Antarmuka pada Purwarupa Website
Edukasi Bencana,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 11–2018, 2018.