## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wedding Organizer Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Rizka Ristiana [1] , Yuwan Jumaryadi [2]*
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No.1, Kembangan, Jakarta Barat
Jakarta, Indonesia E-mail: ristianarizka@gmail.com [1] , yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id [2]
Abstract— Preparing for a wedding is of course not easy, there is  a  lot  to  pay  attention  to  so  the  event  goes  according  to  plan. There  are  several  factors  that  must  be  considered,  including  the budget  owned  by  the  prospective  bride  and  groom,  because  the budget  decides  what  kind  of  concept  the  wedding  organizer  will give.  There  is  a  need  for  a  system  that  can  make  it  easier  for customers  to choose  the wedding package  that suits their wishes but does not take a long time. The SAW method is needed to find the weighted sum of the performance ratings for each alternative in  all  attributes.  To  provide  recommendations  for  the  desired package,  there  are  several  criteria.  The  criteria  are  calculated using the SAW method. The results of the ranking obtained V3 = 0.683 and V6 = 0.706. With the results of this ranking, it can be concluded  that  V6  is  the  alternative  package  chosen  as  the  best alternative  for  service  users  with  the  weight  of  each  criterion determined  by  the  service  user.  What  is  expected  from  this research  is  the  design  results  of  the  wedding  organizer  package selection  used  by  customers  in  determining  the  best  package  as desired.
Keywords—  Decision  Support  System,  Wedding  Organizer, Simple Additive Weighting, Marriage, Wedding Organizer Package Selection
Abstrak— Mempersiapkan acara pernikahan tentu saja tidak mudah,  banyak  yang  harus  diperhatikan  agar  acara  berjalan sesuai  rencana.  Ada  beberapa  faktor  yang  harus  diperhatikan diantaranya  yaitu  anggaran  yang  dimiliki  oleh  calon  pengantin, karena  dari  anggaran  tersebut  ysang  memutuskan  seperti  apa konsep  yang  diberi  oleh  wedding  organizer.  Diperlukan  adanya sistem yang bisa memudahkan pelanggan dalam pemilihan paket wedding yang sesuai dengan keinginan tetapi tidak mengabiskan waktu  yang  lama.  metode  SAW  diperlukan  untuk  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative di  semua  atribut.    Untuk  memberikan  rekomendasi  paket  yang diinginkan ada beberapa kriteria. Kriteria dihitung menggunakan metode SAW. Hasil dari perankingan diperoleh V3 = 0,683 dan V6 =  0,706.  Dengan  hasil  perankingan  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa  V6  adalah  alternative  paket  yang  dipilih  sebagai alternative  terbaik  pengguna  jasa  dengan  bobot  setiap  kriteria yang  ditentukan  oleh  pengguna  jasa.  Yang  diharapkan  dari Penelitian  ini  yaitu  hasil  rancangan  pemilihan  paket  wedding organizer  yang  digunakan  untuk  para  pelanggan  dalam menetukan paket terbaik sesuai dengan yang diinginkan.
Kata  Kunci—  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Wedding Organizer,  Simple  Additive  Weighting,  Pernikahan,  Pemilihan Paket Wedding Organizer

## I. PENDAHULUAN
Pada era modern dan serba cepat saat ini, masyarakat sering menghadapi  problematika  dalam  mengatur  acara  pernikahan. Pernikahan  merupakan  hal  yang  amat  dinanti  oleh  semua pasangan.  Semua  persiapan  untuk  menghadapi  pernikahan dibutuhkan agar pengantin memiliki khayalan pernikahan yang megah,  mengesankan  dan  tidak  akan  terlupakan  [1].  Tidak hanya  bagi  pengantin,  namun  bagi  para  tamu  undangan  telah yang hadir.
Tidak  mudah  dalam  mempersiapkan  suatu  acara pernikahan,  harus  banyak  persiapan  agar  suatu  acara  berjalan sesuai  dengan  rencana  yang  telah  ditentukan,  diantaranya survey  tempat  berlangsungnya  acara  dan  katering.    atau memperhatikan detil-detil yang harus dipersiapkan apabila cara diselengarakan  sesuai  dengan  suku  daerah  tertentu,  sehingg akan sangat menghabiskan waktu dan tenaga, mempersiapkan mental  dan  fisik  yang  sebaiknya  dilakukan  oleh  para  calon pengantin  dikarenakan  waktu  acara  yang  semakin  dekat  [2]. oleh  karena  itu  banyak  calon  mempelai  yang  lebih  memilih memakai  jasa  wedding  organizer  dikarenakan  karna  tidak banyak  waktu  dan  wedding  organizer  akan  membantu keseluruhan dari persiapan pernikahan hingga akhir acara [3].
Banyak faktor yang harus dipertimbangkan untuk memilih jasa  wedding  organizer.  salah  satunya  yaitu  anggaran  yang harus dimiliki calon pengantin. karna dari anggaran tersebutlah yang memutuskan seperti apa konsep dari wedding organizer. anggaran  menjadi  salah  satu  tolak  ukur  yang  sifatnya kuantitatif,  biasanya  dengan  harga  yang  murah  para  calon pegantin  tergiur  dan  tidak  mempertimbangkan  seperti  apa konsep serta reputasi dari wedding organizer tersebut [1].
Diperlukan adanya sistem untuk memilih paket yang sesuai dengan  kebutuhan  anggaran  pengguna  jasa,  yang  dapat mudahkan  pelanggan  dalam  pemilihan  paket  pernikahan. Untuk  memberikan  penawaran  paket  pernikahan  sebagai penyedia jasa wedding organizer menginginkan agar pemilihan
beberapa  kriteria  yang  akan  dijadikan  bobot  dalam pemilihan paket pernikahan dipilih sendiri oleh pemakai jasa agar kriteria yang diinginkan sesuai dengan keinginan pemakai jasa.
Penggabungan antara unsur kuantitatif dan kualitatif dalam keputusan dapat dibantu dengan  sistem pendukung keputusan (SPK) dimana pengertiannya merupakan penyediaan informasi, proses manipulasi data, dam pemodelan yang disediakan oleh sistem informasi.sebuah masalah yang tidak terstruktur [1].
Metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan dalam proses pengambilan keputusan pemilihan paket  wedding  organizer  adalah  Simple  Additive  Weighting (SAW). Alasan digunakannya metode SAW karena metode ini memiliki  sebuah  keunggulan.  diantaranya  yaitu  dapat  dengan mudah  dimengerti,  lebih  fleksibel  dan  dapat  menyelesaikan berbagai masalah yang kompleks serta melakukan pembelajaran  berdasarkan  dari  pengalaman  manusia  dalam menyelesaikan suatu masalah.
Metode  ini  merupakan  penentuan  terbobot,  diberikan pembobotan untuk masing-masing kriteria sehingga memperoleh hasil perankingan. yang mempunyai nilai tertinggi merupakan  pilihan  prioritas  agar  pemilihan  serta  perhitungan kriteria  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  cepat,  tepat  dan mendekati kesesuaian kriteria yang diinginkan oleh pengguna jasa  [4].  Pada  penelitian  ini  diterapkan  metode  SAW  dengan mengambil 6 kriteria sebagai atribut untuk proses pengolahan data  yaitu  :  dekorasi,  catering,  busana  dan  rias  pengantin, dokumentasi,  jumlah  tamu  dan  harga  paket.  Penggunaan Metode  SAW  telah  digunakan  untuk  berbagai  pengambilan keputusan  seperti  untuk  pemilihan  dosen  terbaik  [5].  dan pemilihan hotel di kota Palembang [6].

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  penyediaan informasi,  proses  manipulasi  data,  dan  pemodelan  yang disediakan  oleh  sistem  informasi  untuk  membuat  keputusan yang fleksibel [7][8]. Dengan menggunakan sistem pendukung keputusan,  maka  dapat  membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan [9].

## B. Simple Additive Weighting
Metode Simple Additive Weighting merupakan penentuan terbobot, diberikan pembobotan untuk masing-masing kriteria sehingga memperoleh hasil perankingan. metode ini memiliki 2  atribut  yaitu  benefit  dan  cost.  Metode  ini  harus  melakukan proses normalisai keputusan (x) agar bisa dipertimbangkan ke semua alternatif yang ada [10][11].
Formula untuk melakukan normalisasi yaitu:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗
Keterangan:
𝑟 𝑖𝑗 = rating kinerja ternormalisasi 𝑥 𝑖𝑗 = nilai maximum kriteria
𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 = nilai minimun kriteria
𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 = nilai terkecil dari kriteria
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) yaitu :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗  𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Keterangan: 𝑉 𝑖 = rangking untuk setiap alternatif 𝑤 𝑗 = bobot dari setiap kriteria 𝑟 𝑖𝑗 = rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengembangan Sistem
Metodologi  pengembangan  system  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  waterfall,  atau  yang  biasanya  disebut dengan Classic  Life  Cycle .  Metode  waterfall  melakukan pendekatan  secara  sistematis  dan  berurutan.  Berikut  ini merupakan tahapan-tahapan dari metode waterfall [12]:

## Gambar 1. Metode Waterfall

## 1. Communication
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  dari  penelitian,  dimana dilakukan  proses  komunikasi  terlebih  dahulu  kepada  pihak Gatari  Catering  untuk  mengetahui  proses  bisnis  yang  sedang berjalan dan data-data yang dibutuhkan.

## 2. Planning
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perencanaan  dalam penentuan  rancangan  sistem  pemilihan  paket  yang  dibangun dan penjadwalan kerja yang akan dilaksanakan.

## 3. Modeling
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  perancangan  dan pemodelan arsitekur sistem yang berfokus pada rancangan uml, rancangan  basis  data,  rancangan  user  interface,  rancangan masukan  dan  rancangan  keluaran.  Tujuannya  yaitu  untuk mengetahui gambaran besar dari sistem yang akan di bangun.

## 4. Construction
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengembangan  terhadap
perancangan yang telah dibuat.

## 5. Deployment
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengujian  terhadap pengembangan aplikasi yang telah dilakukan.

## B. Metode Pengumpulan Data
1. Observasi
Yaitu  dengan  dating  langsung  ke  Gatari  Catering  guna mendapatkan informasi yang dibutuhkan.

## 2. Wawancara
Yaitu data yang didapat dari bagian yang berwenang secara langsung.

## 3. Studi Pustaka
Mendapatkan informasi tambahan untuk pembuatan sistem dengan  membaca  dan  meringkas  berbagai  macam  jurnal  dan buku yang membahas materi khususnya tentang metode Simple Additive Weighting .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Acuan  penentuan  kriteria  dalam  kebutuhan  informasi  atas sistem pendukung keputusan pemilihan paket wedding adalah Ci. Diperoleh 6 kriteria dalam perhitungan SAW [13]. Seperti tertera pada Tabel 1
TABLE I. T ABEL K RITERIA
Kriteria (C) Keterangan Atribut C1 Dekorasi Cost C2 Katering Cost C3 Busana dan Rias Pengantin Cost C4 Dokumentasi Cost C5 Jumlah Tamu Benefit C6 Harga Paket Cost
Dengan  rating  kecocokan  untuk  C1  sampai  C4  serta  C6 sebagai  atribut  keuntungan  oleh  pemilik  usaha  pada  setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu:
1 = Sangat Tidak Penting 2 = Tidak Penting 3 = Cukup Penting 4 = Penting
5 = Sangat Penting
Untuk C5 dan C6 diberikan data riil yaitu jumlah tamu dan harga  paket.  Berdasarkan  wawancara  yang  dilakukan  dengan penyedia jasa, bobot kriteria yang digunakan dalam penentian seperti pada Tabel II berikut ini.
TABLE II. N ILAI P REFERENSI (W) S ETIAP K RITERIA
Kriteria Bobot C1 15%= 0,15 C2 15% = 0,15 C3 15% = 0,15 C4 15% = 0,15 C5 20% = 0,2 C6 20% = 0,2
Setelah  memberikan  nilai  dari  kriteria  dan  bobot, selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  dan  mendapatkan output  yang  diharapkan  dari  laporan  ini.  Pada  Tabel  III menjelaskan perhitungan dan keluaran yang diharapkan:
TABLE III. T ABEL A LTERNATIF Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
C6 Paket I 5 4 2 3 1000 95.000.000 Paket II 2 3 1 2 500 44.000.000 Paket III 4 3 4 2 1000 70.000.000 Paket IV 4 3 3 2 800 81.000.000 Paket V 4 3 5 3 800 58.000.000 Paket VI 3 2 2 3 600 49.000.000
Pemberian  nilai  1-5  juga  diberikan  pada  tingkat  dari kepentingan kriteria, yaitu:
1 = Sangat Tidak Penting,
2 = Tidak Penting
3 = Cukup Penting,
4 = Penting,
5 = Sangat Penting

## 1. Tahap Pertama
Tahap pertama menentukan matrix keputusan Berdasarkan data alternatif, diperoleh matrix keputusan (X). sebagai berikut:
 = [ 5 4 2 4 4 4 3 3 3 3 3 2 2 3 1 4 3 5 2 2 2 2 3 3
1000 95000000 500 1000 800 800 600 44000000 70000000 81000000 58000000 49000000]

## 2. Tahap Kedua
Tahap kedua yaitu menghitung matrix yang ternormalisasi Nomalisasi C1:
R1 = min {5, 2, 4, 4,4 3}/5 = 2/5 = 0,4 R2 = min {5, 2, 4, 4,4 3}/2 = 2/2 = 1 R3 = min {5, 2, 4, 4,4 3}/4 = 2/4 = 0,5 R4 = min {5, 2, 4, 4,4 3}/4 = 2/4 = 0,5 R5 = min {5, 2, 4, 4,4 3}/4 = 2/4 = 0,5 R6 = min {5, 2, 4, 4,4 3}/3 = 2/3 = 0,67 Normalisasi C2: R1 = min {4, 3, 3, 3,3, 2}/4 = 2/4 = 0,5 R2 = min {4, 3, 3, 3,3, 2}/3 = 2/3 = 0,67 R3 = min {4, 3, 3, 3,3, 2}/3 = 2/3 = 0,67 R4 = min {4, 3, 3, 3,3, 2}/3 = 2/3 = 0,67 R5 = min {4, 3, 3, 3,3, 2}/3 = 2/3 = 0,67 R6 = min {4, 3, 3, 3,3, 2}/2 = 2/2 = 1 Normalisasi C3: R1 = min {2, 1, 4, 3, 5, 2}/2 = 1/2 = 0,5 R2 = min {2, 1, 4, 3, 5, 2}/1 = 1/1 = 1 R3 = min {2, 1, 4, 3, 5, 2}/4 = 1/4 = 0,25 R4 = min {2, 1, 4, 3, 5, 2}/3 = 1/3 = 0,3 R5 = min {2, 1, 4, 3, 5, 2}/5 = 1/5 = 0,2 R6 = min {2, 1, 4, 3, 5, 2}/3 = 1/2 = 0,5
Normalisasi C4:
R1 = min {3, 2, 2, 2, 3, 3}/3 = 2/3 = 0,67
R2 = min {3, 2, 2, 2, 3, 3}/2 = 2/2 = 1 R3 = min {3, 2, 2, 2, 3, 3}/2 = 2/2 = 1 R4 = min {3, 2, 2, 2, 3, 3}/2 = 2/2 = 1
R5 = min {3, 2, 2, 2, 3, 3}/3 = 2/3 = 0,67 R6 = min {3, 2, 2, 2, 3, 3}/3 = 2/3 = 0,67
Normalisasi C5: R1  =  1000/(Max  )  {1000,  500,  1000,  800,  800,  600}  =
1000/1000 = 1
R2  =  500/(Max  )  {1000,  500,  1000,  800,  800,  600}  = 500/1000 = 0,5 R3  =  1000/(Max  )  {1000,  500,  1000,  800,  800,  600}  =
1000/1000 = 1
R4  =  800/(Max  )  {1000,  500,  1000,  800,  800,  600}  = 800/1000 = 0,8 R5  =  800/(Max  )  {1000,  500,  1000,  800,  800,  600}  = 800/1000 = 0,8 R6  =  600/(Max  )  {1000,  500,  1000,  800,  800,  600}  = 600/1000 = 0,6
Normalisasi C6: R1  =  min  {44000000,  49000000,  58000000,  70000000, 81000000,  95000000}/95000000  = 44000000/95000000 = 0,4 R2  =  min  {44000000,  49000000,  58000000,  70000000, 81000000,  95000000}/44000000  = 44000000/44000000 = 1 R3  =  min  {44000000,  49000000,  58000000,  70000000, 81000000, 95000000}/70000000  = 44000000/70000000 = 0,6 R4  =  min  {44000000,  49000000,  58000000,  70000000, 81000000,  95000000}/81000000  = 44000000/81000000 = 0,5 R5  =  min  {44000000,  49000000,  58000000,  70000000, 81000000,  95000000}/58000000  = 44000000/58000000 = 0,7 R6  =  min  {44000000,  49000000,  58000000,  70000000, 81000000,  95000000}/49000000  = 44000000/49000000 = 0,8
R = [ 0,4 0,5 1 0,5 0,5 0,5 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 1 0,5 0,67 1 0,25 0,3 0,2 0,5 1 1 1 0,67 0,67 1 0,4 0,5 1 0,8 0,8 0,6 1 0,6 0,5 0,7 0,8]

## 3. Tahap Ketiga
Tahap ketiga yaitu penentuan nilai vector bobot. penentuan nilai vector bobot yang setiap bobot kriterianya ditentukan oleh pengguna  jasa,  dilambangkan  dengan  (W).  Berikut  ini merupakan nilai vector bobot:
W = [0,15 0,15 0,15  0,15 0,2 0,2]
4. Tahap Keempat
Tahap  keempat  yaitu  perangkingan  terhadap  nilai alternative.
V1=(0,15*0,4)+(0,15*0,5)+(0,15*0,5)+(0,15*0,67)+(0,2* 1)+(0,2*0,4) = 0,06 + 0,075 + 0,075 + 0,1005 + 0,2 + 0,08
= 0,5905 V2=(0,15*1)+(0,15*0,67)+(0,15*1)+(0,15*1)+(0,2*0,5)+( 0,2*1) = 0,15 + 0,1005+ 0,15 + 0,15+ 0,1 + 0,02 = 0,6705 V3=(0,15*0,5)+(0,15*0,67)+(0,15*0,25)+(0,15*1)+(0,2*1 )+(0,2*0,6) = 0,075 + 0,1005 + 0,0375 + 0,15 + 0,2 + 0,12 = 0,683 V4=(0,15*0,5)+(0,15*0,67)+(0,15*0,3)+(0,15*1)+(0,2*0, 8)+(0,2*0,5) = 0,075+ 0,1005 + 0,045 + 0,15 + 0,16 + 0,1 = 0,6305 V5=(0,15*0,5)+(0,15*0,67)+(0,15*0,2)+(0,15*0,67)+(0,2 *0,8)+(0,2*0,7) = 0,075 + 0,1005 + 0,03 + 0,1005 + 0,16 + 0,14 = 0,606 V6=(0,15*0,67)+(0,15*1)+(0,15*0,5)+(0,15*0,67)+(0,2*0
,6)+(0,2*0,8)
= 0,1005 + 0,15 + 0,075 + 0,1005 + 0,12 + 0,16 = 0,706
Nilai  tertinggi  terdapat  di  V6  atau  Paket  VI  merupakan paket yang terpilih sebagai paket terbaik untuk pengguna jasa yang setiap bobot kriterianya ditentukan oleh pengguna jasa.
A. Perancangan Sistem 1. Use case diagram
Pada gambar  2  menjelaskan use case diagram. Terdapat  2 aktor  yaitu  admin  dan  pelanggan.  Pelanggan  dapat  melihat daftar paket, melakukan analisa paket dan melihat hasil analisa paket,  memesan  paket  dan  dapat  mencetak  riwayat  pesanan, melihat  perlengkapan  pernikahan,  memesan  perlengkapan pernikahan  dan  dapat  mencetak  riwayat  dari  pesanan. Sedangkan  admin  tugasnya  yaitu  mengelola  data  pelanggan, mengelola perhitungan saw dan melihat hasil perhitungan dari pelanggan, mengubah status pesanan, mengelola perlengkapan pernikahan dan mengubah status pesanan.
2. Class Diagram
Paket
kd_paket : char nama_paket : varchar gambar : blob dekorasi : text katering : text riasbusana : text dokumentasi_h : text jumlah_tamu : text harga_paket : int insert paket() update paket() delete paket() view paket() Karyawan kd_karyawan: char nama_karyawan : varchar email_karyawan : varchar alamat_karyawan : text tlp_karyawan : varchar insert karyawan() update karyawan() delete karyawan() view karyawan() kriteria kd_kriteria  : char nama : varchar sifat : enum("min","max") insert kriteria() update kriteria() delete kriteria() view kriteria() bobot kd_bobot : char kd_kriteria : varchar bobot : varchar insert bobot() update bobot() delete bobot() view bobot() ket_penilaian kd_penilaian : char kd_paket : varchar kd_kriteria : varchar keterangan : varcar bobot : tinyint insert ket_penilaian() update ket_penilaian() delete ket_penilaian() view ket_penilaian() perhitungan kd_perhitungan : char kd_kriteria : varchar nilai : float insert perhitungan() update perhitungan() delete perhitungan() view perhitungan() hasil kd_hasil :  char kd_paket : varchar kd_pelanggan username : varchar nilai : float tahun : char insert hasil() update hasil() delete hasil() view hasil() premium kd_premium : char kd_pelanggan : varchar paket_premium : varchar insert premium() update premium() delete premium() view premium() Pelanggan kd_pelanggan : char nama : varchar username :varchar password : varchar confrim_password : varchar email : varchar no_telp : varchar alamat : text insert pelanggan() update pelanggan() delete pelanggan() view pelanggan() 1..* transaksi
kd_transaksi : char kd_pelanggan : varchar kd_paket : varchar kd_perlengkapan : varchar kd_premium : varchar kd_voucher : varchar tgl_pemesanan : date tgl_transaksi : date total_harga : int total_dp : int status_pemesanan : varchar status_produk : varchar insert transaksi() update transaksi() delete transaksi() view transaksi() perlengkapan_pernikahan kd_perlengkapan : char nama_perlengkapan : varchar gambar : blob harga : int insert perlengkapan pernikahan () update perlengkapan pernikahan() delete perengkapan pernikahan () view perlengkapan pernikahan() 1..* 1..1 1 penilaian kd_nilai : char kd_pelanggan : varchar gambar : blob isi_penilaian : text insert penilaian() update penilaian() delete penilaian() view penilaian() 1 1 1 0..* 1 1..* 0..* 0..* 0..* 0..* 1 0..* 0..* 0..* Voucher kd_voucher : char kd_paket : varchar kd_perlengkapan : varchar nama_voucher : varchar gambar : blob keterangan : varchar kode_voucher : varchar insert voucher() update voucher() delete voucher() view voucher() 0..* 0..* 0..* 1 0..* 1..* 0..* 0..* Gambar 3. Class Diagram
Pada gambar 3 merupakan Class Diagram dari perancangan system yang akan dikembangkan. Class diagram ini terdiri dari 13 Class , yaitu Class ket_penilaian, Class kriteria, Class bobot, Class Paket, Class Perhitungan, Class Voucher, Class Hasil, Class Pelanggan, Class Transaksi, Class Penilaian, Class Premium, Class Karyawan, Class Perlengkapan_Pernikahan.
B. Perancangan Antar Muka

## Gambar 4. Bobot Kriteria Penilaian
Pada  Gambar  4  merupakan  halaman  bobot  kriteria penilaian. Halaman ini berfungsi untuk memberikan bobot atas masing-masing kriteria yang telah ditetapkan.

## Gambar 5. Data Alternatif
Pada  Gambar  5  merupakan  halaman  data  alternatif.  Pada halaman  ini  admin  dapat  menambah,  menginput,  atau menghapus alternatif yang ada.

## Gambar 6. Hasil Perankingan
Pada  Gambar  6  merupakan  halaman  Hasil  Perankingan. Pada  halaman  Hasil  Perankingan  dapat  diketahui  paket wedding  organizer  terbaik  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditetapkan.

## C. Pengujian Sistem
Pengujian terhadap perancangan system dilakukan dengan menggunakan  metode black-box  testing . Black-box  testing merupakan salah satu metode dalam pengujian perangkat lunak yang  berorientasi  pada  fungsionalitas  system.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  memberikan  input  kepada  system  sehingga mendapatkan output yang diinginkan.

## TABLE IV. P ENGUJIAN B LACK B OX
No. Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1 Simpan Data Sistem menyimpan Sistem menyimpan data Diterima
No. Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Kriteria data pada tabel Kriteria pada tabel Kriteria 2 Edit Data Kriteria Sistem mengubah data pada tabel Kriteria Sistem mengubah data pada tabel Kriteria Diterima 3 Simpan Data Alternatif Sistem menyimpan data pada tabel Alternatif Sistem menyimpan data pada tabel Alternatif Diterima 4 Edit Data Alternatif Sistem mengubah data pada tabel Alternatif Sistem mengubah data pada tabel Alternatif Diterima

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penjelasan  dan  rumusan  masalah,  maka dapat membuat kesimpulan yakni dengan adanya perancangan Pemilihan Paket Wedding dapat membantu para pengambilan keputusan  untuk  mendapatkan  hasil  penilaian  secara  cepat. Metode  Simple  Additive  Weighting  yang  diterapkan  dalam rancangan  sistem  pendukung  keputusan  dapat  memberikan perhitungan  perangkingan  dan  solusi  pemilihan  paket  yang sesuai  atau  cocok  untuk  direkomendasikan.  Dengan  adanya rancangan  sistem  Pemilihan  Paket  Wedding  organizer membantu para pengambil keputusan dalam masalah pemilihan paket wedding yang tepat berdasarkan kriteria yang diinginkan.

## REFERENCES
[1] S.  Destari  and  B.  K.  Simpony,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Wedding Organizer Menggunakan Metode AHP,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 197–207, 2018.
[2] S.  Mulyati  and  M.  Hisyam,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Penyewaan  Wedding  Organizer  Berbasis  Web  Dengan  PHP  Dan MySQL Pada Kiki Rias,” J. Tek. Univ. Muhammadiyah Tangerang , vol.
7, no. 2, pp. 29–35, 2018.
[3] H.  Fuad,  A.  Budiman,  and  D.  Kurniasari,  “Perancangan  Sistem Informasi Pemesanan Paket Pernikahan Berbasis Web Study Kasus Di Wedding Organizer PJ Management,” Sisfotek Glob. , vol. 8, no. 2, pp. 136–141, 2018.
[4] Frieyadie, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Promosi  Kenaikan  Jabatan,” J.  Pilar  Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016.
[5] P.  P.  Rini,  Dedi,  and  N.  Riyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Berbasis Web Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting) (Studi Kasus: STMIK Global Tangerang),” Sisfotek Glob. , vol. 5, no. 2, p. 9, 2015.
[6] D.  C.  Hartini,  E.  L.  Ruskan,  and  A.  Ibrahim,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[7] Y. Jumaryadi, D. Firdaus, B. Priambodo, and Z. P. Putra, “Determining the Best Graduation Using Fuzzy AHP,” 2020 2nd Int. Conf. Broadband Commun. Wirel. Sensors Powering, BCWSP 2020 , pp. 59–63, 2020, doi: 10.1109/BCWSP50066.2020.9249463.
[8] M.  Nashar,  A.  Sukamto,  and  R.  D.  Parashakti,  “Sistem  Penunjang Keputusan (Decision Support System DSS) Untuk Pemilihan Karyawan Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus di Akademi Telekomunikasi Bogor),” J. Ilm. Manaj. dan Bisnis , vol. 2, no. 3, pp. 882–891, 2016.
[9] D. Y. H. Tanjung and R. Adawiyah, “Optimizing Selection of Decision Support System with Fuzzy Simple Additive Weighting,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018 , no. Citsm, pp. 1–4, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674360.
[10]  A.  H.  Wilarto  and  U.  Salamah,  “Sistem  Penentuan  Penerima  Shodaqo Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” JUST  IT  J.  Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 123–128, 2020.
[11]  H.  L.  H.  S.  Warnars,  A.  Fahrudin,  and  W.  H.  Utomo,  “Student performance prediction using simple additive weighting method,” IAES Int.  J.  Artif.  Intell. ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  630–637,  2020,  doi: 10.11591/ijai.v9.i4.pp630-637.
[12]  R. S. Pressman and B. Maxim, Software Engineering: A Practitioner’s Approach , 8 edition. New York: McGraw-Hill Education, 2014.
[13]  M. Mifardi, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Paket Pernikahan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J-INTECH , vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2016.