KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 2, Oktober 2023, Hal 1192-1199 DOI 10.30865/klik.v4i2.1257 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan SSD Laptop Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan SAW
Wahyu Rahmansyah * , Ilka Zufria, M Fakhriza
Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia                  Email:
1,* wahyurahmansyah075@gmail.com , 2 ilkazufria@uinsu.ac.id. , 3 fakhriza@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: wahyurahmansyah075@gmail.com
Abstrak− Perkembangan teknologi komputer telah meningkatkan permintaan akan pemilihan yang tepat dalam membeli SSD ( Solid State  Drive )  untuk  laptop.  Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang menggunakan kombinasi metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dan SAW ( Simple Additive Weighting ) dalam pemilihan SSD laptop di toko komputer Medan. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap. Tahap pertama melibatkan identifikasi kriteria yang relevan dalam pemilihan SSD laptop, seperti harga, kapasitas, kecepatan, daya tahan, dan garansi.. Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot relatif dari setiap kriteria. Tahap kedua melibatkan penggunaan metode SAW untuk memberikan nilai pada setiap kriteria  dan alternatif  SSD  yang  tersedia  di  toko.  Skor  kesesuaian  untuk  setiap  alternatif  dihitung  dan  sistem  menghasilkan  rekomendasi berdasarkan skor tertinggi. Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dalam penelitian ini diharapkan dapat membantu pemilik toko komputer dan pelanggan dalam memilih SSD laptop yang paling sesuai dengan kebutuhan dan preferensi. Dengan menggunakan kombinasi metode AHP dan SAW, hasil yang lebih objektif dan akurat dapat diperoleh dalam pemilihan SSD laptop di toko komputer di  Medan.  Dalam  konteks  pemilihan  perangkat  keras  laptop,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  kepuasan pelanggan.
Kata Kunci: Solid State Drive; Sistem Pendukung Keputusan; Laptop; Analytical Hierarchy Process; Simple Additive Weighting Abstract− The  development  of  computer  technology  has  increased  the  demand  for  the  right  choice  in  buying  an  SSD  (Solid  State Drive) for a laptop. This research is intended to develop a decision support system (DSS) that uses a combination of the AHP (Analytical Hierarchy Process) and SAW (Simple Additive Weighting) methods in selecting laptop SSD at a Medan computer shop. This research consists of several stages. The first stage involves identifying relevant criteria in selecting a laptop SSD, such as price, capacity, speed, durability, and warranty. The AHP method is used to determine the relative weight of each criterion. The second phase involves using the  SAW  method  to  assign  a  value  to  each  criterion  and  the  SSD  alternatives  available  in  the  store.  The  suitability  score  for  each alternative is calculated and the system generates recommendations based on the highest score. The decision support system developed in this research is expected to help computer shop owners and customers choose the most suitable laptop SSD according to their needs and preferences. By using a combination of AHP and SAW methods, more objective and accurate results can be obtained in selecting a laptop SSD at a computer shop in Medan. In the context of laptop hardware selection, this research is expected to increase efficiency and customer satisfaction.
Keywords: Solid State Drive; Decision Support System; Laptop; Analytical Hierarchy Process; Simple Additive Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat  saat  ini  memberikan  dampak  positif  terhadap  berbagai  sektor.  Dalam memecahkan  masalah,  penggunaan  teknologi  yang  efektif  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan.  Kesempatan untuk berkiprah dan berperan dalam dunia kerja ini terbuka dalam bidang teknologi. Untuk menentukan keputusan yang mampu mempengaruhi perkembangan dan keberlangsungan suatu usaha, diperlukan sistem informasi oleh manajemen sebagai tolak ukur.
Komputer  Medan  merupakan  perusahaan  dagang  yang  bergerak  di  bidang  distribusi  (distributor)  hardware komputer dan laptop. Salah satu jenis hardware yang tersedia di Komputer Medan yaitu Solid State Drive (SSD) laptop. Berbagai  macam  SSD  ditawarkan  oleh  perusahaan,  dan  tingkat  penjualannya  berbeda-beda  untuk  setiap  merek. Perusahaan harus mengetahui tingkat permintaan di pasar saat meningkatkan penjualan produk. Tingginya permintaan SSD  laptop  mengharuskan  perusahaan  untuk  mengambil  tindakan  untuk  mengetahui  SSD  laptop  mana  yang  paling banyak diminati atau paling laris agar kedepannya perusahaan dapat menambah lagi pasokannya, hal ini dilakukan untuk meminimalisir kerugian perusahaan dimasa yang akan datang.
Ada  beberapa  cara  dalam  memilih  SSD  untuk  laptop,  salah  satunya  dengan  menggunakan  sistem  pendukung keputusan. Hal ini diharapkan memberikan informasi akurat tentang permintaan pasar saat memilih SSD laptop dengan permintaan  tinggi.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan, dan manipulasi data yang digunakan untuk mendukung pembuat keputusan dalam situasi semi-terstruktur. Sistem pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi terkomputerisasi yang digunakan oleh organisasi dan usaha untuk mendukung proses pengambilan keputusan.
Untuk mencapai tujuan secara tepat, SPK didukung dengan penggunaan metodologi dalam proses pengambilan keputusan  yaitu  penggunaan  kombinasi  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).  Dengan  membangun  hirarki  kriteria,  kepentingan  dan  mempertimbangkan  berbagai  pertimbangan untuk pengembangan pembobotan atau prioritas, metode AHP menawarkan pendekatan yang efisien untuk memecahkan masalah yang rumit. Metode SAW adalah penjumlahan bobot yang sederhana, yang memberikan nilai yang cukup akurat. Manfaat Metode SAW adalah analisis sensitivitas dapat didefinisikan untuk mengatasi masalah melalui evaluasi alternatif kriteria dan pembobotan, sehingga menghasilkan peringkat.
Penelitian  ini  berkaitan  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  yaitu  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan mobil  bekas  dengan  metode  AHP  dan  SAW  pada  Nava  Sukses  Motor  yang  dilakukan  oleh  Irawan  Setiadi.  Sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas berbasis website ini dibutuhkan oleh showroom Nava Sukses Motor tidak hanya untuk membantu sales namun juga dapat dimanfaatkan oleh calon pembeli [1]
Penelitian oleh Erikson Marbun dan Seng Hansun menerapkan metode AHP dan SAW pada sistem pendukung keputusan pemilihan program studi yang bertujuan membantu mahasiswa yang ingin berpindah jurusan ke program studi yang ada di fakultas teknik dan informatika UMN [2].Tantangan dalam menggunakan metode SPK (Sistem Pendukung Keputusan) untuk menentukan lokasi ATM dengan pendekatan AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dan SAW ( Simple Additive Weighting ) adalah menyediakan kerangka acuan yang kuat untuk membantu bank menemukan lokasi ATM yang optimal. Tujuan utamanya adalah memberikan rekomendasi kepada perbankan agar mereka dapat memilih lokasi ATM yang  dekat,  aman,  dan  nyaman  bagi  nasabah.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  komputer,  dimungkinkan  untuk mengembangkan sistem yang dapat memberikan masukan yang berharga dalam menentukan lokasi yang paling sesuai untuk penempatan ATM [3].
Penelitian oleh Wahyu Istianto, Suparni, Achmad Baroqah Pohan penggunaan sistem pendukung keputusan sangat membantu petugas koperasi dalam membuat keputusan lebih bijaksana saat memberikan dana pinjaman. Dengan bantuan sistem ini, mereka dapat lebih teliti dalam menilai pengembalian dana pinjaman yang berisiko gagal berdasarkan kriteria- kriteria tertentu seperti sejarah pinjaman, jenis jaminan, durasi pinjaman, tujuan penggunaan dana, keanggotaan, status tempat tinggal, pengeluaran, pendapatan, usia, dan pekerjaan peminjam. Selanjutnya, metode penggabungan AHP dan SAW dapat diterapkan untuk menentukan penerima dana pinjaman dari koperasi. Dalam hal ini, AHP digunakan untuk menghitung  bobot  dari  masing-masing  kriteria,  sementara  SAW  digunakan  untuk  menentukan  urutan  prioritas  atau peringkat penerima dana pinjaman berdasarkan bobot kriteria tersebut [4].
Dalam pemilihan deleted domain, penelitian Priadana telah diintegrasikan dengan metode SAW dan AHP untuk sistem pendukung keputusan. Sistem telah diuji dengan benar dan dapat digunakan oleh pengguna sebagai dasar untuk memutuskan diterima atau tidaknya deleted domain, berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode AHP dan SAW. Dalam penelitian ini, dimungkinkan untuk menggabungkan metode-metode tersebut dalam suatu sistem pengambilan keputusan yang menerapkan metode AHP untuk menilai pembobotan faktor-faktor pada kriteria dan menggunakan metode SAW dalam menentukan nilai keseluruhan dan pemeringkatannya [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian, terdapat beberapa tahapan yang harus dilalui agar penelitian yang dilaksanakan lebih terstruktur. Berikut beberapa tahapan penelitian yang dilakukan :
a. Tahap Perencanaan
Pada tahapan perencanaan penelitian ini dimulai dari menentukan dan mengumpulkan kebutuhan data penelitian yang berhubungan dengan SSD laptop, kemudian menentukan kriteria yang dijadikan sebagai acuan dalam memilih SSD laptop,  selanjutnya  menghimpun  alternatif  SSD  laptop  yang  pada  penelitian  ini  berjumlah  17  alternatif.  Tahapan perencanaan selanjutnya yaitu mengumpulkan studi pustaka yang berkaitan dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  mempelajari  bagaimana  kombinasi  metode  tersebut  dapat menghasilkan suatu keputusan terbaik dalam memilih SSD laptop
b. Tahap Analisis Data
Setelah mengidentifikasi bidang penelitian yang diselidiki dan mengumpulkan data yang berkaitan dengan sistem pendukung keputusan dalam menentukan pilihan terbaik untuk SSD laptop, tahap selanjutnya melibatkan pemeriksaan sistem. Pemeriksaan dilakukan dengan menggunakan metode AHP dan SAW
c. Tahap Perancangan
Setelah  melakukan  analisis,  langkah  selanjutnya  adalah  memulai  perancngan  sistem,  yang  didasarkan  pada pemeriksaan masalah yang dihadapi sebelumnya. Perancangan sistem menggunakan bahasa pengkodean PHP dan basis data MySQL, menggabungkan teknik Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW).
d. Tahap Pengujian
Ketika desain selesai, dan sesuai dengan persyaratan perangkat lunak yang ditetapkan pada bagian  sebelumnya, sistem yang telah berjalan akan diuji dan dievaluasi kebenarannya. Pengujian sistem telah dilakukan untuk mengetahui seberapa besar sistem ini membantu Toko Komputer Medan memperoleh data penjualan terbaru dari SSD laptop.
e. Tahap Penerapan
Tahap terakhir adalah tahap penerapan. Setelah sistem berhasil diuji pada tahap pengujian, kemudian sistem yang telah dibuat siap diterapkan.
Gambar  1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan, juga disebut Sistem Keputusan Manajemen, pada awalnya didirikan pada tahun 1970 oleh Michael Scott Morton. Sistem terdiri dari program komputer interaktif yang mendukung pengambilan keputusan dengan menggunakan  data  dan  model  untuk  memecahkan  masalah  di  bidang  yang  terstruktur  atau  tidak  terstruktur.  Sistem komputer  memiliki  pengaruh  pada  keputusan  karena  komputer  dan  teknologi  analitik  sangat  penting  untuk  tujuan pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  memberikan  informasi  yang  dapat  membantu  para  pembuat keputusan  dalam  membuat  keputusan  dan  memungkinkan  sumber  daya  intelektual  seseorang  untuk  dikombinasikan dengan  sistem  komputernya, memungkinkan  pemilihan pilihan.  Dalam  situasi  yang  kurang  terstruktur  dengan  kriteria yang  tidak  jelas,  SPK  biasanya  mendukung  tingkat  manajemen  ketika  melakukan  pekerjaan  analitik  [6]. Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem berbasis komputer yang dapat menyajikan dan memproses informasi, memungkinkan  proses  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  efisien,  dinamis,  dan  inovatif  [7].  Sistem  pendukung keputusan adalah suatu sistem yang dapat menyelesaikan masalah yang terjadi di dalam penentuan peringkat dengan cepat serta  dapat  mengetahui  nilai  tertinggi  sampai  terendah  di  dalam  sebuah  seleksi  [8].  Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan suatu penggabungan sumber–sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan [9]. Sistem Pendukung Keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik [10].

## 2.3 Solid State Drive (SSD)
Selain hard drive , SSD atau solid state drive adalah jenis media penyimpanan lainnya. SSD tidak menggunakan piringan magnetik  seperti hard  drive tradisional,  jadi  menggunakan  penyimpanan nonvolatile ,  yaitu  penyimpanan  tempat  data dapat ditulis dan dihapus, tetapi data terus disimpan bahkan saat drive dimatikan [11]. SSD bisa dianggap sebagai versi canggih dari USB streak drive dengan kapasitas yang jauh lebih besar dan berfungsi sebagai pengganti HDD yang selama ini digunakan pada perangkat komputer. Manfaat dari teknologi capacity memory streak ini adalah performa kecepatan baca ( read ) atau tulis ( write ) lebih baik tanpa menimbulkan suara dan panas yang dihasilkan bisa direduksi.

## 2.4 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Untuk menggambarkan masalah multiobjektif yang kompleks dalam hierarki, Thomas L. Saaty mengembangkan model pendukung keputusan yang disebut AHP. Dalam Struktur Multilevel, hierarki dimaksudkan untuk mewakili representasi rumit dari suatu masalah. Level pertama adalah tujuan, diikuti level elemen, kriteria, subkriteria, dan seterusnya hingga level pilihan terakhir. Masalahnya lebih terstruktur dan sistematis sebagai hasil dari jenis proses ini [12]. AHP merupakan alat  pengambil  keputusan  yang  menguraikan  suatu  permasalahan  kompleks  dalam  struktur  hierarki  dengan  banyak tingkatan yang terdiri dari tujuan, kriteria, dan alternatif [13]. Analitycal Hierarchy Process (AHP) adalah metode untuk memecahkan  suatu  situasi  yang  komplek  tidak  terstruktur  kedalam  beberapa  komponen  dalam  susunan  yang  hirarki, dengan  memberi  nilai  subjektif  tentang  pentingnya  setiap  variabel  secara  relatif,  dan  menetapkan  variabel  mana  yang memiliki prioritas paling tinggi guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut [14]. AHP  membuat  permasalahan  yang luas  dan  tidak  terstruktur  menjadi  suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami [15]. AHP  membuat  permasalahan yang  luas  dan  tidak  terstruktur  menjadi  suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami [16].

## 2.5 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah penjumlahan terbobot dari rating nilai kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [17]. Metode SAW membutuhkan proses dimana matriks keputusan dinormalisasi dengan cara yang setara dengan semua peringkat alternatif yang ada. Ada dua atribut yang dipertimbangkan dalam metode SAW menjadi nilai tertentu, yaitu benefit dan cost. Pemilihan kriteria yang  akan  digunakan  pada  saat  memutuskan  suatu  perkara  merupakan  perbedaan  yang  mendasar  pada  kedua  kriteria tersebut.  Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  dikenal  dan  banyak  digunakan  orang  dalam  menghadapi  situasi
Multipple Attribute Decision Making (MADM). Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut [18]. Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode Multiple Attribute Decision Making (MADM) yang paling sederhana dan paling banyak digunakan [19]. Metode   SAW    sering   juga   dikenal   istilah metode penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Kriteria
Pada tahap awal dalam pengembangan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan SSD laptop, langkah pertama yang diperlukan adalah menetapkan kriteria yang akan menjadi dasar dalam proses pengambilan keputusan. Dalam konteks ini, terdapat lima kriteria utama yang menjadi fokus penilaian, yaitu harga, kecepatan, kapasitas, garansi, dan durability.
Tabel  1. Data Kriteria Kriteria Keterangan C1 Harga C2 Kecepatan C3 Kapasitas C4 Garansi C5 Durability

## 3.2 Penetapan Alternatif
Penetapan  alternatif  dapat  melibatkan  sejumlah  besar  opsi.  Dalam  hal  ini,  17  alternatif  yang  berbeda  akan dipertimbangkan untuk menjadi pilihan bagi pengguna. Setiap alternatif ini mungkin memiliki karakteristik yang berbeda dalam hal harga, kecepatan, kapasitas, garansi, dan durability.
Tabel  2. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Adata Legend 800 A2 Solidgm P44 Pro A3 MSI Spatium M371 A4 PNY CS 1031 A5 Colorful CN600 Pro A6 Adata XPG Gammix S70 Blade A7 Intel 670P A8 WD Black SN770 A9 Kingston NV2 A10 Samsung 980 A11 WD Green SN350 A12 WD Blue S570 A13 Vgen A14 Seagate Firecuda A15 Samsung 970 Evo A16 QPower A17 MSI Spatium M390

## 3.3 Rating Kecocokan
Rating  kecocokan  adalah  langkah  penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Ini  memungkinkan  pengguna  untuk memberikan  penilaian  atau  skor  kepada  setiap  alternatif  SSD  laptop  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan sebelumnya,  seperti  harga,  kecepatan,  kapasitas,  garansi,  dan  durability.  Dalam  tahap  ini,  pengguna  akan mempertimbangkan masing-masing alternatif dan memberikan penilaian numerik atau skor yang mencerminkan sejauh mana alternatif tersebut memenuhi setiap kriteria
Tabel  3. Rating Kecocokan
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Adata Legend 800 3 4 4 3 4 Solidgm P44 Pro 1 5 4 1 4 MSI Spatium M371 1 4 6 4 4
PNY CS 1031 4 2 3 3 4 Colorful CN600 Pro 4 5 3 1 4 Adata XPG Gammix S70 Blade 2 5 5 2 4 Intel 670P 2 4 5 4 3 WD Black SN770 1 5 6 4 3 Kingston NV2 4 4 2 3 3 Samsung 980 3 4 2 4 2 WD Green SN350 1 4 6 3 2 WD Blue SN570 3 4 4 4 4 Vgen 5 4 1 3 4 Seagate Firecuda 510 1 4 2 4 4 Samsung 970 Evo 1 4 4 1 4 QPower 4 2 5 3 2 MSI Spatium M390 2 4 4 4 3

## 3.4 Representasi Data
Proses ini diawali dengan informasi input yang diberikan yaitu data alternatif SSD dari  laptop. Untuk menghitung nilai masing-masing parameter untuk kriteria tersebut, dilakukan perhitungan menggunakan metode AHP untuk menentukan bobotnya  dan  hasilnya  akan  digunakan  saat  menghitung  nilai  akhir  dengan  metode  SAW.  Untuk  menetapkan  bobot kriteria tersebut dengan menerapkan metode AHP, dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Tabel di bawah menunjukkan cara membentuk matriks perbandingan berpasangan dari kriteria yang ada.
Tabel  4. Matriks Perbandingan Berpasangan Harga Kecepatan Kapasitas Garansi Durability Harga 1 3 0,5 5 7 Kecepatan 0,33333 1 0,33333 3 5 Kapasitas 2 3 1 1 7 Garansi 0,2 0,33333 1 1 2 Durability 0,14286 0,2 0,14286 0,5 1 Jumlah 3,67619 7,53333 2,97619 10,5 22
b. Untuk mendapatkan normalisasi matriks, perlu menambahkan nilai untuk setiap kolom dalam matriks, dan membagi nilai tersebut dengan nilai agregat dari kolom tersebut. Tabel di bawah ini menyajikan normalisasi matriks.
Tabel  5. Hasil Normalisasi Matriks Harga Kecepatan Kapasitas Garansi Durability Jumlah Harga 0,27202 0,39823 0,16800 0,47619 0,31818 1,63262 Kecepatan 0,09067 0,13274 0,11200 0,28571 0,22727 0,84839 Kapasitas 0,54404 0,39823 0,33600 0,09524 0,31818 1,69169 Garansi 0,05440 0,04425 0,33600 0,09524 0,09091 0,6208 Durability 0,03886 0,02655 0,04800 0,04762 0,04545 0,20648
c. Menghitung bobot kriteria dengan cara menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen atau kriteria. Pembobotan kriteria dapat dilihat pada perhitungan berikut :
Bobot C1 = 1,63262/5 = 0,32652 Bobot C2 = 0,84839/5 = 0,16968 Bobot C3 = 1,69169/5 = 0,33834 Bobot C4 = 0,6208/5 = 0,12416 Bobot C5 = 0,20648/5 = 0,04130 d. Menentukan  nilai  λ  maks  dengan  menjumlahkan  matriks  setiap  baris  dengan  bobot  kriteria  lalu  dibagi  dengan banyaknya kriteria
λ maks = 6,69786 5 = 1,33957 e. Menghitung Consistency Indeks (CI)
CI = λ maks −n 𝑛−1 = 1,33957−5 5−1 = −3,660428 4 = - 0,91511 f. Menghitung Consistency Ratio (CR)
CR = CI RI
= − 0,91511 1,12 = - 0,81706 Karena nilai CR yaitu - 0,81706<= 0,1, maka data perbandingan sudah konsisten, dan dapat melanjutkan tahap selanjutnya. Berikut tabel hasil bobot kriteria, dengan menerapkan metode AHP
Tabel  6. Hasil Bobot Kriteria Kriteria Bobot Kriteria Harga 0.32652 Kecepatan 0.16968 Kapasitas 0.33834 Garansi 0.12416 Durability 0.04130
Metode SAW akan melakukan perhitungan untuk mencapai nilai definitif, dan peringkat SSD laptop lainnya sesuai dengan nilai akhirnya dilakukan. Metode SAW diikuti dengan langkah-langkah berikut:
g. Menentukan  kriteria  mana,  khususnya  Cj  yang  akan  dijadikan  acuan  penentuan  keputusan.  Tabel  di  bawah  ini menetapkan kriteria yang akan diterapkan:
Tabel  7. Data Kriteria dan Keterangan Kode Kriteria Satuan Keterangan C1 Harga Rupiah Cost C2 Kecepatan Megabyte Per Second Benefit C3 Kapasitas Gigabyte Benefit C4 Garansi Tahun Benefit C5 Durability Terabytes per Written Benefit
h. Pada  masing-masing  kriteria  tersebut,  peringkat  kesesuaian  untuk  setiap  alternatif  akan  ditampilkan  pada  tabel  di bawah berikut:
Tabel  8. Nilai Rating Kecocokan C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 4 4 3 4 A2 1 5 4 1 4 A3 1 4 6 4 4 A4 4 2 3 3 4 A5 4 5 3 1 4 A6 2 5 5 2 4 A7 2 4 5 4 3 A8 1 5 6 4 3 A9 4 4 2 3 3 A10 3 4 2 4 2 A11 1 4 6 3 2 A12 3 4 4 4 4 A13 5 4 1 3 4 A14 1 4 2 4 4 A15 1 4 4 1 4 A16 4 2 5 3 2 A17 2 4 4 4 3 Min = 1 Max = 5 Max = 6 Max = 4 Max  = 4
i. Untuk menormalkan matriks keputusan, dengan menghitung nilai rating kinerja dengan syarat: Rij = Xij/(Max Xij)  jika j merupakan benefit
Rij = (Min Xij)/( Xij)  jika j merupakan cost
Tabel  9. Normalisasi Matriks Keputusan C1 C2 C3 C4 C5 Cost Benefit Benefit Benefit Benefit A1 0.333 0.8 0.666 0.75 1 A2 1 1 0.666 0.25 1 A3 1 0.8 1 1 1 A4 0.25 0.4 0.5 0.75 1 A5 0.25 1 0.5 0.25 1
A6 0.5 1 0.833 0.5 1 A7 0.5 0.8 0.833 1 0.75 A8 1 1 1 1 0.75 A9 0.25 0.8 0.333 0.75 0.75 A10 0.333 0.8 0.333 1 0.5 A11 1 0.8 1 0.75 0.5 A12 0.333 0.8 0.666 1 1 A13 0.2 0.8 0.166 0.75 1 A14 1 0.8 0.333 1 1 A15 1 0.8 0.666 0.25 1 A16 0.25 0.4 0.833 0.75 0.5 A17 0.5 0.8 0.666 1 0.75
j. Menentukan  hasil  akhir  (V),  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi (R) dengan bobot kriteria sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik.
V1   = (0.32652x0.33333333333333) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.66666666666667) + (0.12416x0.75) + (0.0413x1) = 0.604564
V2  = (0.32652x1) + (0.16968x1) + (0.33834x0.66666666666667) + (0.12416x0.25) + (0.0413x1) = 0.7941
V3   = (0.32652x1) + (0.16968x0.8) + (0.33834x1) + (0.12416x1) + (0.0413x1)
= 0.966064
V4   = (0.32652x0.25) + (0.16968x0.4) + (0.33834x0.5) + (0.12416x0.75) + (0.0413x1)
= 0.453092
V5   = (0.32652x0.25) + (0.16968x1) + (0.33834x0.5) + (0.12416x0.25) + (0.0413x1)
= 0.49282
V6   = (0.32652x0.5) + (0.16968x1) + (0.33834x0.83333333333333) + (0.12416x0.5) + (0.0413x1)
= 0.71827
V7   = (0.32652x0.5) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.83333333333333) + (0.12416x1) + (0.0413x0.75) = 0.736089
V8   =  (0.32652x1) + (0.16968x1) + (0.33834x1) + (0.12416x1) + (0.0413x0.75)
= 0.989675
V9   = (0.32652x0.25) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.33333333333333) + (0.12416x0.75) + (0.0413x0.75)
= 0.454249
V10  = (0.32652x0.33333333333333) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.33333333333333) + (0.12416x1) + (0.0413x0.5) = 0.502174
V11  = (0.32652x1) + (0.16968x0.8) + (0.33834x1) + (0.12416x0.75) + (0.0413x0.5)
= 0.914374
V12  = (0.32652x0.33333333333333) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.66666666666667) + (0.12416x1) + (0.0413x1) = 0.635604
V13  = (0.32652x0.2) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.16666666666667) + (0.12416x0.75) + (0.0413x1)
= 0.391858
V14  = (0.32652x1) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.33333333333333) + (0.12416x1) + (0.0413x1)
= 0.740504
V15  = (0.32652x1) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.66666666666667) + (0.12416x0.25) + (0.0413x1) = 0.760164
V16  = (0.32652x0.25) + (0.16968x0.4) + (0.33834x0.83333333333333) + (0.12416x0.75) + (0.0413x0.5)
= 0.545222
V17  = (0.32652x0.5) + (0.16968x0.8) + (0.33834x0.66666666666667) + (0.12416x1) + (0.0413x0.75) = 0.679699
k. Urutan Alternatif dari yang nilainya paling tinggi sampai dengan yang terendah ditunjukkan tabel di bawah
Tabel  10. Hasil Perankingan SSD Laptop Alternatif Nilai Ranking WD Black SN770 0.989675 1 MSI Spatium M371 0.966064 2 WD Green SN350 0.914374 3 Solidgm P44 Pro 0.7941 4 Samsung 970 Evo 0.760164 5 Seagate Firecuda 510 0.740504 6 Intel 670P 0.736089 7 Adata XPG Gammix S70 Blade 0.71827 8 MSI Spatium M390 0.679699 9
WD Blue SN570 0.635604 10 Adata Legend 800 0.604564 11 QPower 0.545222 12 Samsung 980 0.502174 13 Colorful CN600 Pro 0.49282 14 Kingston NV2 0.454249 15 PNY CS 1031 0.453092 16 Vgen 0.391858 17

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan rangkuman dan evaluasi hasil yang telah disajikan, kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini yaitu penggunaan kombinasi metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) dalam sistem pendukung keputusan pemilihan SSD laptop telah terbukti sangat efektif. Metode AHP digunakan untuk mengidentifikasi dan  memprioritaskan  kriteria-kriteria  yang  relevan,  seperti  harga,  kapasitas,  kecepatan  transfer  data,  garansi,  dan durability.  Sementara  itu,  metode  SAW  digunakan  untuk  memberikan  peringkat  pada  alternatif-alternatif  SSD  laptop berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi ini tidak hanya memberikan kerangka kerja yang terstruktur untuk pengambilan keputusan, tetapi juga memungkinkan evaluasi yang komprehensif terhadap opsi yang tersedia. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan yang dikembangkan mampu memberikan panduan yang akurat dan relevan bagi pengguna dalam memilih SSD laptop yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi.

## REFERENCES
[1] I. Setiadi, P. S. Informatika, and M. Bekas, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas,” vol. 3, no. 3, pp. 247–257, 2019.
[2] E. Marbun and S. Hansun, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode Saw Dan Ahp,” Ilk. J. Ilm., vol. 11, no. 3, pp. 175–183, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.432.175-183.
[3] G. S. Mahendra and K. Y. Ernanda Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[4] I. Wahyu, S. Suparni, and A. B. Pohan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman Pada KOPWALI Tangerang Dengan Metode  AHP  dan  SAW,”  IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  21–30,  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6559.
[5] A. Priadana, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Deleted Domain Dengan Metode AHP DAN SAW,” Teknomatika, vol. 10, no. 2, p. 12, 2018.
[6] M. Utami, R. A. Rahman, and E. Fetrina, “Weighted Product dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Mustahik,” Appl. Inf. Syst. Manag., vol. 3, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.15408/aism.v3i1.12135.
[7] M.  Hasanudin,  Y.  Marli,  and  B.  Hendriawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Studi Kasus Pada Pt . Bando Indonesia ),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018, vol. 6, no. 3, pp. 91–96, 2018.
[8] S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[9] T. Magrisa, K. Diah, and K. Wardhani, “Implementasi Metode SMART Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler Untuk Siswa SMA,” vol. 13, no. 1, 2018.
[10]  A.  D.  L.  Intan  Putri  Pratiwi,  FX.  Ferdinandus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” vol. 8, no. 2, 2019.
[11]  W. Pranoto, “Penerapan Metode Live Forensics Untuk Akuisisi Pada Solid State Drive ( SSD ) NVMe Fungsi TRIM,” 2020.
[12]  M. Yanto, “Sistem Penunjang Keputusan Dengan Menggunakan Metode AHP dalam Seleksi Produk,” J. Teknol. dan Inf. Bisnis, vol. 3, no. 1, pp. 167–174, 2021.
[13]  I. N. A. A. Dwijayadi, “Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Hotel Di Kecamatan Buleleng Dengan Metode Analytic  Hierarchy  Process  (Ahp)  Dan  Technique  for  Others  Reference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (Topsis),”  J.  Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 7, no. 2, p. 163, 2019, doi: 10.23887/janapati.v7i2.13435.
[14]  J. Parhusip, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Pada Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( BPNT ) Di Kota Palangka Raya,” vol. 13, no. 2, pp. 18–29, 2019.
[15]  L. A. M. Kegou, A. E. Budianto, and W. Harianto, “Pemilihan Siswa Terbaik Di Sma Selamat Pagi Indonesia Menggunakan Metode Ahp,” Semin. Nas. FST 2019, vol. 2, no., pp. 258–271, 2019, [Online]. Available: https://conference.unikama.ac.id/artikel/index.php/senastek/article/view/97
[16]  R. Fadillah, S. Dur, and H. Cipta, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Menentukan Gaji Bonus Karyawan Pada PTPN III Sei Putih,” J. Sains Mat. dan Stat., vol. 7, no. 2, pp. 73–84, 2021, doi: 10.24014/jsms.v7i2.12968.
[17]  A.  B.  Putra  and  S.  Nita,  “Perancangan  dan  Pembangunan  Sistem  Informasi  E-Learning  Berbasis  Web  (  Studi  Kasus  Pada Madrasah Aliyah Kare Madiun ),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2019, vol. 1, no. 1, pp. 81–85, 2019.
[18]  H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan terbaik menggunakan metode saw studi kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech, vol. 2, no. 1, pp. 74–82, 2018.
[19]  S.  Aisyah,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Analisis  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  SAW  Pada Perusahaan Leasing,” J. Teknovasi, vol. 06, no. 1, pp. 1–16, 2019.
[20]  W.  Fahrozi  and  S.  Samsir,  “Penerapan  Analytical  Network  Process  Dalam  Menentukan  Ras  Ayam  Serama  Simple  Additive Weighting (SAW),” U-NET J. Tek. Inform., vol. 3, no. 1, pp. 28–34, 2019, doi: 10.52332/u-net.v3i1.19.