Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3039

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Distro Linux Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Renny Puspita Sari * , Fiqri Syah Redha
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* rennysari.untan@gmail.com, 2 fiqrisyahredha27@student.untan.ac.id Submitted: 12/05/2021 ; Accepted: 28/05/2021 ; Published: 30/05/2021
Abstrak– Linux  merupakan  sebuah  kernel  yang  pengembangannya  sudah  sangat  aktif  sejak  pertama  kali  dirilis  ke  publik. Dengan  komunitas  yang  besar,  pengembangan  Linux  sudah  meranah  ke  berbagai  bidang  di  dunia  komputerisasi  termasuk komputer personal. Kini, Linux dapat digunakan di berbagai perangkat mulai dari komputer personal sampai dengan sistem tertanam.  Pengembangannya  yang  sangat  aktif  berkat  komunitas  yang  besar  serta  Linux  mengadopsi  open  source,  banyak pengembang yang membuat sistem operasi berbasis Linux versi mereka sendiri. Versi dan jenis  dari sistem operasi berbasis Linux  disebut  dengan  distro  atau  distribution.  Banyaknya  versi  dan  jenis  sistem  operasi  berbasis  Linux  tersebut  tentu  saja membuat bingung pengguna yang pertama kali mencoba Linux atau yang ingin beralih penuh ke Linux dari sistem operasi lain. Sistem pendukung keputusan dapat memberikan alternatif solusi untuk pengguna tersebut yang bingung dalam menentukan distro  Linux.  Dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  kriteria-kriteria  yang  ada  dapat  dijadikan sebagai tolak ukur dalam menentukan distro Linux pilihan dan karenanya akurasi dari sistem tersebut dapat melebihi 90%.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Simple Additive Weighting; Linux; Sistem Operasi
Abstract– Linux  is  a kernel  whose  development  has been very  active  since  it  was  first  released  to  the public. With  a  large community,  Linux  development  has  penetrated  into  various  fields  in  the  world  of  computerization,  including  personal computers. Today, Linux can be used on a variety of devices from personal computers to embedded systems. The development is very active thanks to the large community and Linux adopting open source, many developers are making their own version of the Linux-based operating system. Versions and types of Linux-based operating systems are called distros or distributions. The number of versions and types of Linux-based operating systems, of course, confuses users who are trying Linux for the first time or who want to fully switch to Linux from another operating system. Decision support systems can provide alternative solutions  for  those  users  who  are  confused  about  choosing  a  Linux  distribution.  By  using  the  Simple  Additive  Weighting (SAW) method, the existing criteria can be used as benchmarks in determining the Linux distribution of choice and therefore the accuracy of the system can exceed 90%.
Keywords : Decision Support System; Simple Additive Weighting; Linux; Operating System

## 1. PENDAHULUAN
Linux merupakan sebuah kernel sistem komputer yang kini memiliki komunitas yang sangat besar sehingga Linux dapat dijadikan sebagai sistem operasi berbagai perangkat mulai dari komputer personal sampai dengan sistem tertanam.  Fakta  yang  mungkin  tidak  diketahui  oleh  banyak  orang  adalah  bahwa  Android,  sistem  operasi  yang digunakan di ponsel pintar zaman sekarang, ditenagai oleh Linux. Sistem operasi adalah perangkat lunak yang memanajemen semua sumber daya perangkat keras pada sebuah perangkat komputasi seperti komputer dan ponsel pintar. Sederhananya, sistem operasi mengelola komunikasi antara perangkat lunak dan perangkat keras komputer. Tanpa sistem operasi, perangkat lunak tidak akan berfungsi.
Menurut penelitian yang  dilakukan  oleh  Edi  Budi  Harjono  (2016),  sejak dikembangan  pada  tahun 1991 silam, Linux telah mencuri banyak perhatian para pengembang dan pengguna komputer [1]. Pada awalnya Linux hanyalah  sebuah  proyek  pribadi  Linus  Torvalds,  mahasiswa  sains  komputer  Finlandia,  dengan  tujuan  untuk membangun  kernel  dan  sistem  operasi  yang  bebas  dan  gratis.  Linux  telah  berkembang  dari  beberapa  skrip menggunakan bahasa C sampai ke versi 5 pada tahun 2020 dengan lebih dari 27,8 juta baris kode di bawah lisensi GNU General Public License [2].
Komunitas yang sangat besar tersebut tentu saja membawa banyak manfaat terhadap pengembangan Linux itu sendiri. Kebebasan yang diberikan oleh Linux dan komunitasnya memungkinkan Linux untuk sangat populer saat ini. Laporan terakhir mengatakan dari 500 superkomputer tercepat di dunia, kesemuanya menggunakan sistem operasi Linux [3]. Ponsel pintar, televisi, lemari es, jam tangan, dan alat-alat elektronik lainnya sebagian besar menggunakan Linux untuk mentenagainya. Tapi ada satu wilayah yang saat ini masih belum dikuasai Linux yaitu komputer  personal.  Saat  ini  sebagian  besar  komputer  personal  ditenagai  oleh  sistem  operasi  Windows  buatan Microsoft Corporation dan Macintosh buatan Apple. Pangsa pasar Linux sangat kecil di pasar komputer personal yakni hanya sekitar 2% di seluruh dunia [4]. Meskipun pangsa pasarnya kecil, Linux tetap memiliki komunitas yang besar dari pengguna komputer personal. Menurut Rasyid, dkk (2015), menggunakan Linux di lingkungan pembelajaran mahasiswa juga akan meningkatkan pemahaman mahasiswa terutama pada praktikum mata kuliah sistem operasi [5].
Terbukanya  sumber  kode  kernel  Linux  memungkinkan  banyak  pengembang  untuk  ikut  serta  dalam pengembangannya sehingga kernel Linux dapat dijadikan sebagai pondasi dalam sebuah sistem operasi yang utuh yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan komputasi. Tidak terkecuali sistem operasi desktop atau komputer personal yang digunakan oleh pengguna komputer biasa, dengan terbukanya sumber kode Linux, banyak sistem
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3039
operasi bebas dan open source yang tersedia untuk digunakan oleh semua orang. Mulai dari sistem operasi yang sudah memiliki segala fitur yang dibutuhkan oleh pengguna harian komputer maupun sistem operasi bagi yang ingin  belajar  bagaimana  sistem  operasi  itu  sendiri  berkerja.  Linux  juga  banyak  digunakan  untuk  keperluan infrastruktur yang dapat diandalkan. Menurut penelitian yang dilakukan Isnania (2012), Linux dapat digunakan di dalam infrastruktur e-commerce karena dapat menekan biaya operasional serta dapat menerapkan keamanan yang bisa diandalkan [6].
Meskipun  dengan  terbukanya  sumber  kode  Linux  dan  tersedianya  banyak  varian  sistem  operasi  yang diciptakan  oleh  banyak  pengembang,  pangsa  pasar  Linux  di  dunia  komputasi  personal  ( desktop )  masih  sangat minim hingga sekarang. Pengguna Linux sering dianggap sebagai orang yang sangat memahami komputer karena penggunanya yang sangat sedikit jika dibandingkan dengan pengguna sistem operasi lain. Tetapi seiring waktu pengguna Linux semakin bertambah dan perangkat lunak untuk Linux pun semakin banyak tersedia. Di Indonesia sendiri banyak komunitas-komuntias serta grup-grup Linux yang bertebaran di berbagai media sosial.
Di antara berbagai varian sistem operasi berbasis Linux, ada yang mudah digunakan oleh pengguna baru dan ada juga yang ditujukan untuk pengguna mahir. Banyak sistem operasi berbasis Linux yang tampilan antar mukanya  mudah  digunakan  oleh  pengguna  baru  dan  ada  juga  yang  tidak  memiliki  antar  muka  berbasis  grafis. Tentunya ada tujuan tersendiri dengan masing-masing karakteristik tersebut. Ada pengguna yang menggunakan komputer hanya untuk berselancar di internet ataupun melaukan pekerjaan kantoran, ada juga pengguna yang ingin menjadikan dirinya power user, yaitu yang memiliki keahlian di atas pengguna komputer rata-rata.
Solusi  untuk  permasalahan  yang  dijabarkan  di  atas  dapat  dilakukan  dengan  membuat  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  menentukan  varian  sistem  operasi  Linux  atau  yang  biasa  disebut distro atau distribution yang  memenuhi  berbagai  kriteria  untuk  pengguna  baru  Linux  sehingga  mereka  dapat  langsung menggunakan Linux tanpa melewati berbagai rintangan. Sistem pendukung keputusan adalah sekumpulan elemen yang saling berhubungan untuk membentuk suatu kesatuan dalam proses pemilihan berbagai alternatif tindakan guna menyelesaikan suatu masalah, sehingga masalah tersebut dapat diselesaikan secara efektif dan efisien [7], [8].  Sistem  pendukung  keputusan  juga  dapat  dianggap  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi informasi untuk pengambilan keputusan masalah-spesifik semi-terstruktur.
Multiple  Attribute  Decision  Making adalah  memilih  alternatif  yang  paling  diinginkan  dari  sekumpulan alternatif terbatas yang diberikan sesuai dengan kumpulan atribut dengan menggunakan cara yang tepat [9]. Ada beberapa metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, satu di antaranya adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) yang akan digunakan di penelitian ini. Metode tersebut menggunakan pembilangan berbobot pada kriteria-kriteria tertentu dengan nilai masing-masing sehingga dari hasil perhitungan bobot tersebut akan diperoleh hasil yang menjadikan keputusan akhirnya [10]. Di dalam penelitian ini, peneliti akan membangun sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  memilih  distro  terbaik  di  antara  distro-distro  Linux  yang  dijadikan alternatif di dalam membuat keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, terdapat berbagai tahapan yang harus dilakukan. Tahapan-tahapan tersebut adalah sebagai berikut dalam bentuk flowchart [11].
Gambar 1. Alur penelitian
a Survei
Sebelum penulis melakukan penelitian ini, penulis mengadakan sebuah survei yang audiensnya tidak lebih dari 200  orang  yang  berasal  dari  berbagai  latar  belakang.  Survei  dilakukan  dengan  menyebarkan  formulir  yang dibuat  dengan  menggunakan  Google  Forms  ke  berbagai  grup  komunitas  Linux  yang  ada  di  media  sosial
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3039
Facebook. Berdasarkan hasil survei tersebut, penulis dapat menentukan kriteria-kriteria serta bobot-bobot dari setiap kriteria yang akan digunakan di dalam penelitian ini.
b Analisis kebutuhan sistem
Setelah melakukan survei, selanjutnya sistem yang akan dibangun dianalisi dan dirancang terlebih dahulu akan seperti apa hasil akhrinya nanti. Dalam tahap ini juga akan ditentukan kriteria-kriteria serta bobot dari setiap alternatif yang akan digunakan di dalam sistem.
c Desain sistem
Di tahap ini tampilan sistem akan dirancang serta akan dibuat prototipe dari rancangan tampilan tersebut.
d Implementasi
Di  tahap  ini  sistem  akan  dibangun  berdasarkan  dari  analisi  serta  desain  yang  telah  dilakukan  di  tahap sebelumnya.
e Pengujian
Setelah sistem selesai diimplementasikan, sistem akan diuji perhitungannya oleh berbagai pengguna.

## 2.2 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple Additive Weighting (SAW) adalah teknik keputusan yang sederhana dan multi atribut yang paling banyak digunakan dalam sistem pendukung keputusan [12]. Metode ini didasarkan pada bobot rata-rata dari setiap atribut dengan  mengalikan  nilai  skala  yang  diberikan  kepada  alternatif  yang  atribut  dengan  bobot  kepentingan  relatif ditetapkan langsung oleh pengambil keputusan yang diikuti dengan menjumlahkan hasil untuk semua kriteria [13]. Algoritma  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ke  suatu  skala  yang  dapat  dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [14], [15].
Terdapat beberapa langkah dalam menerapkan algoritma SAW untuk memecahkan masalah SPK. Berikut langkah-langkah, rumus, dan istilah yang digunakan dalam metode Simple Additive Weighting [16]–[20]:
1. Menentukan alternatif, yaitu A i .
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C i .
3. Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria sebagai W.
4. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
5. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan pada tahap pertama. Setelah itu lakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/ benefit atau atribut biaya/ cost ) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Rumus Simple Additive Weighting: Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑋 𝑖𝑗 (1)
Jika j adalah atribut biaya (cost)
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (2)
Matriks keputusan:
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 21 𝑟 22 𝑟 12 𝑟 22 𝑟 23 𝑟 13 𝑟 23 𝑟 33 ]                                (3)
Keterangan: r ij = Nilai rating kinerja ternormalisas
X ij = Baris dan kolom dari matriks
Max = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
Min = Nilai minimum dari sestiap baris dan kolom
6. Hasil akhir akan diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dan perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (A i ) sebagai solusi.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑅 𝑖𝑗 (3)
Keterangan:
V i = Ranking untuk setiap alternatif W j = Nilai bobot dari setiap kriteria
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3039

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode SAW

## 3.1.1 Penentuan Kriteria
Langkah pertama yang harus dilakukan untuk memecahkan masalah sistem pendukung keputusan menggunakan metode  SAW  adalah  menentukan  kriteria  serta  bobotnya  masing-masing.  Berdasarkan  hasil  survei  yang  telah penulis  lakukan,  didapatkanlah  kriteria-kriteria  serta  bobotnya  masing-masing  yang  dapat  menentukan distro Linux terbaik.
Tabel 1. Ketentuan kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C 1 Harga 5 Benefit C 2 Tingkat kemahiran yang dibutuhkan 25 Cost C 3 Dapat berjalan di komputer tua 15 Benefit C 4 Desktop atau server 15 Benefit C 5 Tingkat kesulitan dalam instalasi 25 Benefit C 6 Stabilitas atau bleeding edge 15 Benefit Total 100
a Kriteria Harga
Meskipun  hampir  semua  distro  Linux  gratis,  tapi  ada  beberapa  yang  berbayar.  Biasanya  yang  berbayar ditujukan untuk perusahaan ataupun keperluan bisnis.
Tabel 2. Kriteria harga Kriteria Sub-Kriteria Nilai Harga Gratis 4 Berbayar 1
b Kriteria Tingkat Kemahiran yang Dibutuhkan
Berbagai distro Linux tersedia mulai dari yang paling mudah digunakan untuk pengguna baru sampai dengan power user yang sangat mahir di bidang komputasi.
Tabel 3. Kriteria tingkat kemahiran yang dibutuhkan
Kriteria Sub-Kriteria Nilai Tingkat kemahiran yang dibutuhkan Tidak mahir 4 Kurang mahir 5 Sedang 7 Mahir 9
c Kriteria Dapat Berjalan di Komputer Tua
Banyaknya pengembang yang ikut andil dalam mengembangkan Linux tentu saja membawa keberagaman pada dunia Linux. Keberagaman tersebut menghasilkan banyak distro yang bisa dijalankan di komputer tua. Selain itu  juga  banyak  pengguna  Linux  yang  menginginkan  distro  Linux  yang  ringan  akan  sumber  daya  sehingga komputer tua mereka dapat digunakan kembali.
Tabel 4. Kriteria dapat berjalan di komputer tua Kriteria Sub-Kriteria Nilai Dapat berjalan di komputer tua Ya 10 Tidak 5
d Kriteria Desktop atau Server
Linux  kalah  bersaing  di  wilayah  komputer  personal  (desktop)  dengan  2  sistem  operasi  besar  lainnya  yaitu Windows dan Macintosh. Meskipun begitu Linux digunakan di hampir seluruh komputer server di dunia.
Tabel 5. Kriteria desktop atau server Kriteria Sub-Kriteria Nilai Untuk desktop atau server Desktop 10 Server 5
e Kriteria Tingkat Kesulitan dalam Instalasi
Saat ini sudah banyak distro Linux yang proses instalasinya dimudahkan dengan tampilan antar muka grafis. Banyak  juga  distro  Linux  yang  proses  instalasinya  murni  menggunakan  perintah-perintah  di  antar  muka command line.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3039
Tabel 6. Kriteria tingkat kesulitan dalam instalasi
Kriteria Sub-Kriteria Nilai Tingkat kesulitan dalam instalasi Menggunakan antar muka grafis 15 Menggunakan antar muka command line 10
f Kriteria Stabilitas atau bleeding edge
Linux  menggunakan  paket-paket  program  dari  berbagai  sumber  dan  pengembang  sehingga  Linux membutuhkan sebuah program untuk memanajemen paket-paket tersebut agar bisa dipasang, dihapus, ataupun diperbaharui. Ada yang sistem pembaharuannya beberapa bulan sekali (stabil), ada juga yang pembaharuannya setiap ada paket-paket versi baru dirilis ( bleeding edge ).
Tabel 7. Kriteria stabilitas atau bleeding edge Kriteria Sub-Kriteria Nilai Stabilitas atau bleeding edge Stabilitas 9 Bleeding edge 6

## 3.1.2 Perhitungan Pemilihan Distro Linux
Sebelum melakukan perhitungan SAW, terlebih dahulu dipilih beberapa alternatif yang nantinya akan diuji dengan menggunakan metode SAW. Setiap alternatif memiliki nilai dari setiap kriteria yang akan menjadi penentu hasil akhir dari perhitungan.
a Menentukan alternatif dan nilainya
Pada perhitungan kali ini menggunakan 3 alternatif yaitu Ubuntu (A 1 ), Fedora (A 2 ), dan Arch Linux (A 3 ).
Tabel 8. Alternatif Alternatif Kriteria C1 (Harga) C2 (tingkat kemahiran yang dibutuhkan) C3 (dapat berjalan di komputer tua) C4 (desktop atau server) C5 (tingkat kesulitan dalam instalasi) C6 (stabilitas atau bleeding edge) Ubuntu Gratis Kurang mahir Tidak Desktop Grafis 9 Fedora Gratis Sedang Tidak Desktop Grafis 9 Arch Linux Gratis Mahir Ya Desktop Command line 6
Setelah menentukan kriteria dari setiap alternatif kemudian diberikan nilai sesuai dengan nilai kriteria yang telah ditentukan.
Tabel 9. Alternatif dan nilainya Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Ubuntu 4 5 5 10 15 9 Fedora 4 7 5 10 15 9 Arch Linux 4 9 10 10 10 6 b Pembuatan matriks keputusan 𝑅 = [ 4 7 5 10 15 9
4 9 5
10 15 9 4 5 10 10 10 6 ]
c Normalisasi kriteria
1 Kriteria harga ( benefit )
𝑅 11 = 4 𝑚𝑎𝑥(4,4,4) = 4 4 = 1, 𝑅 12 = 4 𝑚𝑎𝑥(4,4,4) = 4 4 = 1, 𝑅 13 = 4 𝑚𝑎𝑥(4,4,4) = 4 4 = 1
2 Kriteria tingkat kemahiran yang dibutuhkan ( cost )
𝑅 21 = 𝑚𝑖𝑛(5,7,9) 5 = 5 5 = 1, 𝑅 22 = 𝑚𝑖𝑛(5,7,9) 7 = 5 7 = 0,71, 𝑅 23 = 𝑚𝑖𝑛(5,7,9) 9 = 5 9 = 0,56
3 Kriteria dapat berjalan di komputer tua ( benefit )
𝑅 31 = 5 𝑚𝑎𝑥(5,5,10) = 5 10 = 0,5, 𝑅 32 = 5 𝑚𝑎𝑥(5,5,10) = 5 10 = 0,5, 𝑅 33 = 5 𝑚𝑎𝑥(5,5,10) = 10 10 = 1
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3039
4 Kriteria desktop atau server ( benefit )
𝑅 41 = 10 𝑚𝑎𝑥(10,10,10) = 10 10 = 1, 𝑅 42 = 10 𝑚𝑎𝑥(10,10,10) = 10 10 = 1, 𝑅 43 = 10 𝑚𝑎𝑥(10,10,10) = 10 10 = 1
5 Kriteria tingkat kesulitan dalam instalasi ( benefit ) 𝑅 51 = 15 𝑚𝑎𝑥(15,15,10) = 15 15 = 1, 𝑅 52 = 15 𝑚𝑎𝑥(15,15,10) = 15 15 = 1, 𝑅 53 = 10 𝑚𝑎𝑥(15,15,10) = 10 15 = 0,34
6 Kriteria stabilitas atau bleeding edge ( benefit )
𝑅 51 = 15 𝑚𝑎𝑥(15,15,10) = 15 15 = 1, 𝑅 61 = 9 𝑚𝑎𝑥(9,9,6) = 9 9 = 1, 𝑅 63 = 6 𝑚𝑎𝑥(9,9,6) = 6 9 = 0,67
Setelah melakukan normalisasi maka diperoleh matriks yang sudah ternormalisasi.
𝑅 = [ 1 1 0,5 1 1 1 1 0,71 0,5 1 1 1 1 0,56 1 1 0,34 0,67 ]

## d Menentukan perankingan
Menyederhanakan nilai bobot. 𝑊 = (5|25|15|15|25|15) menjadi: 𝑊 = (0,05|0,25|0,15|0,15|0,25|0,15)
Setelah  itu  menghitung  nilai  V  dari  setiap  alternatif  untuk  mengetahui  hasil  akhir  dari  pemilihan  alternatif keputusan.
𝑉 𝐴1 = (0,05 × 1) + (0,25 × 1) + (0,15 × 0,5) + (0,15 × 1) + (0,25 × 1) + (0,15 × 1) = 0,925 𝑉 𝐴2 = (0,05 × 1) + (0,25 × 0,71) + (0,15 × 0,5) + (0,15 × 1) + (0,25 × 1) + (0,15 × 1) = 0,8525 𝑉 𝐴3 = (0,05 × 1) + (0,25 × 0,56) + (0,15 × 1) + (0,15 × 1) + (0,25 × 0,34) + (0,15 × 0,67) = 0,6755
e Hasil perhitungan
Berikut hasil perhitungan dan ranking dari perhitungan yang telah dilakukan.
Tabel 10. Hasil perhitungan dan ranking Alternatif Nilai Ranking Ubuntu 0,925 1 Fedora 0,8525 2 Arch Linux 0,6755 3
Berdasarkan hasil perankingan di atas, maka alternatif Ubuntu merupakan distro pilihan terbaik di antara ketiga alternatif tersebut.

## 3.2 Rancangan Use Case
Entitas di dalam sistem ini hanya ada satu yaitu pengguna. Pengguna dapat menggunakan sistem ini tanpa perlu mendaftar  ataupun  masuk  terlebih  dahulu.  Untuk  menggunakan  sistem  ini,  pengguna  cukup  memilih  beberapa distro yang akan dijadikan pertimbangan kemudian sistem akan menentukan pilihan terbaik dari berbagai pilihan (alternatif) tersebut.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3039

## 3.3 Implementasi Program
a Tampilan Halaman Beranda
Halaman ini merupakan halaman depan ketika pengguna pertama kali mengunjungi sistem ini. Pada halaman ini  pengguna  dapat  melanjutkan  ke  halaman  berikutnya  untuk  memilih  distro  Linux  yang  akan  dijadikan pertimbangan.
Gambar 3. Tampilan Beranda
b Tampilan Pemilihan Distro
Halaman ini merupakan halaman utama yang digunakan pengguna untuk memilih berbagai distro yang akan dijadikan  pertimbangan.  Pengguna dapat  memilih  beberapa  distro  atau  alternatif  untuk diperhitungkan oleh sistem.
Gambar 4. Tampilan Pemilihan Distro
c Tampilan Hasil Perankingan
Halaman ini menampilkan hasil perankingan berdasarkan pilihan distro atau alternatif yang telah dipilih oleh pengguna. Di halaman ini akan ditampilkan 3 distro dengan nilai terbaik berdasarkan pilihan yang telah dipilih pengguna sebelumnya.
Gambar 5. Tampilan Hasil Perankingan
d Tampilan Tentang Sistem
Halaman ini menampilkan hasil perankingan berdasarkan pilihan distro atau alternatif yang telah dipilih oleh pengguna. Di halaman ini akan ditampilkan 3 distro dengan nilai terbaik berdasarkan pilihan yang telah dipilih pengguna sebelumnya.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3039
Gambar 6. Tampilan Tentang Sistem

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting , maka dapat disimpulkan bahwa metode SAW merupakan metode yang tidak rumit dalam menentukan keputusan terbaik. Tidak heran dikatakan bahwa metode ini adalah metode yang paling banyak digunakan dalam sistem pendukung keputusan. Selain itu metode ini juga dapat menentukan urutan ranking berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, metode SAW dapat digunakan untuk menentukan pilihan distro Linux terbaik yang akan digunakan. Tentu saja jika menginginkan hasil yang lebih akurat dibutuhkan kriteria-kriteria yang lebih banyak serta memperhatikan nilai yang diberikan di setiap kriteria. Meskipun hanya dengan 6 kriteria yang telah diperhitungkan, metode SAW ini terbukti dapat menyelesaikan kasus yang telah dijabarkan di atas.

## REFERENCES
[1] E. B. Harjono, “Analisa Dan Implementasi Dalam Membangun Sistem Operasi Linux Menggunakan Metode LSF Dan REMASTER,” Informatika , vol. I, no. 1, pp. 30–35, 2016.
[2] T. Anderson, “Linux in 2020: 27.8 million lines of code in the kernel, 1.3 million in systemd,” The Register , 2020. .
[3] TOP500.org, “Operating System Family / Linux,” TOP500.org , 2019. .
[4] StatCounter, “Desktop Operating System Market Share Worldwide,” StatCounter , 2021. .
[5] J. Educatio, R. H. Wirasasmita, T. Hizbi, P. Informatika, P. Fisika, and P. Informatika,  “Efektivitas penerapan sistem operasi berbasis linux ubuntu hamzanwadi v.14 untuk meningkatkan hasil belajar mahasiswa,” vol. 10, no. 1, pp. 15–26, 2015.
[6] I. Isnania, “Memanfaatkan Sistem Operasi Linux Untuk Keamanan Data Pada E-commerce,” J. Teknol. Inf. Teor. Konsep, dan Implementasi , vol. 3, no. 1, pp. 23–31, 2012.
[7] Saefudin and S. Wahyuningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada RSUD Serang,” J. Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 33, 2014.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] Z. Xu, Uncertain multi-attribute decision making: Methods and applications , no. July. 2015.
[10]  F. Frieyadie, “Penerapan Metode Simple Additive Weight (Saw) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016.
[11]  N.  Norman,  R.  Rosida,  S.  Putri,  and  N.  Nurahman,  “Penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Atlet  Silat Sekotawaringin Timur Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, p. 134, 2020.
[12]  S.  Yudha  Prayogi,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Dalam  Pemilihan  Tablet  Pc  Untuk  Pemula,” CESSJournal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 35–40, 2016.
[13]  A. Afshari, M. Mojahed, and R. Yusuff, “Simple additive weighting approach to personnel selection problem,” Int. J. Innov. Manag. Technol. , vol. 1, no. 5, pp. 511–515, 2010.
[14]  S.  Sumarno,  I.  Gunawan,  and  H.  S.  Tambunan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Aparatur  Sipil  Negara Terbaik  Pada  Dinas  Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  Unit  Pelaksana  Teknis  Dinas  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 31, 2019.
[15]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[16]  A. Setiadi, Y. Yunita, and A. R. Ningsih, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting(SAW) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 104, 2018.
[17]  R. Y. Simanullang, Melisa, and Mesran, “TIN : Terapan Informatika Nusantara Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[18]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[19]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[20]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.