Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PRIORITAS PERBAIKAN MOLD PT. BIGGY CEMERLANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)
Yatria Atna Wati 1 , Mujiono Sadikin 2
Tek nik Informatik a, Fak ultas Ilmu Komputer, Universitas Mercubuana Jak arta
Jl. Meruya Selatan No.1, Kembangan, Daerah Khusus Ibuk ota Jak arta Email : 41513120052@s tudent.mercubuana.ac.id 1 , mujiono.s adikin@mercubuana.ac.id 2

## ABSTRAK
PT. Biggy Cemerlang adalah salah satu supplier produk plastik terbaik di Indonesia yang memproduk si peralatan rumah tangga dengan menggu nak an berbagai macam mold (cetak an). Mold merupak an k omponen yang sangat penting dalam mencapai target produk si yang telah ditentuk an oleh perusahaan. Salah satu ak tivitas yang dilak uk an untuk menjaga tingk at k esiapan mold supaya hasil tetap terjamin adalah perbaik an mold. Proses penentuan perbaik an sampai dengan saat ini masih dilak uk an secara manual. Sistem manual mengandung k elemahan antara lain: k esulitan ak ses data dan k esalahan penentuan wak tu perbaik an ak ibat k esalahan penentuan prioritas. Pada penelitian ini dibuat sistem penduk ung pengambilan k eputusan penentuan prioritas perbaik an mold menggunak an metode Simple Additive Weighting (SA W) yang dilak uk an dengan mencari nilai bobot untuk setiap k riteria, dan k emudian membuat proses peringk at yang ak an menentuk an alternatif yang optimal . Hasil dari penelitian ini adalah sistem penduk ung pengambilan k eputusan penentuan prioritas perbaik an mold yang dapat membantu tek nisi melak uk an perbaik an mold berdasark an prioritas.
Kata k unci : Metode Simple Additive Weighting (SAW), Sistem Penduk ung Pengambilan Keputusan, Mold (Cetak an), Kriteria

## PENDAHULUAN
PT Biggy Cemerlang adalah perusahaan yang bergerak di bidang industri plastik, yang menggunakan mold injection dan blowing plastic. Mold (cetakan) adalah rongga tempat material leleh (plastik atau logam) yang memperoleh bentuk. Bentuk produk yang dihasilkan adalah produk housewares (peralatan rumah tangga) dan barang plastik untuk tujuan promosi. Sistem kerja yang dilaksanakan yaitu dengan cycle time, proses yang cepat dalam jumlah besar, dan
ontime delivery (PT. Biggy  Cemerlang, 2015; Yulianto & Prassetiyo, 2014).
Persaingan industri yang ketat, menuntut setiap perusahaan untuk memaksimalkan sumber daya termasuk mold (cetakan). Mold merupakan komponen yang sangat penting dalam mencapai target produksi. Kerusakan yang sering terjadi pada mold mengakibatkan tingginya biaya pemeliharaan. Kerusakan juga akan berakibat pada terhentinya proses produksi, pengiriman produk terhambat dan menurunnya kepercayaan konsumen. Kepercayaan kepada perusahaan
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
menurun membuat konsumen kurang loyal terhadap produk. Hal ini berdampak negatif bagi perusahaan (Hidayati, 2010).
Dalam mengambil
keputusan terhadap penanganan perbaikan mold, PT. Biggy
Cemerlang masih menerapkan sistem manual yaitu berdasarkan list permintaan produksi dan masih berbentuk hardcopy. Dengan menggunakan sistem manual, teknisi sulit dalam menentukan prioritas perbaikan mold. Bahkan bisa terjadi kesalahan dalam menentukan prioritas perbaikan mold. Demi efisiensi dan efektivitas kerja maka pengambilan keputusan yang tepat sangat diperlukan.
Untuk mengatasi permasalahan di atas, maka dibangun suatu sistem pendukung pengambilan keputusan. Sistem tersebut dapat memberikan rekomendasi dalam perbaikan mold berdasarkan skala prioritas. Pada penelitian ini, sistem
dibangun dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan sebuah metode penjumlahan yang berbobot dari rating pada setiap alternatif. Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) kesuatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Atribute Decision Making (MADM) (Djamain & Christin, 2015).
Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menentukan nilai bobot dalam setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan memberikan alternatif prioritas perbaikan mold terbaik dari sejumlah alternatif.
Dengan menggunakan
metode tersebut, diharapkan penilaian akan memberikan rekomendasi prioritas perbaikan mold. Penilaian berdasarkan nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukkan sesuai dengan spesifikasi prioritas perbaikan mold.

## STUDI TERKAIT
Penelitian tentang metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam sistem pendukung keputusan bukanlah hal yang baru dilakukan. Beberapa penelitian sejenis yang pernah dilakukan oleh peneliti sebelumnya.
Menurut Nurul Chafid dan Nanang Harianto dalam jurnal nasional (Chafid & Harianto, 2017) menyatakan bahwa sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW), mampu menangani pengelolaan data karyawan dan melakukan penilaian karyawan terbaik. Sehingga sistem tersebut dapat memudahkan dewan direksi dalam mengambil keputusan untuk kenaikkan gaji atau memberikan bonus kepada karyawan. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data karyawan PT. Indomobil Trada Nasional.
Galih Eka Rinaldhi (Rinaldhi, 2011) melakukan penelitian tentang Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Bantuan Siswa Miskin  (BSM) Pada SMA Negeri 1 Subah Kab. Batang. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi pilihan yang lebih akurat dan cepat dalam menentukan calon penerima beasiswa BSM berdasarkan prioritas dari kriteria terbaik. Kriteria dan bobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gaji Orang Tua (0,3), Jumlah Tanggungan (0,2), Nilai  Raport (0,2), Kepribadian (0,15) dan Prestasi (0,15). Pada hasil penelitian didapatkan peringkat calon penerima beasiswa BSM. Dimana yang menjadi 5 peringkat teratas adalah Aulia Azima M (0,80), M. Khoirul Umam (0,68), Amin Hidayat (0,63), Dewi Oktaviani (0,58), dan Heni Pratiwi (0,52).
Dalam jurnal nasional yang ditulis oleh Yadi Utama (Utama, 2013) sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) bertujuan untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi dari proses rekapitulasi data survei, serta proses analisa penentuan prioritas perbaikan jalan yang dilakukan oleh Bidang Perencanaan di Dinas PU  Bina Marga dan PSDA Kota Palembang. Dataset yang digunakan ialah data kondisi jalan yang berada
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X
E-ISSN 2621-1491 pada kota Palembang. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa sistem dapat menentukan prioritas penanganan dalam perbaikan jalan, serta dapat menambah efektifitas dari kegiatan yang dilakukan oleh Dinas PU Bina Marga. Sistem ini dapat meningkatkan efisiensi baik dalam waktu pelaksanaan kegiatan maupun biaya yang dikeluarkan.
Penelitian tentang Implementasi Metode Simple Additive
Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Prioritas Perbaikan Jalan yang dilakukan oleh Mardheni Muhammad, Novi Safriadi dan Narti
Prihartini (Muhammad et al., 2017) bertujuan memberikan    rekomendasi pilihan yang lebih akurat dan cepat. Penentuan perbaikan jalan berdasarkan kriteria terbaik dari urutan prioritas. Kriteria dan bobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kerusakan Jalan (0,35),
Kebutuhan Lokasi  (Fasilitas Umum) (0,30), Perkiraan Biaya (0,15), Kontruksi Jalan (0,1) dan Masa Pemeliharaan (0,1). Pada hasil penelitian didapatkan
perangkingan untuk prioritas perbaikan jalan. Ada 4 jalan yang menjadi fokus penilaian berdasarkan data survei lapangan. Jalan yang menjadi  fokus perbaikan adalah jalan Terlentang Hilir (1), jalan Cabang Kanan (0.65), jalan Ampera (0.47) dan jalan Manunggal (0.35).
Ashari Darmawan (Darmawan, 2017) mengambil kesimpulan dalam penelitiannya bahwa hasil monitoring dapat membantu pimpinan dalam mengambil
keputusan
dengan
cepat.
Pengambilan keputusan berdasarkan data yang akurat terhadap penggantian dosen yang tidak hadir serta kurang produktif. Dosen tersebut diganti dengan dosen pengganti yang sebidang keahliannya agar tidak terjadi penumpukan beban perkuliahan pada akhir semester. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem monitoring aktivitas perkuliahan secara real time. Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan teknologi Radio Frequency Identification (RFID). Sistem ini digunakan untuk meningkatkan
mutu pendidikan, serta monitoring aktivitas
perkuliahan meliputi kedisiplinan dosen dan pelaporan aktivitas perkuliahan dosen.

## MATERIAL DAN METODE
Penelitian ini dilakukan di PT. Biggy Cemerlang, penulis menggunakan pendekatan deskriptif atau survei, yaitu mengumpulkan data dari beberapa mold dan survei wawancara mengenai nilai yang menjadi pertimbangan dalam penentuan perbaikan mold. Data tersebut kemudian dianalisa, untuk digunakan sebagai acuan dalam mengambil keputusan. Dalam hal ini digunakan Perancangan Sistem
Dengan Pendekatan
Berorientasi Objek (OOAD), implementasi dan pengujian sistem.
3.1 Dataset Dataset yang digunakan untuk penelitian ini adalah dataset mold yang ada pada PT. Biggy Cemerlang. Adapun atribut yang digunakan untuk proses pengolahaan data adalah daftar mold, kriteria, dan sub kriteria yang akan dipresentasikan pada tabel 1, tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 1. Daftar Mold
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
Biggy Cemerlang. Penelitian ini dilakukan dengan metode wawancara mengenai
Tabel 2. Kriteria
Tabel 3. Sub Kriteria
3.2 Tahapan Eksperimen
Gambar 1. Tahapan Eksperimen
Tahapan ekperimen ini dimulai dengan
mengidentifikasi masalah yang terjadi di PT.
permasalahan dalam penentuan
prioritas
perbaikan mold. Dari hasil wawancara tersebut, diperoleh beberapa kriteria yang menjadi pertimbangan dalam penentuan prioritas perbaikan mold.
Mold yang termasuk ke dalam pertimbangan prioritas perbaikan adalah mold yang sedang running. Pengolahan data pada penelitian tersebut adalah memberikan nilai dan bobot pada setiap kriteria, yang menjadi pertimbangan dalam penentuan prioritas perbaikan mold sesuai hasil wawancara.
Selanjutnya, penerapan sistem pendukung
pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), serta melakukan rating kecocokan setiap alternatif.
Setelah melakukan rating kecocokan setiap alternatif langkah selanjutnya, yaitu membuat matriks keputusan serta normalisasi berdasarkan persamaan yang disesuaikan. Tahap terakhir diperolehnya nilai terbaik berdasarkan urutan rangking untuk penentuan prioritas perbaikan mold.
3.3 Metode 3.3.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode penjumlahan terbobot dari kinerja pada setiap alternatif dari semua kriteria. Metode Simple Additive Weighting (SAW) mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Perbedaan mendasar dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan (Sonata, 2016).
Menurut Fishburn dan Mac Crimmon (dikutip oleh (Frieyadie, 2016)). Ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode Simple Addtive Weighting (SAW) adalah sebagai berikut: a. Menentukan alternatif, yaitu Ai.
b. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu
Cj.
c. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria:
= [ 1,2, 3, … , ] (1)
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
e. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. f. Membuat matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel   rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif   (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana i=1,2, …m
dan j=1,2, … n.
h. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan hasil perkalian elemen baris matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian elemen kolom matrik (W). Melakukan normalisasi matriks keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj berdasarkan rumus di bawah ini. Keteragan:  Vi = nilai akhir dari alternatif. (3)
Keterangan:
(2)  Wi = bobot yang telah ditentukan.  rij = normalisasi matriks  Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih Hasil perhitungan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.
Menurut Sri Kusumawati (dikutip oleh (Ariyani
 Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
 Jika j adalah atribut biaya (cost)
 rij = rating kerja ternormalisasi.
 Max = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom.
 Min = nilai manimum dari setiap baris dan kolom.
Kriteria keuntungan apabila nilai memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan. Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai dibagi dengan nilai dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya nilai dari setiap kolom dibagi dengan
nilai.
g. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R).
& Ugiarto, 2017)). Ada beberapa kelebihan dan kekurangan metode Simple Additive Weighting (SAW) ialah sebagai berikut :
Kelebihan:
1. Menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
2. Penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dari bobot preferensi yang sudah ditentukan.
3. Adanya perhitungan normalisasi matriks sesuai dengan nilai atribut (antara nilai benefit dan cost).
Kekurangan:
1. Digunakan pada pembobotan lokal.
2. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan bilangan crisp maupun fuzzy.

## 3.3.2 Sistem Penduk ung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan   (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer, termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
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 (Hartini, Ruskan, & Ibrahim, 2013).
Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut:
1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.
3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.
5. Peningkatan produktivitas. Membangun suatu kelompok pengambil keputusan, terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada di berbagai lokasi yang berbeda-beda (menghemat
biaya perjalanan). Selain itu, produktivitas staf pendukung (misalnya analisis keuangan dan hukum) bisa ditingkatkan. Produktivitas juga bisa ditingkatkan menggunakan peralatan optimasi yang menentukan cara terbaik untuk menjalankan sebuah bisnis. 6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang diakses, makin banyak juga alernatif yang bisa dievaluasi. Analisis resiko bisa dilakukan dengan cepat dan pandangan dari para pakar (beberapa dari mereka berada di lokasi yang jauh) bisa dikumpulkan dengan cepat dan dengan biaya yang lebih  rendah. Keahlian bahkan bisa diambil langsung dari sebuah sistem komputer melalui metode kecerdasan tiruan. Dengan komputer, para pengambil keputusan bisa melakukan simulasi yang kompleks, memeriksa banyak skenario yang memungkinkan, dan menilai berbagai pengaruh secara cepat dan ekonomis. Semua
kapabilitas tersebut mengarah kepada keputusan yang lebih baik. 7. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan.
Tekanan persaingan menyebabkan tugas pengambilan keputusan menjadi sulit. Persaingan didasarkan tidak hanya pada harga, tetapi juga pada kualitas, kecepatan, kustomisasi produk, dan dukungan pelanggan. Organisasi harus mampu secara sering dan cepat mengubah mode operasi, merekayasa ulang proses dan struktur, memberdayakan karyawan, serta berinovasi. Teknologi
pengambilan keputusan bisa menciptakan pemberdayaan yang signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan yang baik secara cepat, bahkan jika mereka memiliki pengetahuan yang kurang.
8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam
pemrosesan dan penyimpanan. Menurut
Simon (1977) (dikutip oleh (Hartini et al., 2013)), otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memproses dan menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat dan menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hipotesa Perhitungan Manual Berikut merupakan 4 kriteria yang dibutuhkan untuk penilaian dalam perbaikan mold, yaitu: C1 = Waktu Perbaikan Mold C2 = Jumlah Produk yang Dihasilkan C3 = Usia Mold C4 = Tingkat Kerusakan
Waktu Perbaikan Mold adalah waktu kebutuhan untuk menyelesaikan perbaikan mold, jika tingkat hari yang dibutuhkan semakin cepat, maka nilai untuk kriteria ini semakin besar dan semakin diprioritaskan. Jumlah Produk yang dihasilkan adalah jumlah produk yang dicetak dari pertama mold tersebut running, jika jumlah produk yang dihasilkan semakin banyak maka semakin diprioritaskan. Usia Mold adalah usia dari pertama mold dibuat, semakin tua usia mold maka semakin diprioritaskan. Tingkat kerusakan adalah kerusakan yang terjadi pada mold, jika tingkat kerusakan mold berat maka majadi
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
prioritas. Untuk bobot setiap kriteria dan nilai dari masing-masing kriteria sesuai yang ada pada dataset.
Sebagai contoh studi kasus diambil 4 sampel mold yang dihitung menjadi alternatif prioritas perbaikan mold, yaitu: Mold A = BODY G 28 Mold B = BODY CH-DB 104 Mold C = CAP TW-CT 28 Mold D = CAP SW-CO 66
Tabel 4. Sampel Penginputan Data Mold
Tabel 5. Nilai Alternatif pada Setiap Kriteria
Selanjutnya normalisasi data sesuai ketentuan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Untuk kriteria benefit yaitu (C1), dan (C2) sedangkan untuk kriteria cost yaitu (C3) dan (C4).
Dari kolom C1 nilai maksimalnya adalah ’ 1 ’ , maka tiap baris dari kolom C1 dibagi oleh nilai maksimal kolom C1.
Dari kolom C2 nilai maksimalnya adalah ’ 1 ’ , maka tiap baris dari kolom C2 dibagi oleh nilai maksimal kolom C2.
Dari kolom C3 nilai minimalnya adalah ’ 0.25 ’ , maka nilai minimal yang ada pada C3 dibagi oleh nilai baris dari kolom C3.
Dari kolom C4 nilai minimalnya adalah ’ 0.3 ’ , maka nilai minimal yang ada pada C4 dibagi oleh nilai baris dari kolom C4.
Masukan semua hasil perhitungan tersebut ke dalam tabel yang disebut tabel vektor ternormalisasi.
Tabel 6. Vektor Ternormalis as i
Setelah mendapat tabel seperti di atas, maka kalikanlah setiap kolom pada tabel tersebut dengan bobot kriteria yang telah dideklarasikan sebelumnya. Rumus yang digunakan adalah rumus hasil akhir nilai preferensi (Vi) yang terdapat pada metode Simple Additive Weighting (SAW). Berikut hasil perhitungan dari table di atas:
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
Dari hasil perhitungan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW), maka yang memiliki nilai tertinggi menjadi prioritas pertama untuk perbaikan mold ialah mold B (BODY CH- DB 104) dengan nilai 0.90, kedua mold A (BODY G 28) dengan nilai 0.70, ketiga mold C (CapTW-CT 28) dengan nilai 0.66 dan yang terakhir untuk perbaikan adalah mold D (CAP SW-CO 66) dengan nilai 0.50.
4.2 Implementasi Sistem Aplikasi dapat dibuka dengan mengetikkan web browser: localhost:8080/mold/spk-saw/

## Gambar 2. Host Aplikasi Pada Web Brows er

## 4.2.1 Tampilan Halaman Utama

## Gambar 3. Tampilan Halaman Utama
Pada Gambar 3. menunjukan halaman utama ketika user masuk ke dalam sistem pendukung pengambilan keputusan. Halaman ini terdapat nilai, bobot serta tipe kriteria-kriteria yang menjadi pertimbangan dalam penentuan prioritas perbaikan mold.
4.2.2 Tampilan Halaman Alternatif
Gambar 4. Tampilan Awal Halaman Alternatif
Tampilan halaman alternatif adalah halaman yang digunakan admin dalam memilih beberapa mold untuk dijadikan alternatif dalam perhitungan penentuan prioritas perbaikan mold. Dengan cara menekan button tambah data maka tampilan seperti gambar 5. Selanjutnya mold yang telah diinputkan dapat dilihat di halaman alternatif seperti gambar 6.
Gambar 5. Tampilan Tambah Data Alternatif
Gambar 6. Tampilan Halaman Alternatif Setelah Tambah Data
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491

## 4.2.3 Tampilan Halaman Rangking
Gambar 7. Tampilan Halaman Rangking
Pada tampilan halaman   rangking terdapat 3 fungsi yaitu tambah data, lihat semua data, dan perangkingan. Tambah Data adalah halaman yang digunakan admin untuk menginputkan kriteria dan nilai dari setiap kriteria pada masing- masing alternatif yang sudah diinputkan sebelumnya tampilan seperti gambar 8. Lihat Semua Data adalah halaman yang menampilkan alternatif, kriteria dan nilai yang sudah kita inputkan pada halaman tambah data rangking tampilan seperti gambar 9. Perangkingan adalah halaman hasil dari perangkingan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), pada halaman ini kita dapat melihat nilai yang terbaik yang akan dijadikan prioritas dalam perbaikan mold tampilan seperti gambar 10.
Gambar 8. Tampilan Tambah Data Rangking
Gambar 9. Tampilan Halaman Lihat Semua Data

## Gambar 10. Tampilan Halaman Perangkingan

## 4.2.4 Tampilan Halaman Laporan

## Gambar 11. Tampilan Halaman Laporan
Tampilan Halaman Laporan adalah halaman yang menjelaskan langkah-langkah perhitungan metode Simple Additive Weighting (SAW) mulai dari nilai alternatif masing-masing kriteria, normalisasi hingga hasil akhir yang memberikan nilai terbaik untuk penentuan prioritas perbaikan mold.
Dari hasil implementasi sistem, menyatakan hasil yang sama seperti perhitungan manual yaitu mold B (BODY CH-DB 104) yang menjadi prioritas pertama dalam perbaikan mold dengan nilai 0.90, selanjutnya diikuti dengan mold A (BODY G 28) dengan nilai 0.70, mold C   (CapTW-CT 28) dengan nilai 0.66 dan yang terakhir perbaikan adalah mold D  (CAP SW-CO 66) dengan nilai 0.50.

## KESIMPULAN
Dari penelitian dan pembahasan sistem pendukung pengmbilan keputusan prioritas perbaikan mold PT. Biggy Cemerlang dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
1. Sistem yang dibuat dapat mengurangi kesalahan dalam menentukkan prioritas perbaikan mold. 2. Sistem pendukung pengambilan keputusan yang dibuat ini akan menambah efektifitas dari kegiatan yang dilakukan oleh PT. Biggy Cemerlang, khususnya dalam penentuan prioritas perbaikan mold. Selain meningkatkan efektifitas, sistem pendukung pengambilan keputusan ini juga akan meningkatkan efesiensi, baik itu waktu pelaksanaan maupun biaya yang dikeluarkan untuk perbaikan mold. 3. Hasil dari penelitian ini berupa web sistem pendukung pengambilan keputusan menggunakan metode Simple Addtive
Weeighting (SAW).
4. Sistem dapat menentukan mold mana saja yang akan diprioritaskan / ditangani terlebih dahulu oleh teknisi untuk perbaikan.
5. Kriteria-kriteria yang terdapat dalam sistem merupakan dasar dalam penanganan prioritas perbaikan mold di PT. Biggy Cemerlang.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariyani, N. J., & Ugiarto, M. (2017). SAMARINDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ), 2(2).
Chafid, N., & Harianto, N. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan
Grade Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighthing ( SAW ). Prosiding
Seminar Nasional Inovasi Teknologi- SNITek , 131 – 140.
Darmawan, A. (2017). Implementasi Simple Additive Weighting Untuk Monitoring Aktivitas Perkuliahan Dengan Menggunakan Radio Frequency Identification, 01, 48 – 58.
https://doi.org/10.21456/vol7iss1pp48-58
Djamain, Y., & Christin, H. De. (2015). Sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru pt.pln (persero) kantor pusat dengan menggunakan metode simple additive weighting (saw). Teknik Informatika, 8(1), 39 – 47.
Frieyadie. (2016). Penerapan Metode Simple
Additive Weight (SAW) Dalam Sistem
Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 7(1),
37 – 45.
Hartini, D. C., Ruskan, E. L., & Ibrahim, A. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem Informasi (JSI), 5(1), 546 – 565.
Hidayati, A. (2010). Penjadwalan Untuk
Manajemen, 171 – 180.
Muhammad, M., Safriadi, N., Prihartini, N., Studi, P., Informatika, T., Teknik, F., & Tanjungpura, U. (2017). IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN, 5(4), 157 – 162.
PT. Biggy Cemerlang. (2015). Profil Perusahaan. https://doi.org/careernews.id/issues/view/33 26-PT-Biggy-Cemerlang-Produk-Plastik- Cepat-dan-Berkualitas
Rinaldhi, G. E. (2011). Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Bantuan Siswa Miskin ( Bsm ) Pada Sma Negeri 1 Subah Kab . Batang. Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang, 1 – 9.
Sonata, F. (2016). Implementasi Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dengan Proses Fuzzifikasi Dalam Penilaian Kinerja Dosen. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunik asi, 5(2), 71 – 80.
Utama, Y. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prioritas Penanganan Perbaikan Jalan Menggunakan Metode Saw Berbasis Mobile Web. Jurnal Sistem Informasi (JSI), 5(1), 566 – 579.
Yulianto,  I., & Prassetiyo, H. (2014). Rancangan
Desain Mold Produk Knob Regulator Kompor Gas Pada Proses Injection Molding *. Perancangan Sistem Informasi, Volume
2(03), 140 – 151.