Vol.  17,  No. 2, June 2024,  pp. 141~151 eISSN:  2502-339X,  pISSN:  1979-276X, DOI: 10.30998/fa ktore xacta.v17i2.20768  141
Implementasi  Metode Simple Additive Weighting Pada Perancangan Sistem Penilaian Reseller di Showroom Aska Motor Garage
Rizki Ananda 1 ,  Yulianingsih 2 ,  Yunita  Endra  Megiati 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Oct 10,  2023 Revised May 11,  2024 Accepted May 14,  2024 Aska  Motor  Garage  Showroom  is  a  commercial  enterprise  engaged  in motorcycle  retail.  As a business primarily focused  on enhancing  sales, Aska Motor Garage requires robust strategies to augment its market performance. One  effective  approach  is  the  formation  of  strategic  partnerships  with resellers, which is facilitated  by offering  incentives  as rewards. This requires the establishment  of an objective  and quantifiable  evaluation  framework. To address this  requirement,  a  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  was employed.  This technique  enables the determination  of optimal  values based on  customizable  criteria  and  weights  aligned  with  the  specific  needs  of partners,  making  it  particularly  appropriate  in  this  research  context.  The resultant  design of  this system  culminates  in a  decision-support system  that offers  detailed  assessments  of  leading  resellers  by  employing  four  key performance  indicators:  monthly  sales,  innovation,  work  quality,  and adherence  to  target  pricing.  In  our  empirical  testing,  the  benefit  type  was adopted for all criteria, reflecting  the positive impact of these criteria on sales enhancement. To foster sustained motivation among resellers, we incorporate monthly  sales  data.  Through  this  systematic  approach,  we  successfully identified  the  top  three  resellers  with  scores  of  0.905,  0.808,  and  0.859, respectively. Keywords: Decision Support System Simple Additive Weighting Assessment
Criteria
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Yulianingsih Teknik  Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jl.  Nangka No. 58  C,  Tanjung Barat,  Jagakarsa, Jakarta  Selatan. Email: yuliaunindra@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi  merupakan teknologi yang saat ini berkembang dengan pesat. Dengan kemajua n teknologi  informasi,  data  atau  informasi  yang  tersedia  dapat  diakses  dengan  cepat,  efisien  dan  akurat. Kemajuan  di  bidang sistem  informasi  telah  menjadi  kebutuhan penting  saat ini.  Akibatnya informasi  yang biasanya ditangkap  secara  manual  tidak  lagi  dapat digunakan  secara  optimal  untuk  memenuhi  kebutuhan perusahaan akan informasi  yang akurat dan tepat waktu.
Showroom Aska Motor Garage  adalah sebuah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan sepeda motor.  Sebagai  perusahaan yang mengandalkan  penjualan,  Aska Motor Garage  memerlukan  strategi untuk meningkatkan  penjualan  dan  mengembangkan  bisnisnya.  Salah  satu strategi  yang  dapat dilakukan  adalah dengan mengembangkan  kerjasama  dengan reseller atau distributor. Reseller adalah seseorang yang menjua l kembali  sebuah barang  dari supplier tanpa adanya stok barang  dengan komisi  yang sudah ditentukan  dari supplier [1] . Untuk menjalin  kerja  sama  yang baik  dengan para reseller , Aska Motor Garage  perlu memilik i sistem  penilaian  yang  objektif  dan  terukur.  Penilaian  adalah  suatu proses pengumpulan  informasi  secara menyeluruh  yang dilakukan  secara terus menerus  untuk mengetahui suatu kemampuan  ataupun keberhasilan dengan menilai  kinerja  [2].  Dengan adanya sistem penilaian  ini,  Aska Motor Garage  dapat memperoleh  data
142 yang akurat mengenai kinerja  para reseller dan dapat memberikan  insentif yang adil kepada para reseller yang berkontribusi dalam  meningkatkan  penjualan.
Sistem  pendukung keputusan merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi, pemodelan, dan manipulasi data. Sistem  itu digunakan untuk membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semi  terstruktur dan situasi yang tidak  terstruktur dimana tidak seorang pun ta hu secara pasti bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat [3]. Tujuan dari sistem pendukung keputusan antara lain  [4]: a. Membantu manajer  dalam  pengambilan  keputusan atas masalah semi  terstruktur.
b. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil  oleh manajer.
c. Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan  manajer  dan  bukan  dimaksudkan  untuk  mengganti  fungsi manajer.
Metode Simple Additive Weighting (SAW)  adalah salah  satu metode  yang dapat digunakan  untuk menghitung  bobot kriteria  dalam  sebuah sistem penilaian.  Metode ini  memungkinkan  penilaian  yang lebih fleksibel  dan  mudah  diimplementasikan  dalam  sistem  penilaian reseller di  Aska  Motor  Garage  [5].  Jika dibandingkan  dengan metode  sistem  pendukung  keputusan lainnya  seperti Analytical Hierarchy  Process (AHP)  atau TOPSIS , metode SAW menggunakan skor akhir  yang dihasilkan  dari perhitungan bobot kriteria dan  nilai  kriteria,  sementara  metode  AHP  atau  TOPSIS  menggunakan  perbandingan  berpasangan  atau perhitungan jarak dengan solusi ideal. Kesederhanaan metode sehingga tidak membutuhkan proses yang terlalu kompleks,  namun  demikian  tetap menjanjikan  hasil  yang berimbang  pada semua  alternatif  dengan adanya pembobotan menjadikan metode SAW dianggap tepat digunakan pada kasus dalam penelitian ini. Krit eria  yang digunakan  pada  perancangan  sistem  penilaian reseller di  Aska  Motor  Garage,  menggunakan  beberapa penilaian  disesuaikan dengan kebutuhan dari stak eholder seperti volume  penjualan bulanan, inovatifitas para reseller ,  kualitas  kerja,  dan  ketepatan  harga  sesuai  dengan target.  Hasil  yang diperoleh  alternatif  kelima memiliki  hasil  sebesar  0,905  diikuti  oleh  alternatif  pertama  sebesar 0,859.  Meskipun  kriteria  penjualan mempunyai  bobot yang tinggi namun ketiga kriteria  lainnya mempunyai  pengaruh yang cukup  besar terhadap hasil  yang  diperoleh  sehingga  metode  SAW  dianggap  transparan  dalam  melakukan  pengukuran.  Dengan adanya sistem penilaian reseller yang objektif dan terukur, diharapkan Aska Motor Garage dapat memperole h data  yang  akurat  mengenai  kinerja reseller yang  telah  berkontribusi  dalam  meningkatkan  penjualan   dan reseller dapat memahami  strategi peningkatan diri  berdasarkan kriteria  yang  telah disepakati tersebut.

## 2. METODE
Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Simple  Additive Weighting. Metode Simple Additive Weighting sering juga  dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep dasar metode  ini  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  kinerja  pada setiap alternatif  pada setiap atribut  [6]. Dalam  sistem pendukung keputusan, kriteria  merujuk  pada faktor-faktor  yang digunakan untuk mengevaluasi alternatif dalam  membantu  pengambilan keputusan. Penentuan kriteria  digunakan berdasarkan pada kebijaka n yang diperoleh dari manajemen  berdasarkan hasil wawancara dengan stakeholder terkait  [7].  Penentuan bobot didasarkan pada tingkat kepentingan manajemen  penjualan untuk menarik  daya beli  pelanggan . Data kriteria penjualan  dan ketepatan harga  bersumber  dari  pencatatan divisi  penjualan,  sementara  inova tif  dan  kualitas kerja  bersumber dari manajemen  berdasarkan pengamatan di lapangan dan survei pelanggan. Dengan formula perhitungan benefit sebagaimana berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 𝑖𝑗 ) jika i adalah  atribut  keuntungan (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 )
Keterangan: 𝑅 𝑖𝑗 : Rating kinerja  yang sudah ternormalisasi 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 : Nilai  terbesar dari setiap baris 𝑀𝑖𝑛 𝑖𝑗 : Nilai  terkecil  dari setiap baris 𝑋 𝑖𝑗 : Baris  dan kolom  dari matriks Benefit : Jika  nilai  terbesar adalah terbaik Cost : Jika  nilai  terkecil
Dimana 𝑅 𝑖𝑗 adalah rating kinerja  ternormalisasi dari alternatif (Ai) pada atribut (Cj)  : i = 1,2,.  ..n. nila i preferensi (yang paling utama) untuk setiap alternatif (Vi)  diberikan sebagai berikut:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗
𝑛
𝑗=1
143
Keterangan:
𝑉 𝑖 : Nilai  akhir  alternatif 𝑊 𝑗 : Bobot yang telah ditentukan 𝑅 𝑖𝑗 : Normalisasi  Matriks
Nilai  (Vi)  yang lebih  besar mengindikasikan  alternatif  (Ai)  lebih  terpilih.  Adapun langkah -langkah penyelesaian dari metode Simple Additive Weighting [8] adalah sebagai berikut:
1) Menentukan kriteria  yang dijadikan  acuan dalam pengambilan  keputusan (Cj).
2) Memberikan  nilai  bobot untuk masing-masing  kriteria  yaitu (W).
3) Menentukan nilai rating kecocokan pada tiap alternatif.
4) Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Cj),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut ( cost ataupun benefit ) sehingga diperoleh matriks  ternormalisasi  (R).
5) Hasil  akhir  diperoleh  dari proses perangkingan yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisas i (R) dengan vektor bobot preferensi sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik misalnya (Ai)  sebagai solusi.
Dalam  menentukan  kinerja reseller terbaik  di showroom Aska  Motor  Garage,  pihak showroom melakukan  pendataan pada setiap reseller yang bergabung. Untuk  proses penyelesaian masalah  penentuan reseller terbaik,  maka  diperlukan  kriteria  dan bobot dalam  melakukan  perhitungannya sehingga memperoleh hasil alternatif terbaik menggunakan Simple Additive Weighting sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Reseller Terbaik Krite ria Nama Kriteria Atribut C1 Penjualan Perbulan Benefit C2 Inovatif Benefit C3 Kualitas Kerja Benefit C4 Ketepatan Harga Target Benefit
Pada tabel kriteria  terdapat 4 kriteria  yang terdiri  dari penjualan perbulan, inovatif, kualitas kerja,  dan ketepatan harga target. Masing-masing kriteria  yang akan digunakan memiliki  kode berbeda. Menurut aturan kita  harus menormalisasi  nilai  dari bobot dengan rumus 𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 , karena jumlah  nilai  bobot tidak boleh lebih dari 1 (∑ 𝑊 𝑗 = 1) sehingga didapat nilai  berikut ini:
Tabel 2. Nilai  Bobot Setiap Kriteria Krite ria Bobot C1 0,38 C2 0,18 C3 0,21 C4 0,23
Bobot tersebut didapatkan berdasarkan hasil diskusi dan evaluasi dengan stak eholder yaitu pemilik showroom sehingga didapatkan bobot dengan kriteria C1  mendapatkan nilai  tertinggi sebanyak 0,38, kemudia n kriteria  C2  mendapatkan  bobot sebanyak 0,18,  kriteria  C3  mendapatkan  bobot sebanyak  0,21,  dan  untuk kriteria  C4  mendapatkan bobot sebanyak 0,23  dijelaskan pada tabel 2 nilai  bobot.
Tabel 3. Indikator Nilai Krite ria Nama Kriteria Indikator Nilai C1 Penjualan Perbulan 1 - 3 unit 1 4 - 6 unit 2 6 - 9 unit 3 9 - 12 unit 4
> 12 unit
5
C2
Inovatif
Sangat Kurang
1 Kurang 2
Cukup
3
Baik 4
Sangat Baik 5 C3
Kualitas Kerja
Sangat Kurang
1
Kurang 2
Cukup
3 Baik 4 Sangat Baik 5
144
C4 Ketepatan Harga T arget Sangat Kurang 1 Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Pada tabel indikator nilai,  setiap kriteria  memiliki  5 indikator nilai  atau subkriteria dan setiap indikator nilai  diberikan  skor dari  1  hingga 5,  dengan 1  merepresentasikan  tingkat  terendah dan 5  merepresentasikan nilai  tertinggi.  Skor  ini  akan  digunakan  dalam  perhitungan  metode  SAW  untuk  mendapatkan  skor  akhir penilaian reseller.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
3.1.  Metode Simple Additive Weighting
Dibawah  ini adalah tabel penilaian  dan rating kecocokan dari setiap alternatif pada tiap kriteria  yang telah diinput penilaiannya:
Tabel 4. Nilai  Alternatif Nama Reseller Alternatif C1 C 2 C 3 C 4 Windarti A1 8 Sangat Baik Sangat Baik Baik Vicky Ibrahim A2 3 Kurang Cukup Baik Helmy Cairo A3 12 Kurang Cukup Sangat Baik Rusli A4 8 Sangat Baik Sangat Kurang Kurang Agus A5 7 Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik
Berdasarkan  nilai  yang telah  dimasukkan  pada  sistem  pendukung keputusan, kemudian  terbentuk rating kecocokan dari setiap alternatif reseller dengan nilai  yang sudah ada.
Tabel 5. Rating Kecocokan Alte rnatif Krite ria Pe njualan Pe rbulan Inovatif Kualitas Kerja Ke te patan Harga Targe t A1 3 5 5 4 A2 1 2 3 4 A3 4 2 3 5 A4 3 5 1 2 A5 3 5 5 5
Setelah  menentukan  nilai  alternatif,  maka  terdapat  model  matriks  keputusan  yang  dibentuk berdasarkan tabel rating kecocokan.
X = [ 3
1 4 3 3 5 2 2 5 5 5 3 3 1 5 4 4 5 2 5]
Langkah selanjutnya adalah melakukan  normalisasi  nilai bobot kriteria  sesuai atribut kriteria  ( benefit)
𝑅 11 = 3 max (3; 1; 4;  3;  3) = 3 4 = 0.75 𝑅 21 =
1 max (3; 1; 4;  3;  3) = 1 4 = 0.25
𝑅 31 = 4 max (3; 1; 4;  3;  3) = 4 4 = 1.00 𝑅 41 = 3 max (3; 1; 4;  3;  3) = 3 4 = 0.75
𝑅 51 = 3 max (3; 1; 4;  3;  3) = 3 4 = 0.75
𝑅 12 = 5 max (5; 2; 2;  5;  5) = 5 5 = 1.00
𝑅 22 = 2 max (5; 2; 2;  5;  5) = 2 5 = 0.40
𝑅 32 = 2 max (5; 2; 2;  5;  5) = 2 5 = 0.40
𝑅 42 = 5 max (5; 2; 2;  5;  5) = 5 5 = 1.00
𝑅 52 = 5 max (5; 2; 2;  5;  5) = 5 5 = 1.00
145 𝑅 13 = 5 max (5; 3; 3;  1;  5) = 5 5 = 1.00
𝑅 23 = 3 max (5; 3; 3;  1;  5) = 3 5 = 0.60 𝑅 33 = 3 max (5; 3; 3;  1;  5) = 3 5 = 0.60 𝑅 43 = 1 max (5; 3; 3;  1;  5) = 1 5 = 0.20 𝑅 53 = 5 max (5; 3; 3;  1;  5) = 5 5 = 1.00 𝑅 14 = 4 max (4; 4; 5;  2;  5) = 4 5 = 0.80 𝑅 24 = 4 max (4; 4; 5;  2;  5) = 4 5 = 0.80 𝑅 34 = 5 max (4; 4; 5;  2;  5) = 5 5 = 1.00 𝑅 44 = 2 max (4; 4; 5;  2;  5) = 2 5 = 0.40 𝑅 54 = 5 max (4; 4; 5;  2;  5) = 5 5 = 1.00
Menentukan nilai transformasi ke dalam matriks R merupakan nilai dari hasil perhitungan normalisasi.
R =
[ 0,75 0,25 1,00 0,75 0,75 1,00 0,40 0,40 1,00 1,00 1,00 0,60 0,60 0,20 1,00 0,80 0,80 1,00 0,40 1,00]
Setelah  dilakukan  normalisasi,  selanjutnya adalah melakukan  perhitungan dengan bobot yang telah ditentukan, yaitu:
W = {(0.38),  (0.18),  (0.21),  (0.23)}
Selanjutnya melakukan  perhitungan terhadap setiap alternatif.
A1 = (0.38)  (0.75)  + (0.18)  (1.00)  + (0.21)  (1.00)  + (0.23)  (0.80)
= 0.859
A2 = (0.38)  (0.25)  + (0.18)  (0.40)  + (0.21)  (0.60)  + (0.23)  (0.80) = 0.477
A3 = (0.38)  (1.00)  + (0.18)  (0.40)  + (0.21)  (0.60)  + (0.23)  (1.00)
= 0.808
A4 = (0.38)  (0.75)  + (0.18)  (1.00)  + (0.21)  (0.20)  + (0.23)  (0.40)
= 0.599
A5 = (0.38)  (0.75)  + (0.18)  (1.00)  + (0.21)  (1.00)  + (0.23)  (1.00) = 0.905
Berikut  hasil peringkat yang diperoleh dari perhitungan di atas:
Tabel 6. Hasil  Peringkat Alternatif Nama Reseller Pe rhitungan Manual Me tode SAW Pe ringkat A1 Windarti 0.859 2 A2 Vicky Ibrahim 0.477 5 A3 Helmy Cairo 0.808 3 A4 Rusli 0.599 4 A5 Agus 0.905 1
Pada tabel 6 hasil akhir berdasarkan peringkat tertinggi hingga terendah ditampilkan  untuk digunakan sebagai dukungan dalam  melakukan  penilaian terbaik  bagi reseller untuk mendapatkan insentif bulanan.
3.2. Unified Modelling Language (UML) Unified  Modelling Language (UML)  adalah  suatu bahasa  pemodelan  bersifat  generik  yang dapat digunakan untuk melakukan  spesifikasi, visualisasi, serta dokumentasi berbaga i artifak  dan proses pembuatan perangkat  lunak.  Artifak  yang dimaksud  dapat berupa  model,  deskripsi,  atau  perangkat lunak  yang terkait dengan sistem perangkat lunak tersebut [9]  . Unified Modelling Language (UML)  merupakan  sebuah model
146
yang digunakan  dalam  merancang  pengemban gan perangkat  lunak  berbasis pendekatan  berorientasi  objek. Oleh karena itu, UML  sering digunakan untuk berbagai tujuan, seperti [10]:
1) Menggambarkan  batasan sistem dan fungsi-fungsi sistem secara umum  dengan menggunakan use case dan aktor.
2) Menggambarkan kegiatan atau proses bisnis yang dilaksanakan secara umum.
3) Menyajikan representasi struktur static dari sebuah sistem.
4) Membuat model behavior yang menggambarkan  kebiasaan atau sifat sistem.
5) Menyatakan arsitektur implementasi  fisik  dari sistem.
6) Memperluas fungsionalitas dan menyampaikan  informasi  tentang sistem yang dikembangkan.

## A. Use Case Diagram
Use  Case Diagram pada gambar  1  digunakan oleh  penulis untuk memetakan  interaksi  langsung antara aktor  yaitu admin  dengan sistem penilaian reseller. Pada gambar  di  bawah  ini  menunjukkan use case diagram pada sistem  yang dirancang.  Sistem  hanya melibatkan  satu aktor  yaitu admin  yang berfungsi secara langsung memasukan  data perolehan hasil penilaian  keempat  kriteria  yang bersumber dari  divisi penjualan dan manajemen  untuk setiap reseller .
Gambar  1. Use Case Diagram Penilaian Reseller

## B. Activity Diagram
1) Activity Diagram Input Penilaian Reseller Activity Diagram pada gambar 2 adalah salah satu gambaran pemodelan sistem yang dibuat, diman a admin  akan  melakukan  proses input nilai  untuk  setiap  alternatif.  Nilai  tersebut  didapatkan berdasarkan pada penjualan reseller, inovatifitas, kualitas kerja,  dan ketepatan harga sesuai dengan target. Nilai  yang telah di input akan dijadikan  sebagai bahan perhitungan untuk mendapatkan hasil reseller terbaik.
Gambar  2. Activity Diagram Input Penilaian Reseller
2) Activity Diagram Proses Data
Activity Diagram pada gambar 3 adalah salah satu gambaran  pemodelan sistem yang dibuat diman a admin  melakukan  proses  normalisasi  dan  proses  peran gkingan.  Pada  tahapan  ini,  dilakuka n perhitungan pada setiap alternatif. Nilai  yang digunakan sebagai bahan perhitungan adalah nilai  yang sudah di input oleh  admin  seperti pada gambar  2.  Perhitungan  dilakukan  dengan cara  melakuka n perkalian  nilai  bobot  kriteria  dengan  hasil  normalisasi.  Hasil  pengalian  kemudian  dijumlahka n dengan setiap  kriteria.  Maka  nilai  dari  penjumlahan  tersebut yang  akan  dijadikan  sebagai objek perangkingan.
148

## C. Sequence Diagram Proses Data
Sequence Diagram pada gambar  4  ini  menggambarkan  urutan kerja  sistem  yang terjadi  pada halama n proses data, Adapun proses yang dapat dilakukan  admin adalah melakukan  normalisasi  dan perhitungan nila  setiap  alternatif.  Langkah  yang  dilakukan  pada  proses normalisasi  yaitu  d engan membagi  nila i alternatif  terbesar  dengan nilai  masing-masing  alternatif.  Setelah  dilakukan  proses normalisasi,  maka admin  dapat  melakukan  proses  perhitungan.  Pada  proses  perhitungan  tersebut  sistem  melakuka n pengalian nila  bobot kriteria  dengan hasil normalisasi  yang sudah dilakukan.  Hasil  perkalian  kemudia n dijumlahkan  dengan setiap kriteria
Gambar  4. Sequence Diagram Proses Data

## 3.3.  Implementasi  Sistem
Implementasi  sistem  atau  program  mencakup  penerapan  tampilan  aplikasi  yang  telah  dirancang sebelumnya. Selain  itu,  dipastikan fungsional dari  aplikasi  telah berjalan  dengan baik dan dipastikan adanya prosedur pengguna untuk menjaga kestabilan fungsi [11]  [12].

## A. Tampilan  Halaman Login
Halaman Login ditampilkan  pada  awal  ketika  pengguna membuka  aplikasi,  dimana  pengguna harus memasukkan username serta password yang terdaftar pada sistem ini.
149

## B. Tampilan  Halaman  Utama
Gambar  7  merupakan  halaman  yang  muncul  setelah  pengguna terkonfirmasi  untuk  masuk  ke  dala m sistem.  Pada  halaman  ini  pengguna dapat memilih  menu  yang tersedia yaitu, Data Reseller, Penilaia n Reseller, Data Bobot, dan Proses Data.
Gambar  7.  Halaman  Utama

## C. Tampilan  Penilaian Reseller
Gambar  8  merupakan  halaman  penilaian reseller. Pada  halaman  ini  admin  dapat mencari  data reseller yang sebelumnya  sudah di input pada form data reseller. Setelah  admin  menentukan  nilai  dari  setiap reseller maka  admin  dapat menyimpan  data tersebut dengan cara mengklik  tombol Simpan.
Gambar  8.  Halaman  Penilaian Reseller

## D. Tampilan  Penilaian Reseller
Gambar  9 merupakan  halaman Proses Data . Pada halaman ini admin dapat melihat  peringkat dari reseller itu sendiri.  Tabel  nilai reseller adalah  data yang didapatkan dari  hasil input yang dilakukan  pada form Penilaian Reseller. Lalu  untuk  mendapatkan  peringkat reseller, tahap pertama admin  dapat  menekan tombol  Normalisasi  yang berada  pada Tabel  Normalisasi,  ketika  nilai  normalisasi  sudah mu ncul  pada tabel tersebut maka  admin  dapat menekan  tombol  Hitung  Peringkat  yang berada pada Tabel  Peringkat Reseller. Setelah admin  menekan tombol Hitung Peringkat, maka  nilai reseller akan muncul.
150
Gambar  9.  Halaman  Proses Data

## 4. PENUTUP
Metode SAW memberikan  keuntungan objektivitas dalam  penilaian,  sehingga hasil penilaian  tidak dipengaruhi  oleh  faktor  subjektif.  Dengan  sistem  yang sudah terkomputerisasi,  sistem  ini  memungkinka n pengolahan data yang efisien dan menghasilkan penilaian secara otomatis . Hasil diperoleh nilai  pada alternatif tertinggi  sebesar 0,905  sementara  nilai  alternatif  terendah sebesar 0,599.  Hal  membuktikan  bahwa  setiap kriteria  mempunyai  pengaruh pada hasil perhitungan secara keseluruhan. Sehingga penilaian  dapat dikatakan berlaku objektif  untuk setiap reseller . Pada kesempatan selanjutnya, diharapkan penelitian ini dapat dilakuka n pada multi  kriteria  lainnya untuk lebih meningkatkan  mutu penilaian  kinerja  yang lebih baik.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] F.  A.  Prasasti,  M.  P.  Hutagaol,  and M.  J.  Affandi,  “Pengaruh  Penilaian  Kinerja  Terhadap Kinerja Karyawan  Bagian  Pemasaran  Melalui  Faktor  Pendorong  Motivasi  (Studi  Kasus:  Bank  Xyz  Kcu Bekasi),” J. Apl. Bisnis dan Manaj. , vol. 2, no. 3,  pp. 248–257,  2016.
[2] A.  R.  Gusti,  Y.  Afriansari,  D.  V.  Sari,  and A. Walid,  “Penilaian  Afektif  Pembelajaran  Daring  IPA Terpadu dengan Menggunakan Media Whatsapp,” Diffraction , vol. 2,  no. 2, pp. 65–73,  2021.
[3] S. W. Medi Hermanto  Tinambunan and 1.,  “Analisis Perbandingan Hasil  Prediksi  Sistem  Pendukung Keputusan Metode Simple  Additive Weighting dengan Preference Selection Index dalam  Menentukan Mahasiswa Penerima  Beasiswa,” J. Bisnis Net , vol. 6,  no. 2, pp. 765–772,  2023.
[4] E.  L.  Ruskan, A. Ibrahim,  and D.  C. Hartini,  “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.
[5] A. Pamuji,  “Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima  ‘ Award ’ Di  Agen Tiket   on -Line  Menggunakan Metode Simple  Additive Weighting,” Fak t. Exacta , vol. 8, no. 1, pp. 1–13,  2015.
[6] A. Rikki,  M. Marbun, and J. R. Siregar,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode SAW Pada PT. Karya Sahata Medan,” J. Informatics Pelita Nusant. , vol. 1,  no. 1,  pp. 38–46, 2016.
[7] R.  I.  Borman  and  H.  Fauzi,  “Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Beasiswa,” CESS  J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3,  no. 1, pp. 17–22,  2018.
[8] M.  Hardy,  H.  Sihombing,  and S.  Saragih,  “Sistem  pendukung keputusan penilaian  kinerja  perawat menggunakan metode saw (simple  additive weighting) (studi kasus: rs.columbia asia),” J. Inf. Technol. Account. , vol. IV,  no. 2,  pp. 2614–448,  2021.
[9] F.  Butsianto,  “Implementasi  Sistem  Rekam  Medis  Pasien  Menggunakan  Pendekatan  Customer Relationship Management ( CRM  ),” vol. 07,  no. September,  pp. 180–188,  2018.
[10] D.  Hermawan,  W.  Wiyanto, and T.  N.  Wiyatno, “Penerapan Location  Based  Service  (  LBS  )  Pada Sistem  Pencarian Kontrakan Dengan Metode Prototype,” vol. 16,  no. 1,  pp. 10–22,  2023.
[11] W. N. Cholifah,  Y. Yulianingsih,  and S. M. Sagita, “Pengujian Black Box  Testing pada Aplikasi Action & Strategy Berbasis Android dengan Teknologi  Phonegap,” STRING  (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Tek nol. , vol. 3, no. 2,  p. 206,  2018.
[12] K.  Kerja,  K.  Di,  P.  T.  Matahari,  and  P.  Prima,  “Aplikasi  Checklist  Safety  Berbasis  Mobile Menggunakan Metode Job Safety Analysys (JSA) Untuk Audit Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) di PT. Matahri Putra Prima  ,TBK.”