INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 8955-8967 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Sistem Pendukung Keputusan Penentu Prioritas Pengambilan Barang Jual Limbah Industri Menggunakan Metode Saw(Studi Kasus : CV Geger Hanjuang)
Rafa Abdul Fattah 1 ✉ , Purwantoro 2 , Aries Suharso 3
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: 1910631170223@@student.unsika.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Penentuan prioritas dalam pengambilan barang jual limbah industri merupakan aspek penting dalam menjalankan  bisnis  limbah.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  menjadi  solusi  yang  efektif  untuk membantu proses ini. Dalam penelitian ini, metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai metode untuk  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  prioritas  pengambilan  barang  jual  limbah industri. Studi kasus dilakukan di CV Geger Hanjuang, sebuah CV yang bergerak dalam industri limbah. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi masalah dan melakukan studi literatur untuk memahami konsep dasar serta aplikasi metode SAW. Kemudian, data yang relevan dikumpulkan dari CV Geger Hanjuang dan diproses melalui analisis data menggunakan metode SAW. Dalam analisis data,  kriteria  yang  relevan  untuk  menentukan  prioritas  pengambilan  barang  jual  limbah  industri diidentifikasi.  Setiap  kriteria  diberikan  bobot  sesuai  dengan  tingkat  kepentingannya.  Skor  agregat dihitung dengan menjumlahkan hasil perkalian antara bobot dan nilai dari setiap kriteria. Hasil analisis tersebut  kemudian  digunakan  untuk  menentukan  prioritas  pengambilan  barang  jual  limbah  yang paling tinggi. Dari implementasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW pada CV Geger Hanjuang, diperoleh hasil yang dapat membantu dalam menentukan prioritas pengambilan barang jual limbah industri dengan lebih efektif dan efisien. Sistem ini memberikan informasi yang jelas dan terstruktur tentang prioritas dan memudahkan pengambilan keputusan bagi manajemen perusahaan.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang  penting  dalam  proses  perhitungan  sistem pendukung keputusan untuk industri limbah. Metode SAW terbukti menjadi alat yang efektif dalam menentukan  prioritas  pengambilan barang  jual  limbah  industri.  Implikasi  praktis  dari  penelitian  ini adalah  meningkatnya  efisiensi  operasional  dan  keuntungan  bisnis  dalam  industri  limbah  dengan menggunakan sistem pendukung keputusan yang lebih terstruktur dan informasi yang lebih akurat. Kata Kunci: : Limbah, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting
Abstract
Determining priorities in taking goods for sale of industrial waste is an important aspect of running a waste business. Decision support systems (DSS) are an effective solution to assist this process. In this study, the Simple Additive Weighting (SAW) method is used as a method for a decision support system in determining the priority of taking goods for sale of industrial waste. The case study was conducted at CV Geger Hanjuang, a CV engaged in the waste industry. The first step in this research is to identify the problem and conduct a literature study to understand the basic concept and application of the SAW method. Then, relevant data was collected from CV Geger Hanjuang and processed through data analysis using the SAW method. In the analysis of the data, the relevant criteria for determining the priority for the collection of goods for sale of industrial waste are identified. Each criterion is given a weight  according to the  level  of  importance.  The  aggregate  score  is  calculated  by adding  up the multiplication results between the weights and the values of each criterion. The results of the analysis are  then  used  to  determine  the  priority  for  taking  the  highest  waste  selling  goods.  From  the implementation of a decision support system using the SAW method at CV Geger Hanjuang, results are obtained that can assist in determining the priority of taking goods for sale of industrial waste more effectively and efficiently. This system provides clear and structured information about priorities and  facilitates  decision  making  for  company  management.  This  research  makes  an  important contribution to the process of calculating a decision support system for the waste industry. The SAW method  is  proven  to  be  an  effective  tool  in  determining  the  priority  of  taking  goods  for  sale  of industrial waste. The practical implication of this research  is to increase operational efficiency and business profits in the waste industry by using a more structured decision support system and more accurate information.
Keywords: Waste, Decision Support System, Simple Additive Weightin

## PENDAHULUAN
Pada zaman ini semua telah berkembang, termasuk teknologi. Perkembangannya sangat  pesat  sehingga  memiliki  banyak  fungsi,  diantaranya  adalah  mempermudah pekerjaaan  manusia,  membuat  perhitungan  menjadi  lebih  akurat,  dan  lain  sebagainya. Teknologi yang canggih membuat kita sudah tidak asing lagi jika perhitungan dilakukan dengan banyak metode-metode, Salah satunya adalah metode simple additive weighting (SAW). Metode Simple Aditive Weitgting adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi-atribut (MADM) yang paling mudah dan banyak yang menggunakan. Metode ini juga merupakan salah satu metode yang paling mudah digunakan karena memiliki algoritma yang cukup mudah. Metode SAW terkadang dapat disebut dengan metode penjumlahan tertimbang. Ide awal dari metode SAW adalah untuk menghasilkan perjumlahan terbobot dari nilai kinerja setiap alternatif dengan semua atribut.
Pada  CV.  GegerHanjuang  yang  bergerak  dalam  industri  limbah,  masih  banyak
kekurangan strategi dalam pengambilanya sehingga perolehan keuntungannya tidak tentu. Maka  penulis  ingin  melakukan  penelitian  untuk  mengklasifikasi  barang-barang  apa  saja yang memiliki nilai jual tinggi untuk CV. Geger Hanjuang yang nantinya dapat bermanfaat bagi CV tersebut dalam pengelolaan pengambilan dan penjualan selanjutnya.
Menurut pemilik CV. Geger Hanjuang yang telah peneliti wawancara, pengambilan pada CV  tersebut  belum  pernah dilihat dari sisi  prioritas barang yang  diperoleh. Sistem pengambilan pada CV. Geger Hanjuang hanya berjalan jika ada barang masuk dan langsung dijual tanpa memperhatikan barang apa yang memiliki potensi keuntungan besar jika dijual lebih  banyak.  Maka  dari  itu  penelitian  kali  ini  diharapkan  dapat  membantu  CV.  Geger Hanjuang  dapat  memperoleh  laba  lebih  besar  lagi  dengan  cara  mengklasifikasi  atau memprioritaskan barang mana yang memiliki daya jual yang tinggi.
Pengambilan  limbah  pada  PT.  Indofood  dilakukan  dengan  cara  membeli  limbah tersebut  kemudian  diolah  oleh  CV.  Geger  Hanjuang  dan  dijual  kembali  oleh  CV.  Geger Hanjuang. Namun CV. Geger Hanjuang terkadang membeli limbah dengan tidak memiliki perhitungan yang pasti sehingga terkadang limbah-limbah tersebut tidak laku terjual atau memiliki daya jual rendah. Limbah yang dibeli dari PT. Indofood meliputi beberapa limbah, yaitu limbah kardus, derijen, plastik bersih, plastik kotor, palet kayu, palet plastik.
Berdasarkan penelitian yang akan diteliti terdapat beberapa penelitian sebelumnya, yaitu yang ditulis oleh Intan Putri Pratiwi, FX. Ferdinandus dan Arthur Daniel Limantara tahun 2019 yang berjudul (Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH)  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting).  Sistem  tersebut  dirancang menggunakan Metode Simple Additive Weighting atau SAW dapat digunakan pada sistem pendukung keputusan penerima program keluarga harapan dikarenakan sistem ini dapat dipakai  sebagai  parameter  bagi  pihak  Desa  Joho  Kecamatan  Wates  guna  menentukan penerima  bantuan.  Jika  sistem  ini  sudah  berjalan  maka  diharapkan  dapat  meningkatkan kinerja  pihak  Desa  Joho  dalam  proses  pemilihan  keputusan  untuk  program  keluarga harapan tersebut menjadi lebih mudah dan resiko ketidakadilan menjadi lebih minim. Maka dari itu peneliti dapat melihat bahwa fungsi dari metode Simple Additive Weighting atau SAW dapat membantu untuk CV. Geger Hanjuang dalam pengambilan keputusan dalam menentukan prioritas pengambilan barang atau limbah yang akan dijual kembali.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian kali ini menggunakan metode simple additive weighting (SAW) yang pengerjaannya  harus  beruntut  dan  menunggu  proses  sebelumnya  selesai.  Berikut  ini adalah alur dari tahapan SAW:

## 1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  dilakukan untuk memperoleh  pengetahuan tentang  CV yang akan dilakukan  penelitian,  yaitu  CV.  Geger  Hanjuang.  Identifikasi  dilakukan  dengan  cara datang  langsung  untuk  melihat  situasi  dan  kondisi  yang  ada  pada  CV.  Geger Hanjuang.
2. Studi Literatur
Studi Literatur dilakukan untuk memperoleh pengetahuan atas dasar-dasar yang telah didapatkan dari proses identifikasi sebelumnya.

## 3. Studi Pengumpulan Data
Studi Pengumpulan Data dilakukan untuk memperoleh data yang akan diolah ketahap  selanjutnya  untuk  menghasilkan  hasil  yang  akan  membantu  CV.  Geger Hanjuang dalam penentuan daya jual barang yang tinggi.
4. Analisis Data
Analisis Data dilakukan untuk menghitung data yang telah diperolah dari proses pengumpulan data yang dilakukan pada CV. Geger Hanjuang. Analisis data dilakukan dengan menggunakan metode Simple Addtive Weighting (SAW).
5. Hasil Analisis
Hasil Analisis adalah hasil dari perhitungan yang dilakukan menggunakan metode Simple Addtive Weighting (SAW).
6. Kesimpulan
Kesimpulan adalah ringkasan dari serangkaian kegiatan yang telah dilakukan hingga mendapatkan  hasil  yang  bermanfaat  bagi  CV.  Geger  Hanjuang  dalam  penentu prioritas barang dengan daya jual tinggi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Identifikasi Masalah
Pada  proses  identifikasi  masalah  ini,  peneliti  melakukan  survey  pada  CV.  Geger Hanjuang. Identifikasi masalah dilakukan dengan cara wawancara serta observasi kepada pemilik CV. Geger Hanjuang. Peneliti juga melihat kegiatan jual-beli limbah yang terdapat pada  CV.  Geger  Hanjuang.  Peneliti  melakukan  wawancara  dengan  cara  terstruktur  yang dimana peneliti sudah memiliki pertanyaan yang sudah disiapkan sebelumnya. Pada proses identifikasi  masalah,  peneliti  menemukan  sebuah  masalah  yang  didapat  dari  hasil wawancara serta observasi yang dilakukan. Masalah yang ditemukan adalah proses jual- beli limbah pada CV. Geger Hanjuang belum memiliki alur atau perhitungan yang pas sehingga banyak limbah yang lama terjual dan banyak juga limbah yang laku terjual sampai pembeli
harus menunggu ke esokan hari nya untuk membeli limbah tersebut. Jadi, pihak CV. Geger Hanjuang belum sepenuhnya memerhatikan stok limbah yang mereka beli dan yang akan mereka jual.

## 2. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan dengan cara mencari penelitian terdahulu tentang masalah yang  sudah  didapat  dari  proses  sebelumnya.  Masalah  yang  didapat  adalah  masalah penentu  keputusan  untuk  memprioritaskan  barang  atau  limbah  yang  memiliki  daya  jual tinggi. Studi literatur ditujukan untuk mencari lebih banyak pengetahuan tentang SAW atau Simple Additive Weighting. Peneliti menemukan beberapa jurnal dan buku tentang metode SAW atau Simple Additive Weighting. Setelah peneliti mendapatkan referensi dari berbagai jurnal,  buku,  dan  video  pembelajaran  yang  terdapat  pada  internet.  Selanjutnya  adalah peneliti kembali pada CV. Geger Hanjuang untuk melakukan studi pengumpulan data.

## 3. Studi Pengumpulan Data
Studi pengumpulan data dilakukan setelah peneliti mendapatkan permasalahan dan pengetahuan  tentang  masalah  yang  didapat.  Studi  pengumpulan  data  dilakukan  secara langsung  ke  CV.  Geger  Hanjuang  dengan  cara  melakukan  wawancara  kembali  dengan pemilik CV. Geger Hanjuang tentang  limbah apa saja yang dibeli dari PT. Indofood dan limbah apa saja yang dijual oleh CV. Geger Hanjuang. Data yang diperoleh nantinya akan diolah menggunakan metode SAW  atau Simple Additive Weighting  yang nantinya  akan menghasilkan  hasil  yang  bermanfaat  bagi  CV.  Geger  Hanjuang  dalam  proses  jual-beli limbah yang dilakukan Limbah nanti nya akan menjadi objek penelitian utama, limbah yang dimaksud yaitu plastik bersih, plastik kotor, kardus, drigen, karung, palet kayu, palet plastik dan besi. Limbah-limbah tersebut belum memiliki skala prioritas, seperti barang atau limbah mana yang harus di stok dengan jumlah banyak dan limbah mana yang harus di stok dengan jumlah lebih dikit. Hal tersebut menyebabkan banyak limbah-limbah yang lama tidak laku terjual yang masih ada pada CV. Geger Hanjuang dan sebaliknya, banyak customer atau pembeli yang menginginkan limbah tertentu namun CV. Geger Hanjuang tidak membeli dalam jumlah banyak pada PT. Indofood atau tidak memiliki stok banyak sehingga sangat disayangkan jika hal tersebut sering terjadi, karena memiliki dampak yang cukup besar yaitu pada pemasukan yang terjadi pada CV. Geger Hanjuang.
4. Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  setelah  limbah-limbah  atau  objek  sudah  ditentukan  dan didapatkan  dari  sumber,  yaitu  CV.  Geger  Hanjuang.  Berikut  perhitungan  alat  bantu microsoft  excel  dengan  menggunakan  rumus  atau  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Untuk  mengolah  data  yang  telah  diperoleh  sebelumnya,  maka  peneliti  telah
memperoleh kriteria atau angket dari sumber yang terkait dalam data yang akan diolah. Berikut kriteria serta bobot yang telah ditentukan:
Tabel 1 Kriteria No Kriteria Bobot 1 Harga 5 2 Kualitas 5 3 Kegunaan 5 4 Perkembangan zaman 5 Total 20
Dari tabel diatas dapat peneliti lanjutkan sesuai langkah-langkah perhitungan SAW. Selanjutnya yang akan dicari adalah nilai bobot yang harus sama dengan satu ( Ʃ wi=1) dari kriteria yang telah ditentukan, sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Pencarian Bobot No Kriteria Bobot Pembagi Hasil 1 Harga 5 20 0,25 2 Kualitas 5 20 0,25 3 Kegunaan 5 20 0,25 4 Perkembangan zaman 5 20 0,25 Total 1
Selanjutnya  melakukan  tahap  normalisasi  dengan  menentukan  terlebih  dahulu kriteria diatas kedalam cost atau benefit dilihat berdasarkan angket yang telah ditentukan sebelumnya. Berikut hasilnya:
Tabel 3 Pembagian Cost dan Benefit
No Kriteria Tipe 1 Harga Cost 2 Kualitas Benefit 3 Kegunaan Benefit 4 Perkembangan zaman Benefit
Setelah  menentukan  mana  cost  dan  mana  benefit,  maka  peneliti  membuat  angka pembagi  dari  harga-harga  sesuai  data  yang  didapat.  Cara  menentukan  pembagi  adalah apabila cost maka angka terendah dan benefit adalah angka tertinggi. Berikut pembagi yang akan digunakan:
Tabel 4 Menentukan Pembagi No Tipe Nama Data Cost Benefit Benefit Benefit 1 Cost Plastik kotor 4700000 70 50 50 2 Benefit Plastik bersih 2700000 90 70 70 3 Benefit Kardus 5000000 70 70 90 4 Benefit Drigen 1050000 90 80 90 5 Benefit Besi 8000000 100 90 90 6 Benefit Palet Plastik 1800000 90 70 90
7 Benefit Palet Kayu 5000000 70 80 70 8 Benefit Karung 2700000 90 90 90 Pembagi 1050000 100 90 90
Setelah mendapatkan pembagi yang nantinya akan peneliti digunakan. Selanjutnya masuk  kedalam  perhitungan  normalisasi.  Untuk  proses  normalisasi  terdapat  dua  rumus berbeda antara cost dengan benefit, berikut rumus yang akan dipakai:
Gambar 1 Rumus normalisasi Sumber : (Putri & Akbar, 2021).
Setelah  melakukan  normalisasi  adalah  melakukan  perhitungan  hasil  akhir  atau prefensi (Vi). Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝑛
𝑉 ᵢ = ∑ 𝖦ⱼ 𝗋 ᵢⱼ
𝑗 =1
Berikut  adalah  perhitungan  akhir  yang  diperoleh  dari  proses  perankingan,  yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi dengan vector bobot sehingga memiliki hasil nilai terbesar sebagai alternatif terbaik:
1. Plastik Bersih
(0,25x0,221052632)  +  (0,25x0,7)  +  (0,25x0,555555556)  +  (0,25x0,555555556)  =
0,508040936
2. Plastik Kotor
(0,25x0,388888889)  +  (0,25x0,9)  +  (0,25x0,777777778)  +  (0,25x0,777777778)  =
0,711111111
3. Kardus
(0,25x0,21) + (0,25x0,7) + (0,25x0,777777778) + (0,25x1) = 0,671944444
4. Drigen
(0,25x1) + (0,25x0,9) + (0,25x)+ 0,888888889) + (0,25x1) = 0,947222222
5. Besi
(0,25x0,13125) + (0,25x1) + (0,25x1) + (0,25x1)= 0,7828125
6. Palet Plastik
(0,25x0,583333333) + (0,25x0,9) + (0,25x0,777777778)+ (0,25x1) = 0,815277778
7. Palet Kayu
(0,25x0,21) + (0,25x0,7) + (0,25x0,888888889) + (0,25x0,777777778) = 0,644166667
8. Karung
(0,25x0,388888889) + (0,25x0,9) + (0,25x1)+ (0,25x1)
9. Palet Plastik
(0,25x0,583333333) + (0,25x0,9) + (0,25x0,777777778)+ (0,25x1) = 0,815277778
10. Palet Kayu
(0,25x0,21) + (0,25x0,7) + (0,25x0,888888889) + (0,25x0,777777778)= 0,644166667
11. Karung
(0,25x0,388888889) + (0,25x0,9) + (0,25x1)+ (0,25x1,7666)= = 0,8222222
Selanjutnya,  setelah  perhitungan  tersebut  telah  selesai  maka  akan  terlihat  mana  hasil tertinggi yang dapat dijadikan patokan atau prioritas stok bagi CV. Geger Hanjuang karena peminatnya lebih banyak daripada barang lainnya.
Setelah melakukan perhitungan manual, peneliti melakukan olah data menggunakan Microsoft Excel untuk pembuktian hasil. Berikut adalah perhitungan menggunakan Microsoft Excel:
Tabel 5 Perhitungan Menggunakan Excel Dengan Rumus SAW Kriteria Harga Kualitas Kegunaan Zaman 5 5 5 5  20 kepentingan 0,25 0,25 0,25 0,25  1 cost benefit cost benefit benefit benefit plastik bersih 4750000 70 50 50 plastik kotor 2700000 90 70 70 kardus 5000000 70 70 90 drigen 1050000 90 80 90 Besi 8000000 100 90 90 palet plastik 1800000 90 70 90
palet kayu 5000000 70 80 70 karung 2700000 90 90 90 pembagi 1050000 100 90 90 normalisasi 0,221052632 0,7  0,555555556  0,555555556 0,388888889 0,9  0,777777778  0,777777778 0,21 0,7  0,777777778 1 1 0,9  0,888888889 1 0,13125 1 1 1 0,583333333 0,9  0,777777778 1 0,21 0,7  0,888888889  0,777777778 0,388888889 0,9 1 1 Hasil 0,508040936  plastik bersih 0,711111111  plastik kotor 0,671944444  kardus
0,947222222  drigen
0,7828125  besi
0,815277778  palet plastik palet
kayu
karung
0,644166667

## 0,822222222

## 5. Hasil Analisis
Dari perhitungan diatas dapat dilihat terdapat delapan barang dagang yang di perjual- beli  kan  oleh  CV.  Geger  Hanjuang.  Delapan  barang  tersebut  telah  melalui  proses perhitungan skala prioritas perdagangan yang akan lebih membantu CV. Geger Hanjuang dalam menelola stok atau ketersediaan barang yang memiliki daya jual tinggi. Hasil yang diperoleh lebih tinggi adalah penjualan drigen dengan hasil 0,947222222. selanjutnya urutan kedua terdapat karung dengn hasil 0,822222222, palet plastik dengan hasil 0,815277778, besi dengan  hasil  0,7828125,  plastik  kotor  dengan  hasil  0,711111111,  kardus  dengan  hasil 0,671944444, palet kayu dengan hasil 0,644166667 dan yang terakhir adalah plastik bersih dengan hasil 0,508040936.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti dalam rangka melakukan perhitungan  penentu  priositas  minat  beli  barang  limbah  dengan  menggunakan  Metode Simple Additive Weighting atau SAW, maka dapat diberikan kesimpulan sebagai berikut: Dengan  ditentukannya  skala  prioritas  minat  beli  barang  maka  dapat  mengakibatkan peningkatan efisiensi, yaitu penjual limbah dapat fokus pada produk yang memiliki daya jual tinggi. Ini membantu meningkatkan efisiensi dalam operasi bisnis dan mengoptimalkan waktu serta sumber daya yang tersedia, eningkatan profitabilitas, yaitu penjual limbah dapat menargetkan  produk-produk  yang  paling  diminati  dan  memiliki  daya  jual  tinggi.  Hal  ini dapat meningkatkan profitabilitas bisnis dengan menjual limbah dengan harga yang lebih tinggi dan menghindari limbah yang kurang diminati, pengelolaan limbah yang lebih baik, yaitu  penjual limbah  dapat memilih limbah yang memiliki nilai  lebih tinggi  dan manfaat ekonomi yang lebih besar. Hal ini mendorong praktik pengelolaan limbah yang lebih baik dan membantu mengurangi dampak  negatif terhadap lingkungan, kemitraan yang lebih kuat,  yaitu,  penjual  limbah  dapat  menjalin  kemitraan  yang  lebih  kuat  dengan  pembeli potensial.  Ini  membuka  peluang  untuk  menjalin  hubungan  bisnis  jangka  panjang  dan membangun  reputasi  sebagai  penyedia  limbah  berkualitas  tinggi,  inovasi  produk  dan layanan, yaitu penjual limbah dapat mengidentifikasi tren pasar dan kebutuhan pelanggan. Hal ini dapat mendorong inovasi produk dan layanan yang sesuai dengan permintaan pasar, sehingga meningkatkan daya saing dan relevansi bisnis dalam industri limbah. Penerapan metode Simple Additive Weighting atau SAW yang terdiri dari Identifikasi Masalah, Studi Literatur, Studi Pengumpulan Data, Analisis Data, Hasil Analisis, dan Kesimpulan digunakan sebagai  rumus  akurat  dalam  perhitungan  penentu  prioritas  jual  beli  limbah.  Dengan menggunakannya  metode  Simple  Additive  Weighting  atau  SAW  maka  didapatkan penyelesaian masalah yang efektif karena dengan mengikuti langkah- langkah identifikasi masalah  yang  sistematis,  metode  SAW  membantu  mengidentifikasi  dan  merumuskan masalah dengan lebih jelas. Hal ini memungkinkan pemecahan masalah yang lebih efektif dan pemahaman yang lebih baik terhadap tantangan yang dihadapi, pendukung keputusan yang  kuat  melalui  studi  literatur  dan  pengumpulan  data  yang  cermat,  metode  SAW memberikan kerangka kerja yang kuat untuk analisis keputusan. Dengan memberikan bobot pada  kriteria  yang  relevan  dan  menghitung  skor  agregat,  SAW  membantu  dalam mengambil keputusan yang lebih terarah dan berdasarkan data, analisis yang komprehensif metode  SAW  memberikan  pendekatan  analisis  yang  komprehensif  dengan mempertimbangkan  berbagai  kriteria  dan  atribut  yang  relevan.    Dengan  demikian, penerapan metode SAW dalam proses analisis memberikan manfaat yang signifikan dalam
mengatasi masalah, mendukung pengambilan keputusan, dan mencapai kesimpulan yang lebih baik dan lebih terinformasi..

## DAFTAR PUSTAKA
Hertyana, H. (2018). Sistem pendukung keputusan penentuan kakeryawan terbaik menggunakan metode saw studi kasus amik mahaputra riau. Intra-Tech, 2(1),
74 – 82.
Hikmah,  S.  F.,  Rahman,  A.,  Kholiq,  I.  N.,  &  Andriani,  Z.  Z.  D.  (2019).  Teknologi Pengolahan Limbah Industri Tahu sebagai Upaya Pengembangan Usaha Kecil Menengah  (UKM)  di  Kecamatan  Gambiran  Kabupaten  Banyuwangi. Jurnal
Istiqro, 5(1), 53. https://doi.org/10.30739/istiqro.v5i1.342
Lestari,  G.,  &  Savitri  Puspaningrum,  A.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Tunjangan Karyawan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Studi Kasus: Pt Mutiara Ferindo Internusa. Jurnal Teknologi Dan
Sistem Informasi (JTSI), 2(3), 38 – 48. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Marpaung, N. (2018). Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan
Sistem Informasi), IV(2).
Prosess,  H.,  Dan,  A.  H.  P.,  Weighted,  M.,  &  Wp,  P.  (2022).
DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROSESS ( AHP ) DAN METODE WEIGHTED PRODUCT ( WP ).
September.
https://doi.org/10.30873/simada.v5i1.3200
Menggunakan Simple Additive Weighting. Jurnal Teknik Informatika, 9 No.1(1), 26 –
35.
Rahayu, W. I., Prianto, C., & Novia, E. A. (2021). Perbandingan Algoritma K-Means Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Prioritas Pembayaran Tagihan Rumah Sakit Berdasarkan Tingkat Kepentingan Pada Pt. Pertamina (Persero). Jurnal Teknik Informatika, 13(2), 1 – 8.
Riyansuni,  I.,  &  Devitra,  J.  (2020).  Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Dengan  Simple Additive Weighting (SAW) Pada Dinas Sosial Kota Jambi. Jurnal Manajemen
Sistem Informasi, 5(1), 151 –
163.  http://ejournal.stikom-
db.ac.id/index.php/manajemensisteminformasi/article/view/828
Septilia, H. A., & Styawati. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana
Bantuan Menggunakan Ahp. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 1(2), 34 – 41.
Wati, R., & Mayasari, E. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Sapi Unggul dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Peternakan Sapi  Sriagung Padangratu  Lampung  Tengah. Jurnal  TAM  (Technology
Acceptance Model), 5, 22 – 28