## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   4 Hal:  111-116 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting dalam Meningkatkan Pendapatan Jasa Fotografi
Fanny Septiani Bufra 1  , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
fanny.bufra@outlook.co.id

## Abstract
The photography business grew very rapidly and was very profitable. The intense competition made the photo studio suffer losses and even went out of business because it was unable to compete and made wrong decisions. Like during the Covid-19 Pandemic in 2020, several photo studios experienced a decline in revenue because there were no bookings for photo services or canceling agreed projects. The purpose of this study is to assist the owner of a photo studio or photographer in determining the  best  decision  from  an  investment  plan  that  has  been  planned  based  on  predetermined  criteria  in  order  to  increase photography  service  income.  In  this  study  using  the  Simple  Additive  Weighting  method.  The  variables  that  are  the  main criteria in this decision-making system are Cost, Productivity, Priority Needs, and Availability. The alternative data used is the  Photo  studio  Investment  Plan  data  in  July  2020.  Based  on  the  results  of  the  calculations  using  the  Simple  Additive Weighting method, the results show that Alternative 1, namely Paid Promotion on Social Media, is recommended as the best decision with the highest preference value of the 12 sample data. tested is 0.93. Comparison of data from manual counting with the system created, namely the Website-based Decision Support System, resulted in the same calculation value. So that the accuracy value is 100% and is declared accurate. With this Decision Support System, it can produce objective decisions to assist owners in determining investment plans that can increase income from photography services.
Keywords: Decision Support System, Photography Services, Simple Additive Weighting, Increase Income, Photo Studio.

## Abstrak
Bisnis  fotografi  tumbuh  sangat  pesat  dan  sangat  menghasilkan.  Ketatnya  persaingan  membuat  studio  foto  mengalami kerugian  bahkan  sampai  gulung  tikar  karena  tidak  mampu  bersaing  dan  salah  dalam  mengambil  keputusan.  Seperti  pada masa  Pandemi  Covid-19  ditahun  2020,  beberapa  studio  foto  mengalami  penurunan  pendapatan  karena  tidak  adanya  yang booking  jasa  foto  ataupun  membatalkan  project  yang  telah  disepakati.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu owner  studio  foto  atau  fotografer  dalam  menentukan  keputusan  terbaik  dari  rencana  investasi  yang  sudah  direncanakan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan  agar dapat meningkatkan  pendapatan jasa fotografi. Penelitian ini menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting.  Variabel  yang  menjadi  kriteria  utama  pada  Sistem  Pengambilan  Keputusan  ini  yaitu Biaya,  Produktivitas,  Prioritas  Kebutuhan,  dan  Ketersediaan.  Data  alternatif  yang  digunakan  yaitu  data  Rencana  Investasi studio  Foto  pada  bulan  Juli  2020.  Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  ini,  didapatkan  hasil  bahwa  Alternatif  1  yaitu  Promosi  Berbayar  di  Sosial  Media  direkomendasikan  sebagai keputusan terbaik dengan nilai preferensi tertinggi dari 12 data sampel  yang diuji  yaitu 0.93. Dilakukan perbandingan data dari  hitungan  manual  dengan  sistem  yang  dibuat  yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis  Website  menghasilkan  nilai perhitungan  yang  sama.  Sehingga  nilai  keakurasiannya  adalah  100%  dan  dinyatakan  akurat.  Dengan  adanya  Sistem Pendukung  Keputusan  ini  dapat  menghasilkan  keputusan  objektif  untuk  membantu  owner  dalam  menentukan  rencana investasi yang dapat meningkatkan pendapatan jasa fotografi.
Kata kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan,  Jasa  Fotografi,  Simple  Additive  Weighting,  Meningkatkan  Pendapatan,  Studio Foto.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Sistem Pendukung Keputusan dapat diimplementasikan untuk  berbagai  permasalahan  pada  suatu  manajemen organisasi,  salah  satunya  di  bidang  layanan  jasa fotografi pada studio foto yang  merupakan bisnis  yang bergerak di bidang jasa fotografi dan videografi [ 1 ].
Bisnis  fotografi  tumbuh  sangat  pesat  dan  sangat menghasilkan.  Ketatnya  persaingan  membuat  studio foto  mengalami  kerugian  bahkan  sampai  gulung  tikar karena  tidak  mampu  bersaing  dan  salah  dalam
mengambil  keputusan.  Seperti  pada  masa  Pandemi Covid-19 ditahun 2020, beberapa studio foto mengalami  penurunan  pendapatan  karena  tidak  adanya yang  booking  jasa  foto  ataupun  membatalkan  project yang telah disepakati.
Kondisi seperti ini tentunya perlu keputusan yang tepat agar  tidak  salah  langkah  yang  dapat  berakibat  fatal. Maka  dari  itu  perlunya  penerapan  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu pekerjaan  manajemen  studio  foto  dalam  mengambil keputusan.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  yang  merupakan  metode penjumlahan bobot dari sebuah rating setiap alternative [ 2 ].  Dari  penelitian  terdahulu  yang  menerapkan  SPK dan  metode  SAW  ini  didapatkan  hasil  bahwa  dengan penerapannya  mampu  membantu  permasalahan  yang terjadi  serta  memberikan  solusi  terbaik  untuk menyelesaikan    permasalahan  tersebut.  Salah  satunya adalah  penelitian  pada  bidang  transportasi  dalam menentukan pilihan model transportasi melalui alternatif-alternatif  yang  telah  diurutkan  berdasarkan peringkat [ 3 ].
Pada  bidang  pembangunan,  metode  SAW  dapat diimplementasikan  dalam  memilih  zona  pembangunan yang  sesuai  di  bagian  Timur  Wilayah  Jijel  yaitu Aljazair  Timur  Utara  [ 4 ].  Selanjutnya  implementasi metode  SAW  dan  Metode  Weighted  Product  (WP) menggunakan Neutrosophic Sets  yang hasilnya adalah implementasi  metode  SAW  dengan  menggunakan  set neutrosofik  dapat  membantu  masyarakat  usia  muda atau  tua  dalam  membuat  keputusan  memilih  asuransi kesehatan yang tepat sesuai kebutuhannya [ 5 ].
Dalam  bidang  pertanian,  implementasi  SPK  dengan metode  SAW  dapat  memudahkan  kantor  pertanian dalam  memantau  dan  mendapatkan  informasi  tentang pertanian  yang  bermanfaat  untuk  pembangunan pertanian  [ 6 ].  Kemudian  penelitian  mengenai  metode SAW  dengan  perangkingan  fuzzy  dari  alternatif  yang telah di evaluasi yang lebih baik daripada metode yang dilengkapi  dengan  urutan  yang  diuraikan  dengan penggunaan metode defuzzifikasi yang dapat mengubah gambaran sebenarnya dari peringkat [ 7 ].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem yang  menghasilkan  informasi  spesifik  yang  dapat membantu  memecahkan  suatu  permasalahan  tertentu yang  harus  diselesaikan  oleh  seorang  manajer  atau pimpinan  organisasi.  SPK  dengan  kata  lain  dapat diartikan  sebagai  sistem  informasi  berbasis  komputer yang dapat menghasilkan berbagai alternatif keputusan yang  membantu  manajemen  suatu  organisasi  dalam menangani  permasalahan  yang  terstruktur  dengan menggunakan data dan model [ 8 ].
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan suatu  metode  untuk  mencari  alternatif  yang  optimal dari  alternatif  yang  ada  dengan  kriteria  yang  sudah ditentukan dan dikenal juga dengan sistem pembobotan [ 9 ]. Implementasi metode SAW ini diperlukan kriteria- kriteria  sesuai  kebutuhan  dalam  proses  perankingan sehingga diperoleh hasil akhir dari proses perangkingan tersebut nilai terbesar yang menjadi nilai terbaik [ 10 ].
Kelebihan  dari  metode  SAW  adalah  setiap  atributnya ditentukan  nilai  bobot  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perankingan  yang  menyeleksi  alternatif  terbaik dari  setiap  alternatif,  penilaian  akan  lebih  tepat  karena berdasarkan  pada  nilai  kriteria  dari  bobot  preferensi yang sudah ditentukan [ 11 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  tahapan  yang menjelaskan  proses  yang  akan  dilakukan  oleh  penulis dalam mengatasi permasalahan yang terjadi dan proses pengelolaan  serta  pengolahan  dari  data  yang  didapat sehingga  menghasilkan sebuah laporan penelitian  yang baik.
Tahapan  ini  menjadi  gambaran  penelitian  secara terstruktur  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Terdapat beberapa tahapan yang akan dilakukan oleh peneliti dan menggambarkan  suatu  kerangka  kerja  yang  dapat dipahami  mulai  dari  proses  analisa  kebutuhan  sampai dengan  mendapatkan  hasil  dari  penelitian.  Adapun kerangka kerja penelitian ini dapat digambarkan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
Berikut uraian dari tahapan-tahapan tersebut:
1. Mengidentifikasi Masalah
Mendefinisikan  masalah  yang  terjadi  pada  studio foto  Onewaycreative  Kota  Padang  dalam  upaya meningkatkan pendapatan jasa fotografi.
2. Menganalisa Masalah
Pada  analisa  masalah  ini  digambarkan  proses pengambilan keputusan dalam meningkatkan pendapatan  jasa  fotografi.  Kemudian  menganalisa kebutuhan  sistem  untuk  menentukan  output  yang akan dihasilkan oleh sistem.
3. Menentukan tujuan Penelitian
Pada penelitian ini tujuan yang ingin dicapai adalah menghasilkan  sebuah  keputusan  terbaik  atau
optimal  yang  akan  digunakan  oleh  owner  studio Onewaycreative  dalam  meningkatkan  pendapatan jasa fotografi dengan menggunakan metode SAW.
4. Mempelajari Literatur
Pada tahapan ini peneliti mempelajari literatur yang berhubungan  dengan  penelitian.  Literatur  tersebut didapatkan  dari  berbagai  buku  dan  jurnal  ilmiah tentang  SPK  menggunakan  metode  SAW,  serta bacaan lain yang mendukung.
5. Mengumpulkan Data
Teknik  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data pada  penelitian  ini  adalah  teknik  wawancara langsung  dengan  owner.  Selain  teknik  wawancara, penulis  juga  melakukan  pengumpulan  data  dan informasi  dengan  mengadakan  observasi,  diskusi dan  konsultasi  kepada  pihak-pihak  yang  berkaitan dengan penelitian.
6. Mengolah  Data  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW)
Pada  tahapan  ini,  Data  yang  telah  diperoleh  dari tahapan pengumpulan data kemudian akan diproses dan  diolah  dengan  metode  SAW.  Tahapannya adalah  menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan  pengambilan  keputusan,  menentukan  rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria, membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria yang  digunakan,  melakukan  normalisasi  matriks dengan  jenis  atribut  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi  R,  dan  hasil  akhir  diperoleh  dari proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan  vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik sebagai solusi.
7. Merancang Aplikasi
Tahapan  ini  akan  dilakukan  sebuah  perancangan aplikasi  atau  sistem.  Perancangan  pada  penelitian dilakukan dengan menggunakan software Microsoft Word 2010 dan Microsoft Visio 2010.
8. Implementasi (Coding)
Pembuatan  SPK  metode  SAW  pada  penelitian  ini menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  basis data MySQL.
9. Menguji Hasil
Tahapan selanjutnya adalah  menguji hasil dari data yang  telah  diolah  dengan  metode  SAW.  Pengujian hasil  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  keakuratan dari  sistem  yang  dibangun  sehingga  dapat  berjalan dengan baik dan sesuai dengan tujuan penelitian.

## 10. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahapan  ini,  peneliti  akan  mendapatkan  hasil perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SAW
dan  kemudian  SPK  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP.  Dari  hasil  perhitungan  ini peneliti  dapat  merekomendasikan  hasilnya  kepada pihak studio foto yaitu owner sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data kriteria  penilaian  dan  data  alternatif  rencana  investasi studio  foto    Onewaycreative  Padang  bulan  Juli  2020 yang  didapat  melalui  wawancara  langsung  dengan owner.  Ada  empat  data  kriteria  yang  menjadi  acuan seperti pada Tabel 1.
Tabel  1.Tabel Kriteria NO Kode Kriteria Kriteria 1 CRT1 Biaya 2 CRT2 Produktivitas 3 CRT3 Prioritas Kebutuhan 4 CRT4 Ketersediaan
Tabel 1 menampilkan data kriteria bulan Juli 2020 yang menjadi  acuan  untuk  menentukan  rencana  investasi terbaik  untuk  studio  foto  Onewaycreative  Padang dalam meningkatkan pendapatan jasa fotografi.
Tiga dari empat kriteria  yang digunakan,  memiliki sub kriteria  dan  diberikan  nilai  pada  masing-masing  sub kriteria tersebut, Kriteria tersebut adalah Produktivitas, Prioritas  Kebutuhan,  dan  Ketersediaan,  seperti  pada Tabel 2.
Tabel  2. Nilai pada Sub Kriteria Setiap Kriteria Kriteria Sub Kriteria Nilai Produktivitas Kurang Mendukung Cukup Mendukung Sangat Mendukung 1 2 3 Prioritas Kebutuhan Cukup Berprioritas Berprioritas Sangat Berprioritas 1 2 3 Ketersediaan Sulit diperoleh Cukup  mudah diperoleh Sangat mudah diperolah 1 2 3
Tabel  2  menampilkan  data  rating  kecocokan  pada setiap  alternatif  dimana  dari  empat  kriteria  yang digunakan  tiga  kriteria  diantaranya  memiliki  sub kriteria dan masing-masingnya diberikan nilai.
Data  lainnya  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  alternatif.  Data  alternatif  yang  digunakan adalah  data  rencana  investasi  Onewaycreative  Padang bulan Juli 2020, terlihat pada Tabel 3.
Tabel  3.Data Alternatif Rencana Investasi
Alternatif 1 ALT1 Promosi Berbayar di Sosial media 2 ALT2 Membeli Kamera Tambahan Fullframe 3 ALT3 Membeli Lensa Tambahan for Fullframe 4 ALT4 Membeli Lighting Tambahan 5 ALT5 Membeli Frame untuk dijual kembali 6 ALT6 Membeli Album Foto untuk dijual kembali 7 ALT7 Menambah kain Background Studio 8 ALT8 Membeli Mesin Cetak Foto Epson 9 ALT9 Membeli Komputer Tambahan 10 ALT10 Membeli Website 11 ALT11 Kerja Sama Freelancer 12 ALT12

## Membeli Aksesoris untuk dijual
Tabel  3  menampilkan  data  alternatif  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  data  rencana  investasi  bulan juli 2020 studio foto Onewaycreative Padang.
Tahapan metode SAW :
1. Input Bobot Kriteria
Data  kriteria  yang  digunakan  masing-masingnya diberikan  nilai  bobot  berdasarkan  prioritas  yang telah ditentukan. Seperti pada Tabel 4.
Tabel  4.Nilai Bobot Kriteria Kriteria Pririoritas Bobot Biaya Kedua 0.25 Produktivitas Utama 0.3 Prioritas Kebutuhan Kedua 0.25 Ketersediaan Ketiga 0.2 JUMLAH 1.00
Tabel  4  menampilkan  data  setiap  kriteria  yang digunakan  diberi  nilai  bobot  berdasarkan  prioritas yang telah ditentukan.
2. Menentukan bobot kriteria penilaian Dari  masing-masing  kriteria  penilaian,  nilai  bobot yang  diberikan  adalah  sebagai  berikut:  W=  [0.25, 0.3, 0.25, 0.2].
3. Input penilaian rencana investasi
Data  yang  didapatkan  dari  penilaian  setiap  rencana investasi  kemudian  ditransformasikan  menjadi rating  kecocokan  dari  setiap  kriteria.  Dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel  5.Rating Kecocokan Setiap Alternatif pada Kriteria
No Alternatif Kriteria CRT1 CRT2 CRT3 CRT4 1 ALT1 240000 3 3 2 2 ALT2 15000000 3 1 3 3 ALT3 12400000 3 2 3 4 ALT4 5250000 2 2 2 5 ALT5 1850000 3 3 3 6 ALT6 1650000 2 2 3 7 ALT7 1500000 2 2 2 8 ALT8 35000000 3 1 1 9 ALT9 12500000 3 2 3 10 ALT10 5000000 1 1 2 11 ALT11 1500000 2 2 2 12 ALT12 6500000 2 1 2
Tabel  5  menampilkan  data  rating  kecocokan  dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Data  inilah yang  akan  diproses  dengan  perhitungan  metode SAW
4. Normalisasi matriks
Melakukan  normalisasi  terhadap  data  dari  rating kecocokan dengan cara menentukan terlebih dahulu cost  (biaya)  dan  benefit  (keuntungan)  dari  setiap kriteria yang ada serta dikelompokan menurut setiap alternatif. Untuk CRT1 merupakan cost dan benefit adalah  CRT2,  CRT3,  dan  CRT4.  Persamaan normalisasi  pada  metode  SAW  dapat  dilihat  pada rumus berikut ini.
rk =
MaksAtk

## Atk
Jika k keuntungan (benefit)
(1) rk = Atk MinAtk Jika k biaya (cost)
Dimana :
rk      = nilai rating kinerja ternormalisasi ;
Atk     = nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria ;
Maks Atk = nilai terbesar dari setiap kriteria ;
Min Atk    = nilai terkecil dari setiap kriteria ; Benefit     = nilai terbesar dari setiap kriteria ;
Cost         = nilai terkecil dari setiap kriteria.
Dengan  menggunakan  persamaan  di  atas,  maka hasil  yang  didapatkan  adalah  sebagai  berikut. Terlihat pada Tabel 6.
No Alternatif Kriteria CRT1 CRT2 CRT3 CRT4 1 ALT1 1.00 1.00 1.00 0.67 2 ALT2 0.02 1.00 0.33 1.00 3 ALT3 0.02 1.00 0.67 1.00 4 ALT4 0.05 0.67 0.67 0.67 5 ALT5 0.13 1.00 1.00 1.00 6 ALT6 0.15 0.67 0.67 1.00 7 ALT7 0.16 0.67 0.67 0.67 8 ALT8 0.01 1.00 0.33 0.33 9 ALT9 0.02 1.00 0.67 1.00 10 ALT10 0.05 0.33 0.33 0.67 11 ALT11 0.16 0.67 0.67 0.67 12 ALT12 0.04 0.67 0.33 0.67
Tabel  6  menampilkan  data  rating  kecocokan  dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  telah dinormalisasi  menggunakan  persamaan  rumus  cost untuk  CRT1  dan  benefit  untuk  CRT2,  CRT3,  dan CRT4.  Data  ini  yang  selanjutnya  akan  dihitung untuk mencari nilai preferensinya.
5. Preferensi setiap alternatif
Nilai  preferensi  setiap  alternatif  didapat  dari  hasil normalisasi  matriks  dikali  dengan  bobot  setiap kriteria.  Pada  perhitungan  ini  menggunakan  rumus berikut.
Np =   n j BrAtk 1 (2)
Dimana :
Np      = nilai prefensi atau ranking setiap alternatif Br     = nilai bobot rangking
Atk    = nilai rating kinerja ternormalisasi.
Dengan  menggunakan  rumus  di  atas,  maka  dapat dicari  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  yang digunakan.  Alternatif  disimbolkan  dengan  Np seperti pada perhitungan berikut ini.
Np1  =  (1.00x0.25)  +  (1.00x0.3)  +  (1.00x0.25)  + (0.67x0.2) = 0.93
Np2  =  (0.02x0.25)  +  (1.00x0.3)  +  (0.33x0.25)  + (1.00x0.2) = 0.59
Np3  =  (0.02x0.25)  +  (1.00x0.3)  +  (0.67x0.25)  + (1.00x0.2) = 0.67
Np4  =  (0.05x0.25)  +  (0.67x0.3)  +  (0.67x0.25)  + (0.67x0.2) = 0.51
Np5  =  (0.13x0.25)  +  (1.00x0.3)  +  (1.00x0.25)  + (1.00x0.2) = 0.78
Np6  =  (0.15x0.25)  +  (0.67x0.3)  +  (0.67x0.25)  + (1.00x0.2) = 0.60
Np7  =  (0.16x0.25)  +  (0.67x0.3)  +  (0.67x0.25)  + (0.67x0.2) = 0.54
Np8  =  (0.01x0.25)  +  (1.00x0.3)  +  (0.33x0.25)  + (0.33x0.2) = 0.45
Np9  =  (0.02x0.25)  +  (1.00x0.3)  +  (0.67x0.25)  + (1.00x0.2) = 0.67
Np10  =  (0.05x0.25)  +  (0.33x0.3)  +  (0.33x0.25)  + (0.67x0.2) = 0.33
Np11  =  (0.16x0.25)  +  (0.67x0.3)  +  (0.67x0.25)  + (0.67x0.2) = 0.54
Np12  =  (0.04x0.25)  +  (0.67x0.3)  +  (0.33x0.25)  +
(0.67x0.2) = 0.43
6. Hasil perangkingan
Dari  perhitungan  di  atas  dapat  disimpulkan  hasil perangkingan  dalam  bentuk  tabel  seperti  terlihat pada Tabel 7.
Tabel  7.Hasil Perangkingan Rank Preferensi Alternatif Nilai 1 Np1 ALT1 0.93 2 Np5 ALT5 0.78 3 Np3 ALT3 0.67 4 Np9 ALT9 0.67 5 Np6 ALT6 0.60 6 Np2 ALT2 0.59 7 Np11 ALT11 0.54 8 Np7 ALT7 0.54 9 Np4 ALT4 0.51 10 Np8 AL8 0.45 11 Np12 ALT12 0.43 12 Np10 ALT10 0.33
Tabel 7 menampilkan data hasil perangkingan. Data diurutkan  berdasarkan  nilai  preferensi  tertinggi  ke nilai  preferensi  terendah.  Dapat  dilihat  pada  tabel, alternatif  1  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  yaitu 0.93.  Maka  dapat  dikatakan  alternatif  1  ini merupakan  alternatif  yang  direkomendasikan  atau pilihan  rencana  investasi  terbaik  untuk  studio  foto dalam meningkatkan pendapatan jasa fotografi.

## 4. Kesimpulan
Dari pembahasan Sistem Pendukung  Keputusan (SPK) dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) dalam  meningkatkan  pendapatan  jasa  fotografi  pada studio  foto  Onewaycreative  di  kota  Padang  dengan menggunakan  data  kriteria  yaitu  Biaya,  Produktivitas, Prioritas  Kebutuhan,  dan  Ketersediaan  serta  data alternatif  rencana  investasi  bulan  Juli  2020  dapat diambil  kesimpulan  berdasarkan  hasil  perhitungan, maka  alternatif    1  yaitu  Promosi  Berbayar  di  Sosial media  dengan  nilai  preferensi  0.93  menjadi  alternatif terbaik  yang  direkomendasikan  dari  12  data  sampel yang  diuji  sebagai  rencana  investasi  yang  dapat meningkatkan pendapatan jasa fotografi.

## Daftar Rujukan
[1] Rosdiana,  R.,  Kurniadi,  D.,  &  Huda,  A.  (2019). Rekayasa Sistem  Informasi  Promosi  Dan  Pengelolaan  Jasa  Studio  Foto Berbasis  Web . VoteTEKNIKA:  Jurnal  Vocational  Teknik Elektronika dan Informatika, 7 (2), 20-32.
[2] Lestari,  Y.,  Sunardi,  S.,  &  Fadlil,  A.  (2020).  Seleksi  Peserta Didik  Baru  Menggunakan  Metode  AHP  Dan  SAW. J-SAKTI (Jurnal  Sains  Komputer  dan  Informatika),  4 (1),  18-28.  DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v4i1.183 .
[3] Singh, S. P., & Singh, P. (2018). AFS Theory based Integrated Multiple  Criteria  Decision  Making  Model  for  Transportation Mode Selection. International Journal Of Transportation, 6 (2), 21-32. DOI: http://doi.org//10.14257/ijt.2018.6.2.03 .
[4] Remoum,  K.,  &  Bouzenoune,  A.  (2018). Combination  of Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and  Hierarchical  Analysis Process  (HAP)  Methods  for  the  Determination  of  Construction Suitability Zones in the Eastern Part of the Jijel Region (North East  Algeria) . In  Conference  of  the  Arabian  Journal  of Geosciences , 57-59.
[5] Boltürk,  E.,  Karaşan,  A.,  &  Kahraman,  C.  (2019).  Simple Additive  Weighting  And  Weighted  Product  Methods  Using Neutrosophic  Sets. In  Fuzzy  Multi-criteria  Decision-Making Using Neutrosophic Sets , 647-676. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00045-5_25 .
[6] Ayshwarya, B., Firdiansah, F. A., Alfian, F. Y., Nguyen, P. T., Hashim,  W.,  Shankar,  K.,  Abadi,  S.,  Peteraitis,  S.  K.,  & Maseleno,  A.  (2019).  The  Best  Land  Selection  Using  Simple Additive Weighting. International Journal of Recent Technology  and  Engineering,  8 (2S3),  1520-1525.  DOI: http://doi.org/10.35940/ijrte.B1278.0782S319 .
[7] Piasecki,  K.,  Roszkowska,  E.,  &  Łyczkowska-Hanćkowiak,  A. (2019).  Simple  Additive  Weighting  Method  Equipped  With Fuzzy  Ranking  of  Evaluated  Alternatives. Symmetry,  11 (4), 482. DOI: http://doi.org/10.3390/sym11040482 .
[8] Windarto, A. P. (2017). Implementasi Metode Topsis dan SAW Dalam  Memberikan  Reward  Pelanggan .  KLIK  Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 4(1), 88-101.
[9] Trimulia,  C.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2018).  Pemilihan Supplier  Obat  yang  tepat  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting. Jurnal  Sains  dan  Teknologi  Industri,  16 (1),  37-42, DOI: http://dx.doi.org/10.24014/sitekin.v16i1.6735 .
[10] Prayogo,  T.,  Cleopatra,  M.,  &  Irawan,  A.  (2020).  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Jurnal Informatika  Universitas  Pamulang,  5(1),  30-35,  DOI: http://dx.doi.org/10.32493/informatika.v5i1.4119 .
[11] Diah,  P.,  Dewi,  S.,  &  Suryati,  S.  (2018).  Penerapan  Metode AHP  dan  SAW  untuk  Penentuan  Kenaikan  Jabatan  Karyawan. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 5 (1), 60-73, DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v5i1.130 .