## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
journal homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Pemilihan Jasa Pengiriman Barang Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting (SAW)
Anisah Putri
STMIK Nusa Mandiri
anisahputri4@gmail.com Sri Wasiyanti
Universitas Bina Sarana Informatika
sri.siw@bsi.ac.id

## Abstract
Currently, many people who carry out buying and selling  goods  online  through  various  online  shopping sites.  The  emergence  of  online  goods  buying  and selling sites has triggered many expedition services to support the smooth buying and selling services. There are  various  types  of  freight  forwarding  services companies such as JNE, J&T Express, TIKI, Wahana, and many others. However, there are several obstacles experienced during the process of shipping the goods, including  goods  arriving  late  to  the  recipient  in accordance  with  the  estimates,  lost  items,  damaged goods, even goods can be exchanged when shipping to customers.  Therefore,  this  decision  support  system research  was  made  as  a  comparison  in  determining the best freight forwarding service that can be used as a  reference  by  the  public  in  choosing  freight forwarding  services  in  accordance  with  the  desired criteria.  This  decision  support  system  research  was conducted using the Simple Additive Weighting (SAW) method.  The  algorithm  in  the  SAW  Method  is  also known  as  the  algorithm  with  the  weighting  sum method. The criteria used in determining the shipping service  include  the  service  area,  the  process  of handling  the  goods,  the  punctuality  of  delivery,  the price and customer service facilities and there are four alternatives  offered  to  the  public  namely  JNE,  J&T Express, Tiki and Wahana. This research is very useful for  people,  especially  those  who  usually  use  the service of sending goods both as sellers and buyers in online  buying  and  selling  sites.  The  benefit  of  this research  is  to  provide  an  overview  of  the  selection  of freight forwarding services that will be selected as an alternative  to  the  process  of  sales  and  purchase
transactions so that the public is expected to consider some of these criteria.
Keywords: Selection,
Freight Forwarding Services, SAW Method

## Abstrak
Saat ini, masyarakat banyak yang melakukan kegiatan jual  beli  barang  secara  online  melalui  berbagai macam situs belanja online. Semakin bermunculannya situs  jual  beli  barang  secara  online  memicu banyaknya jasa ekspedisi guna mendukung kelancaran layanan  jual  beli  tersebut.  Perusahaan  jasa  layanan pengiriman  barang  seperti  JNE,  J&T  Express,  TIKI, Wahana,  dan  masih  banyak  lagi  yang  lainnya.  Ada beberapa  kendala  selama  proses  pengiriman  barang tersebut,  diantaranya  barang  terlambat  sampai  ke penerima  sesuai  dengan  estimasinya,  barang  hilang, barang  rusak,  bahkan  barang  dapat  tertukar  ke pelanggan. Penelitian sistem pendukung keputusan ini sebagai  perbandingan  dalam  menentukan  jasa pengiriman  barang  terbaik  yang  dapat  digunakan sebagai referensi oleh masyarakat dalam memilih jasa layanan  pengiriman  barang  sesuai  dengan  kriteria yang  diinginkan.  Penelitian  sistem pendukung keputusan ini dilakukan dengan menggunakan metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Algoritma  dalam Metode  SAW  juga  dikenal  dengan  algoritma  metode penjumlahan  berbobot.  Kriteria  yang  digunakan dalam penentuan jasa pengiriman barang ini meliputi area  layanan,  proses  penanganan  barang,  ketepatan waktu  pengiriman,  harga  dan  fasilitas  layanan pelanggan dan  ada empat alternatif yang ditawarkan kepada masyarakat yakni JNE, J&T Express, Tiki dan Wahana.  Penelitian  ini  berguna  bagi  masyarakat
khususnya  yang  biasa  menggunakan  jasa  pengiriman barang  baik  sebagai  penjual  maupun  pembeli. Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan gambaran  pemilihan  jasa  pengiriman  barang  yang akan  dipilih  sebagai  alternatif  dari  proses  transaksi penjualan dan pembelian barang sehingga diharapkan masyarakat  dapat  mempertimbangkan  beberapa kriteria tersebut.
Kata  Kunci:  Pemilihan,  Jasa  Pengiriman  Barang, Metode SAW

## 1. Pendahuluan
Jasa  pengiriman  barang  merupakan  unsur  penting didalam mendukung situs jual beli online  (Rahman & Dewantara,  2017).  Setiap  tahun,  angka  pengguna internet di Indonesia semakin bertambah nilainya. Hal ini  sejalan  dengan  perubahan  paradigma  masyarakat yang  lebih  suka  berbelanja  secara  online,  dimana  hal ini  dapat  mengefisienkan  waktu,  harga  barang  yang kompetitif  antara  penjual  yang  satu  dengan  yang  lain. Dengan  adanya  beragam  jasa  layanan  pengiriman barang  (Risnawati  &  Manurung,  2019),  maka masyarakat  dapat  memilih  jenis  layanan  yang  akan menjadi pertimbangan pilihan, pemilihan jasa pengiriman barang sangatlah penting dan harus sesuai dengan  kriteria  dan  kategori  jasa  pengiriman  yang diinginkan  (Irianto,  2017).    Hal  ini  senada  dengan pendapat  yang  mengemukakan,  pengguna  internet membuat  semakin  meningkat  pula  pembelian  barang secara  online.  Baik  pembeli,  maupun  penjual  yang menggunakan transaksi secara online dalam pengiriman  barangnya  dapat  menggunakan  2  metode pengiriman  barang,  yaitu  bertemu  secara  langsung, atau  mengunakan  jasa  pengiriman  barang.  Setiap individu  membutuhkan pengiriman  barang  yang  cepat dan  aman  untuk  memastikan  barang  yang  dikirimkan sampai pada waktu dan tempat yang tepat  (Oktaviani, Merlina, & Nurmalasari, 2018).
Dalam  proses  pengambilan  keputusan  pemilihan jasa  pengiriman  dengan  pertimbangan  aspek  yang lebih  menyeluruh  diperlukan  agar  memperoleh  hasil yang paling baik (Pramudyo & Aryanto, 2019). Untuk dapat  memperoleh  keputusan  yang  tepat  maka diperlukan suatu metode yang tepat guna mendapatkan hasil yang diinginkan.
Berdasarkan  pada  uraian  yang  telah  dikemukakan  di atas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dalam  hal  penentuan  jasa  pengiriman  barang  dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  (Putri,  Hidayat,  &  Suprapto,  2018).  Kriteria yang  digunakan  dalam  penentuan  jasa  pengiriman barang  ini  meiputi  area  layanan,  proses  penanganan barang,  ketepatan  waktu  pengiriman,  harga  dan
fasilitas  layanan  pelanggan  (Putri,  Hidayat,  & Suprapto,  2018).  Kelebihan  dari  metode Simple Additive Weighting (SAW) menurut menurut Wibowo dalam  (Astuti  &  Fu'ad,  2017)    dibandingkan  dengan model pengambilan keputusan yang lain terletak pada kemampuannya untuk melakukan peilaian secara lebih tepat,  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot preferensi  yang  sudah  ditentukan,  selain  itu  total perubahan  nilai  yang  dihasilkan  lebih  banyak, sehingga sangat relevan untuk menyelesaikan masalah pengambilan  keputusan  sedangkan  Kelebihan  dari metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  menurut (Prihatin,  2016)  adalah  :  a.  Menentukan  nilai  bobot untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. b. Penilaian akan lebih tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot preferensi yang sudah ditentukan..
Jasa  pengiriman  barang  merupakan  unsur  penting didalam mendukung situs jual beli online  (Rahman & Dewantara,  2017).  Setiap  tahun,  angka  pengguna internet di Indonesia semakin bertambah nilainya. Hal ini  sejalan  dengan  perubahan  paradigma  masyarakat yang  lebih  suka  berbelanja  secara  online,  dimana  hal ini  dapat  mengefisienkan  waktu,  harga  barang  yang kompetitif  antara  penjual  yang  satu  dengan  yang  lain. Dengan  adanya  beragam  jasa  layanan  pengiriman barang  (Risnawati  &  Manurung,  2019),  maka masyarakat  dapat  memilih  jenis  layanan  yang  akan menjadi pertimbangan pilihan, pemilihan jasa pengiriman barang sangatlah penting dan harus sesuai dengan  kriteria  dan  kategori  jasa  pengiriman  yang diinginkan  (Irianto,  2017).    Hal  ini  senada  dengan pendapat  yang  mengemukakan,  pengguna  internet membuat  semakin  meningkat  pula  pembelian  barang secara  online.  Baik  pembeli,  maupun  penjual  yang menggunakan transaksi secara online dalam pengiriman  barangnya  dapat  menggunakan  2  metode pengiriman  barang,  yaitu  bertemu  secara  langsung, atau  mengunakan  jasa  pengiriman  barang  (Nur, Andani,  &  Poningsih,  2018).  Setiap  individu membutuhkan  pengiriman  barang  yang  cepat  dan aman  untuk  memastikan  barang  yang  dikirimkan sampai pada waktu dan tempat yang tepat  (Oktaviani, Merlina, & Nurmalasari, 2018).
Dalam  proses  pengambilan  keputusan  pemilihan jasa  pengiriman  dengan  pertimbangan  aspek  yang lebih  menyeluruh  diperlukan  agar  memperoleh  hasil yang paling baik (Pramudyo & Aryanto, 2019). Untuk dapat  memperoleh  keputusan  (Riyandi  &  Sudibyo, 2019)  yang  tepat  maka diperlukan  suatu  metode  yang tepat guna mendapatkan hasil yang diinginkan.
Berdasarkan  pada  uraian  yang  telah  dikemukakan di  atas,  maka  penulis  tertarik  untuk  melakukan penelitian dalam hal penentuan jasa pengiriman barang
dengan menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW).  Kriteria  yang  digunakan  dalam penentuan  jasa  pengiriman  barang  ini  meiputi  area layanan,  proses  penanganan  barang,  ketepatan  waktu pengiriman, harga dan fasilitas layanan pelanggan.

## 2. Metode Penelitian

## A. Tahapan Penelitian
Tahapan  Penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Tema
Dalam  tahap  ini  penulis  menentukan  tema permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini yakni mengenai  Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Jasa  Pengiriman  Terbaik dengan  menggunakan  suatu  metode  penelitian tertentu.
2. Identifikasi Masalah Mengindentifikasi  masalah  yang  akan  dibahas berkaitan  dengan  Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan Jasa Pengiriman Terbaik.
3. Pemilihan Studi Pustaka
Penulis mempelajari buku-buku, jurnal penelitian,  dan  e-book  teori  tentang  sistem pendukung keputusan Simple Additive Weighting yang  akan  digunakan  sebagai  kajian  teori  dalam penelitian.
4. Mengumpulkan Data Penulis mengumpulkan data-data dan melakukan wawancara  mengenai  hal-hal  yang  berkaitan dengan  peneliti a n  pemilihan  jasa  pengiriman terbaik  kemudian  memberikan  lembar  angket atau kuesioner kepada narasumber yang bersangkutan.
5. Menentukan Kriteria dan Pengolahan Data Penulis  menentukan  kriteria-kriteria  dari  sistem pendukung  keputusan  menggunakan Simple Additive Weighting dalam menentukan pemilihan jasa pengiriman terbaik diantaranya area pelayanan,  penanganan  barang,  ketepatan  waktu pengiriman, tarif/harga, layanan pelangan. Kemudian menentukan data-data yang dibutuhkan  berdasarkan  populasi,  sampel  dan cara pengambilan sampel. Kemudian menentukan objek peneliti.
6. Menarik Kesimpulan Penulis  menarik  suatu  kesimpulan  berdasarkan analisis data yang terdapat pada hasil pengolahan dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Selanjutnya  tahapan  penelitian  yang dilakukan penulis seperti pada gambar 1 dibawah ini:
Sumber: (Putri & Wasiyanti, 2018) Gambar 1. Tahapan Penelitian

## B. Instrumen Penelitian
Untuk  memperoleh  instrument  yang  diperlukan dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  teknik dengan  menyebarkan  kuesioner  (angket)  dalam bentuk pernyataan yang harus diiisi oleh responden dengan  menggunakan  skala  likert  dimana  untuk kolom  penilaian  diisi  1  jika  sangat  tidak  puas,  2 jika tidak puas, 3 jika cukup puas, 4 jika puas dan 5 jika  sangat  puas,  seperti  yang  terlihat  dalam  table 1.  Responden  dapat  mengisi  kuesioner  yang  telah dibuat  oleh  penulis  agar  data  yang  dikumpulkan dapat  segera  dianalisis.  Data  yang  dibuat  penulis berisikan  tentang  kriteria  jasa  pengiriman  terbaik diantaranya dinilai dari area pelayanan, penanganan  barang,  ketepatan  waktu  pengiriman, tarif/harga, layanan pelangan. Dengan cara mengisi angket ini bertujuan untuk mendapatkan hasil data yang  akan  digunakan  dalam  pemilihan  jasa pengiriman  terbaik  dengan  menggunakan  metode penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW) .
Mulai Menentukan tema Identifikasi Masalah Pemilihan Studi Pustaka Mengumpulkan Data Menentukan Kriteria dan Sumber Data Menentukan Kriteria dan Pengolahan Data Selesai
Tabel 1. Daftar kuesioner No. Pernyataan Penilaian 1 2 3 4 5 A. JNE 1
Agen  JNE  diwilayah  anda terbilang mudah di temukan 2
Pendapat anda tentang penanganan  pada  saat  anda melakukan pengiriman /
menerima  kiriman  barang menggunakan JNE
3 Kepuasan Anda terhadap waktu pengiriman menggunakan layanan JNE 4 Menurut  anda  mengenai  tarif pengiriman barang di JNE 5 Apakah layanan pelanggan/costumer service
JNE  membantu  saat  ada kendala pada kiriman anda?
B. J&T Express 1 Agen  J&T Express diwilayah anda  terbilang  mudah  di temukan 2 Pendapat anda tentang penanganan  pada  saat  anda melakukan pengiriman /
menerima  kiriman  barang menggunakan J&T Express 3 Kepuasan Anda terhadap waktu pengiriman menggunakan  layanan  J&T Express 4 Menurut  anda  mengenai  tarif pengiriman  barang  di  J&T Express 5 Apakah layanan pelanggan/costumer service J&T  Express  membantu  saat ada  kendala  pada  kiriman anda? C. TIKI 1 Agen  TIKI  diwilayah  anda terbilang mudah di temukan 2 Pendapat anda tentang penanganan  pada  saat  anda melakukan pengiriman / menerima  kiriman  barang menggunakan TIKI 3 Kepuasan Anda terhadap waktu pengiriman menggunakan layanan TIKI 4 Menurut  anda  mengenai  tarif pengiriman barang di TIKI 5 Apakah layanan pelanggan/costumer service TIKI  membantu  saat  ada kendala pada kiriman anda? D. Wahana 1
Agen Wahana diwilayah anda terbilang mudah di temukan 2 Pendapat anda tentang penanganan  pada  saat  anda melakukan pengiriman /
menerima  kiriman  barang menggunakan Wahana
3 Kepuasan Anda terhadap waktu pengiriman menggunakan layanan Wahana 4 Menurut  anda  mengenai  tarif pengiriman barang di Wahana 5 Apakah layanan pelanggan/costumer service
Wahana  membantu  saat  ada kendala pada kiriman anda?

## C. Metode Pengumpulan Data
Menurut  (Abdillah,  2018)  metode  pengumpulan data  yang  dilakukan  penulis  terbagi  menjadi  2  cara, yaitu :
a. Data Primer
Data  Primer  adalah  data  yang  belum  pernah diolah  oleh  pihak  tertentu.  Data  primer menunjukkan keaslian informasi yang terkandung  di  dalam  data  tersebut”.  Dalam pengumpulan  data  primer  pada  penelitian  ini digunakan metode observasi dan wawancaraData sekunder  berasal  dari  mengumpulkan  dan mengidentifikasi  serta  mengolah  data  tertulis berbentuk  buku-buku  dan  jurnal  yang  berkaitan dengan penelitian.
b. Data Sekunder Data  Sekunder  adalah  data  yang  telah  diolah, disimpan,  disajikan  dalam  format  atau  bentuk tertentu  oleh  pihak  tertentu  untuk  kepentingan tertentu”. Sedangkan pengumpulan data sekunder dalam  penelitian  ini  menggunakan  buku,  jurnal, publikasi  dan  lain-lain.  Peneliti  mengumpulkan data  dan  informasi  melalui  studi  pustaka  yang bersifat sekunder, yaitu data-data yang diperoleh melalui buku-buku referensi, dokumentasi, literatur, buku, jurnal, dan informasi lainnya yang ada hubungannya dengan masalah yang diteliti.

## D. Metode Simple Additive Weigthing (SAW)
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode
Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang biasa disebut dengan metode  penjumlahan  terbobot  (Putri,  Hidayat,  & Suprapto,  2018).  Teori  dari  Simple  Additive Weighting  (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.
Metode Simple Additive Weighting
(SAW)
memerlukan proses normalisasi matriks keputusan (x) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Putri, Hidayat, & Suprapto, 2018).
Langkah  Penyelesaian  Metode Simple  Additive Weighting (SAW) menurut (Prihatin, 2016) yaitu:
1.  Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj.
2.  Memberikan  nilai  setiap  alternatif  Ai  pada  setiap kriteria  yang  sudah  ditentukan,  dimana  nilai tersebut diperoleh berdasarkan nilai crips.
3. Menentukan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada  setiap  kriteria  kemudian  memodelkannya  ke dalam  bilangan  fuzzy  setelah  itu  konversikan  ke bilangan crips.
4.  Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
5. Membuat matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada setiap kriteria.
6.  Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  dengan cara  menghitung  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
Dimana :
Rij  = Rating kinerja ternormalisasi Maxij    =    Nilai    maksimum    dari    setiap    baris    dan kolom
Minij    =    Nilai    minimum    dari    setiap    baris    dan kolom Xij  = Baris dan kolom dari matriks
Keterangan :
a. Kriteria keuntungan apabila nilai memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
b. Apabila  berupa  kriteria  keuntungan  maka nilai  dibagi  dengan  nilai  dari  setiap  kolom, sedangkan  untuk  kriteria  biaya,  nilai  dari setiap kolom dibagi dengan nilai.
7.  Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R) .
8.  Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari penjumlahan  dari  perkalian  elemen  kerja  matrik teromalisasi  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang bersesuaian elemen kolom matrik (W).
Menurut  Singkil  dalam  (Chan  &  Hasibuan,  2017) Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sekumpulan elemen  yang  saling  berhubungan  untuk  membentuk suatu  kesatuan  dalam  proses  pemilihan  berbagai alternatif tindakan guna menyelesaikan suatu masalah, sehingga  masalah  tersebut  dapat  diselesaikan  secara efektif dan efisien.
Untuk memperoleh data, keterangan dan informasi yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini,  penulis
menggunakan  tekhnik  pengumpulan  data  instrument yaitu  kuesioner  (angket).  Pengumpulan  data  ini narasumber dapat mengisi kuesioner yang telah dibuat oleh penulis agar data yang di kumpulkan dapat segera dianalisis.  Data  yang  dibuat  penulis  berisikan  tentang kriteria jasa pengiriman terbaik diantaranya dinilai dari area  pelayanan,  penanganan  barang,  ketepatan  waktu pengiriman,  tarif/harga,  layanan  pelangan.  Dengan cara  mengisi  angket  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan hasil  yang  akan  digunakan  dalam  pemilihan  jasa pengiriman (Putri, Hidayat, & Suprapto, 2018).

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## A. Profil Responden
Dalam  penelitian  ini  penulis  menyebarkan  44 kuesioner  dimana  kuesioner  tersebut  diisi  oleh responden.  Setiap  responden  mengisi  satu  kuesioner yang  telah  dirancang  sendiri  oleh  penulis . Responden yang dipilih oleh penulis ini adalah mereka yang biasa menggunakan  jasa  layanan  ekspedisi  baik  untuk mengirimkan atau menerima barang.

## Tabel 2. Profil Responden
No. Klasifikasi Responden Jumlah Total 1. Jenis Kelamin: Laki-laki Perempuan 23 21 44 2. Umur : 17 – 30 Tahun 31 – 45 Tahun 46 – 55 Tahun 34 7 3 44

## B. Analisa Dengan Metode SAW
Untuk  mempermudah  pengisian  dan  pengolahan data,  penulis  mengambil  4  jasa  pengiriman  barang yang  dijadikan  alternatif  pada  proses  pemilihan. Adapun  kriteria  dan  alternatif  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:

## Tabel 3. Tabel Alternatif

## Alternatif
Keterangan A1 JNE A2 J&T Express
A3 TIKI A4 Wahana

## C.  Menentukan Kriteria
Penentuan  kriteria  ini  akan  di  jadikan  sebagai acuan dalam pengambilan keputusan. dalam menentukan jasa pengiriman terbaik. Untuk
pembobotan kriteria dapat dilihat dalam table dibawah ini:
Tabel 4. Kriteria-Kriteria Kriteria  Keterangan C1 Area Pelayanan C2 Penanganan Barang C3 Ketepatan Waktu Pengiriman C4 Harga C5 Layanan Pelanggan
Setelah  selesai  menentukan  alternatif  selanjutnya menentukan bobot penilaian kriteria untuk menggunakan skala likert pada kuesioner.
Tabel 5. Bobot Penilaian Kriteria Bobot Nilai Sangat Tidak Puas 1 Tidak Puas 2 Cukup Puas 3 Puas 4 Sangat Puas 5
Tabel  dibawah  ini  menjelaskan  tentang  bobot  dari masing-masing  kriteria  yang  sebagai  acuan  penilaian untuk pemilihan jasa pengiriman barang.
Tabel 6. Nilai Bobot Preferensi Kriteria  Keterangan Range (%) Bobot (W) C1 Area Pelayanan 15% 0,15 C2 Penanganan Barang 30% 0,3 C3 Ketepatan  Waktu Pengiriman 25% 0,25 C4 Harga 15% 0,15 C5 Layanan Pelanggan 15% 0,15

## D.  Menentukan Data Alternatif
Dari  hasil  perhitungan  data  alternatif  diatas  dapat dibuat nilai rating kecocokan sebagai berikut :
Tabel 7. Nilai Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 JNE 3.93 3.63 3.4 3.61 3.72 J&T 3.64 3.59 3.77 3.59 3.61
Express TIKI 3.31 3.45 3.45 3.48 3.36 Wahana 2.95 3.22 3.11 3.52 2.95

## E. Membuat Matriks Keputusan (X)
Membuat  Matriks  Keputusan  yang  dibentuk  dari Tabel Rating Kecocokan sebagai berikut :
X = [ 3,93 3,63 3,4 3,61 3,72 3,64 3,59 3,77 3,59 3,61 3,31 3,45 3,45 3,48 3,36 2,95 3,22 3,11 3,52 2,95 ] Kemudian melakukan normalisasi matriks bedasarkan persamaan yang di sesuaikan dengan jenis atribut  sehingga  diperoleh  matriks  ternomalisasi  R. berikut ini adalah rumus untuk melalukan normalisasi matriks :
Keterangan :
r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi X ij =  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
Max X ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria Min X ij = Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = Jika nilai terbesar adalah yang terbaik
Sebelum melakukan normalisasi
penulis melakukan pengelompokan atribut kriteria yang terdiri dari Cost dan Benefit .  Berikut  ini  merupakan  tabel pengelompokan atribut kriteria :

## Tabel 8. Pengelompokan Atribut
Kriteria Keuntungan (Benefit) Biaya (Cost) Area Pelayanan (C1) √ Penanganan  Barang (C2) √ Ketepatan Waktu Pengiriman (C3) √ Harga (C4) √ Layanan  Pelanggan (C5) √
Tabel 9. Alternatif JNE No. Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 4 4 4 4 4 2 5 3 2 3 3 3 5 4 4 3 4 4 5 3 3 3 4 5 3 3 3 3 3 6 4 4 4 4 4 7 3 3 3 3 2 8 5 4 4 2 2 9 4 4 1 3 5 10 3 4 3 3 3 11 3 3 3 3 3 12 4 4 3 4 3 13 5 5 4 4 3 14 3 3 3 4 4 15 5 4 4 2 3 16 1 2 3 4 5 17 3 3 3 5 4 18 4 4 4 4 4 19 4 3 3 3 4 20 5 5 5 4 4 21 3 4 4 5 5 22 4 4 4 4 4 23 4 4 3 3 4 24 4 4 4 4 4 25 4 3 3 4 3 26 4 3 3 4 4 27 3 4 4 3 5 28 1 2 2 3 3 29 5 5 5 5 5 30 5 5 4 3 2
31 5 5 5 5 5
32 4 3 3 3 4 33 4 4 4 4 4
34 3 3 3 4 4
35 3 3 3 4 4 36 3 3 3 4 4 37 5 4 4 5 4 38 5 4 4 5 4 39 4 3 3 3 4 40 4 3 3 3 3 41 4 4 3 3 3 42 4 4 4 4 4 43 5 3 2 3 3 44 5 4 4 3 4 Rata-Rata 3.9318 3.64 3.41 3.61 3.7273 Pembulatan 3.93 3.63 3.4 3.61 3.72

## Tabel 10. Alternatif J&T Express
No. Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 4 4 3 3 4 2 5 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 5 3 2 2 3 2
6 3 4 4 4 4 7 3 3 3 3 3 8 3 4 3 3 3 9 4 3 3 3 3 10 2 2 2 2 2 11 3 3 3 3 3 12 4 4 5 3 3
13 5 5 4 4 3 14 4 4 4 4 4 15 2 3 3 3 4 16 1 2 3 4 5 17 3 3 4 3 3 18 4 4 4 4 4 19 3 4 4 4 3 20 3 3 4 3 4 21 3 4 4 5 3 22 4 4 4 4 4 23 5 4 4 3 3 24 2 2 4 4 4 25 3 3 3 3 3 26 3 3 3 3 3 27 4 4 5 4 5 28 3 5 5 5 5 29 5 5 5 5 5 30 4 4 5 5 5 31 5 5 5 5 5 32 3 4 4 3 3 33 4 4 5 4 4 34 5 4 5 4 4 35 5 3 3 3 3 36 5 3 3 3 3 37 5 4 4 4 4 38 5 4 4 4 4 39 4 3 3 3 3 40 3 3 3 3 3 41 2 2 4 3 3 42 4 4 3 3 4 43 5 4 4 4 4 44 3 4 4 4 4 Rata-Rata 3.636 3.5909 3.773 3.5909 3.6136 Pembulatan 3.64 3.59 3.77 3.59 3.61

## Tabel 11. Alternatif TIKI
No. Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 5 4 3 3 3 3 6 4 4 4 3 3 7 4 3 3 2 3 8 3 3 3 3 3 9 4 4 4 4 4 10 2 2 2 2 2 11 2 3 3 2 3 12 3 4 4 4 3 13 5 5 4 4 3 14 4 4 4 4 4 15 2 3 3 3 3
16 3 3
3 5 4 17 3 3 3 4 3 18 4 4 4 4 4
19 2 3 3 4 3
20 4 4 4 3 3 21 3 4 5 4 3
22 4 4 4
4 4
23 5 4 3 3 4 24 3 2 2 3 2 25 3 3 3 3 3
26 2 3 3 3 3
27 4 5 4 4 5
28 3 3 3 3 3
29 5 5 5 5 5 30 5 3 5 5 5 31 5 5 5 5 5
32 3 3 3 3 3 33 3 4 4 5 3 34 2 2 2 3 3 35 3 3 3 4 4 36 3 3 3 2 2 37 4 5 4 4 4 38 4 5 4 4 4 39 3 3 3 3 3 40 3 3 3 3 3
41 3 3 3 3 3
42 3 3 3 3 3 43 3 3 3 3 3
44 2 3 4 4 4 Rata-Rata 3.318 3.45 3.455 3.48 3.36 Pembulatan 3.31 3.45 3.45 3.48 3.36

## Tabel 12. Alternatif Wahana
No. Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 3 3 3 4 1 2 5 5 3 5 5
3 2 3 3 3 3
4 2 3 3 4 3 5 1 1 2 3 2 6 3 3 3 3 3 7 1 2 2 3 2
8 4 3 3 4 3 9 2 2 2 2 2 10 2 2 2 2 2 11 2 3 3 3 3 12 4 3 3 3 3 13 5 5 4 4 3
14 4 4 4 4 4 15 2 3 3 2 2 16 2 2 3 2 2
17 3 3 3 3 3 18 4 4 4 4 4
19 2 2 2 2 2 20 3 3 3 3 3
21 3 3 3 4 4 22 4 4 4 4 4 23 5 4 3 3 4 24 4 4 4 4 4 25 3 3 3 3 3 26 2 3 3 3 3 27 4 5
5 4 5
28 3 3
3 3 3
29 5 5
5 5 5 30 4 4
4 4 4
31 5 5 5 5 5 32 3 3 3 3 3
33 3 3 3 4 3 34 2 3 3 3 3 35 2 3 3 3 3 36 2 3 3 3 3 37 1 2 3 5 1 38 1 3 3 5 1 39 2 3 3 4 1 40 3 3 2 4 2 41 3 3 2 4 2 42 3 3 3 4 1 43 5 5 3 5 5 44 2 3 3 3 3 Rata-Rata 2.955 3.23 3.114 3.52 2.95 Pembulatan 2.95 3.22 3.11 3.52 2.95
Dari hasil rekap pengisian kuesioner untuk masing- masing alternative seperti terlihat dalam keempat tabel alternative  dan  pengelompokan  atribut  pada  tabel diatas,  maka  penulis  dapat  melakukan  normalisasi matriks  keputusan  menggunakan  rumus  yang  sudah ada.  Hasil  perhitungan  setiap  kriteria  adalah  sebagai berikut :
1. Perhitungan Kriteria Area Pelayanan
r 11 = 3,93 𝑀𝑎𝑥(3,93; 3,64; 3,31; 2,95) = 1
r 21 = 3,64 𝑀𝑎𝑥(3,93; 3,64; 3,31; 2,95) = 0,92
r 31 = 3,31 𝑀𝑎𝑥(3,93; 3,64; 3,31; 2,95) = 0,84
r 41 = 2,95 𝑀𝑎𝑥(3,93; 3,64; 3,31; 2,95) = 0,75 2. Perhitungan Kriteria Penanganan Barang
r 12 = 3,63 𝑀𝑎𝑥(3,63; 3,59; 3,45; 3,22) = 1
r 22 = 3,59 𝑀𝑎𝑥(3,63; 3,59; 3,45; 3,22) = 0,99
r 32 = 3,45 𝑀𝑎𝑥(3,63; 3,59; 3,45; 3,22) = 0,95
r 42 = 3,22 𝑀𝑎𝑥(3,63; 3,59; 3,45; 3,22) = 0,89 3. Perhitungan Kriteria Ketepatan Waktu Pengiriman
r 13 = 𝑀𝑖𝑛(3,4; 3,77; 3,45; 3,11) 3,4 = 0,91
r 23 = 𝑀𝑖𝑛(3,4; 3,77; 3,45; 3,11) 3,77 = 0,82
r 33 = 𝑀𝑖𝑛(3,4; 3,77; 3,45; 3,11) 3,45 = 0,9
r 43 = 𝑀𝑖𝑛(3,4; 3,77; 3,45; 3,11) 3,11 = 1

## 4. Perhitungan Kriteria Harga
r 14 = 𝑀𝑖𝑛(3,61; 3,59; 3,48; 3,52) 3,61 = 0,96 r 24 = 𝑀𝑖𝑛(3,61; 3,59; 3,48; 3,52) 3,59 = 0,96 r 34 = 𝑀𝑖𝑛(3,61; 3,59; 3,48; 3,52) 3,48 = 1 r 44 = 𝑀𝑖𝑛(3,61; 3,59; 3,48; 3,52) 3,52 = 0,99 5. Perhitungan Kriteria Layanan Pelanggan
r 15 = 3,72 𝑀𝑎𝑥(3,72; 3,61; 3,36; 2,95) = 1
r 25 = 3,61 𝑀𝑎𝑥(3,72; 3,61; 3,36; 2,95) = 0,97 r 35 = 3,36 𝑀𝑎𝑥(3,72; 3,61; 3,36; 2,95) = 0,9 r 45 = 2,95 𝑀𝑎𝑥(3,72; 3,61; 3,36; 2,95) = 0,79

## F. Matriks Ternormalisasi (R)
Dari hasil perhitungan diatas maka normalisasi nya sebagai berikut :
R = [ 1 1 0,91 0,96 1 0,92 0,99 0,82 0,96 0,97 0,84 0,95 0,9 1 0,9 0,75 0,89 1 0,99 0,79 ]
Menghitung Nilai Preferensi (V i )
Rumus mencari nilai preferensi sebagai berikut :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=0 Keterangan :
V i = rangking untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria
R ij
= nilai rating kerja ternormalisasi
Berikut proses perangkingan dengan menggunakan bobot yang telah di berikan oleh pengambil keputusan:
Tabel 13. Perankingan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Bobot 0,15 0,3 0,25 0,15 0,15
Nilai  perhitungan  untuk  setiap  alternatif  dengan nilai V, dapat dilihat di tabel berikut :
Tabel 14. Hasil perhitungan Nilai Preferensi(Vi) Alter native Kriteria Hasil Akhir C1 C2 C3 C4 C5 V1 0.15 0.3 0.2275 0.144 0.15 0.972 V2 0.138 0.297 0.205 0.144 0.1455 0.93 V3 0.126 0.285 0.225 0.15 0.135 0.921 V4 0.113 0.267 0.25 0.1486 0.1185 0.897
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  nilai  terbesar  ada pada V1 dengan hasil akhir 0,9185. Dengan demikian alternatif  A1  (JNE)  merupakan  alternatif  jasa pegiriman  barang  terbaik  dengan  bobot  nilai  paling tinggi.disusul dengan J&T Express di peringkat kedua, kemudian  diurutan  ketiga  ada  TIKI  sedangkan Wahana  berada  di  peringkat  terakhir.  Dari  hasil tersebut  maka  diperoleh  bahwa  dari  alternatif  kriteria yang  telah  ditentukan  diatas  yang  meliputi  area pelayanan,  penanganan  barang,  ketepatan  waktu pengiriman,  harga  yang  diberikan  dan  layanan pelanggan menjadi sangat penting bagi pengguna jasa pengiriman barang dalam menentukan pihak penyedia jasa apa yang mereka akan gunakan.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  penulis  lakukan melalui  analisis  dan  hasil  pengolahan  dari  kuesioner yang  telah  disebarkan  ,  maka  dapat  disimpulkan bahwa :
1. Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) diterapkan  dalam  sistem  pendukung  keputusan sehingga  dapat  menentukan  pemilihan  jasa pengiriman terbaik.
2. Proses pemilihan jasa pegiriman terbaik dilakukan  melalui  perhitungan  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW), dimulai
3. dengan menentukan alternatif kriteria,
pembobotan,  rating  kecocokan,  normalisasi  dan perengkingan  sehingga  menghasilkan  nilai  dari masing-masing kriteria.

## 5. Referensi
Abdillah,  W.  (2018). Metode  Penelitian  Terpadu  Sistem Informasi  Pemodelan  Teoretis,  Pengukuran,  dan Pengujian Statistis. Yogyakarta: Andi.
Astuti,  Y.,  &  Fu'ad,  I.  Z.  (2017).  Penentuan  Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  Pada  PT.  Patra  Nur  Alaska. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia (pp. 3.6-37  -  3.6-42).  Yogyakarta:  STMIK  AMIKOM Yogyakarta,.
Chan,  A.  S.,  &  Hasibuan,  R.  I.  (2017).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Berprestasi  pada
PT. Fast Food Indonesia Cabang Batam Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process  . SATIN  -  Sains  dan  Teknologi  Informasi , 34-41.
Irianto.  (2017).  Pemilihan  Perusahaan  Jasa  Pengiriman Barang  Terbaik  Menggunakan  Metode  Topsis. Jurnal Teknologi Informasi (JurTI) , 74-79. Nur,  K.  N.,  Andani,  S.  R.,  &  Poningsih.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Operator  Seluler
Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis (Moora) . KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 305-310. Oktaviani,  N.,  Merlina,  N.,  &  Nurmalasari.  (2018). Pemilihan  Jasa  Pengiriman  Terbaik  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi , 223-229.
Pramudyo,  C.  S.,  &  Aryanto.  (2019).  Pemodelan  Pemilihan Penyedia Jasa Pengiriman Barang Pada Perusahaan E-Commerce (Studi Kasus Di Pt Hijup).
Conference  on  Industrial  Engineering  and  Halal Industries (CIEHIS) , 200-207.
Prihatin,  T.  (2016).  Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting  (  Saw  )  Untuk  Penentuan  Status Pengangkatan  Karyawan. Seminar  Nasional  Ilmu Pengetahuan  dan  Teknologi  Komputer  (Sinptek) , 18-22.
Putri,  A.,  &  Wasiyanti,  S.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian Mandiri. Jakarta.
Putri,  L.  S.,  Hidayat,  N.,  &  Suprapto.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mitra  Jasa Pengiriman  Barang  menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) – Technique for Other Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  di  Kota  Malang. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  1219- 1226.
Rahman,  A.,  &  Dewantara,  R.  Y.  (2017).  Pengaruh
Kemudahan Penggunaan Dan Kemanfaatan Teknologi Informasi Terhadap Minat
Menggunakan  Situs  Jual  Beli  Online  (Studi  Kasus Pada  Pengguna  Situs  Jual  Beli  "Z". Administrasi Bisnis , 1-7.
Risnawati,  &  Manurung,  N.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Mitra Jasa
Pengiriman  Barang  Terbaik  Di  Kota  Kisaran Menggunakan  Metode  Topsis. Jurteksi  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , 133-138.
Riyandi,  A.,  &  Sudibyo,  A.  (2019).  Penerapan  Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk Decission Support System  Pemilihan  Vendor  IT. SATIN  –  Sains  dan Teknologi Informasi , 74-81.