## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 1 (2021) 01 - 12

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Cat Menggunakan Simple Additive Weighting Dan Weighted Product
Elko Prayoga 1 , Istiadi 2 , Gigih Priyandoko 3 1,2 Program Studi Teknik Informarika, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang
3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang
1 elkoprayoga@gmail.com, 2 istiadi@widyagama.ac.id, 3 gigih@widyagama.ac.id

## Abstract
Paint is a substance used to coat a substrate or an object surface. Coating with paint serves to protect, beautify and add value to an item. The many types of paint that are circulating in the market make it difficult for people to determine the paint th at will be used. Mistake in the selection of paint can cause durability of the paint layer that can not last long. So users must incur even greater costs. From these problems we need a tool or an application decision support system that can be used to assist in the selection of paint. Simple Additive Weighting (SAW) method and Weighted Product (WP) method are methods that can be used in the selection of paints. In each method required criteria as a basis for choosing paint. The criteria used in this research are the durability, price, features and spreadability of paint. From the results of calculations with the Simple Additive Weighting (SAW) method obtained an accuracy of 95.38% and the Weighted Product (WP) method obtained an accuracy of 96.92%.
Keywords: SAW; WP; decision support systems .

## Abstrak
Cat adalah suatu zat yang digunakan untuk melapisi suatu substrat atau suatu permukaan objek. Pelapisan dengan cat berfungsi untuk  melindungi,  memperindah  hingga  menambah  nilai  dari  suatu  barang.  Banyaknya  jenis  cat  yang  beredar  dipasaran membuat  masyarakat  kesulitan  dalam  menentukan  cat  yang  akan  digunakan.  Kesalahan  dalam  pemilihan  cat  dapat menyebabkan ketahanan dari lapisan cat yang tidak dapat bertahan lama. Sehingga pengguna harus mengeluarkan biaya yang lebih besar lagi. Dari permasalahan tersebut diperlukan suatu alat bantu atau suatu aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  pemilihan  cat.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  metode Weighted Product (WP)  adalah  metode  yang dapat  digunakan dalam  pemilihan  cat.  Dalam  setiap  metode diperlukan  kriteria-kriteria sebagai dasar dalam pemilihan cat. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah ketahanan, harga, fitur dan daya sebar cat. Dari hasil pehitungan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) didapatkan akurasi sebesar 95.38% dan metode Weighted Product (WP) didapatkan akurasi sebesar 96.92%.
Kata kunci: SAW; WP; sistem pendukung keputusan.
© 2021 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Cat  adalah  produk  yang  digunakan  untuk  melindungi dan  memberikan  warna  pada  suatu  objek  atau permukaan  dengan  melapisinya  dengan  lapisan berpigmen.  Cat  dapat  digunakan  untuk  perlindungan, memperindah hingga menambah nilai tambah dari suatu barang.  Berbagai  jenis  cat  terdapat  di  dunia  saat  ini,
mulai  dari  cat  tembok,  cat  kapal,  cat  mobil,  cat  untuk perbaikan mobil, hingga cat untuk industri[1].
Banyaknya jenis cat yang beredar di pasaran berdampak pada  masyarakat  yang  kesulitan  dalam  pemilihan  cat. Sehingga  saat  masyarakat  membeli  cat  di  toko  harus konsultasi dengan pegawai toko yang juga belum tentu memliki  pengetahuan  secara  keseluruhan  tentang  cat
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
yang  dijual.  Karena  kebanyakan  pegawai  toko  tidak mendapatkan pelatihan dari pabrik pembuat cat tersebut. Dan dalam memilih  produk yang sesuai  dengan tujuan membutuhkan pengetahuan ahli dasar[2].
Sistem  ini  dibuat  berbasis  android  karena  potensi android  cukup  besar.  Dunia  juga  telah  menyebutnya sebagai platform yang sangat populer[3]. Dan mayoritas masyarakat  telah  menggunakan  smartphone  berbasis android.  Sehingga  masyarakat  dapat  menggunakan sistem ini dengan mudah.
Penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  tentang pemilihan cat dilakukan oleh S R Rani, R Rizka dan A Perdana pada tahun 2018 dengan judul Analisis Metode Profile  Matching  Pada  Rekomendasi  Cat  Dinding Rumah  Berdasarkan  Konsumen[4].  Pada  penelitian  ini menghasilkan  suatu  alat  bantu  pemilihan  cat  dinding dengan  metode  Profile  Matching.  Perbedaan  dengan penelitian ini pada metode yang digunakan.
Penelitian  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan handphone  dengan  metode Simple  Additive  Weight (SAW) yang dilakukan oleh Gumelar[5] menghasilakan sistem  yang  dapat  mempermudah  konsumen  dalam memilih  perangkat  handphone.  Perbedaan  dengan penelitian ini ada pada objek yang ditelitinya. Dan juga penelitian Sistem pendukung keputusan pemilihan calon peserta olimpiade sains tingkat Kabupaten Langkat pada Madrasah Aliyah Negeri(MAN) 2 Tanjung Pura dengan menggunkan  metode Simple  Weight  Additive (SAW) oleh  Situmorang[6].  Penelitian  tersebut  menghasilkan sistem  pendukung  keputusan  yang  mempermudah pemilihan peserta olimpiade sains sesuai dengan kriteria yang  diinputkan.  Perbedaan  dengan  penelitian  ini  ada pada objek yang ditelitinya.
Penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Forum  Mahasiswa  dengan  Metode Weighted  Product oleh  Farokhah  dan  Kala’lembang[7].  Penelitian  ini menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  dalam pemilihan  forum  mahasiswa  dengan  metode  Weighted Product  yang  memiliki  prosesntase  akurasi  100% dengan  metode  pengujian  validasi  dan  verifikasi sebanyak  empat  data.  Perbedaan  dengan  penelitian  ini ada pada objek yang diteliti.
Bedasarkan  masalah  tersebut  sistem  pendukung keputusan  untuk  pemilihan  cat  sehingga  dapat mengurangi  kesalahan  dalam  pemilihan  cat.  Metode yang  digunakan  pada  pembuatan  sistem  ini  adalah metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  metode Weighted  Product (WP)  sebagai  pembanding.  Dengan menggunakan platform android.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  didefinisikan  sebagai solusi teknologi komputer yang mendukung pengambil keputusan  dalam  menyelesaikan  masalah  keputusan.
sistem  berbasis  komputer  yang  mewakili  dan memproses pengetahuan dengan cara yang memungkinkan proses pengambilan keputusan menjadi lebih  produktif,  gesit.  inovatif,  dan  memiliki  reputasi. Alat  berbasis  perangkat  lunak  yang  membantu  proses pengambilan  keputusan  dengan  berinteraksi  dengan pembuat  keputusan  dan  database  sambil  menerapkan algoritma  standar  atau  khusus  untuk  menyelesaikan masalah  keputusan.  Kualitas  keputusan  yang  diterima dengan  menerapkan  DSS  harus  lebih  tinggi  daripada tanpa  Namun  demikian,  tujuan  dari  DSS  adalah  untuk membantu pengambil keputusan dalam proses pengambilan keputusan daripada menggantinya. Membuat  dan  menerapkan  keputusan  masih  menjadi tugas para pembuat keputusan.
2.2 Komponen-Komponen
Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan
SPK  terdiri  dari  beberapa  komponen[8].  Pertama, Subsistem  manajemen  data  menginputkan  suatu database  yang  sesuai  dengan  situasi  dan  diolah  oleh perangkat lunak disebut sebagai sistem manajemen basis data  atau Database  Management  System (DBMS). Subsistem  manajemen  data  dapat  dihubungkan  dengan data warehouse suatu perusahaan, suatu repository untuk data  perusahaan  yang  sesuai  untuk  pengambilan keputusan.  Biasanya  data  disimpan  atau  diakses  via server  database.  Subsistem  ini  memiliki  fungsi  untuk pengatur data yang diperlukan oleh SPK.
Kedua,  subsistem  manajemen  model  merupakan  paket perangkat  lunak  yang  berisi  model  keuangan,  statistik, ilmu  manajemen  atau  model  kuantitatif  lainnya. Semuanya  memberikan  kapabilitas  analitik  dan manajemen piranti lunak yang tepat. Perangkat lunak ini biasa disebut manajemen basis model atau Model Base Mangement  System (MBMS).  Ketiga,  subsistem  antar muka pengguna ini digunakan untuk berkomunikasi dan memberi  perintah  (menyediakan  user  interface),  baik untuk  menginputkan  informasi  ke  sistem  dan menampilkan informasi ke pengguna.
Keempat,  subsistem  manajemen  berbasis  pengetahuan dapat  membantu  subsistem  lain  atau  berfungsi  sebagai suatu komponen independen. Subsistem ini memberikan intelegensi  untuk  memperbanyak  pengetahuan  dalam pengambilan keputusan. Subsistem ini dapat diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan (bagian dari sistem manajemen pengetahuan),  yang  biasa  disebut  basis  pengetahuan organisasional.
Berdasarkan  definisi,  SPK  memiliki  tiga  komponen utama dari  DBMS, MBMS, dan antar muka pengguna. Subsistem  manajemen  berbasis  pengetahuan  adalah opsional,  tetapi  dapat  menghasilkan  banyak  manfaat karena  intelegensi  untuk  ketiga  komponen  utama tersebut.  Pada  semua  sistem  informasi  manajemen, pengguna dapat dianggap sebagai salah satu komponen sistem pendukung keputusan.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
2.3 Proses Pengambilan Keputusan
Pengambilan  keputusan  meliputi  beberapa  tahap  dan melalui beberapa proses. Dalam pengambilan keputusan ada  empat  tahap  yang  saling  terhubung  dan  berurutan. Pertama Studi Kelayakan ( Intelligence ), pada tahap ini merupakan  proses  penelusuran  dan  pendeteksian  dari permasalahan  serta  proses  pengenalan  masalah.  Data inputan  diperoleh,  diproses,  dan  diuji  dengan  tujuan mengidentifikasikan  masalah.  Kedua  Perancangan ( Design ), pada tahap ini merupakan proses menemukan dan  mengembangkan  alternatif.  Tahap  ini  meliputi proses  untuk  memahami  masalah,  menemukan  solusi dan  menguji  kelayakan  solusi.  Ketiga  Pemilihan ( Choice ), pada tahap ini dilakukan proses pemilihan dari berbagai  alternatif  tindakan  yang  mungkin  digunakan. Tahap ini meliputi pencarian, evaluasi, dan rekomendasi solusi  yang  sesuai  untuk  rancangan  yang  telah  dibuat. Solusi  dari  rancangan  merupakan  nilai  spesifik  untuk variabel  hasil  pada  alternatif  yang  telah  ditentukan. Keempat  Implementasi  ( Implementation ),  pada  tahap implementasi  adalah  pengaplikasian  dari  keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini perlu dibuat susunan tindakan yang terencana, sehingga hasil keputusan dapat diamati  dan  diperbaiki  apabila  diperlukan  untuk perbaikan.
2.4 Android
Android adalah sistem operasi dan platform pemrograman  yang  dikembangkan  oleh  Google  untuk ponsel  cerdas  dan  perangkat  seluler  lainnya  (seperti tablet).  Android  dapat  berjalan  di  beberapa  macam perangkat dari berbagai produsen yang berbeda. Android menyediakan  kit  development  perangkat  lunak  untuk penulisan kode asli dan perakitan modul perangkat lunak untuk  membuat  aplikasi  bagi  pengguna  Android. Android juga menyediakan pasar untuk mendistribusikan aplikasi. Secara keseluruhan, Android menyatakan ekosistem untuk aplikasi seluler.
2.5 Metode Waterfall
Metode waterfall merupakan  model  pengembangan sistem  informasi  yang  sistematik  dan  sekuensial[9]. Metode waterfall memiliki  tahapan-tahapan  sebagai berikut[10] : Pertama, Requirements  analysis  and definition adalah p enguraian  suatu  sistem  menjadi komponen-komponen dengan maksud mengidentifikasi permasalahan.  Pada  tahap  ini  terdiri  dari  analisis fungsional, gambaran sistem dari sudut pandang user.
Kedua, System  and  software  design adalah  membuat arsitektur  sistem  secara  keseluruhan.  Perancangan melibatkan identifikasi dan gambaran dasar dari sistem. Ketiga, Implementation  and  unit  testing adalah  proses perancangan  perangkat  lunak  dalam  serangkaian program. Keempat, Integration  and  system  testing adalah  setiap  program  yang  telah  dibuat  digabungkan menjadi satu dan dilakukan pengujian untuk memastikan fungsi  dan  kebutuhan  sistem  sudah  sesuai  dengan spesifikasi  atau  belum.  Kelima, Operation  and
maintenance adalah  tahapan  yang  paling  panjang. Sistem dipasang dan digunakan secara nyata.
2.6 Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan  data-data  dari  hasil  konsultasi  dengan pakar  pengecatan  dan  katalog  brosur  produk  cat.  Data yang dikumpulkan menjadi suatu dasar untuk digunakan dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Technical  Data Sheet produk cat PT. Propan Raya ICC yang diambil dari website https://www.propanraya.com/id/ .
Dan Mengolah technical data  sheet menjadi  kumpulan data dalam sebuah tabel dengan mengacu tata cara penulisan seperti telah yang disusun pada tulisan ini.

## 2.7 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighthing  adalah  metode yang paling dikenal dan paling banyak digunakan untuk menangani situasi MADM ( Multiple Attribute Decision Making ).  Metode  SAW  sering  juga  dikenal  sebagai metode penjumlahan tertimbang. Konsep dasar metode SAW  adalah  untuk  menemukan  jumlah  peringkat kinerja  tertimbang  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut[11].  Rumus  yang  digunakan  untuk  normalisasi dapat  dilihat  pada  rumus  1  dan  rumus  2.  Jika  j  adalah atribut keuntungan ( benefit) maka.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 (1)
Dengan  i  adalah nilai baris,  j  adalah  nilai kolom. Serta rij  adalah  rating  kerja  ternormalisasi,  Xij  adalah  nilai baris (i) dan kolom (j) dari matriks. Dan Max Xij adalah nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan  kolom.  Jika  j adalah atribut biaya(cost) maka.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (2)
Dengan  i  adalah nilai baris,  j  adalah  nilai kolom. Serta rij  adalah  rating  kerja  ternormalisasi,  Xij  adalah  nilai baris (i) dan kolom (j) dari matriks. Dan Min Xij adalah Nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan  kolom.  Nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  dihitung  dengan menggunakan rumus 3.
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Dengan Vi adalah nilai akhir dari alternative. Wj adalah bobot  yang  telah  ditentukan  dan  rij  adalah  normalisasi matriks.  Setelah  mendapatkan  nilai  Vi,  dilakukan perangkingan  nilai  Vi.  Nilai  Vi  terbesar  menunjukkan bahwa  alternatif  Ai  yang  terpilih  sebagai  alternatif terbaik.
Langkah  –  langkah  penyelesaian  metode  SAW terdiridari  4  langkah.  Pertama,  menentukan  kriteria- kriteria  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar  dalam pengambilan  keputusan.  Kedua,  menentukan  rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Pada rumus  dituliskan  sebagai  Xij.  Yang  berarti  nilai  rating kriteria pada kolom ke–i, baris ke-j. Ketiga, melakukan
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
normalisasi matriks menggunakan rumus yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan ataupun  atribut  biaya)  sehingga  didapatkan  matriks ternormalisasi  rij.  Kempat,  Hasil  akhir  didapatkan  dari proses  perankingan  yaitu  total  dari  perkalian  matriks ternormalisasi rij dengan setiap nilai vektor bobot (Wj). Nilai bobot didapatkan dari penginputan yang dilakukan oleh pengguna. Sehingga didapatkan nilai terbesar yang menunjukan  sebagai  alternatif  terbaik  (Vi)  sebagai solusi[12].
2.8 Metode Weighted Product (WP)
Metode Weighted  Product (WP)  adalah  metode  yang digunakan untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision  Making (MADM)[13].  Metode Weighted Product (WP) disebut  juga sebagai  analisis berdimensi karena  struktur  matematikanya  menghilangkan  satuan ukuran. Metode Weighted Product (WP) sering dikenal juga  dengan  istilah  metode  perkalian  terbobot.  Konsep dasar metode Weighted Product (WP) adalah mencari.
Metode Weighted Product (WP) menggunakan multiplikasi untuk menghubungkan peringkat at-tribute di  mana  setiap  peringkat  atribut  harus  dikuadratkan menggunakan  multiplikasi  untuk  menghubungkan peringkat  atribut,  di  mana  pengujian  di  setiap  atribut harus dikuadratkan terlebih dahulu dengan bobot terkait. Proses  ini  sama  dengan  normalisasi  [14].  Perhitungan bobot kriteria “W” adalah pangkat bernilai positif untuk atribut  keuntungan  ( benefit) dan  bernilai  negatif  untuk atribut biaya ( cost ). Perhitungan bobot kriteria W dapat dihitung menggunakan rumus 4.
𝑊 = 𝑊𝑗 Σ𝑊𝑗 (4)
Dengan W adalah normalisasi bobot kriteria. Wj adalah nilai  bobot  dari  kriteria.  Dan  ΣWj  adalah  penjumlahan nilai  bobot  semua  kriteria.  Maka  rumus  perhitungan metode Weighted Product (WP) untuk menghitung nilai Si menggunakan rumus 5.
𝑆𝑖 =   Π 𝑗=1 𝑛 𝑋𝑗 𝑊𝑗 ( 5)
Dengan X adalah kriteria, j adalah urutan nilai alternatif, W  adalah  bobot,  n  adalah  banyaknya  kriteria  dan  Π adalah  Pi.  Kemudian  melakukan  proses  perangkingan nilai  vektor  S  dari  yang  terbesar.  Nilai  vektor  Si  yang terbesar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  yang terpilih.
Nilai  Si  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Langkah-langkah penyelesaian  dengan  menggunakan  metode Weighted Product (WP).  Pertama,  Menentukan  kriteria-kriteria yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan,  yaitu  Xj.  Kedua,  menentukan  rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. Ketiga, menentukan  nilai  bobot  preferensi  (W)  pada  setiap kriteria. Kempat, melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada atribut Xj berdasarkan persamaan yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan/benefit= maksimum atau atribut biaya/cost= minimum)  sehingga  menghasilkan  nilai  vektor  S. Kelima, Melakukan proses perangkingan nilai vektor S dari  yang  terbesar.  Nilai  vektor  Si  yang  terbesar mengindikasikan bahwa alternatif Ai yang terpilih [15].

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1 Pengumpulan Data Awal
Data awal diambil dan diproses dari sejumlah datasheet produk  yang  didapat  dari  website  resmi  PT.  Propan Raya.  Data  yang  telah  dikumpulkan  dibagi  menjadi  2 bagian.  Yang  pertama  adalah  data  cat  tembok.  Yang kedua adalah data cat kayu besi. Pada data alternatif cat tembok  memiliki  1  macam  pengelompokan  dan  4 macam kriteria. Sedangkan pada data alternatif cat kayu besi  memiliki  6  macam  pengelompokan  dan  3  macam kriteria. Data awal dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Tabel Data Awal Cat Tembok
No. Cat Penempatan Daya Sebar(C1) Harga(C2) Ketahanan(C3) Fitur(C4) 1 Decorflex DF-97 Eksterior 12 325000 8 9 2 DecorShield DW-500 Eksterior 15.875 287000 6 11 3 Eco Shield ES-600 Eksterior 19.5 194000 3 7 4 Ultraproof UPR-960 Eksterior 13.3 183000 3 6 5 Ceria Anti Bocor CR-6000 Eksterior 12 148000 3 5 6 Decor  Acrylic  Enamel DAE-560 Eksterior 12.5 263000 5 5 7 DecorLotus DLI-480 Interior 17.5 200000 6 10 8 DecorCryl DI-400 Interior 15 164000 6 9 9 Eco Emultion EE-4010 Interior 20.5 140000 3 6 10 Ceria CR-6100 Interior 20.75 96000 3 6
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
Tabel 2. Tabel Data Awal Cat Kayu Besi No. Cat Daya Sebar (C1) Harga (C2) Fitur (C3) Pengencer Tampilan Penempatan Kayu Besi Lantai 1 Primtop PT-88 8.3 69000 4 Thinner Solid Color Eksterior TIDAK YA TIDAK 2 Synthetic 2000 6.25 61700 6 Thinner Solid Color Eksterior YA YA TIDAK 3 Acrylux 10 87000 9 Air Solid Color Eksterior YA YA TIDAK 4 Go Fast 5 65000 8 Air Solid Color Eksterior YA TIDAK TIDAK 5 Impra Melamine System 8 71500 4 Thinner Transparan Color Interior YA TIDAK TIDAK 6 Impra  Nitrocellulose System 8 71500 5 Thinner Transparan Color Interior YA TIDAK TIDAK 7 Propan PU System 4 81000 8 Thinner Transparan Color Interior YA TIDAK TIDAK 8 Propan PU Multi 4 154000 8 Thinner Solid Color Eksterior YA YA TIDAK 9 Propan  Wood  Stain PWS 631 6 73200 9 Air Transparan Color Eksterior YA TIDAK TIDAK 10 Ultran  Aqua  Deck Lasur 6 115000 9 Air Transparan Color Eksterior YA TIDAK YA 11 Ultran Aqua Lasur 6 107000 7 Air Transparan Color Eksterior YA TIDAK TIDAK 12 Ultran  Aqua  Parquet Lack 6 196000 6 Air Transparan Color Interior YA TIDAK YA 13 Ultran Aqua Politur 6 73200 8 Air Transparan Color Eksterior YA TIDAK TIDAK 14 Ultran Deck Lasur 6 100000 8 Thinner Transparan Color Eksterior YA TIDAK YA 15 Ultran Lasur 6 89500 5 Thinner Transparan Color Eksterior YA TIDAK TIDAK 16 Ultran Politur P-01 6 69500 6 Thinner Transparan Color Interior YA TIDAK TIDAK 17 Ultran Politur P-03 6 75500 6 Thinner Transparan Color Eksterior YA TIDAK TIDAK 18 Ultran Yunior P-05 6 56800 3 Thinner Transparan Color Interior YA TIDAK TIDAK 19 Ultran Vernis V-09 6 39000 4 Thinner Transparan Color Interior YA TIDAK TIDAK 20 Ultran Teak Oil 11 48000 3 Thinner Transparan Color Interior YA TIDAK TIDAK 21 Aqua Primtop 5 97000 5 Air Solid Color Eksterior TIDAK YA TIDAK 22 Ultran Parquet Lack 6 317000 6 Thinner Transparan Color Interior YA TIDAK YA 23 Synthetic 3000 5.5 55000 5 Thinner Solid Color Eksterior YA YA TIDAK
Pada Tabel 1 dan Tabel 2 merupakan data awal alternatif yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Parameter  dibagi menjadi  2  macam,  pertama  parameter  kriteria  untuk perhitungan dalam sistem pendukung keputusan. Kedua, parameter  pengelompokan  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  macam-macam  cat  sesuai  dengan dengan  masing-masing  karakteristik  cat.  Terdapat  33 alternatif  yang  dibagi  2  jenis  yaitu  10  alternatif  cat tembok dan 23 alternatif cat kayu besi. Pada cat tembok terdapat  4  kriteria  perhitungan  dan  1  kriteria pengelompokan.  Pada  cat  kayu  besi  terdapat  3  kriteria perhitungan dan 6 kriteria pengelompokan.
3.2 Menentukan kriteria
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  menetukan kriteria yang digunakan sebagai dasar perhitunga dalam pemilihan cat tembok dan cat kayu besi. Kritera pada cat tembok terdiri dari 4 kriteria. Sedangkan pada cat kayu
besi terdiri dari 3 kriteria. Kriteria yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Tabel Daftar Kriteria Cat Tembok No. Kriteria Atribut C1 Daya Sebar Benefit C2 Harga Cost C3 Ketahanan Benefit C4 Fitur Benefit
Pada Tabel 3 merupakan daftar kriteria yang digunakan untuk  pemilihan  cat  tembok  dan  jenis  atribut  setiap kriterianya.  Terdapat  4  jenis  kriteria  yang  digunakan dalam  pemilihan  cat  tembok  yang  dapat  digunakan sebagai pembanding dalam perhitungan sistem pendukung keputusan pemilihan cat tembok. Terdiri dari 3 kriteria beratribut benefit dan 1 kriteria beratribut cost.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
Tabel 4. Tabel Daftar Kriteria Cat Kayu Besi No. Kriteria Atribut C1 Daya Sebar Benefit C2 Harga Cost C3 Fitur Benefit
Pada Tabel 4 di atas ini merupakan daftar kriteria yang digunakan  untuk  pemilihan  cat  kayu  besi  dan  jenis atribut  setiap  kriterianya.  Terdapat  3  kriteria  yang digunakan dalam pemilihan cat kayu besi. Terdiri dari 2 kriteria beratribut benefit dan 1 kriteria beratribut cost.
3.3 Menentukan Nilai Bobot
Langkah  kedua  adalah  menentukan  nilai  bobot  pada setiap  kriteria.  Nilai  bobot  ditentukan  berdasarkan kebutuhan pengguna dalam pemilihan cat. Sehinga dapat digunakan  untuk  memilih  cat.  Bobot  kriteria  yang digunakan dalam penelititan dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Tabel Bobot Kriteria Cat Tembok SAW
No. Kriteria Bobot C1 Daya Sebar 30% C2 Harga 15% C3 Ketahanan 30% C4 Fitur 25%
Pada  Tabel  5  di  atas  ini  berisi  nilai  bobot  asumsi  cat tembok  yang  dimasukan  oleh  pengguna.  Nilai  bobot asumsi  yang  digunakan  dalam  metode  SAW  berupa persentase kepentingan kriteria sesuai dengan kebutuhan pengguna.  Terdapat  4  bobot  prosentase  dengan  jumlah 100 persen
Tabel 6. Tabel Bobot Kriteria Cat Kayu Besi SAW
No. Kriteria Bobot C1 Daya Sebar 35% C2 Harga 30% C3 Fitur 30%
Pada Tabel 6 di atas ini berisi nilai bobot asumsi cat kayu besi yang dimasukan oleh pengguna. Nilai bobot asumsi yang digunakan dalam metode SAW berupa persentase kepentingan kriteria sesuai dengan kebutuhan pengguna. Terdapat 3 bobot prosentase dengan jumlah 100 persen.
Tabel 7. Tabel Bobot Kriteria Cat Tembok WP No. Kriteria Bobot C1 Daya Sebar 5 C2 Harga 3 C3 Ketahanan 5 C4 Fitur 4
Pada  Tabel  7  di  atas  ini  berisi  nilai  bobot  asumsi  cat tembok  yang  dimasukan  oleh  pengguna.  Nilai  bobot asumsi yang digunakan dalam metode WP berupa poin kepentingan kriteria sesuai dengan kebutuhan pengguna. Terdapat 4 bobot dengan poin maksimal sebesar 5 poin.
Tabel 8. Tabel Bobot Kriteria Cat Kayu Besi WP No. Kriteria Bobot C1 Daya Sebar 5 C2 Harga 4 C3 Fitur 5
Pada  Tabel  8  di  atas  ini  berisi  nilai  bobot  asumsi  cat tembok  yang  dimasukan  oleh  pengguna.  Nilai  bobot asumsi yang digunakan dalam metode WP berupa poin kepentingan kriteria sesuai dengan kebutuhan pengguna. Terdapat 3 bobot dengan poin maksimal sebesar 5 poin.

## 3.4 Perhitungan Berdasarkan Metode SAW
Pertama melakukan normalisasi dari setiap alternatif cat tembok dan cat kayu besi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Sehingga didapatkan nilai hasil normalisasi  dari  setiap  alternatif  dan  kriteria  yang digunakan dalam metode SAW. Setelah didapatkan hasil normalisasi dari setiap kriteria dan alternatif, dilakukan perhitungan  nilai  akhir  dari  setiap  alternatifnya.  Dan dapat  diurutkan  mulai  dari  nilai  tertinggi  atau perangkingan.  Sehingga  didapatkan  nilai  yang  dapat digunakan  untuk  memilih  alternatif  yang  terbaik berdasarkan  hasil  perhitungan  tersebut.  Berikut  hasil perhitungan nilai akhir dari setiap alternatif:

## Tabel 9. Tabel hasil Nilai Akhir Alternatif Cat Tembok
V Cat Nilai Akhir V 1 Decorflex DF-97 0.722347123 V 2 DecorShield DW-500 0.754692288 V 3 Eco Shield ES-600 0.627745424 V 4 Ultraproof UPR-960 0.519841318 V 5 Ceria Anti Bocor CR-6000 0.496927637 V 6 Decor Acrylic Enamel DAE-560 0.536612107 V 7 DecorLotus DLI-480 0.777284775 V 8 DecorCryl DI-400 0.734217802 V 9 Eco Emultion EE-4010 0.648106321 V 10 Ceria CR-6100 0.698863636
Pada  Tabel  9  merupakan  hasil  dari  perhitungan  nilai akhir dari setiap alternatif dan sesuai dengan bobot yang dimasukkan. Dari  data tersebut  menunjukkan alternatif ketujuh memiliki nilai tertinggi karena daya sebar yang
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
luas,  harga  yang  murah  jika  dihitung  setiap  meternya, ketahanan yang lama, dan fitur yang banyak. Sedangkan alternatif  kelima  memiliki  nilai  terendah  karena  daya sebar yang rendah, harga yang lebih mahal jika dihitung setiap meternya, ketahanan yang lebih rendah dibanding dengan  lainnya,  dan  fitur  yang  lebih  sedikit  dibanding dengan alternatif yang lain.
Tabel 10. Sampel Hasil Nilai Akhir Alternatif Cat Kayu Besi V Cat Nilai Akhir V 1 Primtop PT-88 0.589211682 V 2 Synthetic 2000 0.621824198 V 3 Acrylux 0.802664577 V 4 Go Fast 0.65020202 V 5 Impra Melamine System 0.573737374 V 19 Ultran Vernis V-09 0.646464646 V 20 Ultran Teak Oil 0.710416667 V 21 Aqua Primtop 0.47415391 V 22 Ultran Parquet Lack 0.461150942 V 23 Synthetic 3000 0.582171717
Pada Tabel 10 berisi sampel hasil dari perhitungan nilai akhir dari setiap alternatif dan sesuai dengan bobot yang dimasukkan. Hasil dalam tabel merupakan sampel yang diambil  sebanyak  10  alternatif  dari  23  alternatif  pada data  awal.  Dari  data  tersebut  menunjukkan  alternatif ketiga  memiliki  nilai  tertinggi  karena  daya  sebar  yang luas,  harga  yang  lebih  murah  dan  fitur  yang  lebih banyak. Sedangkan alternatif kedua puluh dua memiliki nilai  terendah  karena  daya  sebar  yang  rendah,  harga yang lebih mahal dan fitur yang lebih sedikit dibanding yang lainnya.
3.5 Perhitungan Berdasarkan Metode WP
Langkah  pertama,  melakukan  normalisasi  dari  bobot kriteria  cat  tembok  dan  cat  kayu  besi  dengan  metode Weighted  Product (WP) . Perhitungan  dilakukan berdasarkan  bobot  setiap  kriteria yang telah ditentukan pada  data  awal . Hasil  normalisasi  bobot  kriteria  dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Tabel Hasil Normalisasi Bobot Kriteria Cat Tembok
Metode WP Kriteria Bobot C1 Daya Sebar 0.2941 C2 Harga 0.1765 C3 Ketahanan 0.2941 C4 Fitur 0.2353
Pada Tabel 11 di atas ini berisi hasil normalisasi bobot asumsi cat tembok yang telah dimasukkan sebelumnya. Dari  keempat kriteria tersebut, bobot terbesar ada pada kriteria  daya  sebar  dan  ketahanan.  Sedangkan  bobot terkecil ada pada kriteria harga.
Tabel 12. Hasil Normalisasi Bobot Kriteria Cat Kayu Besi Metode
WP Kriteria Bobot C1 Daya Sebar 0.3571 C2 Harga 0.2857 C3 Fitur 0.3571
Pada Tabel 12 di atas ini berisi berisi hasil normalisasi bobot  asumsi  cat  kayu  yang  telah  dimasukkan sebelumnya. Dari ketiga kriteria tersebut, bobot terbesar ada pada kriteria daya sebar dan fitur. Sedangkan bobot terkecil ada pada kriteria harga.
Langkah  kedua  adalah  menentukan  nilai  vektor  S. Perhitungan  dilakukan  berdasarkan  hasil  normalisasi bobot dan nilai kriteria dari setiap alternatif cat tembok dan  cat  kayu  besi.  Setelah  nilai  vector  S  didapatkan. Langkah ketiga dilakukan perhitungan vektor V sebagai nilai akhir dalam perhitungan metode Weighted Product (WP).  Hasil  perhitungan  vektor  V  dapat  dilihat  pada Tabel 13.

## Tabel 13. Hasil Nilai Vektor V Cat Tembok Metode WP
V Cat Nilai Akhir V 1 Decorflex DF-97 0.105745147 V 2 DecorShield DW-500 0.113056715 V 3 Eco Shield ES-600 0.09437647 V 4 Ultraproof UPR-960 0.082169591 V 5 Ceria Anti Bocor CR-6000 0.079289128 V 6 Decor Acrylic Enamel DAE-560 0.084256302 V 7 DecorLotus DLI-480 0.121251915 V 8 DecorCryl DI-400 0.117069745 V 9 Eco Emultion EE-4010 0.097837239 V 10 Ceria CR-6100 0.104947749
Pada  Tabel  13  di  atas  ini  merupakan  hasil  akhir  dari perhitungan nilai preferensi verktor V dari alternatif cat tembok.  Dari  data  tersebut  menunjukkan  alternatif ketujuh memiliki nilai tertinggi karena daya sebar yang luas, ketahanan yang lama. Sedangkan alternatif kelima memiliki nilai terendah karena daya sebar yang rendah, ketahanan yang lebih rendah dibanding dengan alternatif lainnya.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
Tabel 14. Hasil Nilai Vektor V Cat Kayu Besi Metode WP V Cat Nilai Akhir V 1 Primtop PT-88 0.043952037 V 2 Synthetic 2000 0.0479961 V 3 Acrylux 0.06164534 V 4 Go Fast 0.048455552 V 5 Impra Melamine System 0.042772532 V 19 Ultran Vernis V-09 0.046434562 V 20 Ultran Teak Oil 0.049478465 V 21 Aqua Primtop 0.034860993 V 22 Ultran Parquet Lack 0.027347483 V 23 Synthetic 3000 0.043824424
Pada Tabel 14 di atas ini merupakan sampel hasil akhir dari perhitungan nilai preferensi verktor V dari alternatif cat kayu besi. Hasil dalam tabel merupakan sampel yang diambil sebanyak 10 dari 23 alternatif. Dari data tersebut menunjukkan  alternatif  ketiga  memiliki  nilai  tertinggi karena  harga  yang  lebih  murah,  daya  sebar  dan  fitur yang  lebih  banyak.  Sedangkan  alternatif  kedua  puluh dua  memiliki  nilai  terendah  karena  harga  lebih  mahal daya  sebar  dan  fitur  yang  lebih  sedikit  dibandingkan dengan alternatif yang lain.
3.6 Menghitung Akurasi
Untuk  menghitung  akurasi  dari  sistem  pendukung keputusan  yang  telah  dibuat.  Dilakukan  simulasi pemilihan cat tembok dan cat kayu besi sebanyak 65 kali setiap  metodenya  dan  dibandingkan  hasilnya  menurut ahli  cat.  Hasil  simulasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan cat dapat dilihat pada Tabel 15.

## Tabel 15. Tabel Hasil Simulasi Pemilihan Cat Tembok SAW
Kasus Jenis Cat Hasil Aplikasi Menurut Ahli Hasil Kasus 1 Cat Tembok EcoShield EcoShield Benar Kasus 2 Cat Tembok EcoShield EcoShield Benar Kasus 3 Cat Tembok EcoShield EcoShield Benar Kasus 4 Cat Tembok Ceria Anti Bocor Ceria Anti Bocor Benar Kasus 5 Cat Tembok Ceria Anti Bocor Ceria Anti Bocor Benar Kasus 6 Cat Tembok EcoShield EcoShield Benar Kasus 7 Cat Tembok DecorFlex DecorFlex Benar Kasus 8 Cat Tembok DecorFlex DecorFlex Benar Kasus 9 Cat Tembok DecorFlex DecorFlex Benar Kasus 10 Cat Tembok DecorShield
DecorShield Benar
Pada  Tabel  15  di  atas  ini  berisi  data  sampel  simulasi sistem pemilihan cat tembok dengan metode SAW. Dari tabel  tersebut  terdapat  data  sebanyak  10  kasus  dari  24 kasus yang dibandingkan dengan jawaban dari ahli. Data tersebut menunjukkan hasil simulasi benar semua.
Tabel 16. Tabel Hasil Simulasi Pemilihan Cat Kayu Besi SAW Kasus Jenis Cat Hasil Aplikasi Menurut Ahli Hasil Kasus 1 Cat Kayu Synthetic 2000 Synthetic 2000 Benar Kasus 2 Cat Kayu Synthetic 2000 Synthetic 2000 Benar Kasus 3 Cat Kayu Synthetic 3000 Gemini Salah Kasus 4 Cat Kayu Synthetic 2000 Synthetic 2000 Benar Kasus 5 Cat Kayu Propan PU Multi Propan PU Multi Benar Kasus 6 Cat Kayu Synthetic 2000 Synthetic 2000 Benar Kasus 7 Cat Kayu Acrylux Acrylux Benar Kasus 8 Cat Kayu Acrylux Acrylux Benar Kasus 9 Cat Kayu Go Fast Go Fast Benar Kasus 10 Cat Kayu Acrylux Go Fast Salah
Pada Tabel 16 di atas ini berisi sampel simulasi sistem pemilihan cat kayu besi dengan metode SAW sebanyak 10  kasus  dari  41  kasus  yang  dibandingkan  dengan jawaban  dari  ahli.  Dari  41  kasus  simulasi  terdapat  3 kasus  yang  mendapatkan  hasil  salah.  Menurut  ahli dengan  kondisi  pada  3  kasus  tersebut  tidak  sesuai dengan  yang  berjalan  di  lapangan  sehingga  simulasi tersebut mendapat hasil salah.

## Tabel 17. Tabel Hasil Simulasi Pemilihan Cat Tembok WP
Kasus Jenis Cat Hasil Aplikasi Menurut Ahli Hasil Kasus 1 Cat Tembok EcoShield EcoShield Benar Kasus 2 Cat Tembok EcoShield EcoShield Benar Kasus 3 Cat Tembok DecorShield DecorShield Benar Kasus 4 Cat Tembok DecorShield DecorShield Benar Kasus 5 Cat Tembok Ceria Anti Bocor Ceria Anti Bocor Benar Kasus 6 Cat Tembok EcoShield EcoShield Benar Kasus 7 Cat Tembok DecorFlex DecorFlex Benar Kasus 8 Cat Tembok DecorFlex DecorFlex Benar Kasus 9 Cat Tembok DecorFlex DecorFlex Benar Kasus 10 Cat Tembok DecorShield DecorShield Benar
Pada  Tabel  17  di  atas  ini  berisi  data  sampel  simulasi sistem pemilihan cat  tembok dengan metode WP. Dari tabel  tersebut  terdapat  data  sebanyak  10  kasus  dari  24
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
kasus yang dibandingkan dengan jawaban dari ahli. Data tersebut menunjukkan hasil simulasi benar semua.
Tabel 18. Tabel Hasil Simulasi Pemilihan Cat Kayu Besi WP
Kasus Jenis Cat Hasil Aplikasi Menurut Ahli Hasil Kasus 1 Cat Kayu Synthetic 2000 Synthetic 2000 Benar Kasus 2 Cat Kayu Synthetic 2000 Synthetic 2000 Benar Kasus 3 Cat Kayu Synthetic 3000 Gemini Salah Kasus 4 Cat Kayu Synthetic 3000 Synthetic 3000 Benar Kasus 5 Cat Kayu Synthetic 2000 Synthetic 2000 Benar Kasus 6 Cat Kayu Synthetic 2000 Synthetic 2000 Benar Kasus 7 Cat Kayu Acrylux Acrylux Benar Kasus 8 Cat Kayu Acrylux Acrylux Benar Kasus 9 Cat Kayu Go Fast Go Fast Benar Kasus 10 Cat Kayu Go Fast Go Fast Benar
Pada Tabel 18 di atas ini berisi sampel simulasi sistem pemilihan cat kayu besi dengan metode WP sebanyak 10 kasus dari 41 kasus yang dibandingkan dengan jawaban dari  ahli. Dari 41 kasus simulasi terdapat  2 kasus yang mendapatkan  hasil  salah.  Menurut  ahli  dengan  kondisi pada 2 kasus tersebut tidak sesuai dengan yang berjalan di  lapangan  sehingga  simulasi  tersebut  mendapat  hasil salah.
Dari  hasil  simulasi  yang  telah  dilakukan,  didapatkan hasil  dengan  metode  SAW  untuk  cat  tembok  memiliki akurasi  100%.  Dan  untuk  cat  kayu  memiliki  akurasi 92.68%.  Sedangkan  dengan  metode  WP  untuk  cat tembok memiliki akurasi 100%. Dan untuk cat kayu besi memiliki  akurasi  95.12%.  Secara  keseluruahan  untuk metode  SAW  memiliki  akurasi  95.38%.  Sedangkan untuk metode WP memiliki akurasi 96.92%.

## 3.7 Tampilan Hasil Aplikasi
3.7.1 Tampilah Menu awal
Gambar 1. Tampilan Menu Awal
Pada Gambar 1 di atas ini menunjukkan tampilan menu awal  aplikasi.  Pada  tampilan  awal  ini,  berisi  nama aplikasi,  logo,  dan  sebuah  tombol  untuk  memulai aplikasi.  Pengguna  dapat  memulai  aplikasi  dengan menekan tombol mulai.

## 3.7.2 Tampilan Menu Pilih

## Gambar 2. Tampilan Menu Pilih
Pada Gambar 2 di atas menunjukan tampilan menu pilih. Pada tampilan menu pilih ini terdapat tombol cat tembok dan  tombol  cat  kayu  besi.  Tombol-tombol  tersebut difungsikan untuk masuk ke menu pemilihan cat tembok atau ke menu pemilihan cat kayu besi. Pengguna dapat memilih  menu  cat  tembok  atau  cat  kayu  besi  sesuai dengan kebutuhan.

## 3.7.3 Tampilan Menu Pemilihan Cat Tembok

## Gambar 3. Tampilan Menu Pemilihan Cat Tembok
Pada Gambar 3 di atas ini menunjukkan tampilan menu pemilihan  cat  tembok.  Pada  menu  ini  berisi  5  baris inputan yang terdiri dari 1 inputan berupa pilihan dan 4 inputan  berupa  angka.  Menu  tersebut  digunakan untuk memasukkan  kriteria  cat  tembok  sesuai  dengan keinginan.  Setelah  memasukkan  semua  inputan pengguna  dapat  menekan  tombol  proses  untuk menampilakan hasil pemilihan cat tembok.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
3.7.4 Tampilan Menu Pemilihan Cat Kayu Besi
Gambar 4. Tampilan Menu Pemilihan Cat Kayu Besi
Pada Gambar 4 di atas ini menunjukkan tampilan menu pemilihan cat kayu besi. Pada menu ini berisi 8 inputan yang terdiri dari 5 inputan berupa pilihan dan 3 inputan berupa  angka.  Menu  tersebut  digunakan  untuk memasukkan  kriteria  cat  kayu  besi  sesuai  dengan keinginan.  Setelah  memasukkan  semua  inputan pengguna  dapat  menekan  tombol  proses  untuk menampilakan hasil pemilihan cat kayu besi.

## 3.7.5 Tampilan Menu Hasil

## Gambar 5. Tampilan Menu Hasil
Pada Gambar 5 di atas ini menunjukkan tampilan menu hasil.  Menu  ini  difungsikan  untuk  menampilkan  hasil pemilihan  yang  telah  dilakukan  perhitungan  sesuai dengan  metode  dan  kriteria  yang  telah  dimasukkan. Berisi no urut, nama produk, spesifikasi produk dan nilai preferensi hasil perhitungan yang telah diurutkan mulai dari nilai preferensi tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pembahasan dan pengujian dalam perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan cat dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan metode Weighted Product (WP) berbasis android dapat
disimpulkan. Pertama, metode Simple Additive Weighting (SAW)  dapat  digunakan  sebagai  metode dalam  pemilihan  cat  dengan  akurasi  95.38%.  Kedua, metode Weighted  Product (WP)  dapat  digunakan sebagai  metode  dalam  pemilihan  cat  dengan  akurasi 96.92%.  Ketiga,  Aplikasi  sistem  pendukung  kepetusan pemilihan cat ini dapat mempermudah pengguna dalam pemilihan cat.

## Daftar Pustaka
[1] Y.  Kristanto,  G.  Rubiono,  and  H.  Mujianto, “Pengaruh Diameter Nossel Spraygun Terhadap Efesiensi Pengecatan,” J. V-Mac , vol. 2, no. 1, pp. 5–8, 2017.
[2] M.  Rochikashvili  and  J.  C.  Bongaerts,  “Multi- criteria Decision-making Dor Dustainable Wall Paints And Coatings Using  Analytic Hierarchy Process,” Energy Procedia , vol. 96, no. October, pp. 923–933, 2016.
[3] N.  Sesnika,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi, “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Gedung  Serba  Guna  Di  Kota Bengkulu Dengan Menggunakan Metode Smart Berbasis Andorid,” J. Rekursif , vol. 4, no. 1, pp. 30–44, 2016.
[4] S. R. Rani, R. Rizka, and A. Perdana, “Analisis Metode  Profile  Matching  Pada  Rekomendasi Cat Dinding Rumah Berdasarkan Konsumen,” J. Ilm. Komputasi , vol. 17, 2018.
[5] A.  Gumelar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Handphone  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Bebasis  WEB,” 2017.
[6] H.  Situmorang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Calon  Peserta  Olimpiade  Sains
Tingkat  Kabupaten  Langkat  Pada  Madrasah Aliyah Negeri  (MAN) 2 Tanjung Pura Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Times , vol. IV, no. 2, pp.
24–30, 2015.
[7] L.  Farokhah  and  A.  Kala,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Forum Mahasiswa dengan Metode Weighted Product,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 11, no. 2, pp. 179–190, 2017.
[8] I.  W.  Pratama,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Evaluasi  Kinerja  Dosen  Dengan  Metode Technique  For  Order  By  Similarity  To  Ideal Solution  (  TOPSIS  )  &  Preference  Ranking Organization  For  Evaluation  (  PROMETHEE ),” J. Cendikia , vol. XV, pp. 35–42, 2018.
[9] G.  W.  Sasmito,  “Penerapan  Metode  Waterfall Pada  Desain  Sistem  Informasi  Geografis Industri Kabupaten Tegal,” vol. 2, no. 1, pp. 6– 12, 2017.
[10] H.  Larasati,  S.  Masripah,  and  B.  Tengah, “Analisa  dan  perancangan  sistem  informasi pembelian  grc  dengan  metode  waterfall,”  vol. 13, no. 2, pp. 193–198, 2017.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12
[11] S.  H.  Sahir,  R.  Rosmawati,  and  K.  Minan, “Simple  Additive  Weighting  Method  to Determining  Employee  Salary  Increase  Rate,” IJSRST , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[12] M. Saw, B. Web, R. Fauzan, Y. Indrasary, and N.  Muthia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN Dengan  Metode  SAW  Berbasis  Web,”  vol.  2, no. 2, pp. 79–83, 2017.
[13] T. Hidayat and S. Komariah, “Pemilihan Siswa- Siswi Berprestasi
Menggunakan Metode
Weighted Product ( WP ) Studi Kasus SMP-Al
Fitroh  Tangerang,”  vol.  7,  no.  2,  pp.  159–163, 2019.
[14] Oktafianto et al. , “Determining housing location using weighted product,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 4, pp. 3563–3568, 2018.
[15] Y.  H.  Agustin  and  H.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode Weighted Product(Studi Kasus :  STMIK  Pontianak),”  pp.  177–182, 2015.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2021) 01 – 12

## Halaman ini sengaja dikosongkan