## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MOTOR DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

## Hermanto, Nailul Izzah
Sekolah Tinggi Teknik Qomaruddin Gresik Hermansanjaya25@gmail.com

## Abstrak
Sepeda  motor  merupakan  alat  transportasi  yang  sangat  efektif  dan  efisien. Peningkatan  jumlah  produk    motor  saat  ini  membuat  konsumen    memiliki pilihan tersendiri untuk membeli sepeda motor yang tepat dan sesuai dengan keinginan,  kebutuhan  dan  kemampuannya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah membuat  desain  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  produk  motor dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Sistem  pendukung keputusan  ini  hanya  membandingkan  3  produk  motor  Honda,Yamaha  dan Suzuki. Obyek penelitian  di lakukan di wilayah Kabupaten Gresik.Hasil dari penelitian  ini  adalah  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  produk  motor dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  mempermudah pengguna dalam menjalankan sistem pendukung keputusan pemilihan produk motor  terbaik  dan  mendukung  keputusan  pembeli  motor  dalam  memilih motor sesuai dengan kriteria yang di inginkan.
Kata  Kunci: Sistem  pendukung  keputusan,  simple  additive  weighting, pemilihan motor

## Abstract
Motorcycle  is  a  very  effective  and  efficient  means  of  transportation.  The increasing  number of  motorcycle products now  makes consumers have their own choice to buy the right motorcycle and according to their desires, needs and  abilities.  The  purpose  of  this  study  is  to  create  a  system  design  for decision  support  for  motor  product  selection  using  the  Simple  Additive Weighting  (SAW)  method.  This  decision  support  system  only  compares  3 Honda, Yamaha and Suzuki motorcycle products. The object of the research was  carried  out  in  the  Gresik  regency.  The  results  of  this  study  were  a decision  support  system  for  motorcycle  product  selection  using  the  Simple Additive  Weighting  (SAW)  method  that  made  it  easier  for  users  to  run  the decision  support  system  for  selecting  the  best  motor  products  and  support motorbike  buyers'  decisions  in  choosing  a  motor  in  accordance  with  the desired criteria.
Keywords: Decision support system, simple additive weighting, motor selection
Sitasi: Hermanto.  Izzah,  N.    2018.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Motor Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Matematika  dan  Pembelajaran , 6(2), 184-200 .
ISSN 2303-0992 ISSN online 2621-3176 Jurnal Matematika dan Pembelajaran Volume 6, No. 2 , Desember 2018 , h. 184 - 200
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 185 of 200

## PENDAHULUAN
Sepeda  motor  merupakan  alat  transportasi  yang  sangat  efektif  dan  efisien,  hal  itu dapat  dilihat  dari  setiap  tahun  dimana  jumlah  produk  motor  semakin  meningkat. Peningkatan jumlah produk motor tersebut dikarenakan banyaknya konsumen yang mulai menggunakan  sepeda  motor  untuk  kegiatan  sehari-hari.  Produk-produk  sepeda  motor  di Indonesia  juga  sangat  banyak,  seperti  :  Honda,  Suzuki,  Kawasaki,  dan  Yamaha. Sehubungan  dengan  banyaknya  produk  motor  di  Indonesia,  hal  itu  membuat  banyak konsumen memiliki pilihan tersendiri untuk membeli sepeda motor yang tepat dan sesuai dengan  keinginan,  kebutuhan  dan  kemampuannya.  Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah perhitungan  dan  penentuan  dalam  memilih  produk  motor  terbaik  dengan  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Metode  Simple  Additive  Weighting  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi  Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode  SAW  ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang dapat  dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah bebas  dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses  normalisasi  matriks  sebelumnya. (Kusumadewi,2006)
Pada  metode  SAW  terdapat  dua  atribut,  seperti  kriteria  keuntungan  (benefit)  dan kriteria  biaya  (cost).  Kedua  kriteria  tersebut  merupakan  dasar  dalam  pemilihan  kriteria ketika  mengambil  keputusan  atau  menentukan  sepeda  motor  yang  akan  dipilih.  Metode SAW  adalah    metode  yang  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  pengambilan keputusan  secara  praktis,  dari  pernyataan  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  metode  SAW adalah  metode  yang  efektif  dan  praktis  dalam  perhitungan  untuk  menentukan  alternatif produk  motor  terbaik  yang  diminati  banyak  orang  dan  memiliki  banyak  keunggulan dalam membantu masyarakat untuk mencari informasi tentang produk-produk motor dari
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 186 of 200
berbagai  macam  jenis  di  Indonesia,  dengan  menentukan  kriteria  yang  sesuai  mereka harapkan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  desain  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  produk  motor    dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  dengan harapan, penelitian ini dapat membantu bagi pembeli untuk memilih produk motor yang sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  diharapkan,  dan  berguna  bagi  pemilik  dealer  motor untuk  melihat  kondisi  pasar  motor.Sistem  pendukung  keputusan  ini  hanya membandingkan  3  produk  motor  Honda,Yamaha  dan  Suzuki.  Obyek  penelitian    di lakukan di wilayah Kabupaten Gresik.

## METODE
Data Primer adalah data yang didapatkan dari observasi atau penelitian langsung di lapangan. Data primer ini berupa List Produk, List Spesifikasi Produk, List Kriteria, Nilai Bobot  Setiap  Kriteria  dan  Nilai  bobot  sub  kriteria. Data  sekunder  adalah  data  yang digunakan  sebagai  pendukung  untuk  data-data  primer,  sumber  data  sekunder  diperoleh melalui  media  perantara  atau  secara  tidak  langsung  yang  berupa  buku,  jurnal,  artikel, bukti  yang  telah  ada,  atau  arsip  baik  yang  dipublikasikan  maupun  yang  tidak dipublikasikan secara umum.
Sumber data yang diperoleh berdasarkan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah  masyarakat  umum  selaku  pemakai  kendaraan  bermotor  dan  deler  motor  selaku penjual kendaraan bermotor.
Metode pengumpulan data dalam melakukan penelitian ini dengan cara:
- Metode Wawancara (Interview)
- Observasi / Pengamatan secara langsung
- Dokumentasi
Analisis  kebutuhan  merupakan  sebuah  proses  untuk  mendapatkan  informasi tentang pemilihan produk motor terbaik sesuai apa yang di harapkan oleh penggunanya.
Peneliti membuat sebuah sistem pendukung keputusan ini agar dapat mempercepat proses  konsumen  maupun  pemilik  deler  motor  dalam  menentukan  produk  motor  yang sesuai dengan harapan para pemakainya,
Dalam  analisis  kebutuhan  data,  Kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam menentukan produk motor terbaik antara lain:
1) Harga
2) Kualitas
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 187 of 200
3) Desain
4) Purna Jual
5) Konsumsi  BBM 6) Popularitas
Perancangan sistem menjelaskan tentang rancangan sistem pendukung keputusan pemilihan motor dengan metode SAW , adapun flowchart sistem terlihat pada gambar 1 sedangkan ERD ( Entity Relationship Diagram ) terlihat pada gambar 2.

## Gagal
Sukses
Gambar 1. Flowchart Sistem
Login Mulai Input data alternatif, data criteria dan bobot Menentukan nilai normalisasi matriks dari setiap alternatif = Hasil Perangkingan Selesai Proses Perangkingan Dengan cara mengalikan nilai normalisasi dengan nilai bobot yang sudah di tentukan dengan rumus :
=
=1
Jika j adalah atribut benefit
Jika j adalah atribut cost
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 188 of 200
Gambar 2. Entity Relationship Diagram (ERD)
Ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode SAW, sebagai berikut :
a. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Ci.
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut seperti  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Tahap  implementasi  sistem  merupakan  tahap  tentang penjelasan  proses  pembuatan sistem pendukung keputusan pemilihan motor dengan metode SAW yang mengacu pada tahap perancangan.
Tahap  pengujian  merupakan  tahap  yang  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat keandalan sistem.
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 189 of 200

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data yang telah dikumpulkan diperoleh data berupa list produk, list spesifikasi produk, list nilai bobot setiap kriteria dan nilai sub kriteria.
1. Analisis Kebutuhan Perhitungan Metode SAW
a. Kriteria
Untuk  menentukan    produk  motor  terbaik  dengan  metode Simple  Additive Weighting di  perlukan  beberapa  keriteria  yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam pengambilan keputusan, yaitu sebagai berikut:
Tabel 1 Kode dan Ketentuan Kriteria NO Kode Kriteria Ketentuan Kriteria Bobot Kriteria Jenis Atribut 1 K1 Harga 20 cost 2 K2 Kualitas 20 benefit 3 K3 Desain 15 benefit 4 K4 Purna Jual 15 benefit 5 K5 Konsumsi BBM 15 cost 6 K6 Popularitas 15 benefit
b.Subkriteria
Tabel 2 Subkriteria Harga Harga Bobot Batasan Bebek CC110 Bebek CC 125 Matic CC110 Matic CC 125 Matic CC150 Sport CC150 Sangat Mahal 4 ≥15.100.000 ≥17.100.000 ≥16.100.000 ≥18.100.000 ≥21.000. 000 ≥27.000.0 00 Mahal 3 13.600.000 -15.000.000 15.600.000- 17.000.000 14.600.000- 16.000.000 16.600.000- 18.000.000 19.600.0 00- 21.000.0 00 25.100.00 0- 27.000.00 0 Cukup Murah 2 12.100.000 -13.500.000 14.100.000- 15.500.000 13.100.000- 14.500.000 15.100.000- 16.500.000 18.100.0 00- 19.500.0 00 23.100.00 0- 25.000.00 0 Murah 1 ≤12.000.000 ≤14.000.000 ≤13.000.000 ≤15.000.000 ≤18.000. 000 ≤23.000.0 00
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 190 of 200
Tabel 3 Subkriteria Kualitas Kualitas Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang Baik 1 Tabel 4 Subkriteria Desain Desain Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Tabel 5 Subkriteria Purna Jual Purna Jual Bobot Sangat Mahal 4 Mahal 3 Cukup Murah 2 Murah 1 Tabel 6 Subkriteria Konsumsi BBM Konsumsi BBM Bobot Sangat Tinggi 4 Tinggi 3 Cukup 2 Rendah 1 Tabel 7 Subkriteria Popularitas Popularitas Bobot Sangat Tinggi 4 Tinggi 3 Cukup 2 Rendah 1
c. Nilai Preferensi
Untuk  menentukan  produk  motor  terbaik,  terdapat  empat  nilai  kelayakan  yang terdiri dari 1-4 yang digunakan untuk pemberian bobot pada masing-masing kriteria.
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 191 of 200
Tabel 8 Nilai Preferensi NO Keterangan Nilai Jumlah Nilai 1 Sangat Tinggi 4 2 Tinggi 3 3 Cukup 2 4 Rendah 1
d.Alternatif
Ada 3 data sebagai alternatif yang di ambil dalam penelitian ini yaitu :
Tabel 9 Kode dan Ketentuan Alternatif NO Alternatif Nama Alternatif 1 A1 HONDA 2 A2 YAMAHA 3 A3 SUZUKI
2. Implementasi Sistem
a. Halaman Login
Untuk  halaman login terdapat  dua button pilihan  yaitu  pengguna  dan  admin seperti pada gambar 3
Gambar 3. Halaman Login
b . Halaman Alternatif
Pada  halaman  alternatif  terdapat  sebuah  tampilan  berupa  tabel  seperti  pada gambar 4, yang berisi nama alternati dan aksi untuk edit maupun ubah sebuah alternatif.
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 192 of 200
Gambar 4. Halaman Alternatif
c. Halaman Nilai
Pada halaman nilai ini terdapat tabel keterangan nilai,  jumlah nilai dan aksi untuk menghapus atau mengubah data nilai preferensi.
Gambar 5. Halaman Nilai
d.Halaman Kriteria
Pada  halaman  kriteria  ini  terdapat  tabel  kriteria,  tabel  tipe  kriteria,    tabel  bobot kriteria dan aksi untuk menghapus atau mengubah data kriteria,.
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 193 of 200
Gambar 6. Halaman Kriteria
e.Halaman Rangking
Pada  halaman  rangking  terdapat  menu  lihat  data,  kemudian  perangkingan  dan tambah data. Untuk menu lihat data dapat menampilkan data-data yang akan di rangking yaitu  alternatif  beserta  nilai  yang  didapatkan  dari  setiap  kriteria  dan  untuk  menu perangkingan  seperti  pada  gambar  8  akan  menampilkan  hasil  normalisasi  dan  hasil perangkingan.
Gambar 7. Halaman Rangking untuk Lihat Data
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 194 of 200
Gambar 8. Halaman Rangking untuk Perangkingan
f.Halaman Laporan
Pada  halaman  laporan  ini  sistem  menampilkan  seluruh  hasil  perangkingan menggunkan  metode simple additive weighting mulai dari data nilai alternatif kemudian proses normalisasi dan hasil akhir yang di peroleh masing-masing alternatif.
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 195 of 200
Gambar 9. Halaman Laporan
3. Pengujian Manual Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Dalam  pengujian  ini  penulis  melakukan  pengujian  melalui  sebuah  angket  yang akan  di  isi  oleh  seorang    yang  akan  membeli  sebuah  motor,  dari  sebuah  angket  itu didapatkan  sebuah  data  sebagai  berikut  :  Motor  yang  dicari  adalah  jenis  matic  dengan 125CC,  dengan  beberapa  kriteria  :  Harga  dengan  bobot  20,  desain  dengan  bobot  20, purna  jual  dengan  bobot  15,  konsumsi  BBM  dengan  bobot  15,  dan  popularitas  dengan bobot  15.  Dan  untuk  nilai  alternatif  tiap-tiap  kriteria  didapatkan  sebuah  data  sebagai berikut:
Tabel 10 Data Nilai Alternatif NO Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 HONDA  (New  Vario  125 Esp CBS-ISS) 4 4 3 3 4 2 YAMAHA (All New Soul GT 125) 4 3 2 3 3 3 SUZUKI (Spin 125 NR II) 3 2 1 3 1
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 196 of 200
Setelah mendapat nilai kecocokan alternatif kemudian dapat di tentukan matriks keputusan sebagai berikut:
X = 4 4 3 4 3 2 3 2 1 3 4
3 3
3 1

## a.Proses Normalisasi
Dalam  metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X) kesuatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada. Dalam  perhitungan  normalisasi  matrik  terdapat  dua  atribut,  yaitu  atribut  keuntungan (benefit) dan  atribut  biaya (cost), berikut  adalah  perhitungan  matriks  normalisasi  dari setiap nilai kriteria yang di peroleh oleh setiap alternatif. Untuk harga termasuk ke dalam atribut biaya ( cost ), karena semakin kecil nilai maka semakin baik.
r 11 = ( , , ) = = 0.75 , r 21 = ( , , ) = = 0.75 , r 31 = ( , , ) = = 1
Untuk  desain  termasuk  ke  dalam  atribut  keuntungan  ( benefit ),  karena  semakin besar nilai maka semakin baik.
r 12 = ( , , ) = = 1 , r 22 =
( , , ) = = 0.75 , r 32 = ( , , ) = = 0.5
Untuk purna jual termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin besar nilai maka semakin baik.
r 12 = ( , , ) = = 1 ,r 22 = ( , , ) = = 0.66666666666667
r 32 = ( , , ) = = 0.33333333333333
Untuk konsumsi BBM termasuk ke dalam atribut biaya ( cost ), karena semakin kecil nilai maka semakin baik.
r 11 = ( , , ) = = 1 , r 21 = ( , , ) = = 1 , r 31 = ( , , ) = = 1
Untuk  popularitas  termasuk  ke  dalam  atribut  keuntungan  ( benefit ),  karena semakin besar nilai maka semakin baik.
r 12 = ( , , ) = = 1, r 22 = ( , , ) = = 0.75 ,r 32 = ( , , ) = = 0.25
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 197 of 200
Sehingga diperoleh matrik ternormalisasi (R) sebagai berikut:
X = 0.75 1 1 0.75 0.75 0.66666666666667 1 0.5 0.33333333333333 1 1 1 0.75 1 0.25

## b.Menghitung perangkingan
Setelah  dilakukan  proses  normalisasi  matrik  langkah  selanjutnya  adalah  proses perangkingan,  dalam  proses  perangkingan  diperlukan  ranting  kepentingan  pada  setiap kriteria sesuai dengan nilai yang di berikan oleh pengambil keputusan.
W = [20 ; 20 ; 15 ; 15 ; 15]
W = [C1; C2 ; C3 ; C4 ; C5]
Proses perangkingan diperoleh dengan rumus  sebagai berikut:

## =
V1 = (20) (0.75) + (20) (1) + (15) (1) + (15) (1) + (15) (1) = 15 + 20 + 15 + 15 + 15 = 80
V2 = (20) (0.75) + (20) (0.75) + (15) (0.66666666666667) + (15) (1) + (15) (0.75) = 15 + 15 + 10 + 15 + 11.25 = 66.25
V3 = (20) (1) + (20) (0.5) + (15) (0.33333333333333) + (15) (1) + (15) (0.25) = 20 + 10 + 5 + 15 + 3.75 = 53.75 c.Hasil Akhir
Setelah  melakukan  proses  perangkingan,  maka  dapat  dihasilkan  nilai  rangking sebagai berikut:
Tabel 11 Nilai Rangking NO ALTERNATIF NILAI RANGKING 1 HONDA New Vario 125 Esp CBS-ISS 80 2 YAMAHA All New Soul GT 125 66.25 3 SUZUKI Spin 125 NR II 53.75
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 198 of 200
Dari  hasil  perangkingan  tersebut  maka  di  peroleh  hasil  V1  adalah  yang  tertiggi dan  V3  adalah  yang  terendah,  dimana  V1  adalah  produk  HONDA  New  Vario  125  Esp CBS-ISS  dan V3 adalah produk SUZUKI Spin 125 NR II.

## 4. Pengujian Sistem Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Gambar 10. Halaman Perangkingan
Setelah melakukukan perhitungan manual selanjutnya akan diuji dalam sistem yang sudah dibuat dan hasil dari pengujian sistem yaitu nilai tertinggi terdapat pada alternatif motor Honda New Vario 125 Esp CBS-ISS dengan nilai 80.
Berdasarkan  kedua  pengujian,  dimana  pengujian  manual  menunjukkan  hasil  80, pengujian  sistem  juga  mendapatkan  hasil  yang  sama  yaitu  80.  keduanya  menunjukkan bahwa  alternatif  motor  Honda  New  Vario  125  Esp  CBS-ISS  mendapatkan  nilai  akhir tertinggi.  Hal  tersebut  membuktikan  bahwa  sistem  yang  dibangun  telah  berhasil  dalam melakukan  proses  perhitungan  menggunakan  metode simple  additive  weighting karena hasil kedua pengujian menunjukkan hasil yang sama.
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 199 of 200

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  kegiatan  yang  telah  dilakukan  selama  perancangan  sampai implementasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  produk  motor  dengan  metode simple additive weighting ini, maka diambil beberapa simpulan sebagai berikut:
a. Rancangan  desain  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  produk  motor    dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) menghasilkan temuan sebuah desain yang mampu  mempermudah  pengguna  dalam  menjalankan  sistem  pendukung  keputusan pemilihan produk motor terbaik.
b. Rancangan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  produk  motor  dengan metode simple  additive  weighting menghasilkan  temuan  bahwa  aplikasi  tersebut dapat  digunakan  untuk  mendukung  keputusan  pembeli  motor  dalam  memilih  motor sesuai dengan kriteria yang di inginkan.
c. Penerapan  Metode simple  additive  weighting pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  produk  motor  menunjukkan  bahwa  aplikasi  tersebut  dinyatakan  dengan hasil nilai terbesar pada alternatif produk motor Honda New Vario 125 Esp CBS-ISS dengan nilai 80, dengan demikian produk motor Honda New Vario 125 Esp CBS-ISS adalah rekomendasi produk dengan nilai tertinggi.

## DAFTAR RUJUKAN
Bonczek, R. H., Holsapple, C. W., dan A. B. Whinston. (1980). ‘The Evolving Roles of Models in Decision Support Systems, Decision Science.
Cossalter, Vittore (2006). Motorcycle Dynamics . Lulus. ISBN 978-1-4303-0861-4.
Eniyati,  Sri.  (2011)  , “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Penerimaan Beasiswa  Dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)” ,  Jurnal  Sistem Informasi Universitas Stikubank,Vol.16,No.2, hal.171-176.
Fishburn.(1967).  “Additive  Utilities  with  Incomplete  Product  Set  Aplicationto  Prioties and Assignments”.
Kusrini.  (2007).  “Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan”,  Andi  Offset, Yogyakarta.
Hermanto. Izzah, N.2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 200 of 200
Kusumadewi,  Sri.(2006).  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FMADM)”,  Graha, Yogyakarta.
Kusumadewi,  Sri,  Sri  Hartati,  Agus  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo.  (2006).  “ Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM)”. GRAHA ILMU.
MacCrimmon,K.R.  (1968).  “Decision  Making  Among  Multiple  Atribut  Alternatives:  a Survey and Consolidated Approach”.
Moore, J. H., dan Chang, M. G. (1980) “Design of Decision Support Systems, Data Base, Vol. 12, No. 1 dan 2.
Sprague,  dan  Carlson  (1993).  “Building  Effective  Decision  Support  Systems”.  Prentice Hall Professional Technical Reference, Indianapolis, IN, US (United States)
Turban,  Efraim,  and  Jay  E.  Aronson.  (2005).  “Decision  Support  System  and  Intelligent
System”, 6th ed. Andi,Yogyakarta
Yoga,  Fitro    dan  Achmad  (2016).  “Rancang  Bangun  Sistem    Penentuan  Penerima Beasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”, Jurnal Speed, Vol 8 No 2 hal 23-32.