## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK PEMILIHAN SUPPLIER TOKO BERAS
Angga Syahputra 1 , Anita Diana 2 , Dwi Achadiani 3*
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
3 Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 anggasyah03@gmail.com , 2 anita.diana@budiluhur.ac.id , 3* dwi.achadiani@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)
Abstrak- Proses pemilihan supplier merupakan suatu hal penting dalam aktivitas pengadaan barang dan jasa. Melalui Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dirancang, dapat membantu pemilihan supplier terbaiknya pada Toko Beras Matondang, serta diharapkan mampu memberikan rekomendasi hasil pemilihan yang dapat diterima oleh pemilik toko, berdasarkan kriteria yang telah diterapkan. Dalam pemilihan supplier terbaik, Pemilik Toko Beras Matondang belum memiliki nilai bobot kriteria sehingga sulit menentukan supplier terbaik untuk Toko Beras Matondang yang dimana pemilihan masih bersifat subjektivitas dan belum obyektif. Pemilik Toko Beras Matondang tidak memiliki laporan terstruktur yang dimana tidak adanya laporan data supplier, laporan ranking dan laporan penilaian supplier, sehingga sulit untuk melihat nilai nilai dari setiap supplier yang bekerja sama dengan toko Beras Matondang. Oleh karena itu dibuatkan SPK yang dapat mengatasi masalah tersebut. Peneliti mengidentifikasi bahwa teknik Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk melakukan pembobotan   kriteria,   dan   teknik Simple   Additive   Weighting (SAW)   digunakan   untuk   menentukan   hasil   akhir   berupa pemeringkatan pemasok. Penelitian ini melalui metode AHP menghasilkan nilai bobot kriteria Harga, Kualitas Barang, Ketersediaan Barang, Pelayanan, Lama Waktu Kirim yaitu 0.245 0.092, 0.325, 0.060, 0,278. Kemudian melalui metode SAW didapatkan bahwa Toko Rudal Patriot mendapatkan nilai tertinggi dengan angka 0,970. Oleh karena itu Toko Rudal Patriot Dijadikan supplier terbaik menurut Toko Beras Matondang. SPK ini dapat memberikan rekomendasi supplier terpilih dengan lebih obyektif bagi pemilik toko beras.
Kata Kunci: Analytical Hierarchy Process , Pemilihan Supplier,  Prototyping, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan.
Abstract- The supplier selection process is an important thing in the procurement of products and services. Decision Support System (SPK) designed, it can help select the best supplier at the Matondang Rice Store, and is expected to be able to provide recommendations for selection results that can be accepted by shop owners, based on the criteria that have been applied. The owner shop doesn’t have a criterion weight value so it is difficult to determine the best supplier for the Matondang Rice Store where the selection is still subjectivity and not objective. The owner of the Matondang Rice Store doesn’t have a structured report where there is no supplier data report, ranking report and supplier assessment report, so it is difficult to see the value of each supplier who cooperates with the Matondang Rice Store. SPK was created that can solve these problems. Researchers determined the use of the Analytical Hierarchy Process (AHP) method for weighting criteria values and used the Simple Additive Weighting (SAW) method to determine the final result in the form of alternative supplier rankings. This research through the AHP method produces weighted values of Price, Quality of Products, Availability of Products, Service, Delivery Time, is 0.245 0.092, 0.325, 0.060, 0.278. Then through the SAW method, Patriot Missile Shop got the highest score with a number of 0.970. The Patriot Missile Shop is the best supplier according to the Matondang Rice Store. This SPK can provide recommendations for selected suppliers more objectively for rice shop owners.
Keywords : Analytical Hierarchy Process, Decision Support System, Prototyping, Simple Additive Weighting, Supplier Selection.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Turban dalam penelitian  [1]  Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah alat yang membantu memecahkan   masalah   dengan   pengaturan   semi-terstruktur   dan   tidak   terstruktur   melalui   komunikasi   dan pemecahan masalah. Pada penelitian ini ditemukan masalah dalam proses pemilihan supplier, seperti belum memiliki laporan terstruktur yang dimulai dari laporan penilaian supplier, laporan ranking, dan laporan hasil keputusan. Saat ini pemilihan supplier dilakukan secara manual yaitu berdasarkan intuisi dan perkiraan, serta masih belum adanya kriteria evaluasi yang tepat untuk setiap supplier sehingga menyulitkan pemilik dalam menentukan supplier yang tepat untuk toko beras Matondang.
Proses evaluasi yang akurat untuk setiap pemasok yang ada. Oleh karena itu diusulkan untuk merancang Sistem   pendukung   keputusan   agar   dapat   memecahkan   masalah   yang   ada,   dengan   menggunakan   metode pengembangan Prototyping .  Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membuat prototipe SPK dengan menggunakan   teknik Analytical   Hierarchy   Process (AHP)   dan Simple   Additive   Weighting (SAW)   untuk menentukan   nilai   bobot   kriteria   pemasok   sehingga   pemasok   dapat   dievaluasi   lebih   detail,   serta   dapat menentukan   supplier   yang   tepat   dalam   memilih   supplier   terbaiknya. Menurut  [2]  Proses   pengembangan perangkat lunak yang dikenal sebagai “metode pembuatan prototipe” melibatkan pembuatan, pengujian, dan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
penyempurnaan desain antarmuka aplikasi hingga memenuhi kebutuhan pengguna dan memenuhi tujuan yang diinginkan. Pendekatan ini meletakkan dasar untuk menciptakan aplikasi atau program akhir yang lebih dapat diterima. Peneliti menggunakan metode AHP yang memungkinkan untuk menentukan nilai bobot kriteria, dan metode SAW yang memungkinkan untuk menentukan hasil akhir yang berfungsi sebagai nilai peringkat untuk mengevaluasi pemasok alternatif pada Toko Beras Matondang.
Penerapan metode  AHP digunakan sebagai solusi untuk Pemilik Toko Beras Matondang mencari nilai bobot   kriteria   untuk   proses   pemilihan   supplier   yang   akan   dilakukan.   Peneliti   menerapkan   metode   AHP dikarenakan sudah banyak penelitian sebelumnya, salah satunya penelitian yang dilakukan  [3]  melibatkan PT. Tamaro Gok Asi yang menggunakan 5 kriteria yang terdiri dari lama pengiriman, daya listrik, harga, ketepatan, dan pelayanan dengan menggunakan metode AHP hingga didapatkan bobot harga 0.1451, ketepatan 0.3277, daya listrik 0.0719, lama pengiriman 0.2797, dan pelayanan 0.1756. Penelitian lainnya dilakukan oleh [4] yang menggunakan 6 kriteria yaitu jarak, kualitas bahan, harga, waktu pengiriman, diskon dan pelayanan dengan menggunakan metode AHP hingga didapatkan bobot harga 0.243, kualitas bahan 0.289, jarak tempat 0.120, waktu   pengiriman   0.122,   diskon   0.108,   dan   pelayanan   0.128.   Penelitian   lainnya   dilakukan   oleh  [5]  yang melakukan penelitian pemilihan supplier pada  Bengkel  yang menggunakan 4 kriteria yaitu garansi, kualitas barang, waktu kirim, dan harga barang dengan dengan menggunakan metode AHP hingga didapatkan bobot waktu kirim 0.064, kualitas barang 0.552, garansi 0.264, dan harga barang 0.121. Penelitian lainnya dilakukan oleh  [6]  pada  PT. Buana Artha Indopratama  menggunakan Kriteria Harga, Kualitas, Pengiriman, Pelayanan, Pembayaran dengan hasil bobot Harga 0.307, Kualitas 0.360, Pengiriman 0.173, Pelayanan 0.058, Pembayaran 0,101. Penelitian sebelumnya juga telah banyak menggunakan metode SAW sebagai metode perangkingan untuk sistem pendukung keputusan. Pada penelitian lain oleh  [7]  dengan kombinasi teknik AHP dan SAW untuk menentukan supplier terbaik pada XY Coffee and Roastery, hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil akhir dimiliki   oleh   IIT   Coffee   sebesar   0,948.   Penelitian   lainnya   dilakukan   oleh  [8]  pada   PT.  Artisan   Kuliner menggunakan metode saw untuk menentukan supplier terbaik dengan hasil tertinggi yaitu 0,775 diperoleh oleh Jaya Mandiri. Penelitian lainnya dilakukan oleh  [9]  menggunakan metode SAW untuk menentukan supplier terbaik dengan hasil tertinggi yaitu 0,891 diperoleh oleh Sinar Mas Cemerlang. Penelitian lainnya dilakukan oleh [10]  pada Apotek Pusaka Arta menggunakan metode SAW untuk menentukan supplier terbaik dengan hasil tertinggi yaitu 0,9249 diperoleh PT. Kimia Farma. Penelitian lainnya dilakukan oleh [11] pada Bangunan Ragil menggunakan metode SAW untuk menentukan supplier terbaiknya dengan hasil tertinggi yaitu 0,7 diperoleh oleh Avitel. Penelitian lainnya dilakukan oleh [12] pada CV. Sentra Jamu Indonesia menggunakan metode SAW untuk mendapatkan supplier terbaik dengan hasil tertinggi 0,9030 diperoleh PT. Sukunda Djaya.
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya ( research gap ), antara lain penelitian sebelumnya tidak memiliki proses identifikasi kriteria dalam proses metode SAW, sedangkan Penelitian ini memiliki proses indentifikasi   Kriteria   bedasarkan   Benefit   dan   Cost   pada   proses   metode   SAW.   Penelitian   sebelumnya menggunakan kriteria potongan harga, sedangkan penelitian ini tidak menggunakan kriteria potongan harga di karenakan   dari   setiap   supplier   tidak   memberikan   potongan   harga   walaupun   telah   menjadi   pelanggan   tetap. Penelitian terdahulu membandingkan teknik AHP dan SAW, sedangkan penelitian ini menggabungkan metode AHP dan SAW. Pada penelitian yang dilakukan oleh  [13]  penelitian dengan menggunakan gabungan metode AHP   dengan   metode   SAW,   hasil   yang   didapatkan   dari   kedua   metode   tersebut   dilakukan   banding   untuk menentukan hasil terbaiknya. Peneliti mengambil kesimpulan bahwa penggunaan gabungan metode jauh lebih efektif   dikarenakan   Toko   Beras   Matondang   belum   memiliki   nilai   bobot   kriteria.   Dari   penelitian   dan   studi literatur diatas menunjukkan bahwa metode AHP efektif untuk menentukan nilai bobot kriteria yaitu dengan menghasilkan nilai Eigenvector, kemudian nilai Eigenvector tersebut akan digunakan sebagai bobot kriteria dalam   metode   SAW.   Metode   SAW   ini   efektif   untuk   menentukan   hasil   akhir   yang   dapat   menentukan perangkingan alternatif untuk memilih supplier di Toko Beras Matondang.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahap Penelitian
Tahapan   atau   Langkah   Penelitian   merupakan   gambaran   tentang   apa   yang   akan   diterapkan   untuk memecahkan suatu masalah yang akan ditemui dalam penelitian. Instrumentasi yang dilakukan menggunakan teknik   wawancara,   observasi,   dan   kuesioner   pada  Toko   Beras   Matondang  untuk   mendapatkan   informasi informasi penting untuk proses penelitian. Wawancara dilakukan kepada pemilik Toko Beras Matondang yaitu Pak Heriansyah  untuk memperoleh informasi tentang bagaimana proses pemilihan supplier yang selama ini dilakukan oleh pemilik toko. Setelah mendapatkan informasi-informasi penting maka peneliti dapat memastikan bahwa terdapat 5 (lima) kriteria yang ditetapkan oleh pemilik Toko Beras Matondang melalui wawancara, yaitu: harga, ketersediaan barang, kualitas barang, pelayanan, lama waktu kirim. Dalam proses pengidentifikasian kriteria dilakukan dengan menggunakan 2 jenis kategori yaitu Benefit , dan Cost . Benefit merupakan nilai terbesar

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
dari suatu kriteria. (semakin tinggi nilai dari suatu kriteria, maka semakin disukai). Cost merupakan nilai terkecil dari suatu kriteria. (semakin kecil nilai nilai dari suatu kriteria, maka semakin disukai). Dalam penelitian ini, jenis   barang   yang   digunakan   untuk   penelitian   adalah   beras   jenis   Citrus,   dikarenakan   berdasarkan   hasil wawancara dengan pemilik toko, beras jenis Citrus, paling banyak terjual. Berikut adalah tabel Skala penilaian kriteria dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Penilaian Kriteria
No Nama Kriteria Nilai Kriteria
1 Harga (Rp)/kg Harga didapat dari harga beras Citrus yang tersedia pada nota supplier pada dokumen dalam satuan rupiah.
2 Ketersediaan Barang Ketersediaan Barang, dinilai pada kuesioner yang diisi oleh pemilik toko, yang terdapat pada Lampiran. Penilaian kuesioner menggunakan skala: 1. Sangat Buruk= Sangat buruk dalam Ketersediaan Barang yang dijual oleh supplier.
2. Buruk= Buruk dalam Ketersediaan Barang yang dijual oleh supplier.
3. Cukup= Cukup dalam Ketersediaan Barang yang dijual oleh supplier.
4. Baik= Baik dalam Ketersediaan Barang yang dijual oleh supplier.
5. Sangat Baik= Sangat baik dalam Ketersediaan Barang yang dijual oleh supplier.
3 Kualitas Barang Kualitas Barang, dinilai pada kuesioner yang diisi oleh pemilik toko, yang terdapat pada Lampiran. Penilaian kuesioner menggunakan skala: 1. Sangat Buruk= Sangat buruk Kualitas Barang yang dijual oleh supplier.
2. Buruk= Buruk Kualitas Barang yang dijual oleh supplier.
3. Cukup= Cukup Kualitas Barang yang dijual oleh supplier.
4. Baik= Baik Kualitas Barang yang dijual oleh supplier.
5. Sangat Baik= Sangat Baik Kualitas Barang yang dijual oleh supplier.
4 Pelayanan Pelayanan,   dinilai   pada   kuesioner   yang   diisi   oleh   pemilik   toko,   yang   terdapat   pada Lampiran. Penilaian kuesioner menggunakan skala:
1. Sangat Buruk= Sangat Buruk Pelayanan yang diberikan oleh supplier.
2. Buruk= Buruk Pelayanan yang diberikan oleh supplier
3. Cukup= Cukup Pelayanan yang diberikan oleh supplier.
4. Baik= Baik Pelayanan yang diberikan oleh supplier.
5. Sangat Baik= Sangat Baik Pelayanan yang diberikan oleh supplier.
5 Lama Waktu Kirim
Lama Waktu Kirim didapat dari tanggal terima atau berapa lama barang dikirim, yang tersedia pada nota supplier pada dokumen.
Proses penilaian data alternatif dilakukan berdasarkan dari proses pemesanan yang telah dilakukan oleh Pemilik Toko kepada supplier dari mulai bulan September dengan 7 supplier. Evaluasi data alternatif dalam penelitian ini meliputi 7 data supplier yaitu Mitra Usaha, Haholongan, Maju Jaya, Rudal Patriot, Pd Sriwijaya, Lancar   Tani,   dan   JTS.   Pemilihannya   didasarkan   pada   lima   kriteria:   Harga,   Ketersediaan   Barang,   Kualitas Barang, Pelayanan, dan Lama Waktu Kirim.
Penelitian   ini   menggunakan   metode prototyping yang   merupakan   metode   pengembangan   sistem. Prototyping merupakan suatu metode yang memiliki siklus hidup sistem berdasarkan ide model kerja. Tujuan dari metode prototyping adalah untuk mengembangkan suatu model menjadi sistem atau sistem akhir yang dapat dikembangkan   lebih   cepat   dan   dengan   biaya   lebih   rendah   dibandingkan   metode   tradisional.   Tahapan pembangunan sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
Tahapan penelitian sebagai berikut: (a) Analisis Kebutuhan : Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data yaitu wawancara dengan pemilik toko Beras Matondang, membaca studi literatur, serta mengobservasi untuk  mengidentifikasi  masalah  serta  menganalisis  kebutuhan  apa  saja  yang  akan  diperlukan  dalam  proses
Gambar 1. Tahapan Pembangunan Sistem (Prototyping)

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
perancangan sistem nantinya. (b) Quick Design : pada tahap ini dilakukan dengan menerima rancangan masukan yang   diberikan   oleh   Pemilik   Toko   Beras   Matondang   seperti   proses  Entri  Kriteria,   Entri  Alternatif,   Entri Alternatif   Perbandingan,   Entri   Kriteria   Perbandingan.   Setelah   mendapatkan   sebuah   rancangan   masukan dibuatkan User Interface sesuai dengan kebutuhan yang telah diberikan oleh Pemilik Toko Beras Matondang. (c) Prototyping : pada tahap ini dibuatkan Rancangan Layar sesuai dengan rancangan masukan dan kebutuhan yang telah diberikan oleh pemilik toko beras matondang. (d) Evaluasi Prototype : pada tahap ini Memberikan sebuah hasil   rancangan   layer   yang   berbentuk   design   kepada   Pemilik   Toko   Beras   Matondang   serta   memberikan penjelasan yang sesuai dengan kebutuhan proses perhitungan dalam metode AHP dan SAW. (e) Review & Update : pada tahap ini, Peneliti meminta saran dari pemilik Toko Beras Matondang untuk mendapatkan hasil terbaik. Jika hasil sudah sesuai, lanjut kedalam tahap proses selanjutnya. (f) Development with AHP and SAW Methods : Melakukan sebuah Pembangunan sistem yang dilakukan dengan merealisasikan tampilan rancangan layar yang telah selesai dibuat dan dilanjutkan dengan dibuatlah sistem berbasis web dengan menggunakan Bahasa Pemrograman PHP yang terintegrasi dengan basis data MySql, serta aplikasi Visual Studio Code, Dalam Proses   development   digunakan   Metode  AHP  digunakan   untuk   memperoleh   hasil   pembobotan   kriteria   dan metode SAW digunakan untuk memperoleh hasil akhir. (VII) Testing : Setelah pembangunan sistem selesai akan dilakukan sebuah proses pengujian, melalui User Acceptance Testing (UAT) berupa survei pengguna, yaitu pemilik toko Beras Matondang. (g) Menggunakan Sistem : Setelah disetujui, maka sistem tersebut akan siap digunakan untuk kebutuhan dalam proses pemilihan supplier terbaik dengan metode AHP dan SAW.

## 2.2. Metode Analytical Hierarchy Process
Menurut Saaty dalam [14] AHP adalah teknik analisis untuk mengambil keputusan berdasarkan berbagai kriteria. Metode ini didasarkan pada perbandingan evaluasi relatif pengguna terhadap kriteria ketika mengambil Keputusan. Formulasi perhitungan AHP yaitu (a) Normalisasikan data dengan membagi secara berpasangan nilai setiap   elemen   dalam   matriks   dengan   jumlah   setiap   kolom.   (b)   Hitung   nilai   vektor   eigen   dan   periksa konsistensinya. (c) menghitung vektor eigen untuk setiap perbandingan. (d) menguji konsistensi hierarki dengan mengalikan setiap kolom kriteria dengan vektor eigennya. Hasil perkalian kemudian dibagi dengan jumlah bobot vektor eigen dan hasilnya disebut lambda max ( λmax ). (e) menghitung Consistent Index dan Consistent Ratio dengan persamaan Error: Reference source not foundError: Reference source not foundError: Reference source not foundError: Reference source not found dan Error: Reference source not found
CI = λ max − n n − 1 (1)
CR = CI Ri (2)
dengan CI sebagai Indeks Konsisten ( Consistent Index ), λmax sebagai Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n, n sebagai Banyak Kriteria, Ri sebagai Random Index dan CR sebagai Consistency Ratio.

## 2.3. Metode Simple Additive Weighting
Menurut Kusumadewi dalam  [15]  Konsep dasar metode SAW yaitu dengan mencari penjumlahan bobot evaluasi kinerja setiap alternatif terhadap seluruh atribut. Metode SAW memerlukan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke dalam skala yang dapat dibandingkan dengan seluruh alternatif penilaian yang ada. Formulasi perhitungan SAW yaitu (a) Tentukan kriteria yang akan memandu pengambilan keputusan (b) menentukan nilai bobot   kriteria,   (c)   Menentukan   peringkat   kesesuaian   setiap   alternatif   untuk   setiap   kriteria,   (d)   Menentukan matriks keputusan berdasarkan kriteria. Matriks tersebut kemudian dinormalisasi berdasarkan persamaan yang dipasang sehingga diperoleh matriks yang ternormalisasi (e) memberikan nilai prefensi untuk setiap alternatif dengan persamaan Error: Reference source not found dan Error: Reference source not found
r ij = { X ij max i X ij min i X ij X ij (3)
Vi = ∑ j = 1 n ( W j R ij ) (4)
Dimana, Vi sebagai rank untuk setiap alternatif, W j sebagai Nilai Bobot dari setiap kriteria, r ij sebagai nilai rating kinerja ternormalisasi, X ij sebagai nilai atribut dari setiap kriteria, Max x ij sebagai nilai terbesar alternatif dari kriteria i, min X ij nilai terkecil dari alternatif dari kriteria i, Benefit sebagai nilai terbesar menjadi nilai terbaiknya dan Cost sebagai nilai terkecil menjadi nilai terbaiknya.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang didapatkan dari penelitian ini, antara lain:

## 3.1. Implementasi Metode AHP
Menurut Saaty dalam [14] AHP adalah teknik analisis untuk mengambil keputusan berdasarkan berbagai kriteria. Ini adalah proses terstruktur yang membantu pengguna membuat keputusan berdasarkan tujuan dan pemahaman   mereka   tentang   masalah.   Metode   ini   didasarkan   pada   perbandingan   evaluasi   relatif   pengguna terhadap kriteria ketika mengambil Keputusan. Dalam proses penelitian yang dilakukan digunakannya metode AHP dikarenakan Pemilik Toko Beras Matondang tidak memiliki nilai bobot kriteria untuk proses pemilihan supplier yang akan dilakukan. Dari metode AHP didapatkan Nilai Eigenvector, yang akan menjadi nilai bobot kriteria yang akan digunakan dalam metode SAW. Untuk melakukan proses diawali dengan struktur hirarki. Dibawah   ini   merupakan   gambar   dari   Struktur   Hirarki   dalam   SPK   Pemilihan   Supplier   pada   Toko   Beras Matondang yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Perhitungan dengan Metode AHP akan dilakukan di bawah ini dengan beberapa tahapan:
1. Penentuan Nilai Perbandingan Antar Kriteria berdasarkan hasil kuesioner bobot kriteria. Kemudian dari perbandingan kepentingan tersebut, disusunlah matriks perbandingan kriteria dijelaskan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Kriteria Nama Harga Ket Brg Kualitas Barang Lama Waktu Pelayanan Harga 1 4 1/2 3 1 Ket Brg 1/4 1 1/3 2 1/3 Kualitas Barang 2 3 1 5 1 Lama Waktu 1/3 1/2 1/5 1 1/5 Pelayanan 1 3 1 5 1
2. Berikut ini adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam metode AHP untuk menentukan bobot kriteria:: a. Langkah 1, Menjabarkan matriks pada tabel 1 ke dalam bentuk desimal.
[ 1,000 4,000 0,500 3,000 1,000 0,250 1,000 0,333 2,000 0,333 2,000 3,000 1,000 5,000 1,000 0,333 0,500 0,200 1,000 0,200 1,000 3,000 1,000 5,000 1,000 ]
b. Langkah 2, Mengalikan sebuah matriks dengan matriks itu sendiri.
c. Langkah 3, Hasil dari perkalian matriks pada langkah 2
d. Langkah 4,  Nilai Eigenvector dapat diperoleh dengan mengalikan setiap nomor baris dalam matriks dengan total baris dan menjumlahkan setiap baris dari matriks  ternormalisasi  yang diperoleh melalui perkalian matriks. Bobot kriteria akan ditentukan oleh nilai eigenvector .
[ 48,866 18,425 64,917 11,958
55,417 +
199,583
] → [
48,867 : 198,583 18,425 : 198,583
64,917 : 198,583 11,958 : 198,583
55,417 : 198,583
] = [ 0,244
0,092
0,325 0,060 0,278 +
1,000
]
e. Langkah 5, Berdasarkan hasil yang diperoleh, didapatkan nilai bobot setiap kriteria yang diperoleh dari nilai eigenvector, maka  nilai bobot untuk kriteria Harga=0.244, nilai bobot untuk kriteria Ketersediaan barang=0.092, nilai bobot untuk kriteria Kualitas Barang=0.325, nilai bobot untuk kriteria Lama Waktu Pengiriman=0.060, nilai bobot untuk kriteria Pelayanan=0.278.
Gambar 2. Struktur Hirarki dalam SPK Pemilihan Supplier pada Toko Beras Matondang

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
f. Langkah 6,  Perhitungan indeks konsistensi (CI) dan rasio konsistensi (CR) digunakan untuk menguji metode AHP. Adapun tahapannya berupa perkalian dari  setiap  kolom kriteria dengan eigenvector yang dimiliki. Hasil dari proses perkalian dapat diihat pada Tabel 3 yang merupakan Perkalian Matrik Kriteria dengan Eigenvector:
Tabel 3. Proses Pengujian Nama Harga Ket Brg Kualitas Barang Pelayanan Lama Waktu x Eign Hasil Harga 1 4 1/2 3 1 0,244 1,234 Ket Brg 1/4 1 1/3 2 1/3 0,092 0,474 Kualitas Barang 2 3 1 5 1 0,325 1,669 Pelayanan 1/3 1/2 1/5 1 1/5 0,060 0,308 Lama Waktu 1 3 1 5 1 0,278 1,424 3. Berikut adalah pembagian hasil perkalian sebelumnya dengan nilai eigenvector untuk Lamda Max
[ 1,234 : 0,245 0,474 : 0,092
1,669 : 0,325 0,308 : 0,060 1,424 : 0,278
] = [ 5,041 5,138 5,132 5,145
5,130 ]
Maka, Lamda Max ( λ maks ) = (5,041 + 5,138 + 5,132 + 5,145 + 5,130) / 5 = 25,585 / 5 = 5,117 4. Menghitung nilai Consistency Index (CI) dilakukan sebagai uji coba dalam metode AHP, Menurut Saaty dalam [16], digunakan rumus persamaan (1) seperti yang telah disebutkan sebelumnya, yaitu:
CI = λ max − n n − 1 ═ ( 5 , 117 − 5 ) 5 − 1 ═ 0,029
5. Menghitung nilai Consistency Ratio (CR), digunakan rumus persamaan (2), yaitu:
CR = CI RI ═ 0 , 029 1 , 12 ═ 0,026
Menurut Saaty dalam [16] Proses penilaian perbandingan dianggap konsisten jika nilai CR tidak lebih dari 0,1 (CR < 0,1) atau 10%. Dari hasil perhitungan tersebut, maka diperoleh CR yaitu 0,026, sehingga penilaian perbandingan kriteria pemilihan supplier terbaik sudah konsisten dan tidak perlu dilakukan perhitungan ulang .

## 3.2. Implementasi Metode SAW
Menurut Kusumadewi dalam [15] Ide dasar metode SAW adalah menghitung total bobot evaluasi kinerja setiap alternatif pada semua kriteria. Matriks pilihan (X) harus dinormalisasi dengan menggunakan pendekatan SAW agar dapat dibandingkan dengan semua evaluasi alternatif lain yang telah digunakan.

## 1. Matriks Normalisasi
Penilaian alternatif berdasarkan kriteria harga dan lama waktu pengiriman didapatkan Faktur/Nota Supplier . Sedangkan untuk penilaian alternatif berdasarkan kriteria Kualitas Barang, Ketersediaan Barang dan Kualitas Pelayanan, didapatkan dari hasil pengisian kuesioner oleh pemilik toko. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Alternatif berdasarkan Kriteria Nama Harga Ket Brg Kualitas Barang Lama Waktu Pelayanan Mitra Usaha 12,700 4 2 5 1 Haholongan 12,800 3 3 3 2 Maju Jaya 12,650 3 4 4 2 Rudal Patriot 12,820 5 5 3 1 PD Sriwijaya 12,500 3 3 4 1 Lancar Tani 12,800 3 4 4 1 JTS 12,650 4 3 2 2 Bobot Kriteria 0,245 0,092 0,325 0,060 0,278
2. Matriks kemudian dinormalisasi dengan dihitung nilai tiap kriteria berdasarkan attribute benefit atau cost dengan rumus persamaan (3) seperti yang telah dituliskan sebelumnya. Penilaian berdasarkan  tabel Skala penilaian kriteria pada Tabel 1, dengan proses pengidentifikasian kriteria dilakukan dengan menggunakan 2 jenis kategori yaitu Benefit , dan Cost . Benefit merupakan nilai terbesar dari suatu kriteria. (semakin tinggi nilai dari suatu kriteria, maka semakin disukai). Cost merupakan nilai terkecil dari suatu kriteria. (semakin kecil nilai nilai dari suatu kriteria, maka semakin disukai). Tabel Attribute Kriteria, terlihat pada Tabel 5.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 5. Attribute Kriteria Kriteria Attribute Harga Cost Ketersediaan Barang Benefit Kualitas Barang Benefit Pelayanan Benefit Lama Waktu Kirim Cost 3. Hasil Perhitungan berdasarkan rumus normalisasi pada persamaan (3) sebagai berikut:
R = [ 0,984 0,800 0,400 1,000 1,000 0,977 0,600 0,600 0,600 0,500 0,988 0,600 0 , 800 0,800 0,500 0,975 1,000 1 , 000 0,600 1,000 1,000 0,600 0 , 600 0,800 1,000 0,977 0,600 0,800 0,800 1,000 0,988 0,800 0,600 0,400 0,500
]
Perangkingan  Alternatif   Supplier.  Untuk   mendapatkan   hasil   penilaian   alternatif   terbaik,   maka   dilakukan perhitungan   matriks  ternormalisasi  sesuai   dengan   masing-masing   kriteria,   dengan   menggunakan   rumus persamaan (4), yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6:
Tabel 6. Perangkingan Alternatif Supplier Alternatif (Supplier) Total Akhir Ranking Rudal Patriot 0,970 1 Lancar Tani 0,880 2 Pd Sriwijaya 0,821 3 Mitra Usaha 0,783 4 Maju Jaya 0,744 5 JTS 0,674 6 Haholongan 0,664 7
Menurut   perhitungan   metode   SAW   di   atas,   didapatkan   bahwa  Toko   Rudal   Patriot   mendapatkan   nilai tertinggi dengan angka 0,970. Oleh karena itu alternatif Toko Rudal Patriot dijadikan supplier terbaik menurut Toko Beras Matondang.

## 3.3. Uji Sensitivitas
Uji sensitivitas dilakukan untuk mengetahui seberapa sensitif hasilnya ketika diterapkan pada penyelesaian kasus tertentu. Hasil alternatif: Hasil alternatif ini lebih mungkin dipilih jika nilai sensitivitasnya tinggi atau jika terdapat peningkatan sensitivitas terhadap perubahan hasil pemeringkatan.
Pada   Tabel   6,   didapatkan   hasil   perhitungan   dengan   menggunakan   nilai   bobot   yaitu  untuk   kriteria Harga=0.244, untuk kriteria Ketersediaan barang=0.092, untuk kriteria Kualitas Barang=0.325, untuk kriteria Lama Waktu Pengiriman=0.060, untuk kriteria Pelayanan=0.278. Kemudian, hanya nilai bobot satu kriteria saja yang   diubah   dan   bobot   lainnya   tidak   berubah.   Selanjutnya   dilakukan   analisis   terhadap   perubahan   nilai maksimum yang terjadi dari keadaan awal ke keadaan perubahan. Berikut adalah hasil dalam uji sensitivitas tahap 1, dengan menaikan 0,25 pada nilai bobot kriteria pertama, dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Sensitivitas 1 Alternatif (Supplier) Total Akhir Ranking Rudal Patriot 1,214 1 Lancar Tani 1,124 2 Pd Sriwijaya 1,071 3 Mitra Usaha 1,029 4 Maju Jaya 0,991 5 JTS 0,921 6 Haholongan 0,909 7
Selanjutnya adalah hasil uji sensitivitas tahap 2, menaikan 0,5 pada bobot kriteria pertama, terlihat pada Tabel 8.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 8. Hasil Uji Sensitivitas 2 Alternatif (Supplier) Total Akhir Ranking Rudal Patriot 1,457 1 Lancar Tani 1,369 2 Pd Sriwijaya 1,321 3 Mitra Usaha 1,275 4 Maju Jaya 1,238 5 JTS 1,168 6 Haholongan 1,153 7
Selanjutnya adalah melakukan hasil uji sensitivitas, dengan menaikan 0,25 pada bobot kriteria kedua, kemudian menaikan 0,5 pada bobot kriteria kedua. Langkah selanjutnya adalah menambah bobot kriteria antara 0,25 dan 0,5 dan menggunakan prosedur yang sama untuk kriteria ketiga hingga kelima. Hasil akhir dari uji sensitvitas tahap 3 dengan sampel 5 alternatif, ditunjukan pada Gambar 3.
Dari   hasil   uji   sensitivitas,   menunjukkan   bahwa   peringkat   total   perubahan   dari   hasil   alternatif   yang dihasilkan dengan metode SAW, sama peringkatnya dengan sebelum uji sensitivitas. Total perubahan terbesar, diraih oleh alternatif Rudal Patriot dengan jumlah 3,43.  Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa  alternatif Toko Rudal Patriot dianggap relevan menjadi supplier terbaik, karena  memiliki nilai sensitiftas yang tinggi terhadap perubahan ranking.

## 3.4. Tahapan Pembangunan Sistem

## 3.4.1. Analisa Kebutuhan Sistem
Pada   tahap   ini   akan   membahas  Analisa   Kebutuhan   usulan   SPK   pemilihan   supplier   pada   Toko   Beras Matondang.
a. Proses Entry Data Master, merupakan proses untuk menginput data kriteria, alternatif ( supplier ) sesuai dengan hasil kuesioner dan nota atau faktur supplier yang telah diterima. Tahapan proses ini adalah: Admin menginput   semua   alternatif   berdasarkan   nota   atau   faktur   yang   diterima,   serta   menginput   kriteria pengambilan keputusan yang telah ditentukan hingga tersimpan ke dalam tabel master.
b. Proses Perbandingan, adalah proses pengolahan data sesuai dengan metode AHP dan SAW. Tahapan proses ini adalah: setiap 6 bulan Admin akan meminta data hasil kuesioner bobot kriteria dan kuesioner bobot alternatif kepada pemilik toko beras matondang. Kemudian administrator akan memasukkan data kuesioner tersebut ke dalam aplikasi SPK pada proses perbandingan kriteria untuk mendapatkan nilai bobot dari kriteria, yang terdiri dari harga, ketersediaan, kualitas, waktu pengiriman, dan pelayanan. Setelah semua data nilai alternatif (supplier) telah diinputkan, maka aplikasi SPK akan memproses data nilai alternatif (supplier) tersebut dan menghasilkan output berupa ranking alternatif.
c. Proses Pembuatan Laporan, pada proses ini admin dan pemilik toko beras matondang dapat menghasilkan keluaran berupa laporan hasil keputusan supplier terbaik, laporan hasil ranking, laporan hasil penilaian alternatif.

## 3.4.2. Quick Design
Quick Design Sistem Usulan SPK dilihat pada Use Case Diagram pada Gambar 4.
Gambar 3. Perhitungan Uji Sensitivitas tahap 3 rentang 0,25 – 0,5 untuk 5 supplier

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tahapan pembangunan sistem selanjutnya, adalah proses perancangan basis data dalam sistem pendukung Keputusan supplier terbaik pada toko beras matondang dimulai dari perancangan Entity Relationship Diagram (ERD). Berdasarkan hasil analisis dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 5.

## 3.4.3. Prototyping
Pada tahap ini dibuatkan Rancangan Layar sesuai dengan rancangan masukan dan kebutuhan yang telah diberikan   oleh   pemilik   Toko   Beras   Matondang.   Rancangan   Layar   Halaman   Login,   Halaman   Kriteria Perbandingan dan Laporan Hasil Peringkat terlihat pada Gambar 6.

## 3.4.4. Development Implementasi Sistem
Tampilan Keluaran Sistem berupa Cetak Tabel Bobot Kriteria dapat dilihat pada Gambar 7.
Tampilan Keluaran Sistem berupa  Cetak Laporan Hasil Ranking dan Laporan Hasil Penilaian Alternatif yang dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 4. Use Case Diagram pada Toko Beras Matondang
Gambar 5. ERD SPK Pemilihan Supplier
Gambar 6. Rancangan Layar
Gambar 7. Cetak Tabel Bobot Kriteria

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.4.5. Testing / Pengujian
Pengujiannya   menggunakan   User  Acceptance   Testing   (UAT)   berupa   survei   terhadap   pengguna,   atau operator toko. Kuesioner UAT ditunjukkan pada Gambar 9. Dari hasil survei pengujian penerimaan pengguna, pengguna aplikasi SPK yang memilih Tidak Setuju (TS) mendapatkan skor 0%. Pengguna aplikasi SPK yang memilih “Saya setuju” (S) akan mendapat skor 25%. Artinya, didapatkan 2 jawaban “setuju” dari 8 pertanyaan. Pengguna aplikasi SPK yang memilih “Sangat Setuju” (SS) memperoleh respon 75% atau “Sangat Setuju” untuk 6 dari 8 pertanyaan. Oleh karena itu, dari hasil survei UAT dapat disimpulkan bahwa pengguna atau pemilik toko sepenuhnya setuju dengan aplikasi SPK yang menggunakan teknik AHP dan SAW untuk mendukung proses pengambilan keputusan pemilihan pemasok. Hal ini dibuktikan dengan hasil Sangat Setuju (SS) dari survei pengujian penerimaan pengguna dengan metode ini yang menghasilkan skor sebesar 75%.

## 3.5. Diskusi
Penelitian ini dibuat untuk memberikan masukan kepada Toko Beras Matondang berupa nilai atau data akhir yang dapat menunjukan supplier terbaik berdasarkan ranking. Dalam penelitian ini, jenis barang yang digunakan untuk penelitian adalah beras jenis Citrus, dikarenakan berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik toko, beras jenis Citrus, paling banyak terjual. Penelitian ini menggunakan 5 kriteria yaitu harga, ketersediaan barang,   kualitas   barang,   pelayanan,   lama   waktu   kirim.   Serta   tidak   menggunakan   kriteria   potongan   harga dikarenakan dari setiap supplier tidak memberikan sebuah potongan harga walaupun telah menjadi pelanggan tetap. Penelitian ini juga memiliki proses pengindentifikasian kriteria bedasarkan atribut kritteria berupa Benefit dan Cost pada kriteria yang digunakan, agar dapat memahami unsur perbedaan perhitungan min / max dari proses penilaian berdasarkan metode SAW. Penelitian ini menggunakan kombinasi dua metode yaitu AHP dan SAW. Metode AHP digunakan untuk menentukan nilai bobot dengan menggunakan nilai eigenvector. Kemudian dengan   menggunakan   nilai   eigenvector   yang   diperoleh   sebagai   nilai   bobot   acuan,   dilanjutkan   dengan perhitungan menggunakan metode SAW untuk mendapatkan nilai peringkat pemasok terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan  SPK untuk pemilihan supplier yang dibangun dengan menggunakan teknik AHP dan SAW, yang membuat proses penilaian supplier menjadi lebih mudah, serta menghasilkan beberapa laporan yang sebelumnya tidak ada.  Dengan dibuatnya SPK supplier terbaik, maka proses penilaian supplier menjadi lebih obyektif. Dengan metode AHP, telah didapatkan nilai bobot kriteria penilaian dari setiap supplier yaitu   nilai eigenvector ,   sehingga   dapat   diketahui   kriteria   mana   yang   terpenting.  SPK   yang   dibangun  dapat
Angga Syahputra | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 228
Gambar 8. Cetak Laporan Ranking dan Laporan Hasil Penilaian Alternatif
Gambar 9. Kuesioner User Acceptance Test

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 219-229 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
mencetak beberapa Laporan yang dibutuhkan. SPK mempermudah proses pembelian barang baku lancar yang dapat menyebabkan stok beras lancar.  Laporan Penilaian Supplier berdasarkan periode untuk dapat melihat profil, kinerja dan kualitas yang dimiliki oleh setiap supplier yang bekerja sama dengan Toko. Laporan Ranking Supplier berdasarkan periode untuk melihat ranking dari setiap supplier yang telah ditentukan. Batasan masalah pada penelitian ini yaitu, peneliti hanya membuatkan SPK berbasis web dengan metode AHP dan SAW untuk membantu Toko Beras Matondang dalam menyelesaikan masalah dalam pemilihan supplier terbaiknya. Saran dari   penelitian   ini   adlah   agar   dapat   dilakukan   metode   lainnya   untuk   pemilihan   supplier   toko   beras,   agar masyarakat mudah memilih, atau jadi bahan acuan penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. O. Wibowo dan A. T. Priandika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Gedung Pernikahan Pada Wilayah Bandar Lampung Menggunakan Metode Topsis,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, hal. 73–85, 2021, doi: https://doi.org/10.33365/jatika.v2i1.728.
[2] P. Jayadi dan Juwari, “Metode Prototyping pada Aplikasi Lumbung Padi dengan Pemanfaatan Open Government Data,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 1, hal. 13–25, 2022, doi: 10.33365/jtk.v16i1.1510.
[3] H. P. Shabira dan J. Sutrisno, “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Supplier Dengan Menggunakan Metode AHP dan   SAW,” Sist.   Inf.   dan   Teknol. ,   vol.   3,   no.   1,   hal.   58–63,   2022,   doi: http://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/view/321/283.
[4] M. M. Parli dan A. Diana, “Supplier Selection Decision Support System On Clothing Convection Using AHP And SAW Methods,” Systematics , vol.
3,
no. 1, hal. 1–12, 2021,
doi: https://journal.unsika.ac.id/index.php/systematics/article/view/5354/2928.
[5] A. Diana dan D. Achadiani, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting untuk Pemilihan   Supplier   pada   Bengkel,” J.   Tek.   Inform.   dan   Sist.   Inf. ,   vol.   8,   no.   1,   hal.   59–73,   2022,   doi: https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i1.4077.
[6] F. Marina Uli Hasiani, T. Haryanti, Rinawati, dan L. Kurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Produk Ritel dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, hal. 152–162, 2021, doi: https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i1.1125.
[7] A. F. Saputra dan I. Novita, “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Supplier Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) Pada Xy Coffe and Roastery,” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , vol. 4, no. 2, hal. 205–214, 2021, doi: https://doi.org/10.36080/idealis.v4i2.2850.
[8] E. Satryawati, A. Fitriansyah, dan I. Cahyanto, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Aplikasi Penentuan Pemasok   Bahan   Makanan   dan   Minuman,” J.   Teknol.   Inform.   dan   Komput. ,   vol.   9,   no.   1,   hal.   84–99,   2023,   doi: https://doi.org/10.37012/jtik.v9i1.1346.
[9] B.  A.   Susilo   dan   D.   Mahdiana,   “Penerapan   Metode  Analytical   Hierarchy   Process   (AHP)   Dan   Simple  Additive Weighting (SAW) Dengan Model Qcdfr Untuk Pemilihan Supplier Terbaik Pada Ud. Bayu Agung Furniture,” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, hal. 78–84, 2020, doi: https://doi.org/10.36080/idealis.v3i1.1557.
[10] E. Susanti dan R. Rusdah, “Pemilihan Supplier Pada Apotek Pusaka Arta Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple Additive Weighting (Saw),” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, hal. 405–410, 2020, doi: https://doi.org/10.36080/idealis.v3i1.1954.
[11] W. A. Maulana, A. Nugroho, dan T. Adriyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Di Toko Bangunan Ragil,” Semin. Nas. Inov. Teknol. UN PGRI Kediri, 24 Juli 2021 , hal. 154–159, 2021, doi: https://doi.org/10.29407/inotek.v5i2.1030.
[12] A.   Heruansyah   dan   J.   Safitri,   “Implementasi   Metode  Ahp   Dan   Saw   Pada  Aplikasi   Sistem   Penunjang   Keputusan Supplier Terbaik Studi Kasus: Cv. Sentra Jamu Indonesia,” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , vol. 2, no. 4, hal. 198–204, 2019, doi: https://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/article/view/1350.
[13] A. S. H. L, T. H. Pudjiantoro, dan P. N. Sabrina, “Vendor Selection Using The Comparation SAW and AHP Methods in Dicision Support System,” 2021, doi: http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/6055.
[14] F. Syahputra, A. M. Muslim, dan W. I. A. W. Talaat, “Penggunaan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Penentuan Kawasan Daerah Perlindungan Laut (DPL) di Pulo Nasi, Aceh Besar,” Pros. SEMDI-UNAYA (Seminar Nas.
Multi Disiplin
Ilmu UNAYA) , hal. 132–140, 2019,
doi: http://jurnal.abulyatama.ac.id/index.php/semdiunaya/article/view/440.
[15] W. Sulistyani, H. Hasanah, dan P. Widyaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kinerja Karyawan Terbaik dengan Metode Simple Additive Weighting,” J. Tek. Komputer, Agroteknologi Dan Sains , vol. 1, no. 1, hal. 1–9, 2023, doi: https://doi.org/10.56248/marostek.v1i1.7.
[16] Mahmudi, Kusrini, dan Henderi, “Analisis Perbandingan Metode AHP dan AHP-Electre Pada Seleksi Karyawan (Studi Kasus PT. Gawih Jaya Banjarmasin),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, hal. 863–867, 2019, doi: http://seminar-id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/view/243.