## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   2 Hal: 130-138 e-ISSN: 2686-3154
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Laptop Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Putri Sakinah  , Nova Hayati 2 , Aldo Eko Syaputra 3
1,2,3 Universitas Adzkia
putrisakinah@adzkia.ac.id

## Abstrak
Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak positif dalam aktivitas manusia dari berbagai kalangan masyarakat dan  pelajar/mahasiswa  untuk  membantu  meningkatkan  produktivitas  di  setiap  bidang  dan  pekerjaan.  Khususnya  bagi pelajar/mahasiswa, penerapan teknologi informasi dapat mempermudah untuk mengakses informasi, media pembelajaran  dan membantu  dalam  mengerjakan  tugas  perkuliahan.  Perangkat  Komputer  Laptop  dibutuhkan  untuk  menunjang  aktivitas perkuliahan yang dapat meningkatkan kualitas pembelajaran . Banyaknya tipe, merk dan spesifikasi perangkat laptop sering membuat  mahasiswa  menjadi  bingung  dalam  memilih saat  hendak  membeli.  Khususnya  pada  mahasiswa  di  Program  Studi Informatika  dimana  perangkat  laptop  dapat  menjadi  perangkat  untuk  penggunaan  aplikasi/software  yang  dipelajari  selama perkuliahan sehingga mahasiswa tersebut harus memilih perangkat laptop yang sesuai dengan spesifikasi kebutuhan aplikasi yang membutuhkan spesifikasi yang lebih tinggi dari pada pengguna lainnya. Dalam menyelesaikan masalah ini, peneliti akan menggunakan sistem pendukung keputusan dengan metode Simpe Additive Weighting dalam pemilihan Laptop terbaik bagi mahasiswa di Program Studi Informatika. Adapun dari percobaan perhitungan yang sudah dilakukan maka terdapat 5 kriteria dan 7 alternatif dalam pemilihan laptop terbaik sehingga didapatkan informasi mengenai jenis perangkat laptop terbaik yaitu Lenovo IP Flex 5 14ALC7 dengan nilai total sebesar 0.72 sehingga penelitian ini dapat menjadi alternative bagi mahasiswa program studi Informatika dalam pemilihan perangkat laptop yang akan dibeli.
Kata kunci: Informatika, SAW, Perangkat Laptop Terbaik, Sistem Pendukung Keputusan, Teknologi.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kemajuan Teknologi Informasi di era globalisasi saat ini dapat membantu untuk meningkatkan produktifitas dan aktivitas manusia dalam berbagai bidang pekerjaan . Salah satunya pada penerapan di dunia pendidikan dimana teknologi  sudah  diaplikasikan  dalam  media  pembelajaran  [1].  Untuk  membantu  menunjang  siswa/mahasiswa dalam  menerapkannya,  dibutuhkan  adanya  sebuah  perangkat  Laptop  yang  dapat  digunakan  untuk  mengerjakan tugas  maupun  mengelola  materi  perkuliahan  .  Banyaknya  jenis  perangkat  Laptop  yang  ditawarkan  membuat pembeli mengalami kesulitan dalam memilih perangkat yang sesuai dengan kebutuhan pengguna yang berasal dari berbagai organisasi, masyarakat dan kalangan  lainnya termasuk pelajar dan mahasiswa.. Pada penelitian ini, akan dibahas untuk pengguna yang berasal dari mahasiswa Program Studi Informatika.
Pembelian perangkat Laptop yang tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna, dapat menyebabkan gangguan saat sedang digunakan dan mengakibatkan gangguan proses saat dioperasikan bahkan bisa membuatnya menjadi tidak meresepon pekerjaan yang sedang dijalankan [2].  Khususnya bagi mahasiswa yang berada di program studi yang berhubungan  dengan  Teknologi  Informasi.    Penggunaan  aplikasi  oleh  mahasiswa  saat  mengerjakan  tugas perkuliahan  membutuhkan  performa  yang  cukup  tinggi  pada  perangkat  Laptop  yang  digunakan  [jeremy]  . Begitupun  jika  membeli  perangkat  Laptop  bagi  yang  memang  tidak  membutuhkan  spesifikasi  tinggi  seperti penggunaannya hanya sebatas untuk kebutuhan penulisan saja [3].
Dengan adanya kondisi tersebut, pada saat pembelian perangkat laptop, calon pembeli diharapkan menjadi merasa lebih peka dalam memilih produk dari perangkat Laptop sebelum dilakukan pembeliannya karena setiap produk perangkat Laptop memiliki dengan berbagai tipe, merk dan spesifikasi yang berbeda.[4] Sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) akan dapat mendukung untuk mengatasi kondisi seperti ini dimana sebuah SPK dapat membantu pengguna  dalam  memberikan  keputusan  terhadap  alternative  pemilihan  baik  pada  perusahaan  maupun  pada masyarakat [5].  Sistem Pendukung Keputusan juga dapat memberikan solusi dalam penyelesaian masalah dengan berbagai  kondisi  baik  secara  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  [6]    Metode  SAW  banyak  digunakan  untuk perhitungan / pembuatan sebuah sistem pendukung keputusan yang lebih menitikberatkan kepada banyak kriteria [7] Tak hanya melibatkan kriteria, poin utama dalam menentukan hasil di metode SAW adalah adanya alternatif pilihan [8].
Terdapat banyaknya metode pada Sistem Pendukung Keputusan seperti Simple Additive Weighting (SAW), WP, ELECTREE,  TOPSIS  dan  lainnyna  yang  memiliki  teknik  yang  berbeda  dalam  pemecahan  suatu  masalah  [9]. Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode sistem pendukung keputusan dengan teknis penjumlahan yang memiliki bobot. Konsep dasar dari metode ini adalah pencarian perhitungan yang sudah terbobot dari nilai kinerja  pada  setiap  semua  alternatif  dari  kriteria  yang  ditentukan  dimana  metode  SAW  memerlukan  proses perhitungan  untuk  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  menjadi  bentuk  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan alternatif kriteria penilaian yang akan dihitung pada metode sistem pendukung keputusan ini.  [niko akbar]. Pada proses  pengolahan  datanya,  metode  SAW  dapat  mengolah  semua  alternative  dan  kriteria  penilaian  yang memberikan hasil alternative yang terbaik dari setiap alternative yang diberikan [10]
Untuk penelitian ini, peneliti melihat referensi dari penelitian terdahulu yang menggunakan penerapan dari metode SAW . Penelitian pertama,  melalui penerapan metode sistem pendukung keputusan yang secara hybrid diterapkan melalui  SAW-TOPSIS  pada  pemilihan  Laptop.  Pada  penelitian  ini,  penerapan  metode  SAW  digunakan  dalam menghitung  bobot  nilai  atribut  ,  kriteria  dan  alternatif  secara  keseluruhan  pada  setiap  parameternya  sedangkan metode TOPSIS  digunakan untuk memperbaiki gap antara performansi secara alternatif dengan hasil aktual dalam pencarian alternatif yang terbaik. [11]
Penelitian kedua mengenai Pemilihan Laptop Terbaik menggunakan metode Simple Addictive Weighting dalam penyelesaian  permasalahannya.  Metode  SAW  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  memberikan  nilai  terbobot pada setiap kriteria yang berpengaruh pada hasil  perangkingan objek penelitian.  Penerapan metode SAW pada penelitian  ini  dapat  membantu  menentukan  keputusan  pemilihan  laptop  terbaik  dengan  memberikan  nilai  yang terbobot  pada  setiap  kriteria  jenis  laptop  yang  diperlukan.  Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  dapat menyesuaikan dengan data kriteria berbeda untuk penggunaan di masa yang akan datang [2]
Pada penelitian ketiga, metode sistem pendukung keputusan yang digunakan adalah Metode Preference Selection Index (PSI) dan Simple Additive Weighting (SAW) dimana berdasarkan pengujiannya penelitian ini menghasilkan keputusan yang sama dengan nilai kriteria dan nilai sub kriteria yang berbeda. Hasil perhitungan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) memiliki nilai yang lebih tinggi dari pada hasil perhitungan dengan metode Preference Selection Index (PSI) [12]
Penelitian keempat, mengenai Sistem Pendukung Keputusan pada Seleksi Penerimaan Karyawan pada PT Pelindo I  dimana pada penelitian ini masalah yang ditemukan adalah sulitnya menentukan standar kriteria dan penentuan pengambilan  keputusan  dalam  seleksi  penerimaan  karyawan  .Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode Simple Addictive Weighting (SAW) yang diterapkan pada penelitian ini, maka PT Pelindo dapat  menentukan  keputusan  pada  calon  karyawan  yang  dipilih  berdasarkan  kriteria  yang  sesuai  keputusan pimpinan yaitu dari penilaian Pendidikan, Pengalaman Kerja, Psikotest dan Interview [13].
Penelitian kelima, mengenai Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru dimana penelitian ini memiliki 10 kriteria terhadap 20 guru melalui kumpulan alternatif berbentuk bilangan  Pengolahan data pada penelitian ini diimplementasikan  sesuai  perhitungan  yang  terdapat  pada  metode  SAW  dimulai  dari  menentukan  matriks keputusan  lalu  membuat  perangkingan  dari  seluruh  data  alternatif  Penelitian  ini  dapat  memberikan  hasil perhitungan  penilaian  kinerja  guru  menjadi  lebih  efektif  dan  lebih  efisien  dimana  hasilnya  memberikan perangkingan terbaik berdasarkan nilai tertinggi terhadap data alternatifnya. [14]
Pada  penelitian  selanjutnya,  penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode  SAW  juga  dapat membantu menghitung penilaian kinerja dosen berdasarkan bentuk dari kriteria serta bobot yang ditentukan oleh peliti dimana hasil yang didapatkan dapat diketahui berdasarkan rangking penilaina dari hasil perhitungan metode SAW pada sistem penilaian kineja dosen dalam melaksanakan program Tridarma Perguruan Tinggi yang dapat mempengaruhi kualitas kinerja dosen [15]

## 2. Metode Penelitian
Tahapan yang dilalui pada metodologi penelitian ini menjelaskan mengenai proses dari langkah awal penelitian hingga bagaimana pengolahan data, hasil dan kesimpulan pada penelitian. Langkah yang terdapat pada metodologi penelitian ini adalah bentuk dari proses untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan oleh peneliti dalam detail penjelasan langkah yang dilakukan pada penelitian ini [16].

## 2.1. Kerangka kerja Penelitian
Sesuai  dengan  rumusan  permasalahan  maka  kerangka  pikir  sebagai  pedoman  dalam  melakukan  penelitian  ini diuraikan sebagai berikut pada Gambar 1
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2. Uraian Kerangka Kerja Penelitian
Dalam  mempermudah  pemahaman  proses  penelitian  pada    kerangka  kerja  penelitian  ini  penulis  menjabarkan langkahnya pada bagian uraian kerangka kerja penelitian sebagai berikut [17]. :
a. Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini penulis melakukan identifikasi terhadap permasalahan yang telah didefinisikan .
b. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  studi  literatur  dari  buku,  jurnal  dan  berbagai  karya  ilmiah  dalam penelitian yang berkaitan erat dengan topik penerapan sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW
c. Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data merupakan proses untuk mengumpulkan data yang dapat dilakukan dengan cara wawancara,  observasi  dan  dokumentasi  oleh  penulis  terhadap  objek  dan  lokasi    penelitian  .  dalam pengumpulan  kali  ini,  data  yang  didapatkan  adalah  bagaimana  syarat  kebutuhan  laptop  bagi  mahasiswa informatika berdasarkan jenis processor, harga, tipe & kapasitas harddisk, RAM(Random Access Memory) , ukuran layar monitor dan ukuran berat laptop dalam masssa kg.
d. Pengolahan Data menggunakan Metode SAW
Proses pengolahan data menggunakan metode Simple Additive Weighting melewati beberapa langkah untuk mendapatkan hasil, berikut langkah-langkahnya :
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan pengambilan keputusan (Ci).
2. Menentukan rating kecocokan pada setiap alternatif di tiap kriteria.
3. Membuat  matrik  keputusan  (x)  berdasarkan  kriteria  serta  alternative  (Ci)  berikut  merupakan  bentuk persamaannya  [18]:
𝑋𝑖𝑗 = { 𝑋11 𝑋12 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 𝑋2𝑛 𝑋𝑚1 𝑋𝑚2 𝑋3𝑛 } Keterangan: 𝑋𝑖𝑗 : Matrik Keputusan 𝑖 : Baris  Alternatif 𝑗 : Kolom alternatif 𝑛 : Jumlah krteria 𝑚 : Jumlah baris
4. Melakukan proses  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis  atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks yang sudah dinormalisasi yaitu dengan rumus sebagai berikut [19] :
𝑟𝑖𝑗 { 𝑋𝑖𝑗 Maxi 𝑋𝑖𝑗 Min 𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗
Keterangan: rij : Nilai rating kinerja yang sudah ternormalisasi xij : Nilai baris dan kolom dari matriks Maxim xij : Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom matriks  (jika nilai j sebagai benefit) Minim xij
: Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom matriks   (jika nilai j sebagai cost)
5. Menjalankan  perhitungan  perangkingan  dengan  melakukan  perkalian  seluruh  atribut  dengan  bobot kriteria dari seluruh alternatif. Berikut rumus yang digunakan :
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 + 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 [20]
Keterangan: Vi : Nilai akhir dari preferensi alternative
𝑤𝑗 : nilai bobot yang ditentukan
𝑟𝑖𝑗 : nilai rating Matrik yang  ternormalisasi
j : jumlah kolom kriteria/atribut
n : Jumlah kriteria/atribut
e. Kesimpulan
Tahapan  terakhir dari penelitian ini adalah membuat  hasil  kesimpulan dari  proses pengolahan data secara manual untuk  sistem pendukung keputusan pemilihan laptop menggunakan metode SAW

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Mengolah Data Menggunakan Metode SAW
Dalam  pengolahan  data  untuk  mendapatkan  hasil  keputusan  dari  pemilihan  laptop    terbaik  bagi  mahasiswa Informatika  yang  dihitung  dengan  tepat  dengan  menggunakan  metode  SAW,  berikut  langkah  pengolah  data menggunakan metode SAW:
a. Menentukan Kriteria Ci
Pada  tahapan  ini  merupakan  langkah  untuk    menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  pengambilan keputusan pada alternatif  menggunakan  metode SAW:
1. Menentukan kriteria yang digunakan terhadap Ci, dimana Kriteria ini dapat  menentukan pemilihan laptop yang terbaik dari berbagai pilihan dengan ketentuan data kriterianya  pada Tabel 1:
Tabel 1. Tabel  Kriteria Ci Kode Kriteria Bobot Keterangan C1 Harga Laptop 0.30 Cost C2 Processor 0.25 Benefit C3 Kapasitas RAM 0.25 Benefit C4 Tipe Harddisk 0.10 Benefit C5 Kapasitas Harddisk 0.10 Benefit
2. Menentukan Bobot dan Rating Kepentingan dari Laptop yang dipilih dimana pada tahap ini ditentukan bentuk bobot dari setiap kriteria yang muncul sehingga nilai dari kriteria harus dicapai dalam menentukan pemilihan Laptop terbaik. , Tabel 2 berisi nilai bobot dari setiap rating yang diberikan:
Tabel 2. Tabel  Reting Kebutuhan dan Bobot Rating Kebutuhan Bobot Sangat rendah 1 Rendah 2 Sedang 3 Tinggi 4 Sangat Tinggi 5
3. Menentukan  Bobot  Penilaian,  selanjutnya  adalah  memberikan  penilaian  terhadap  kriteria  yang  tersedia sehingga memudahkan dalam pemberian nilai pada saat alternatif ditentukan, Tabel 3 berisikan keterangan mengenai rating penilaian.
Tabel 3. Tabel  Bobot Penilaian Harga Kriteria Subkriteria Nilai Harga <6.000.000 1 6.000.000 – 8.000.000 2 8.000.000 – 11.000.000 3 11.000.000 – 14.000.000 4 >14.000.000 5
Tabel 4. Tabel  Bobot Penilaian Jenis Processor Kriteria Subkriteria Nilai
Jenis Processor
Intel Pentium 1
Intel Celeron 2 Amd Ryzen 3 / Intel Core i3 3 Amd Ryzen 5 / Intel Core i5 4 Intel Core i7 5
Tabel 5. Tabel  Bobot Penilaian Kapasitas RAM
Kriteria Subkriteria
Nilai RAM
<4GB 1 4GB
2 6GB 3 8GB 4 16GB 5 Tabel 6. Tabel  Bobot Penilaian Tipe Harddisk Kriteria Subkriteria Nilai Tipe Harddisk HDD 4
SSD 5 Tabel 7. Tabel  Bobot Penilaian Tipe Harddisk
Kriteria Subkriteria Nilai Kapasitas Harddisk 256Gb 3 512Gb 4 1TB 5

## 4. Menentukan Rating Kecocokan
Berikut merupakan penentuan nilai dari kecocokan antara alternatif dengan kriteria, data yang di pakai adalah data  merk  perangkat  laptop  untuk  kriteria  kebutuhan  mahasiswa  Program  Studi  Informatika,    untuk  lebih jelasnya silahkan lihat Tabel 8 berikut:
Tabel 8. Rating Kecocokan Keterangan Kriteria Kode Merk Laptop
C1 C2 C3 C4 C5 A1 Asus TP1400KA-HD421 1 2 2 5 3 A2 ASUS A1400EA  - VIPS351/3 3 3 4 5 4 A3 Dynabook Satellite Pro C40 J 3 4 4 5 3
A4 MSI Modern 14C11M 3 4 4 5 4 A5 Lenovo IP3 14IAU7 4 5 4 5 4 A6 LENOVO IP Flex 5 14ALC7 3 4 5 5 4 A7 HP PAV14-EK1005 TU 4 4 5 5 4
Dari penilaian tersebut maka pada pembuat keputusan diberikan bobot preferensi dengan nilai sebagai berikut : Wi=[0.30, 0.25, 0.25, 0.1, 0,1].
a. Membuat Matrik Keputusan
Setelah  semua  proses  penilaian  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ada  barulah  dibentuk  matrik  keputusan, bentuk dari matrik keputusan dapat dilihat dibawah ini:
𝑋 =
{ 1 2 2 3 3 5 3 4 4 5 3 5 4 5 3 3 4 4 4 5 4 3 4 5 5 4 5 4 5 4 4 4 5 5    4}
b. Melakukan Normalisasi Matrik
Proses normalisasi, dilakukan dengan langkah menghitung nilai rating kinerja yang sudah ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj, dengan rumus sebagai berikut:
Jika j adalah benefit (keuntungan) maka rumusnya
Rij = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥∗𝑋𝑖𝑗 -Jika j adalah cost (biaya), maka rumusnya
Rij = 𝑀𝑖𝑛∗𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗
1. Normalisasi untuk Harga :
r11= 1/1=1 r21=1/3=0,3 r31=1/3=0,3 r41=1/3=0,3 r51=1/4=0,25 r61=1/3=0.3
r71=1/4=0,25
2. Normalisasi untuk Jenis Processor r12=2/5=0,4 r22=3/5=0,6 r32=4/5=0,8 r42=4/5=0,8 r52=5/5=1 r62=4/5=0.8 r72=4/5=0,8 3. Normalisasi untuk Kapasitas RAM r13= 2/5=0,4 r23= 4/5=0.8 r33= 4/5=0,8 r43= 4/5=0,8
r53= 4/5=0,8
r63=5/5=1 r73=5/5=1
4. Normalisasi untuk Tipe Harddisk
r14=5/5=1
r24=5/5=1 r34=5/5=1 r44=5/5=1 r54=5/5=1 r64=5/5=1
r74=5/5=1
5. Normalisasi untuk Kapasitas Harddisk r15=3/5=0,6 r25=4/5=0,8 r35=3/5=0,6 r45=4/5=0,8 r55=4/5=0,8 r65=4/5=0,8
r75=4/5=0,8
Proses perhitungan pada normalisasi bagian alternative dilanjutkan ke perhitungan normalisasi nilai matriks sebagai berikut :
𝑅 = { 1 0.4 0.4 0.3 0.6 0.8 0.3 0.8 0.8 1 0.6 1 0.8 1 0.6 0.3 0.8 0.8 0.25 1 0.8 0.3 0.8 1 1  0.8 1 0.8
1 0.8 0.25   0.8  1  1 0.8
}
c. Melakukan Proses Perangkingan
Selanjutnya adalah perhitungan perangkingan pada setiap alternative dengan rumus :
Vi= ∑ nj=i WjRij
Dimana  diketahui  nilai  Wi  =    =[0.30,  0.25,  0.20,  0.15,  0,10].Berikut  merupakan  perhitungan  untuk perangkingan alternative :
𝑉1 = (1 ∗ 0.30) + (0.4 ∗ 0.25) + (0.4 ∗ 0.20) + (1 ∗ 0.15) + (0.6 ∗ 0.10) = 0.69 𝑉2 =   (0.3 ∗ 0.30) + (0.6 ∗ 0.25) + (0.8 ∗ 0.20) + (1 ∗ 0.15) + (0.8 ∗ 0.10) = 0.63 𝑉3 =   (0.3 ∗ 0.30) + (0.8 ∗ 0.25) + (0.8 ∗ 0.20) + (1 ∗ 0.15) + (0.6 ∗ 0.10) = 0.66 𝑉4 =   (0.3 ∗ 0.30) + (0.8 ∗ 0.25) + (0.8 ∗ 0.20) + (1 ∗ 0.15) + (0.8 ∗ 0.10) = 0.68 𝑉5 =   (0.25 ∗ 0.30) + (1 ∗ 0.25) + (0.8 ∗ 0.20) + (1 ∗ 0.15) + (0.8 ∗ 0.10) = 0.715 𝑉6 =   (0.3 ∗ 0.30) + (0.8 ∗ 0.25) + (1 ∗ 0.20) + (1 ∗ 0.15) + (0.8 ∗ 0.10) = 0.72 𝑉7 =   (0.25 ∗ 0.30) + (0.8 ∗ 0.25) + (1 ∗ 0.20) + (1 ∗ 0.15) + (0.8 ∗ 0.10) = 0.705
Setelah nilai selesai di proses, maka akan disajikan ke dalam bentuk Tabel 9 berikut:
Tabel 9. Hasil Perangkingan. Alternatif Nilai  Vi A1 0.69 A2 0.63 A3 0.66 A4 0.68 A5 0.715 A6 0.72 A7 0.705

## 3.2. Hasil Perhitungan
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  SAW  ,  didapatkan  hasil    nilai  terbaik  dari    alternative pemilihan laptop terbaik dengan urutan sebagai berikut :
Tabel 10. Hasil Perangkingan. No Alternatif Hasil Akhir
Peringkat
1 Asus TP1400KA-HD421 0.69 7 2 ASUS A1400EA  - VIPS351/3 0.63 5 3 Dynabook Satellite Pro C40 J 0.66 6 4 MSI Modern 14C11M 0.68 4
5 Lenovo IP3 14IAU7 0.715 3 6 Lenovo IP Flex 5 14ALC7 0.72 1 7 HP PAV14-EK1005 TU 0.705 2

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  mengenai  implementasi  metode  SAW  pada  proses  pendukung  keputusan  untuk pemilihan Laptop terhadap mahasiswa Prodi Informatika maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Metode  SAW ( Simple Addtive Weihting ) yang digunakan mampu untuk  membantu  pemilihan laptop secara detail yang mengarah kepada kriteria yang ditetapkan  oleh mahasiswa
2. Metode SAW ( Simple Addtive Weihting )  yang digunakan dapat memberikan peringkat dari urutan terendah hingga  tertinggi  dalam  pemilihan  laptop  sehingga  dapat  menjadi  pertimbangan  besar  bagi  mahasiswa  prodi informatika dalam memilih laptop yang akan dibeli.
3. Metode  SAW (Simple  Addtive  Weihting )      mampu  memberikan  hasil  rekomendasi  pemlihan  laptop  terbaik yaitu pada alternative ke 6 atau Lenovo IP Flex 514ALC7 dapat memberikan hasil rekomendasi smartphone terbaik yaitu yaitu A3 atau Infinix Note 12 dengan total nilai sebesar 0.72. 4. Metode  SAW (Simple  Addtive  Weihting )      yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  diimplementasikan terhadap penggunaan aplikasi berbasis web untuk kebutuhan sistem pendukung keputusan .

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Adzkia yang telah memberi dukungan terhadap penelitian ini, sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.

## Daftar Rujukan
[1] P.Sakinah and Y. Heryadi, “Chatbot Implementation To Support Mobile Learning During NCOVID19 Pandemic,” Jurnal Ipteks Terapan (Research Of Applied Science And Education ) Vol. 14 No. 3 (2020), DOI: 10.22216/jit.v14i3.102.
[2] M. R Firdaus and N Nuraeni. Syaputra, “Pemilihan Laptop Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol. 6, no. 2, September 2022, hal. 218–222, e-ISSN : 2477-3964 — p-ISSN : 2477-441.
[3] H.Hertyana, E.Mufida and A. Al Kaafi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Dengan Menggunakan Metode TOPSIS, ” Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST) , Volume 06 Nomor 01, Juni 2021,  pISSN : 2548- 1916, eISSN : 2657-1501.
[4] M.Syahril  and  I  Suharjo,“Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Untuk  Kebutuhan  Kuliah  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)” Journal  Information  System  and  Artificial  Intelligence ,  Volume  2  Nomor  1,  November 2021, doi:10.26486/jisai.v2i1.45
[5] A. A. Hulu, Mesran, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Menentukan Juara Perlombaan Vocal Group,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 11, pp. 657–662, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i11.1501.
[6] S.M Akbar and I.G Anugrah,“Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kos Untuk Mahasiswa di Gresik dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting)” Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia , Volume 7 Nomor 2, Februari 2022, doi:10.36418/syntax-literate.v7i2.6358.
[7] K. H. Manurung, A. E. Syaputra, and Y. S. Eirlangga, “Design the Best Student Selection Decision Support System With Simple  Addictive  Weighting  (  SAW  )  Method,” Int.  J.  Dyn.  Eng.  Sci. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  194–199,  2022,  doi:  doi. 10.22216/jod.v7i1.1089.
[8] E. F. Wati, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Menentukan Lokasi Usaha,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 1, pp. 241–245, 2021, doi: 10.30645/j-sakti.v5i1.316.
[9] R.K Serli, V.Indriyani and M. Rahmayu ,“Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Perangkingan Guru Berprestasi Studi Kasus: Sdn Rambutan 03 Pagi” Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi – Volume 14 No 1  Januari 2022, doi:/10.54082/jiki.28
[10]  Sulistiyanto, U.Apsiswanto and A. Setiawan “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dalam Menentukan Keluarga  Miskin  (Studi  Kasus  :  Desa  Nampirejo)”  JCOSYS  -  Journal  Computer  Science  and  Information  System  - Volume 2 No 1 – 2022, doi:/10.53514/jc.v1i2.199
[11]  W.Hadikurniawati, I.AdhaNugraha and T.D Cahyono  “IMPLEMENTASI METODE HYBRIDSAW-TOPSIS DALAM MULTI  ATTRIBUTE  DECISION  MAKINGPEMILIHAN  LAPTOP” JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi) - Vol. VII No. 2, April 2021, hlm. 127-132, doi:/10.33330/jurteksi.v7i2.907.
[12]  D.I.H Damanik and B.Triandi  “Studi Perbandingan Metode Prefrence Selection Index (PSI) Dengan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Pemilihan Laptop," Jurnal InSeDS (Information System and Data Science) - Vol. 2 No.1 2023 , pp 60-69, ISSN 2963-6302
[13]  E. Y.Yusman and S.Nadriati “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN PADA PT  PELINDO  I  MENGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW),"Jurnal  Ilmiah  Digital  of Information Technology (DIGIT)  - Vol. 12, No.1 Mei 2022 , pp 11-12, DOI:10.51920/jd.v12i1.213
[14]  S.Rahayu and A.S.Sinaga “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)," Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  (SAINTIKOM) ,  Vol.  21,  No.1  2022 DOI:10.53513/jis.v21i1.4773
[15]  A.Lisdiyanto “Sistem Penilaian Kinerja Tridharma Dosen Menggunakan SAW," Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Bisnis (JTeksis) , Vol. 5, No.1 Januari 2023 , DOI:10.47233/jteksis.v5i1.760
[16]  Y.  S.  Eirlangga  and  A.  E.  Syaputra,  “Klasifikasi  Penjurusan  pada  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  dengan  Metode Algoritma C4.5,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 160–165, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i3.235.
[17]  M. D. Irawan, Yustria Handika Siregar, Sity Tree Adinda Tambunan, and Muhammad Artha Ardika, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Menentukan Perguruan Tinggi Negeri,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 12–23, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.3966.
[18]  R.Umar,  A.Yudhana  and  J.Dernata  “Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Anggota  Organisasi  IMM Menggunakan Metode SAW ," Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi (Jatisi) - Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1068-1079  , E- ISSN 2503-2933
[19]  J  Hutagalung  “Studi  Kelayakan  Pemilihan  Supplier  Perlengkapan  Dan  ATK  Menggunakan  Metode  SAW  (Simple Additive Weighting)," Jurnal Sains Komputer dan Informatika (J-SAKTI) - Vol. 3, No. 2, September 2019, pp. 356-371 , ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200
[20]  M.F  Penta,  F.B  Siahaan  and  S.H  Sukmana “Sistem  Pendukung  Keputusan  PemilihanKaryawanTerbaik  Menggunakan Metode SAW pada PT. Kujang Sakti Anugrah, " Journal Scientific and Applied Informatics (JSAI) , Vol. 2, No. 3 2019, DOI : 10.36085/jsai.v2i3.410