Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Produk Terlaris dengan Metode Simple Additive Weighting
Yessica Siagian* 1 , Wan Mariatul Kifti 2 , Jeperson Hutahaean 3 1,2,3 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Jl. Prof. H.M. Yamin, SH. No. 73 Kisaran, Kab. Asahan, Sumatera Utara Email Koresponden Author: yessica.cyg123@gmail.com
Abstract
This  study  aims  to  recommend  the  best-selling  Milk  in  CV.  Sempurna  based  on  criteria determined  by  using  the  technique  of  decision  support  system.  Mechanical  multi-criteria decision-making is based on the theory that each alternative consists of a number of criteria that have values and each criterion has weights illustrates how important these criteria with the other criteria. The final results obtained from this decision support system will provide an alternative,  to  recommend  the  best-selling  Milk  Product  Selection  in  CV.  Sempurna.  The  Best Milk  Product  Name  SAW  was  Carnation  Coffee-Mate  Id  48x495g  obtaining  ranked  first,  next Bear Brand RTD Tin 30x189 Ml and Nestle Miss Plain Sbc Can 48x370 Gr rated two and three.
Keywords : Decision Support System (DSS), Milk Products, Simple Additive Weighting (SAW), Company

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merekomendasikan  Produk  Susu  terlaris  di  CV.  Sempurna berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan  dengan  menggunakan  teknik  sistem  pendukung keputusan.  Teknik  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  ini  didasarkan  pada  teori  bahwa setiap  alternatif  terdiri  dari  sejumlah  kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai  dan  setiap  kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa penting kriteria tersebut dengan kriteria lain. Hasil  akhir  yang  diperoleh  dari  sistem  pendukung  keputusan  ini  akan  memberikan  suatu alternatif, untuk merekomendasikan Pemilihan Produk Susu terlaris di CV. Sempurna. Adapun Nama Produk Susu Terlaris Menurut Pehitungan Metode SAW adalah Produk Susu Carnation Coffee-Mate 48x495g Id memperoleh peringkat terlaris pertama, selanjutnya Bear  Brand Rtd Tin 30x189 Ml dan Nestle Nona Plain Sbc Can 48x370 Gr diperingkat dua dan tiga.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan(SPK), Produk Susu, Simple Additive Weighting (SAW), Perusahaan

## 1. PENDAHULUAN
Susu  merupakan  pelengkap  nutrisi  bagi  tubuh  untuk  memenuhi  gizi yang  seimbang.  Dalam  satu  gelas  susu  terkandung  sekitar  275  mg  kalsium. Selain  vitamin  D,  kalsium  dibutuhkan  untuk  pertumbuhan  tulang  dan  gigi pada  anak-anak,  sedangkan  pada  orang  dewasa  sangat  dibutuhkan  untuk menjaga  kekuatan  tulang  dan  mencegah  terjadinya  resiko  osteoporosis. Penelitian  ini  dilakukan  pada  CV.  Sempurna  Kota  Kisaran  Barat  yang merupakan  anak  cabang  dari  CV.  Sempurna  Medan  Johor,  yang  menjual beraneka  ragam  susu  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  Kisaran, Asahan.  Saat  ini  banyak  supermarket  yang  menjual  beragam  produk  susu, sehingga hal tersebut tentu saja akan menimbulkan persaingan bisnis. Untuk menghadapi  persaingan  bisnis  tersebut  banyak  cara  yang  dapat  dilakukan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
oleh  CV.  Sempurna,  diantaranya  yaitu  dengan  melakukan  analisis  terhadap produk susu tersebut.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sistem  pendukung keputusan  dalam  menentukan  produk  susu  terlaris  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan data alternatif dan kriteria yang telah ditentukan.  Pada  dasarnya  pengambilan  keputusan  merupakan  suatu pendekatan  sistematis  pada  hakekat  suatu  masalah,  pengumpulan  fakta, penentuan  yang  matang  dari  alternatif  yang  dihadapi  dan  pengambilan keputusan  tindakan  yang  menurut  perhitungan  merupakan  tindakan  yang terbaik. Dalam memilih sesuatu yang dianggap rumit, metode Simple Additive Weighting telah  banyak  digunakan,  karena  hasil  dari  prosesnya  di  anggap cepat  dan  tepat.  Salah  satu  penelitian  sejenis  yang  telah  dilakukan  dengan judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smartphone dengan Menerapkan  Metode Simple  Additeve  Weighting (SAW)”,  dimana  penelitian tersebut  bertujuan  untuk  memberikan  solusi  terhadap  konsumen  didalam memilih  smartphone.  Hasil  dari  penelitian  tersebut,  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  pemilihan smartphone yang  telah  dibangun  dapat membantu  konsumen  melakukan  pemilihan smartphone sesuai  dengan keinginan dan kebutuhan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan[1]. Metode Simple Additive Weighting sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additeve  Weighting adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada[1].  Hasil akhir diperolah dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks  ternormalisasi  dengan  bobot  kriteria  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik.  Dalam  penelitian  ini, digunakan beberapa sampel jenis prosuk susu yang dijual oleh CV. Sempurna. Sedangkan  untuk  menguji  perhitungan  metode,  digunakan  5  variabel  yang merupakan  kriteria  penilaian  produk  susu  terlaris  yaitu  daya  saing  harga, kualitas,  pemasaran,  penyebaran  iklan  dan  team  promosi.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  pimpinan  CV.  Sempurna  dalam  melakukan penilaian  produk  susu  terlaris  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) berdasarkan data alternatif dan kriteria yang telah ditentukan dengan mudah dan cepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini:
a) Identifikasi dan analisis masalah
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  mengedepankan  pokok-pokok permasalahan.  Berdasarkan  pengamatan,  pimpinan  CV.  Sempurna kesulitan  dalam  menentukan  produk  susu  terlaris.  Selanjutnya dilakukan  perumusan  terhadap  masalah  yang  akan  di  bahas,  khusus
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pada penelitian ini penulis mengambil sampel 5 data produk susu yang akan  dijadikan  sebagai  alternatif  keputusan  dalam  penilaian  produk susu terlaris
b) Menentukan Tujuan
Tujuan penelitian ini dilakukan adalah:
1) Untuk  mengetahui  proses  perhitungan  metode  SAW  ( Simple Additive Weighting ) dalam menentukan Produk Susu Terlaris Pada CV. Sempurna.
2) Untuk  membantu  pimpinan  CV.  Sempurna  dalam  menentukan produk  susu  terlaris  berdasarkan  data  alternatif  dan  kriteria dengan mudah dan cepat.
c) Pengumpulan data
Pada  tahap  ini  mencari  dan  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan dalam  penelitian  ini.  Metode  pengumpulan  data  dalam  melakukan penelitian  ini  dengan  cara  metode  sampling.  Sementara  cara  untuk memperoleh data dilakukan dengan:
1) Metode Wawancara ( Interview )
2) Observasi / Pengamatan secara langsung
3) Dokumentasi (Studi Literatur)
Data  Primer  merupakan  data  yang  didapatkan  dari  observasi  atau penelitian  langsung  di  lapangan.  Data  primer  ini  berupa  List  Jenis Produk Susu, 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.  Sampel  data menggunakan 5 jenis prosuk susu yang dijual oleh CV. Sempurna dan menggunakan  5  variabel  sebagai  kriteria  penilaian  produk  susu terlaris yaitu daya saing harga, kualitas, pemasaran, penyebaran iklan dan team promosi.
d) Perancangan Sistem Pada  tahap  perancangan  sistem  diuraikan  dalam  bentuk  pemodelan data  menggunakan Unified  Modelling  System (UML),  perancangan database ,  dan  perancangan user  interface (input,  proses,  output). Adapun tools yang digunakan dalam pembuatan sistem adalah bahasa pemrograman PHP dan database MySQL menggunakan Xampp
e) Implementasi Implementasi  berguna  untuk  memudahkan  penerapan  sistem  yang disiapkan  agar  input  data  sampai  dengan  output  sesuai  dengan prosedur yang telah dirancang.
f) Pengujian
Program  diuji  tiap-tiap  modul  dan  dilanjutkan  dengan  pengujian  ke semua  modul  yang  telah  dirangkai.  Setelah  bebas  dari  kesalahan, dilanjutkan dengan pengujian sistem, yaitu uji dan analisis komparasi
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
hasil  perhitungan  metode  SAW  dengan  perhitungan  manual.  Ada beberapa  tahapan  untuk  perhitungan  rating  produk  susu  terlaris menggunakan metode SAW [2]:
1. Penetapan matrik keputusan xij.
2. Menghitung matrik ternormalisasi (rij)
3. Menghitung nilai preferensi (vi)
g) Hasil Hasil  dari  penelitian  ini  CV.  Sempurna  dapat  melakukan  penilaian produk susu terlaris dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan data alternatif dan kriteria yang telah ditentukan dengan mudah  dan  cepat  sehingga  pimpinan    CV.  Sempurna  dapat  menjual produk susu yang paling banyak pembelinya saja.

## 2.2. Decision Support System
Decision Support System (DSS) sebagai sistem berbasis komputer yang dapat memberikan rekomendasi untuk proses pengambilan keputusan. DSS adalah  suatu  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  adaptif,  interaktif, fleksibel,  dan  terspesialisasi  yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi atas  permasalahan  yang  dihadapi  manajemen  guna  meningkatkan  kualitas pengambilan  keputusan[3].  Struktur  masalah  akan  mempengaruhi keputusan  yang  diambil  oleh  SPK.  Ada  3  pengelompokan  struktur  suatu masalah, yaitu [4][5][6]:
a) Masalah Terstruktur Keputusan  terstruktur  dapat  berupa  keputusan  yang  dihasilkan  oleh program  komputer,  keputusan  terstruktur  diambil  untuk memecahkan suatu masalah yang telah terjadi sebelumnya.
b) Masalah Tidak Terstruktur Keputusan  yang  diambil  untuk  memecahkan  masalah  baru  atau sangat jarang, sehingga perlu dipelajari dengan seksama. Pemecahan masalah dapat menggunakan manajer solusi.
c) Masalah Semi-Terstruktur Masalah  yang  pemecahan  masalahnya  dapat  menggunakan  solusi manajer komputer
2.3. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  dengan  metode  penjumlahan berbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari  peringkat  kinerja  untuk  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke skala yang dapat dibandingkan dengan semua peringkat alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling dikenal dan paling banyak digunakan dalam menangani  situasi  MADM  ( multiple  attribute  decision  making ).  Metode  ini mengharuskan pengambil keputusan untuk menentukan bobot untuk setiap atribut.  Skor  total  untuk  suatu  alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
semua  hasil  perkalian  antara  peringkat  (yang  dapat  dibandingkan  antar atribut) dan bobot masing-masing atribut. Rating setiap atribut harus bebas dimensi,  artinya  telah  melewati  proses  normalisasi  sebelumnya [7][8][9][10][11][12].
Metode  SAW  mengharuskan  pengambil  keputusan  untuk  menentukan bobot  untuk  setiap  atribut.  Skor  total  untuk  alternatif  diperoleh  dengan menjumlahkan  semua  hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat dibandingkan antar atribut) dan bobot masing-masing atribut. Rating setiap atribut  harus  bebas  dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses  normalisasi matriks  sebelumnya.  Langkah-langkah  untuk  menyelesaikan  metode  SAW adalah sebagai berikut [13][14][15][2][16][17][18]:
a) Tentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  membuat keputusannya adalah Ci
b) Tentukan peringkat kesesuaian setiap alternatif pada setiap kriteria.
c) Buatlah  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian lakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  laba  atau  atribut  biaya) sehingga diperoleh matriks yang dinormalisasi R.
d) Hasil  akhir  didapatkan  dari  proses  rangking  yaitu  penambahan perkalian menormalkan matriks R dengan vektor bobot sehingga nilai terbesarnya  adalah  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai solusi.
Rumus untuk melakukan normalisasi adalah:
(1) Dimana : rij = peringkat kinerja yang dinormalisasi. Max xij = nilai maksimum setiap baris dan kolom. Min xij = nilai minimum setiap baris dan kolom. xij = baris dan kolom matriks. Dimana rij adalah peringkat kinerja yang dinormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i = 1,2,…m dan j = 1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
𝑉𝑖 (2) Dimana : Vi = Nilai akhir alternatif. wj = berat yang telah ditentukan. rij = Matriks ternormalisasi. Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih disukai.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Data Kriteria dan Alternatif
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  penelitian  dengan  menggunakan metode SAW, hal pertama yang dilakukan adalah menentukan nilai kriteria Cj pada suatu set alternatif Ai. Beserta bobot preferensi (Wj) setiap kriteria Cj. Berikut  data  kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  pengambilan  keputusan menentukan produk susu terlaris.
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Daya Saing Harga 30 % C2 Kualitas Produk 20 % C3 Pemasaran 20 % C4 Penyebaran Iklan 10 % C5 Team Promosi 20 %
Pemberian bobot kriteria dalam sistem pemilihan produk susu terlaris dilakukan  oleh  pimpinan.  Pemberian  bobot  pada  setiap  kriteria  adalah  hal utama yang dilakukan sebelum proses normalisasi, dimana bobot kriteria ini berbeda untuk setiap permasalahan dan sangat berpengaruh terhadap output yang dihasilkan. Pada tabel 2 berikut ini merupakan data 5 produk susu yang dijadikan sebagai alternatif untuk hitung.
Tabel 2. Data Alternatif Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Carnation Coffee -Mate 48x495g Id Terjangkau  Bagus Menyeluruh   Televisi + Cetak Selalu ada A2 Bear Brand Rtd Tin 30x189 Ml Terjangkau  Sedang  Menyeluruh   Televisi + Cetak Selalu ada A3 Carnation Scc 48x370g Id Tinggi Sedang  Sebahagian   Televisi Jarang ada A4 Nestle Nona Plain Sbc Can 48x370 Gr Terjangkau  Bagus Menyeluruh   Televisi + Cetak Jarang ada A5 Milo Activ -Go Sich20 Terjangkau  Sedang  Sebahagian   Televisi Jarang ada

## 3.2. Perhitungan Menggunakan Metode SAW
Perhitungan  menggunakan  metode  SAW  memiliki  beberapa  tahapan. Tahapan awal menentukan kriteria, bobot (tabel 1), dan alternatif (tabel 2). Selanjutnya  menentukan  matrik  keputusan,  namun  pada  tabel  3  terlihat data-data  yang  bersifat  linguistik  sehingga  harus  dilakukan  pembobotan terhadap nilai data pada tiap-tiap kriteria tersebut. Berikut adalah tabel nilai berdasarkan alternatif dan kriteria yang telah terdata.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 3. Data Rating Kecocokan Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Carnation Coffee -Mate 48x495g Id 2 3 3 2 3 A2 Bear Brand Rtd Tin 30x189 Ml 2 2 3 2 3 A3 Carnation Scc 48x370g Id 1 2 2 2 2 A4 Nestle Nona Plain Sbc Can 48x370 Gr 2 3 3 2 2 A5 Milo Activ -Go Sich20 2 2 2 2 2
Setelah bobot alternatif telah disesuaikan dengan nilai kecocokan maka masuk ketahap normalisasi :
Untuk Alternatif-1: r 1,1 = =   = 1 r 1,2 = =    = 1 r 1,3 = =    = 1 r 1,4 = =    = 1
r 1,5 = =    = 1 Untuk Alternatif-2:
r 2,1 = =   = 1
r 2,2 = =    = 0,667 r 2,3 = =   = 0,667
r 2,4 = =    = 1
r 2,5 = =    = 1
Untuk Alternatif-3: r 3,1 = =   = 0,5
r 3,2 = =    = 0,667
r 3,3 = =   = 1
r 3,4 = =    = 1
r 3,5 = =    = 0,667 Untuk Alternatif-4: r 4,1 = =   = 0,5 r 4,2 = =    = 1 r 4,3 = =   = 0,667
r 4,4 = =    = 1
r 4,5 = =    = 0,667
Untuk Alternatif-5:
r 5,1 = =   = 1
r 5,2 = =    = 0,667
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
r 5,3
= =   = 1 r 5,4 = =    = 1 r 5,5 =
=    = 0,667
Hasil  dari  perhitungan  ini  diperoleh  matriks  ternormalisasi  (r ij )  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Normalisasi dengan Algoritma SAW Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Carnation Coffee -Mate 48x495g Id 1,000 1,000 0,667 1,000 1,000 A2 Bear Brand Rtd Tin 30x189 Ml 1,000 0,667 0,667 1,000 1,000 A3 Carnation Scc 48x370g Id 0,500 0,667 1,000 1,000 0,667 A4 Nestle Nona Plain Sbc Can 48x370 Gr 0,500 1,000 0,667 1,000 0,667 A5 Milo Activ -Go Sich20 1,000 0,667 1,000 1,000 0,667
Setelah  didapat  hasil  dari  normalisasi,  maka  selanjutnya  akan  dibuat perkalian matriks (preferensi) untuk mendapatkan perangkingan dari semua alternatif.vDiketahui bobot nilai:
W= 0,3  0,2  0,2  0,1  0,2 Alternatif ; V1 V1= (0,3* 1) + (0,2 * 1) + (0,2 * 1) + (0,1 * 1) + (0,2 * 1) = 1 Alternatif; V2 V2 = (0,3* 1) + (0,2 * 0,667) + (0,2 * 1) + (0,1 * 1) + (0,2 * 1) = 0,9334 Alternatif; V3 V3 = (0,3* 0,5) + (0,2 * 0,667) + (0,2 * 0,667) + (0,1 * 1) + (0,2 * 0,667) = 0,65
Alternatif; V4
V4 = (0,3* 1) + (0,2 * 1) + (0,2 * 1) + (0,1 * 1) + (0,2 * 0,667) = 0,9334
Alternatif; V5
V5 = (0,3* 1) + (0,2 * 0,667) + (0,2 * 0,667) + (0,1 * 1) + (0,2 * 0,667) = 0,8
Proses perhitungan dan perkalian matriks W * R dan penjumlahan hasil perkalian  dilakukan    hingga  alternatif  ke  V5  sehingga  didapatkan  hasilnya seperti  tertera  dibawah ini:
Tabel 5. Rangking Pada Alternatif Kode Alternatif Vi Ranking A1 Carnation Coffee-Mate 48x495g Id 1 1 A2 Bear Brand Rtd Tin 30x189 Ml 0,9334 2 A3 Carnation Scc 48x370g Id 0,65 5
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kode Alternatif Vi Ranking A4 Nestle Nona Plain Sbc Can 48x370 Gr  0,9334 3 A5 Milo Activ -Go Sich20 0,8 4
Dari tabel tersebut yang berupa hasil akhir perhitungan dan perkalian matriks,  dapat  disimpulkan  bahwa  Produk  Susu  terlaris  berdasarkan perhitungan  algoritma  SAW  yang  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu  A1  dengan nilai 1 nama produk susu CARNATION COFFEE-MATE 48X495G ID .
3.3. Hasil Implementasi Sistem
Untuk  bisa  menjalankan  aplikasi,  terlebih  dahulu  pengguna  harus memasukkan username dan password kedalam sistem. Jika pengguna berhasil memasukkan username dan password ,  maka  sistem  akan  menampilkan  ke menu utama aplikasi.
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
Gambar 2. Tampilan Form Seleksi Alternatif untuk Nilai Normalisasi Terbobot
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Tampilan Form Seleksi Nilai Preferensi

## 4.  SIMPULAN
Hasil penelitian dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW)  dalam  menentukan  produk  susu  terlaris  mampu  menghitung  dan memberikan rating terhadap produk susu terlaris dengan mudah dan cepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  I.  Zul,  P.  C.  Riau,  S.  P.  Arifin,  and  P.  C.  Riau,  “Sistem  Pendukung Keputusan untuk Pembelian Smartphone Menggunakan Metode Simple Additive Weight dan Fuzzy Associative Memory,” no. June, 2016.
[2] S.  H.  Sahir,  R.  Rosmawati,  and  K.  Minan,  “Simple  Additive  Weighting Method  to  Determining  Employee  Salary  Increase  Rate,”  vol.  3,  no.  8, pp. 42–48, 2017.
[3] A.  Kurniawan,  “Seri  Sains  dan  Teknologi  Implementasi  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Warga Miskin Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  Seri  Sains  dan  Teknologi  E-ISSN 2615-4765,” vol. 4, no. 2, pp. 72–77, 2018.
[4] N. J. Ariyani and M. Ugiarto, “Samarinda Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” vol. 2, no. 2, 2017.
[5] S.  Oei,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  untuk  Penentuan Lokasi  Usaha  menggunakan  Metode  Fuzzy  SAW  Borda,” J.  RESTI
(Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 964–969, 2020.
[6] H. Situmorang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Peserta Olimpiade  Sains  Tingkat  Kabupaten  Langkat  Pada  Madrasah  Aliyah Negeri  (  Man  )  2  Tanjung  Pura  Denganmenggunakan  Metode  Simple Additive Weighting ( Saw ),” J. TIMES , vol. IV, no. 2, pp. 24–30, 2015.
[7] H.  Hermanto  and  N.  Izzah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Motor  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” Mat.  Dan
Pembelajaran , vol. 6, no. 2, p. 184, 2018, doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[8] S.  Pendukung,  K.  Pemilihan,  and  S.  Menggunakan,  “SEMINAR NASIONAL SISFOTEK,” no. September, pp. 4–5, 2018.
[9] J. Sistem, “Fakultas Ilmu Komputer.”
[10]  A.  Ardi,  D.  Aldo,  and  A.  Ahmadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Peserta  Jamkesmas  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 94–99, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.802.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1085-1095 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[11]  H.  Harsiti  and  H.  Aprianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smartphone  dengan  Menerapkan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),” JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  4,  pp.  19–24,  2017,  doi: 10.30656/jsii.v4i0.372.
[12]  W.  Priatna  and  A.  Nugroho,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penentuan  Dosen  Favorit  Menggunakan Simple  Additive  Weighting (SAW),” no. 4, pp. 181–190, 2019.
[13]  I.  C.  Ishak et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Sertifikasi Guru  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  ),”  vol. 10, no. 1, 2017.
[14]  M.  Muhammad,  S.  Novi,  and  P.  Narti,  “Implementasi  Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam Menentukan  Prioritas  Perbaikan  Jalan,” Jur.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  4, pp. 157–162, 2017.
[15]  I.  P.  E.-  Issn,  S.  Liang,  and  M.  R.  Muhtarom,  “Computer  Based Information  System  Journal  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penilaian Siswa Dengan Metode Saw ( Simple Additive Weighting ),” vol. 01, pp. 23–36, 2021.
[16]  M.  M.  Saw,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asisten  Dosen Menggunakan Metode SAW,” vol. 7, no. 1, 2020.
[17]  M.  M.  Saw,  “Model  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sekolah,” pp. 6–7, 2016.
[18]  F.  Frieyadie,  “Penerapan  Metode Simple  Additive  Weight (Saw)  Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016, doi: 10.33480/pilar.v12i1.257.