## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 6, Juni 2022 Hal 216-224 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Distributor Terbaik Dengan Metode SAW
Helmi Prilani 1, Besus Maula Sulthon 2
1 Fakultas Sistem Informasi, Program Studi Informatika, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 h.prilani@gmail.com, 2 maulasyarif @gmail.com
Abstrak− Dalam penilaian pemilihan distributor terbaik pada PT. Borden Eagle Indonesia ada beberapa faktor penentu dalam penilaian. Penilaian tersebut masih belum optimal karena menggunakan perhitungan manual dan terkesan subjektif.  Oleh permasalahan inilah, maka  perancangan  sistem yang  tepat  dapat  memberikan  solusi  untuk  membantu dan  mempermudah  dalam pengambilan keputusan pemilihan  distributor  terbaik  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) sangat cocok dalam pemilihan distributor terbaik dengan penilaian dimana ada beberapa kriteria yang masing-masing memiliki bobot penilaian sehingga memberikan hasil penilaian pemilihan distributor terbaik yang  lebih  efektif  dan  akurat.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  mengukur  penilaian  ada  5  (lima)  yaitu Sales  Growth,  General Management  and  Compliance,  Sales  Tools,  Inventory  Management dan Financial. Hasil  akhir  perhitungan  dengan  metode  SAW menunjukan bahwa alternatif A4 atas nama distributor PT. Anugerah Keluarga Jaya wilayah Surabaya Timur dan alternatif A10 atas nama distributor PT. Wono Perkasa Mandiri wilayah Tulung Agung adalah peringkat 2 besar pemenang distributor terbaik.
Kata Kunci: Simple Additive Weighting; Sistem Pendukung Keputusan; Kriteria; Pemilihan; Distributor Terbaik
Abstract− In the assessment of the selection of the best distributor at PT. Borden Eagle Indonesia there are several determining factors in the assessment. The assessment is still not optimal because it uses manual calculations and seems subjective. Because of this problem, the design of the right system can provide solutions to help and facilitate the decision making of the selection of the best distributor in accordance  with  the  criteria  that  have  been  determined  by  the  company.  The  Decision  Support  System  using  the  Simple  Additive Weighting (SAW) method is very suitable in the selection of the best distributor with an assessment where there are several criteria, each of which has an assessment weight so as to provide a more effective and accurate assessment of the selection of the best distributor. The criteria used to measure the assessment are 5 (five) namely Sales Growth, General Management and Compliance, Sales Tools, Inventory Management and Financial. The final result of the calculation with the SAW method shows that the alternative A4 is on behalf of the distributor PT. Anugerah Keluarga Jaya east Surabaya region and alternative A10 on behalf of distributor PT. Wono Perkasa Mandiri Tulung Agung region is ranked in the top 2 winners of the best distributors.
Keywords : Simple Additive Weighting; Decision Support System; Criteria; Selection; Best Distributor

## 1. PENDAHULUAN
Pemahaman mengenai perusahaan menurut ahli hukum Molengraaf dan Polak adalah perbuatan yang dilakukan secara terus  menerus  bertindak  keluar  untuk  memperoleh  penghasilan  dengan  memperniagakan  atau  menyerahkan  barang- barang atau mengadakan perjanjian-perjanjian perniagaan. [1]
Cap Lang merupakan merek andalan dari PT. Eagle Indo Pharma yang sudah berdiri sejak tahun 1973. Dengan pengalaman lebih dari 38 tahun,  Cap Lang tetap konsisten melayani dan meningkatkan kesehatan masyarakat melalui menyediakan  produk-produk  farmasi  OTC  (Over  The  Counter)  seperti  minyak  kayu  putih,  balsam,  telon  dan  produk lainnya yang berkualitas tinggi, efektif serta aman digunakan.[2]
Dikarenakan kebijakan pemilik perusahaan antara kegiatan produksi dan komersial dipisahkan maka terbentuklah PT. Borden Eagle Indonesia pada Januari 2018 sebagai distributor utama dari PT. Eagle Indo Pharma. Mendistribusikan barang-barang yang di produksi oleh PT. Eagle Indo Pharma ke distributor lain yang ada di daerah adalah kegiatan utama dari  perusahaan  ini.  Perusahaan  ini  tidak  menjual  barang  kepada  konsumen  secara  langsung,  melainkan  memberikan pesanan konsumen kepada distributor pada daerah tersebut. Dengan menerapkan strategi multi distributor, PT. Borden Eagle  Indonesia  sudah  menggandeng  pengusaha  daerah  untuk  menjadi  distributor  Cap  Lang  totalnya  sekitar  160 distributor dari seluruh daerah Indonesia.
Sebagai  bentuk  apresiasi  atas  kerja  keras  dari  distributor  maka  PT.  Borden  Eagle  Indoensia  memberikan penghargaan kepada distributor terbaik. Permasalahannya, dalam pemilihan yang dilakukan masih belum optimal karena dengan  perhitungan  manual dan  terkadang  menimbulkan  kesan  pemilihan  yang  subjektif.  Hal  ini  memerlukan  sebuah perhitungan yang mampu mengelola data penilaian distributor terbaik dan menghasilkan rangking dari hasil perhitungan bobot nilai distributor.[3] Oleh karena itu, diperlukan sebuah metode yang mampu menyelesaikan dalam pengambilan keputusan.  Salah  satu  solusi  dengan  penerapan  teknologi  informasi  dalam  pengambilan  keputusan  adalah  Sistem Pendukung Keputusan (SPK). SPK memiliki beberapa metode, dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Simple Additive  Weighting (SAW)  bertujuan  untuk  membantu  dan  mempermudah  para  pengambil  keputusan  dalam  memilih distributor  terbaik  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  perusahaan  yaitu  ada  5  (lima) Sales  Growth,  General Management and Compliance, Sales Tools, Inventory Management dan Financial. Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  salah  satu  metode  dalam  pengambilan  keputusan  multi kriteria yang sederhana dan klasik. [4] Metode SAW yang sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. [5] Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja dari setiap alternatif pada semua atribut.  [6]  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat
diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  [7]  Metode  SAW  bisa  digunakan  untuk  mendukung  suatu pengambilan keputusan dengan menghasilkan nilai sebagai keputusan yang terbaik. [8]
Keunggulan metode SAW dibandingkan dengan metode sistem keputusan lainnya terletak pada kemampuannya dalam melakukan penelitian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot dengan tingkat kepentingan yang  dibutuhkan.  Intinya  pada  metode  ini  menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria  untuk  menentukan  alternatif sehingga dapat menghasilkan keputusan yang lebit tepat dan akurat. [9]
Pada  dasarnya  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  pengembangan  lanjutan  dari  Sistem  Informasi Manajemen  terkomputerisasi  yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  bersifat  interaktif  dengan  pemakainya.  [10] Sistem  pendukung  keputusan  ini  hadir  bukan  untuk  menggantikan  tugas  para  manajer,  tetapi  sebagai  sarana  untuk mendukung mereka. Sistem ini merepresentasikan permasalahan manajemen yang dihadapi sehari-hari ke dalam bentuk kuantitatif, misalnya dalam bentuk model matematika. [4]
Tujuan implementasi sistem pendukung keputusan antara lain:[11]
a. Sistem  pendukung  keputusan  berbasis  komputer  dapat  memungkinkan  mengambil  keputusan  dengan  waktu  yang cepat karena dengan dukungan sistem yang dapat memproses data secara cepat dengan jumlah banyak.
b. Sistem  pendukung  keputusan  ditujukan  untuk  membantu  dalam  mengambil  keputusan  bukan  untuk  menggantikan tugas seorang pengambil keputusan. Sehingga dengan data dan informasi yang akurat diharapkan dapat membantu membuat keputusan yang berkualitas.
c. Mampu menghasilkan keputusan yang efektif (sesuai tujuan) dan efesien.
d. Meningkatkan kemampuan untuk mendeteksi adanya kesalahan pada suatu sistem sehingga dapat dilakukan antisipasi. Penerapan dalam penggunakan sistem pendukung keputusan sudah banyak dilakukan oleh beberapa peneliti. Ada beberapa penelitian sebelumnya yang relevan dan menjadi rujukan dalam penelitian ini, antara lain:
Tabel 1. Penelitian lain yang relevan No  Peneliti / Tahun Judul Penelitian Metode Analisis Hasil / Kesimpulan 1 Cahyani Budihartanti / Agustus 2019 [6] Sistem Pendukung Keputusan dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) Hasil penelitian berupa perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan dalam penilaian kinerja karyawan menggunakan metode SAW menghasilkan penilaian yang lebih objektif. 2 Angelina Puput Giovani, Tuti Haryanti, Laela Kurniawati / Juni 2020 [5] Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai Bekasi Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode Simple Additive Weighting (SAW)
Hasil implementasi sistem penerimaan siswa baru dengan metode SAW menggunakan Visual Basic.Net sehingga membantu Kepala Sekolah sebagai bahan pendukung keputusan mementukan dengan hasil siswa yang diterima dan siswa yang tidak diterima.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  penyusunan  penelitian  ini  diperlukan  beberapa  tahapan-tahapan  penelitian  untuk  mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan  sebelumnya.  Berikut  ini  adalah  bentuk  alur  dari  tahapan  penelitian  dalam  menerapkan  sistem  pendukung keputusan metode SAW. [5]
Gambar 1. Tahapan penelitian Penjelasan langkah tahapan penelitian:
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  tahapan  awal  dalam  proses  penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  yang  menjadi permasalahannya adalah perhitungan yang masih bersifat manual dan terkesan subjektif dalam pemilihan distributor terbaik PT. Borden Eagle Indonesia
b. Studi Literatur
Tahapan ini dilakukan dengan mempelajari dan memahami teori-teori yang digunakan yaitu dengan mencari factor yang menjadi syarat sistem pendukung keputusan, metode SAW dan metode pengumpulan data. Data-data tersebut dapat dicari dengan cara mengumpulkan literatur, jurnal artikel, buku, internet , dan bacaan yang ada berkaitan dengan penelitian.
c. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan  cara  observasi  dan  wawancara  pihak-pihak  perusahaan  yang  berkaitan langsung dalam langkah proses pengolahan data pendukung dalam penilaian distributor.
d. Data Penelitian
Data  yang  diperlukan  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari  hasil observasi dan wawancara sedangkan data sekunder diperoleh dari studi pustaka seperti buku referensi, jurnal artikel, e-book dan browsing internet yang berkaitan dengan penelitian. e. Pengolahan data menggunakan metode Simple Additive Weighting
Pengolahan data dengan mengumpulkan data dan hasil analisis untuk mendapatkan informasi yang berkaitan dengan penelitian  agar  diperoleh  kesimpulan  atas  penelitian.  Dari  proses  ini,  penulis  mendapatkan  informasi  mengenai bagaimana  proses  pelaksanaan  pemilihan  distributor  dilaksanakan  mulai  dari  adanya  observasi,  penilaian  sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan ada 5 (lima) yaitu sales growth, general management and compliance, sales tools, inventory management, dan financial. Lalu ditentukan bobot referensi pada setiap kriteria kemudian dilakukan normalisasi  pada  setiap  alternatif  pada  setiap  atribut  dengan  menghitung  nilai  rating.  Hasil  normalisasi  digunakan untuk  menghitung  nilai  bobot  referensi  preferensi  pada  setiap  alternatif  digunakan  untuk  menghitung  nilai  bobot referensi pada setiap alternatif, hasil akhir nilai preferensi inilah yang akan dilakukan tahap perangkingan, perolehan perangkingan berdasarkan nilai terbesar sampai nilai paling terkecil.
f. Implementasi perancangan sistem
Tahapan  ini  adalah  tahapan  perancangan,  pembuatan  dan  implementasi  suatu  aplikasi  sistem.  Pada  penelitian  ini, penulis  merancang  sistem  dengan  menggunakan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  metode  SAW  berbasis web dengan menggunakan framework Laravel, bahasa pemograman PHP.
g. Kesimpulan dan saran
Kesimpulan dan saran yang dilakukan dengan cara menyimpulkan permasalahan yang ada dan mengumpulkan saran yang nantinya diharapkan dapat diterapkan pada objek penelitian selanjutnya.

## 2.2 Tahapan Metode SAW
Tahapan dalam melakukan metode Simpel Additive Weighting adalah sebagai berikut:[6] a. Menentukan kriteria dan bobot.
b. Memberikan  nilai  bobot  preferensi  (W)  oleh  pengambil  keputusan  untuk  masing-masing  kriteria  yang  telah ditentukan.
c. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai), untuk setiap kriterianya (Cj).
d. Menentukan nilai rating kecocokan, setelah itu mengubahnya menjadi matriks keputusan.
e. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating yang telah ternormalisasi (Rij)
f. Mengkalikan nilai dari matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot preferensi (W).
g. Penentuan perangking
Berikut merupakan formula dari perhitungan ternormalisasi matriks secara lebih singkatnya dibawah ini:
𝑅 𝑖𝑗 { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗
𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗
(1)
Keterangan :
Rij
:Rating kinerja ternomalisasi
Maxij :Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minij :Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij :Baris dan kolom dari matriks
Dengan Rij adalah kerja ternormalisasi dari arternatif  Ai  pada atribut  Cj; i Berikut cara menghitung nilai preferensi untuk tiap altenatif, Vi diberikan sebagai dibawah ini:
𝑉 𝑖= ∑ 𝑤 𝑗 ∗𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: Vi : nilai akhir dari alternatif Wj : nilai bobot yang sudah ditentukan Nilai Vi lebih besar dari, mengasumsikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Perangkingan  merupakan  proses  akhir  yang  mempunyasi  hasil  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan faktor bobot kemudian menghasilkan nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik dalam pemilihan semua alternati

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data dan Perhitungan Manual dengan menggunakan Metode SAW
Pada tahapan ini akan dijabarkan hasil penelitian dari analisis pendukung keputusan dalam penilaian pemilihan distributor terbaik  PT.  Borden  Eagle  Indonesia  menggunakan  metode SAW.  Tahap  proses  penelitian  metode  SAW  membutuhan perhitungan nilai kriteria-kriteria dan bobot masing-masing kriteria sehingga diperoleh alternatif terbaik.
a. Tahap Penentuan Kriteria dan Bobot
Mendefinisikan  terlebih  dahulu  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  tolak  ukur  dalam  penyelesaian masalah  penelitian.  Kriteria (C i ) dan  bobot (W i ) yang  dijadikan  acuan  perhitungan  pemilihan  distributor  terbaik  akan dijabarkan dalam tabel berikut:
Tabel 2. Kriteria Pemilihan Distributor Terbaik Kode Kriteria Range (%) Bobot Atribut Bobot C1 Sales Growth 30% 0,3 Benefit C2 General Management & Compliance 20% 0,2 Benefit C3 Sales Tools 20% 0,2 Benefit C4 Inventory Management 15% 0,15 Benefit C5 Financial 15% 0,15 Benefit 100% 1,00
b. Rating Kecocokan Alternatif
Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria yang telah ditentukan pada tabel dibawah ini:
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
Jika j adalah atribut biaya  (cost)
Tabel 3. Data Rating Kecocokan Alternatif
No. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 2 3 3 3 3 2 A2 2 2 3 3 4 3 A3 3 4 4 4 3 4 A4 4 4 4 4 4 5 A5 2 3 3 3 4 6 A6 3 3 4 4 4 7 A7 2 3 4 3 3 8 A8 2 2 4 4 2 9 A9 4 3 4 3 3 10 A10 4 4 4 3 3 11 A11 3 3 4 3 4 12 A12 4 2 3 2 3 13 A13 3 2 4 2 3 14 A14 4 3 4 3 3 15 A15 4 4 3 3 2 16 A16 3 4 4 3 2 17 A17 2 2 3 2 2 18 A18 4 3 4 3 4 19 A19 2 1 3 3 3
c. Normalisasi Matriks
Proses normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut benefit atau atribut cost ) sehingga memperoleh matrik ternormalisasi R sebagai berikut:

## d. Proses Perangkingan
Proses perangkingan dengan memasukan setiap kriteria dan nilai bobot yang digunakan dapat perangkingan yaitu W {0.3 0.2 0.20 0.15 0.15} maka proses perankingan adalah sebagai berikut:
V 1 = (0,3x0,5 ) + (0,2x0,75) + (0,2x0,75) + (0,15x0,75) + (0,15x0,75) = 0,68 V 2 = (0,3x0,5 ) + (0,2x0,5 ) + (0,2x0,75) + (0,15x0,75) + (0,15x1    ) = 0,66 V 3
= (0,3x0,75) + (0,2x1    ) + (0,2x1    ) + (0,15x1    ) + (0,15x0,75) = 0,89 V 4 = (0,3x1    ) + (0,2x1    ) + (0,2x1    ) + (0,15x1    ) + (0,15x1    ) = 1,00 V 5
= (0,3x0,5 ) + (0,2x0,75) + (0,2x0,75) + (0,15x0,75) + (0,15x1    ) = 0,71 V 6 = (0,3x0,75) + (0,2x0,75) + (0,2x1    ) + (0,15x1    ) + (0,15x1    ) = 0,88 V 7 = (0,3x0,5 ) + (0,2x0,75) + (0,2x1    ) + (0,15x0,75) + (0,15x0,75) = 0,73 V 8 = (0,3x0,5 ) + (0,2x0,5 ) + (0,2x1    ) + (0,15x1    ) + (0,15x0,5 ) = 0,68 V 9 = (0,3x1    ) + (0,2x0,75) + (0,2x1    ) + (0,15x0,75) + (0,15x0,75) = 0,88 0,5 0,75 0,75 0,75 0,75 0,5 0,5 0,75 0,75 1 0,75 1 1 1 0,75 1 1 1 1 1 0,5 0,75 0,75 0,75 1 0,75 0,75 1 1 1 0,5 0,75 1 0,75 0,75 0,5 0,5 1 1 0,5 1 0,75 1 0,75 0,75 1 1 1 0,75 0,75 0,75 0,75 1 0,75 1 1 0,5 0,75 0,5 0,75 0,75 0,5 1 0,5 0,75 1 0,75 1 0,75 0,75 1 1 0,75 0,75 0,5 0,75 1 1 0,75 0,5 0,5 0,5 0,75 0,5 0,5 1 0,75 1 0,75 1 0,5 0,25 0,75 0,75 0,75
V 10 = (0,3x1    ) + (0,2x1    ) + (0,2x1    ) + (0,15x0,75) + (0,15x0,75) = 0,93 V 11 = (0,3x0,75) + (0,2x0,75) + (0,2x1    ) + (0,15x0,75) + (0,15x1    ) = 0,84 V 12 = (0,3x1    ) + (0,2x0,5 ) + (0,2x0,75) + (0,15x0,5 ) + (0,15x0,75) = 0,74 V 13 = (0,3x0,75) + (0,2x0,5 ) + (0,2x1    ) + (0,15x0,5 ) + (0,15x0,75) = 0,71 V 14 = (0,3x1    ) + (0,2x0,75) + (0,2x1    ) + (0,15x0,75) + (0,15x0,75) = 0,88 V 15 = (0,3x1    ) + (0,2x1    ) + (0,2x0,75) + (0,15x0,75) + (0,15x0,5 ) = 0,84 V 16 = (0,3x0,75) + (0,2x1    ) + (0,2x1    ) + (0,15x0,75) + (0,15x0,5 ) = 0,81 V 17 = (0,3x0,5 ) + (0,2x0,5 ) + (0,2x0,75) + (0,15x0,5 ) + (0,15x0,5 ) = 0,55 V 18 = (0,3x1    ) + (0,2x0,75) + (0,2x1    ) + (0,15x0,75) + (0,15x1    ) = 0,91 V 19 = (0,3x0,5 ) + (0,2x0,25) + (0,2x0,75) + (0,15x0,75) + (0,15x0,75) = 0,58
Hasil dari perhitungan diatas dapat disimpulkan dengan hasil perangkingan nilai V dari nilai terbesar sampai nilai terkecil sehingga didapatkan alternatif terbaik distributor terbaik berdasarkan nilai tertinggi terdapat pada  tabel berikut ini:
Tabel 6. Hasil Perangkingan No Alternatif Nama Distributor Hasil Perangkingan 1 A1 Cahaya Bersinar PT - Madura 0,68 2 A2 Cahaya Bersinar PT - Bangkalan 0,66 3 A3 Pemuda Tangguh PT - Surabaya Barat 0,89 4 A4 Anugerah Keluarga Jaya PT - Surabaya Timur 1,00 5 A5 Prima Jaya PT - Mojokerto 0,71 6 A6 Jaya Bersama PT - Sidoarjo 0,88 7 A7 Jaya Makmur PT - Malang 0,73 8 A8 Prima Lestari PT - Jombang 0,68 9 A9 Sukses Gemilang Jaya PT - Kediri 0,88 10 A10 Wono Perkasa Mandiri PT - Tulung Agung 0,93 11 A11 Sinar Rembulan PT - Jember 0,84 12 A12 Niaga Duta Mandiri PT - Klungkung 0,74 13 A13 Niaga Duta Mandiri PT - Singaraja 0,71 14 A14 Niaga Duta Mandiri PT - Tabanan 0,88 15 A15 Niaga Duta Mandiri PT - Denpasar 0,84 16 A16 Mitra Keluarga Maju PT - Makasar 0,81 17 A17 Mitra Keluarga Maju PT - Palopo 0,55 18 A18 Mas Bersinar UD - Manado 0,91 19 A19 Kencana Maju TK - Gorontalo 0,58
Dari tabel 5 Hasil perangkingan dapat dilihat bahwa penilaian dengan hasil alternatif nilai tertinggi sampai dengan nilai terendah maka dapat disimpulkan bahwa pemilihan distributor terbaik PT. Borden Eagle Indonesia dengan peringkat 2  terbesar  adalah PT.  Anugerah  Keluarga  Jaya  wilayah  Surabaya  Timur dengan  hasil  nilai  1,00  dan PT.  Wono Perkasa Mandiri wilayah Tulung Agung dengan hasil nilai 0,93.

## 3.2  Implementasi Sistem
Pada penelitian ini, penulis merancang sistem dengan menggunakan aplikasi sistem pendukung keputusan metode simple additive  weighting  berbasis  web  dengan  perangkat  lunak (Software) Visual  Studio  Code  (disingkat  VSCode)  dengan framework Laravel dan bahasa pemograman PHP.
Berikut ini adalah tampilan dari hasil sistem pendukung keputusan pemilihan distributor terbaik PT. Borden Eagle Indonesia yang sudah dirancang sesuai dengan kebutuhan user dan sistem dapat dioperasikan dengan baik. a. Rancangan tampilan halaman login dengan memasukkan nama user dan password
b. Rancangan tampilan halaman data master kriteria, untuk penambahan kriteria bisa langsung klik tambah kriteria
Gambar 3. Tampilan Halaman Data Kriteria
c. Rancangan tampilan halaman data master alternatif, untuk penambahan alternatif bisa langsung klik tambah alternatif
Gambar 4. Tampilan Halaman Data Alternatif
d. Rancangan  tampilan  halaman  perhitungan,  dikarenakan  semua  kriteria  dengan  atribut  benefit  maka  dipilih  nilai maksimal dari setiap kriteria
Gambar 5. Tampilan Halaman Perhitungan
e. Rancangan tampilan halaman pemenang dari hasil perhitungan. Secara otomatis dan cepat sistem akan menampilkan Distributor yang menjadi pemenang dengan nilai tertinggi dengan urutan 2 peringkat terbesar dari semua alternatif.
Gambar 6. Tampilan Halaman Hasil Pemenang
f. Rancangan tampilan halaman hasil perhitungan dengan hasil tampilan semua alternatif dengan nilai setiap kriteria dan bobot serta total dari hasil perangkingan perhitungan.
Gambar 7. Tampilan Halaman Hasil Perhitungan
g. Rancangan tampilan halaman logout untuk keluar dari aplikasi SPK pemilihan distributor.

## Gambar 8. Tampilan Halaman Logout
Setelah  melakukan  tahapan  implementasi  sistem  dan  tahapan  terakhir  dari  semua  tahapan  adalah  melakukan pengujian  sistem.  Tahapan  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  menguji  setiap  elemen-elemen  yang  telah  dirancang  dan diimplementasikan  apakah  telah  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Dalam  tahapan  pengujian  sistem  tersebut  digunakan metode Black Box dengan hasil berikut ini:
Tabel 7. Black Box Testing No Fungsi yang diuji coba Cara pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1 Login Admin Memasukkan nama admin dan password Berhasil masuk ke dalam sistem halaman home Sukses 2 Menu Data Kriteria Memasukkan data kriteria baru Data dapat disimpan dan ditampilkan oleh sistem Sukses 3 Edit dan hapus Data Kriteria Dalam halaman master data kriteria diklik aksi edit atau hapus Data berhasil di edit dan di hapus oleh sistem Sukses
4 Menu Data Alternatif Memasukkan data Alernatif baru Data dapat disimpan dan ditampilkan oleh sistem Sukses 5 Edit dan hapus Data Alternatif Dalam halaman master data Alternatif diklik aksi edit atau hapus Data berhasil di edit dan di hapus oleh sistem Sukses 6 Menu Perhitungan Memilih setiap kolom kriteria dengan nilai maksimal yang telah ditentukan Data berhasil menampilkan hasil pemenang distributor terbaik dengan tampilan nama distributor dan hasil perhitungannya Sukses 7 Menu Lihat Hasil Perhitungan Mengklik lihat hasil perhitungan Data berhasil menampilkan semua alernatif dengan hasil perhitungan setiap kriteria Sukses 8 LogOut Menekan menu keluar Kembali ke menu Login Sukses
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  metode  Black  Box  Testing  yang  dapat  dilihat  dari  tabel diatas, maka diperoleh hasil bahwa setiap filtur berhasil dijalankan sebagaimana mestinya.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan semua proses yang telah dilakukan dalam sistem pendukung keputusan pemilihan distributor terbaik pada PT. Borden Eagle Indonesia dengan menggunakan metode Single Additive Weighting (SAW), maka penulis dapat memperoleh kesimpulan bahwa dengan melakukan penelitian ini, dapat dipahami dan mengerti bagaimana prosedur dan  ketentuan  suatu  perusahaan  dalam pemilihan  sesuatu  contohnya  dalam  penelitian  ini  adalah  pemilihan  distributor terbaik dari PT. Borden Eagle Indonesia. Kedua, Metode Simple Additive Weighting di mulai dari tahap menentukan kriteria, pembobotan, rating kecocokan, normalisasi dan perangkingan kemudian menghasilkan perhitungan mulai dari nilat tertinggi hingga terkecil maka dapat memberikan hasil alternatif yang terbaik dari sejumlah alternatif merupakan penilaian yang lebih mudah dan akurat. Terakhir, Sistem Pendukung Keputusan berhasil dirancang menggunakan metode Simple  Additive  Weighting  untuk  membantu  pihak  perusahaan  dalam  melakukan  pemilihan  distributor  terbaik menghasilkan penilaian yang lebih objektif, yaitu dengan menerapkan 5 (lima) kriteria sebagai ketentuan penilaian yaitu Sales  Growth,  General  Management  and  Compliance,  Sales  Tools,  Inventory  Management  dan  Financial.  Dengan mencari penjumlahan terbobot yang didapat dari hasil kali antara matriks ternormalsasi dengan bobot setiap kriteria maka distributor PT. Anugerah Keluarga Jaya wilayah Surabaya Timur sebagai pemenang distributor terbaik peringkat pertama dan distributor PT. Wono Perkasa Mandiri wilayah Tulung Agung sebagai pemenang distributor terbaik peringkat kedua yang mendapatkan rangking tertinggi dan berhak untuk memperoleh penghargaan atas kerjasamanya yang sangat baik sebagai distributor dari PT. Borden Eagle Indonesia.

## REFERENCES
[1] J.  Sidabalok,  S.H.,  M.Hum, HUKUM  PERDAGANGAN  (Perdagangan  Nasional  dan  Perdagangan  Internasional) ,  1st  ed. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] “Profil Cap Lang - Caplang.” http://www.caplang.com/id/profile (accessed Jun. 02, 2022).
[3] A. Zumarniansyah, R. Ardianto, Y. Alkhalifi, and Q. Nur Azizah, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting,” J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, 2021, doi: 10.51998/jsi.v10i2.419.
[4] Diana.S.S.M.Kom, Metode dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV. Budi Utama Deepublish, 2018.
[5] A. Giovani, “SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 06, no. 01, pp. 1–9, 2020.
[6] P. Studi, S. Informasi, and S. N. Mandiri, “ISSN : 2598-8719 ( Online ) ISSN : 2598-8700 ( Printed ) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  DALAM  PENILAIAN  KARYAWAN  DENGAN  MENERAPKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) Cahyani Budihartanti ISSN : 2598-8719 ( Online ) ISSN : 2598-8700 ( Printed ),” J. Inf. Syst. Apllied, Manag. Account. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 1–9, 2019.
[7] R.  Rinianty  and  S.  Sukardi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN  KARYAWAN  MENGGUNAKAN METODE SAW PADA CV. GREEN ADVERTISING,” CCIT J. , vol. 11, no. 1, 2018, doi: 10.33050/ccit.v11i1.558.
[8] Y.  Fatma,  Januar  Al  Amien,  and  Riski  Hakiki,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Pegawai  Di  Klinik  Bunda  Medical Center (BMC) Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v2i2.2961.
[9] A. Budiyono, F. B. Siahaan, and S. H. Sukmana, “Penerapan Metode SAW Pemilihan Siswa/i Berprestasi untuk Mendapatkan Beasiswa Pada MTs. Amanah Bamadita,” Syntax  J. Inform. , vol. 8, no. 2, p. 68, 2019, doi: 10.35706/syji.v8i2.2040.
[10]  N.  Putra,  D.  R.  Habibie,  and  I.  F.  Handayani,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SUPPLIER  PADA TB.NAMEENE  DENGAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW),” Jursima ,  vol.  8,  no.  1,  2020,  doi: 10.47024/js.v8i1.194.
[11]  M. H. K. Saputra, Belajar Cepat Metode SAW , 1st ed. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[12]  S.  Melati  and  G.  Triyono,  “PEMODELAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  SISWA  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDICTIVE WEIGHTING (SAW),” IDEALIS    Indones.  J.  Inf. Syst. ,  vol. 3, no.  2, 2020, doi: 10.36080/idealis.v3i2.2748.