ANALISIS PERBANDINGAN METODE TOPSIS DAN SAW DALAM PENENTUAN PRIORITAS PERBAIKAN JALAN DI KABUPATEN REMBANG
Ahmad Alfian Fauzi, Hani Zulfia Zahro’, Renaldi Prismawara Prasetya Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia ahmadalfian.fauzi@gmail.com

## ABSTRAK
Infrastruktur  jalan  memiliki  peranan  penting  dalam  meningkatkan  sosial  ekonomi  pada  suatu  wilayah. Apabila terdapat kerusakan akan sangat menganggu aktifitas masyarakat baik segi ekonomi, saat ini salah satu kendala yang sering dihadapi Pemerintah Daerah ialah banyaknya jalan yang rusak dan sulit menentukan jalan mana yang diperbaiki karena keterbatasan dana. Sehingga diperlukan sebuah sistem yang dapat mendukung dan mempermudah  dalam  proses  pemilihan  untuk  meningkatkan  kualitas  keputusan  dalam  menentukan  perbaikan jalan.
Penelitian ini  menggunakan data  jalan di Kabupaten Rembang. Data tersebut  meliputi data kondisi jalan, lalu  lintas  harian,  persentase  kerusakan  secara  keseluruhan.  Data  yang  digunakan  diambil  website  dari  Dinas Kabupaten Rembang. Data tersebut akan diproses menggunakan dua buah metode yaitu metode Technique For Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) yang  tujuannya  untuk  dianalisis  sehingga  dapat  ditentukan  metode  mana  yang  lebih  relevan  untuk diimplementasikan pada kasus pemilihan prioritas perbaikan jalan.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  nilai  pada  masing-masing variabel perbandingan yang dilakukan diantaranya jumlah proses, lamanya waktu eksekusi dan hasil pengukuran uji sensitifitas menunjukkan selisih yang terpaut cukup jauh yait 5.95% untuk metode SAW dan 0.038% untuk metode  TOPSIS.  Meskipun  secara  umum  kedua  metode  tersebut  relatif  sama-sama  relevan,  namun  dalam beberapa kondisi khusus tertentu metode SAW dinilai relatif lebih relevan untuk diimplementasikan pada  kasus ini dibandingkan dengan metode TOPSIS.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Topsis, SAW
1. PENDAHULUAN
Infrastruktur jalan merupakan urat nadi perekonomian  suatu  wilayah,  hal  ini  disebabkan perannya  yang  penting  dalam  menghubungkan  serta meningkatkan  pergerakan  manusia  dan  barang. Berdasarkan pasal 13 UU No 38 Tahun 2004 tentang jalan,  Pemerintah  Daerah  memiliki  kewajiban  untuk memprioritaskan pemeliharaan, perawatan dan pemeriksaan jalan secara berkala untuk mempertahankan  tingkat  pelayanan  jalan  sesuai dengan standar pelayanan minimal yang ditetapkan.
Dalam  menentukan  priorotas  perbaikan  jalan Dinas  Pekerjaan  Umum  Bina  Marga  melakukan dengan  cara  menentukan  perbaikan  berdasarkan kondisi jalan sedang, kondsi jalan rusak, kondisi jalan rusak  berat,  lalu  lintas  harian,  presentase  kerusakan. Sehingga  di  perlukan  sebuah    sistem  yang  dapat mendukung  dan  mempermudah  serta  mempercepat dalam  proses  penyeleksian  untuk  meningkatkan kualitas  keputusan  dalam  menentukan    prioritas perbaikan  jalan.  Sistem  yang  dimaksud  tersebut adalah sistem pendukung keputusan yang merupakan suatu  seperangakat  yang  mampu  memecahkan masalah  secara  efektif  dan  efisian,  yang  tujuannya agar  membantu  pengambilan  keputusan  memilih berbagai  alternatif,      keputusan  merupakan  hasil pengolahan  informasi  yang  diperoleh  atau  tersedia
dengan menggunakan model pengambilan keputusan.  Pada  sistem  ini  menggunakan  metode TOPSIS  (Technicque  for  Older  Preference  by Simialirity  to  Ideal      Solution)  sebagai  salah  satu metode  yang  bisa  membantu  proses  pengambilan keputusan  yang  optimal  untuk  menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Sebagai pembanding  digunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW). Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif terhadap  sekumpulan atribut atau kriteria, dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya. Penelitian ini membandingkan kedua metode ini untuk mengetahui  perbedaan  hasil  yang  diberikan  oleh kedua metode tersebut, serta menganalisis perbandingan  kedua  metode  tersebut  dalam  kasus sistem  pendukung  keputusan  penentuan  perbaikan jalan.
Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan ini,  diharapkan  dapat  membantu  peneliti  dalam melakukan  analisis  kedua  metode  tersebut  sehingga dapat  disimpulkan  metode  mana  yang  lebih  efisien dalam menentukan prioritas perbaikan jalan dan dapat membantu  proses  pemilihan  perbaikan  jalan  yang akan dilakukan untuk meminimalisir kesalahan dalam malakukan pemilihan
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1    Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah  sistem  berbasis  komputer  interaktif  yang tujuannya  mempermudah  para  pengguna  pengambil keputusan dalam menggunakan data dan model untuk memecahkan sebuah masalah yang tidak terstruktur.[1]
Sistem  Pendukung  Keputusan  dibangun  guna menjadi  alat  bantu  pengambilan  keputusan,  akan tetapi tidak untuk menggantikan penilaian yang sudah ada. Keputusan-keputusan yang membutuhkan penilaian  merupakan  tujuan  dari  adanya  system pendukung  keputusan.  Biasanya  sistem  pendukung keputusan disebut juga dengan sistem terkomputerisasi  yang  mendukung  pengambilan keputusan pada suatu perusahaan organisasi atau.

## 2.2    Metode Topsis
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat membantu  proses  pengambilan  keputusan  secara optimal untuk menyelesaikan masalah keputusan. Hal ini  disebabkan  karena  konsepnya  sederhana  dan mudah dipahami, komputasinnya efisien dan memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja relatif dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis sederhana.[2]
Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti langkah-langkah sebagai berikut :
a. Menentukan matriks keputusan yang
ternomalisasi
b. Menghitung  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot
c. Menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif
d. Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap  alternative dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif.
e. Menghitung  nilai  preverensi  untuk  setiap alternatif

## 2.3   Metode SAW
Metode  Simple  Additive  Weighting  merupakan metode  yang  banyak  digunakan  dalam  pengambilan
keputusan  yang  memiliki  banyak  atribut.  Metode SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. [3]
Metode  SAW  mengenal  adanya  2  (dua)  atribut yaitu  kriteria  keuntungan  (benefit)  dan  kriteria  biaya (cost).  Perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini adalah  dalam  pemilihan  kriteria  ketika  mengambil keputusan.
Keterangan : rij = nilai rating kinerja ternormalisasi xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria ᵢ Min xij = nilai  terkecil  dari  setiap  kriteria  ᵢ  benefit  =  jika  nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i=1,2,...,m  dan =1,2,...,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) diberikan sebagai:
Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram Sistem
Gambar 1  Blok diagram sistem
Blok  diagram  pada  Gambar  1  menunjukkan bahwa  data  masukan  digunakan  untuk  melakukan perhitungan.  Inputan  berupa  ata  jalan,  nilai  dari variabel input dan output yang sudah ditentukan yang menjadi bahan acuan sebagai perhitungan selanjutnya. Data masukakan tersebut akan dimodelkan  dalam  sebuah  persamaan  matematika sehingga dapat dilakukkan proses perhitungan. Proses perhitungan dilakukan sesuai dengan metode TOPSIS dan  SAW.  Keluaran  dari  sistem  ini  berupa  data alternatif jalan yang di perioritaskan utnuk di perbaiki

## 3.2 Flowchart Sistem
Start End Input Kriteria, Bobot Kriteria Input data jalan dan Penilaian jalan Perhitungan Metode Topsis dan SAW Hasil berupa Ranking data
Gambar 2 Flowchart Sistem
Pada gambar 2 merupakan alur dari sistem yang dibuat,  dalam  alur  ini  pertama  melakukan  input kriteria dan bobot kriteria, kemudian input data jalan beserta  nilai  jalan  sesuai  kriteria  yang  di  inputkan setelah  itu  proses  perhitungan  TOPSIS  dan  SAW, setelah  proses  perhitungan  maka  akan  menghasilkan perangkingan  data  berdasarkan  metode  TOPSIS  dan SAW  sehingga  dapat  melakukan  analisis  perbedaan- perbedaan antar kedua metode tersebut.

## 3.3 Dfd Sistem
Admin Kepala Bidang 1.0 Proses Pengolaan Data Kriteria, bobot kriteria 4.0 Proses Perhitungan TOPSIS dan SAW 3.0 Proses Pengisian Nilai bobot jalan berdasarkan kriteria yang di input 2.0 Proses Pengolaan Data jalan Data Kriteria Data jalan tb_jalan tb_kriteria tb_nilai Data kriteria Data jalan Data kriteria Data jalan Hasil rangking Data nilai jalan Nilai jalan Gambar 3 Dfd Sistem
Pada gambar 3 merupakan dfd level 1 dimana admin memiliki 3 proses yaitu pengolaan kriteria, pengisian data jalan, dan perngisian nilai jalan berdasarkan  kriteria  yang dinputkan.  Proses-proses  tersebut  saling  berhubungan sehingga akan menghasilkan proses ke-4 yaitu perhitungan Topsis dan SAW, dimana diproses ini akan menghasilkan
nilai  hasil  perangkingan  sehingga  Kepala  bidang  akan menerima laporan.

## 3.4 Perhitngan Sistem Pendukung Keputusan

## Keterangan Bobot Nilai Kriteria
1 = Tidak Penting 2 = Kurang Penting 3 = Penting 4 = Lumayan Penting
5 = Sangat Penting

## 3.5 Perhitungan Topsis
Sample  yang  digunakan  dalam  penentuan prioritas  perbaikan  jalan  dengan  metode  TOPSIS menggunakan  menggunakan  7  alternatif  dan  5 kriteria.
1. Menentukan  nilai  relatif  terhadap  masing-masing alternatif
Tabel 2. Tabel nilai relatif alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1,30  2,00  1,20 63,00 66,06% A2 1,00  1,50  2,10 75,00 53,48% A3 0,50  0,50  2,00 93,00 41,66% A4 0,50  1,75  3,00  111,00  54,16% A5 2,50  2,50  2,00  237,00  53,97% A6 0,96  0,10  1,60  413,00  40,19% A7 0,50  0,30  0,50  107,00  74,36%
2. Menentukan matrik keputusan ternormalisasi
a. Untuk nilai kriteria Kondisi Jalan Sedang (C1)
b. Untuk nilai kriteria Kondisi Jalan Rusak (C2)
No Kritera Bobot 1 Kondisi jalan sedang 2 2 Kondisi jalan rusak 3 3 Kondisi jalan rusak berat 4 4 Lalu Lintas Harian 4 5 Presentase Kerusakan 5
Dst. R 5.7..
Sehingga memperoleh tabel normalisasi seperti pada Tabel 3 Tabel 3. Tabel ternormalisasi C1 C2 C3 C4 C5
0,399  0,501  0,237  0,122  0,446
0,307  0,376  0,415  0,145  0,361
0,153  0,125  0,395  0,179  0,281
0,153  0,439  0,592  0,214  0,366
0,767  0,627  0,395  0,457  0,364
0,295  0,025  0,316  0,797  0,271
0,153  0,075  0,099  0,206  0,502
3. Menentukan matriks keputusan normalisasi
terbobot Tabel 4. Tabel perhitungan normalisasi terbobot C1 C2 C3 C4 C5 0,399 * 2 0,501 * 3 0,237 * 3 0,122 * 4 0,446 * 5 0,307 * 2 0,376 * 3 0,415 * 3 0,145 * 4 0,361 * 5 0,153 * 2 0,125 * 3 0,395 * 3 0,179 * 4 0,281 * 5 0,153 * 2 0,439 * 3 0,592 * 3 0,214 * 4 0,366 * 5 0,767 * 2 0,627 * 3 0,395 * 3 0,457 * 4 0,364 * 5 0,295 * 2 0,025 * 3 0,316 * 3 0,797 * 4 0,271 * 5 0,153 * 2 0,075 * 3 0,099 * 3 0,206 * 4 0,502 * 5 Tabel 5. Tabel hasil normalisasi terbobot C1 C2 C3 C4 C5
0,798  1,504  0,948  0,486  2,229
0,614  1,128  1,658  0,579  1,805
0,307  0,376  1,579  0,718  1,406
0,307  1,316  2,369  0,856  1,828
1,535  1,880  1,579  1,829  1,821 0,589  0,075  1,263  3,187  1,356 0,307  0,226  0,395  0,826  2,510
4. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif
a. Ideal Positif
b. Ideal Negatif
5. Menentukan jarak antara setiap nilai alternatif dengan matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal negatif.
a. Jarak Ideal Positif
= 3,174
= 3,036
Dst.. Sampai dengan D 7+ b. Jarak Ideal Negatif
= 1,831 = 1,735 Dst.. D 7- 6. Mencari nilai preverensi dari tiap alternatif
Dst.. V 7
Dari  perhitungan  diatas  maka  akan  diurutkan berdasarkan  nilai  masing  –  masing  jalan.  Nilai  yang paling tinggi lebih layak untuk dipriopritaskan utnutk di perbaiki, digambarkan pada tabel 6
Table 6. Tabel Hasil Perhitungan Topsis
Ranking  Alternatif Nilai 1 A5 0.625 2 A6 0.524 3 A4 0.464 4 A1 0.366 5 A2 0.364 6 A3 0.267 7 A7 0.246
. Perhitungan SAW
1. Menentukan  nilai  relatif  terhadap  masing-masing alternatif, dapat dilihat pada Tabel 2.
2. Mencari  nilai  normalisasi  matriks  tiap  alternatif, sehingga hasil dapat dilihat pada tabel 7
Table 7. Tabel Hasil Normalisasi
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,52 0,8 0,4  0,153  0,888 A2 0,4 0,6 0,7  0,182  0,719 A3 0,2 0,2  0,667  0,225  0,560 A4 0,2 0,7 1  0,269  0,728 A5 1 1  0,667  0,574  0,726 A6 0,384  0,04  0,533 1  0,540 A7 0,2  0,12  0,167  0,259 1
3. Menghitung nilai preverensi tiap alternatif berdasarkan kriteria dan bobot yang ditetukan
9,722 Dst.. V 7
4. Dari  perhitungan  diatas  maka  akan  diurutkan berdasarkan  nilai  masing  –  masing  jalan.  Nilai  yang paling tinggi lebih layak untuk diprioritaskan untuk di perbaiki, digambarkan pada tabel 8
Table 8. Tabel Hasil Perhitungan SAW
Ranking  Alternatif Nilai 1 A5 13.591 2 A4 11.217 3 A1 10.092 4 A6 9.724 5 A2 9.722 6 A7 7.463 7 A3 7.369
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.14 Implementasi Hasil Tahap  implementasi  merupakan  proses  perubahan analisis dan perancangan yang telah disusun menjadi suatu aplikasi yang siap untuk dijalankan.
1. Tampilan Kriteria
Gambar 1. Tampilan Data Kriteria
2. Tampilan Alternatif (Data Jalan)
Gambar 2. Tampilan Data Jalan
3. Tampilan Proses Perhitungan Topsis
Gambar 3. Tampilan Proses Perhitungan Topsis
Gambar 4. Tampilan Hasil  Perhitungan Topsis
4. Tampilan Proses Perhitungan SAW

## Gambar 5. Tampilan Proses Perhitungan SAW

## Gambar 6. Tampilan Hasil Perhitungan SAW

## 4.15 Pengujian Sistem Perhitungan
Pengujian sistem perhitungan ini dilakukan dengan 2  (dua)  cara  yaitu  dengan  membandingkan  hasil  akhir perhitungan  manual  dengan  perhitungan  sistem  dimana hasil  perbandingan  tersebut  akan  mengetahui  seberapa besar selisih perhitungannya, kedua membandingkan hasil akhir antara kedua metode yang ada dalam.
Table 10. Tabel Hasil TOPSIS Presentasi Error
Kode Hasil Perhitungan Manual Hasil Perhitungan Sistem Selisih Perhitungan A1 0.366 0.366 0 A2 0.364 0.364 0 A3 0,267 0,267 0 A4 0.464 0.464 0 A5 0.625 0.625 0 A6 0.524 0.524 0 A7 0.246 0.246 0 Jumlah Rata-rata Selisih 0
Pada hasil perhitungan diatas penulis  menggunakan 7  data  sampel  dari    data  karyawan  yang  dihitung menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW), diperoleh jumlah nilai rata-rata selisih perhitungan 0 seperti pada Tabel 10 di atas.
Table 11. Tabel Hasil TOPSIS Presentasi Error
Kode Hasil Perhitungan Manual Hasil Perhitungan Sistem Selisih Perhitungan A1 10,092 10,092 0 A2 9,722 9,722 0 A3 7,369 7,369 0
A4 11,217 11,217 0 A5 13,591 13,591 0 A6 9,724 9,724 0 A7 7,463 7,463 0 Jumlah Rata-rata Selisih 0
Pada hasil perhitungan diatas penulis  menggunakan 7  data  sampel  dari    data  karyawan  yang  dihitung menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW), diperoleh jumlah nilai rata-rata selisih perhitungan 0 seperti pada Tabel 11 di atas.
Table 12. Tabel Perbandingan Topsis dan SAW Alternat if Jumlah Proses Lama Proses SAW TOPSIS SAW TOPSIS 7 Jalan 3 6 0.009 sec 1.015 sec 8 Jalan 3 6 1.013 sec 1.018 sec 9 Jalan 3 6 1.014 sec 1.017 sec 10 Jalan 3 6 1.020 sec 1.022 sec 11 Jalan 3 6 1.022 sec 1.023 sec
Pada hasil perhitungan diatas penulis  menggunakan 5  sampel  percobaan  dengan  jumlah  data  yang  berbeda. Perbandingan  diatas  menunjukkan  bahwa  jumlah  proses pada  metode  TOPSIS  lebih  banyak  dari  pada  jumlah proses  metode  SAW.  Selain  itu  rata-rata  estimasi  waktu yang  dibutuhkan  dalam  proses  mengolah  perhitungan metode TOPSIS lebih lama dari metode SAW.

## 4.16 Pengujian Sensitivitas Kriteria
Uji  sensitivitas  adalah  proses  mengetahui  dan mendapatkan  hasil  dari  perbandingan  metode,  hal  ini dilakukan  dalam  penelitian  untuk  mengetahui  seberapa sensitif metode tersebut jika diterapkan pada sebuah kasus, semakin    sensitif    nilai  yang    diperoleh    dari    setiap perubahan  ranking  pada  metode,  maka  metode tersebut akan semakin dipilih. Derajat sensitivitas ( ) setiap atribut diperoleh melalui langkah-langkah sebagi berikut[4]:
1. Tentukan semua bobot kriteria, wj = 1 (bobot awal), dengan j = 1, 2, ..., jumlah kriteria.
2. Ubah bobot kriteria dalam range 1 – 2, serta dengan menaikkan  nilai  bobot  sebesar  0,1  sementara  bobot kriteria lainnya masih tetap bernilai 1.
3. Normalisasi  bobot  kriteria  tersebut  dengan  cara membentuk nilai bobot sedemikian hingga ∑ = 1.
4. Aplikasikan  pada  kedua  metode  tersebut  (TOPSIS dan  SAW)  untuk  bobot-bobot  kriteria  yang  telah dibentuk pada langkah 3.
5. Hitung  prosentase  perubahan  ranking  dengan  cara membandingkan berapa banyak perubahan rangking yang terjadi jika dibandingkan dengan kondisi pada saat bobotnya sama (bobot = 1).
Tahap Uji Sensitivitas Bobot (W) = {2,3,4,4,5}
Table 13. Tabel Hasil Nilai Perhitungan Awal Alternatif TOPSIS SAW A1 0,366 10,092 A2 0,364 9,722 A3 0,267 7,369 A4 0,464 11,217 A5 0,625 13,591 A6 0,524 9,724 A7 0,246 7,463 MAX 0,625 13,591
Bobot  kriteria  dinaikkan  pada  range  1-2,  dengan menaikkan 0.5,dan 1 Bobot (w)  menjadi = { 2.5 ,3,4,4,5} (bobot pada kriteria 1 dinaikkan 0.5), hasilnya;
Table 14. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 1
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,367 10,352 A2 0,36 9,922 A3 0,26 7,469 A4 0,451 11,317 A5 0,637 14,091 A6 0,516 9,916 A7 0,241 7,563 MAX 0,637 14,091 Perubahan (%) 1,2 50
Bobot pada kriteria 1 dinaikkan 1, Maka bobot preferensi menjadi (W) = { 3 ,3,4,4,5}
Table 15. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 1
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,368 10,612 A2 0,355 10,122 A3 0,252 7,569 A4 0,437 11,417 A5 0,649 14,591 A6 0,506 10,108 A7 0,235 7,663 MAX 0,649 14,591 Perubahan (%) 2,4 100
Bobot  pada  kriteria  2  dinaikkan  0,5,  Maka  bobot preferensi menjadi (W) = {2, 3.5 ,4,4,5}
Table 16. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 2
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,389 10,492 A2 0,376 10,022 A3 0,262 7,469 A4 0,474 11,567 A5 0,641 14,091 A6 0,504 9,744 A7 0,241 7,523 MAX 0,641 14,091 Perubahan (%) 1,6 50
Bobot pada kriteria 2 dinaikkan 1, Maka bobot preferensi menjadi (W) = {2, 4 ,4,4,5}
Table 17. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 2
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,41 10,892 A2 0,388 10,322 A3 0,258 7,569 A4 0,484 11,917 A5 0,656 14,591 A6 0,484 9,764 A7 0,234 7,583 MAX 0,656 14,591 Perubahan (%) 3,1 100
Bobot  pada  kriteria  3  dinaikkan  0,5,  Maka  bobot preferensi menjadi (W) = {2,3, 4.5 ,4,5}
Table 18. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 3
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,363 10,292 A2 0,377 10,072 A3 0,287 7,702 A4 0,485 11,717 A5 0,624 13,924 A6 0,521 9,99 A7 0,24 7,546 MAX 0,624 13,924 Perubahan (%) -0,1 33,3
Bobot pada kriteria 3 dinaikkan 1, Maka bobot preferensi menjadi (W) = {2,3, 5 ,4,5}
Table 19. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 3
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,359 10,492 A2 0,391 10,422 A3 0,306 8,035 A4 0,504 12,217 A5 0,623 14,258 A6 0,518 10,257 A7 0,233 7,63 MAX 0,623 14,258 Perubahan (%) -0,2 66,7
Bobot  pada  kriteria  4  dinaikkan  0,5,  Maka  bobot preferensi menjadi (W) = {2,3,4, 4.5 ,5}
Table 20. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 4
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,346 10,168 A2 0,343 9,813 A3 0,255 7,481 A4 0,444 11,351 A5 0,614 13,878 A6 0,551 10,224 A7 0,239 7,593 MAX 0,614 13,878 Perubahan (%) -1,1 28,7
Bobot pada kriteria 4 dinaikkan 1, Maka bobot preferensi menjadi (W) = {2,3,4, 5 ,5}
Table 21. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 4 Alternatif TOPSIS SAW A1 0,327 10,245 A2 0,325 9,904 A3 0,244 7,594 A4 0,425 11,486 A5 0,603 14,165 A6 0,575 10,724 A7 0,232 7,722 MAX 0,603 14,165 Perubahan (%) -2,2 57,4
Bobot  pada  kriteria  5  dinaikkan  0,5,  Maka  bobot preferensi menjadi (W) = {2,3,4,4, 5.5 }
Table 22. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 5
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,371 10,536 A2 0,364 10,082 A3 0,265 7,649 A4 0,464 11,581 A5 0,622 13,954 A6 0,519 9,994 A7 0,263 7,963 MAX 0,622 13,954 Perubahan (%) -0,3 36,3
Bobot pada kriteria 5 dinaikkan 1, Maka bobot preferensi menjadi (W) = {2,3,4,5, 6 }
Table 23. Tabel Hasil Uji Sensitifitas Kriteria 5
Alternatif TOPSIS SAW A1 0,376 10,98 A2 0,364 10,442 A3 0,262 7,929 A4 0,463 11,945 A5 0,619 14,317 A6 0,514 10,264 A7 0,279 8,463 MAX 0,619 14,317 Perubahan (%) -0,6 72,6
Sehingga  Jumlah  prosentase  hasil  perhitungan  uji sensivitas pad metode TOPSIS dan SAW dalam kasus ini.
Table 24. Tabel Hasil Perhitungan Uji Sensitifitas Kriteria TOPSIS SAW Kriteria 1 + (0,5) 1,2 50 Kriteria 1 + (1) 2,4 100 Kriteria 2 + (0,5) 1,6 50 Kriteria 2 + (1) 3,1 100 Kriteria 3 + (0,5) -0,1 33,3 Kriteria 3 + (1) -0,2 66,7 Kriteria 4 + (0,5) -1,1 28,7 Kriteria 4 + (1) -2,2 57,4 Kriteria 5 + (0,5) -0,3 36,3 Kriteria 5 + (1) -0,6 72,6 Jumalah (%) 0,038 % 5,95 %
Dari  hasil  perhitungan  manual  menggunakan  uji sensitivitas  implementassi  metode  SAW  ternyata  lebih baik dari pada implementasi  metode TOPSIS pada kasus ini.  Hal  ini  terlihat  pada  nilai  hasil  uji  sensitivitas  yaitu untuk SAW sebesar 5,85% dan TOPSIS sebesar 0,038%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Setelah  merancang  dan  mengaplikasikan  perangkat lunak  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  metode TOPSIS  dan  (SAW)  berbasis  web,  maka  dapat  diambil kesimpulan diantaranya :
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  yang  dilakukan sistem  dapat  menjalankan  fungsinya  dengan  baik seperti  melakukan  pengolahan  data,  tampilan website  dan  proses  perhitungan  pada  tiap-tiap metode  berjalan  dengan  baik  di  berberapa  web browser seperti chrome, firefox, internet explorer.  .
2. Dari  hasil  pengujian  sistem  untuk  proses  pemilihan menggunakan    metode  TOPSIS  dan  SAW didapatkan hasil perhitungan yang dilakukan sistem dengan perhitungan manual hasilnya sama.
3. Dengan  adanya  proses  uji  sensitivitas  pada  sistem ini,  dapat  diketahui  metode  yang  paling  relevan dengan kasus disini adalah SAW, dengan perubahan SAW sebesar 5.95%, TOPSIS sebesar 0.038%.

## 5.2 Saran
Adapun saran-saran yang diperlukan untuk menindaklanjuti penelitian dan perbaikan untuk kedepannya adalah sebagai berikut :
1. Dikembangkan  dengan  menambah  fitur  grafik sebagai  prehitungan  akhir  dalam  pemilihan perbaikan jalan.
2. Menggunakan metode pengambilan keputusan yang lain  dan  membandingkannya  dengan  metode  SAW dan Topsis

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ariansyah,  Juwita,  2018,  Sistem  Pendukung Keputusan  Prioritas  Pembangunan  Di  Desa Tekad  Menggunakan  Metode  TOPSIS.  STMIK Prigsewu Lampung. Jurnal Sistem Informasi.
[2] Simanjorang,  R.  2019,  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  dengan menggunakan  Metode  TOPSIS  Studikasus  : STMIK  Pelita  Nusantara  Medan,  Jurnal  Sistem Informasi,
[3] Nafisah,  Durotun,  2016,  Penerapan  Metode Simple  Addtive  Weigthing  untuk  Sistem Pendukung Keputusan Pemenang Tender Proyek di Pt.Tri Tunggal Sinar Mas Tangerang, Jurnal Sistem Informasi.
[4] Effendy  David  .A.  2015.  Uji  Sensitivitas  Metode Wp, SAW, Dan TOPSIS Dalam Menentukan Titik Lokasi Repeater Internet Wireless. Jurusan Teknologi Informasi, Stmik Amikom Yogyakarta.