Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Klasifikasi Pembelian Produk Tepung Terigu Dalam Sistem Pendukung Keputusan Menggunakkan Metode Simple

## Addtive Weighting (SAW)
Dita Yuliana 1 , Veri Arinal 2 ,
Program Studi Teknik Informatika 1,2
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika 1 ,
dhitaylina07@gmail.com 1 , veriarinal@gmail.com 2
Received: June 18, 2022 . Revised: August 30, 2022 . Accepted: September 09, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.4 (2022), Pp.761-772
Abstraks: Pangan  merupakan  salah  satu  komponen  dasar  utama  yang  digunakan  dalam produksi pangan. Usaha tersebut menjual berbagai merek, antara lain Bungasari, Segitigabiru, dan Bogasari. Kami menerapkan sistem pendukung keputusan yang menggunakan pendekatan pembobotan  tambahan  langsung,  khususnya  metode  penambahan  pembobotan,  untuk memudahkan pelanggan memilih jenis tepung yang mereka butuhkan berdasarkan kebutuhan dan  persyaratan  kualitas  mereka.  solusi  untuk  Sistem  dapat  melakukan  perhitungan  dan menganalisis data yang dimasukkan untuk memilih makanan tepung yang sesuai berdasarkan pilihan pengguna.
Kata kunci: Merek, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract: Food is the single most important ingredient in the preparation of food. Numerous products are offered by the company, including Bogasari, Triangle Biru, and Bungasari. We use a system called decision support that employs the additional weighting method to make it easier for buyers to select the type of tee according to their needs and requirements. Solution for System can analyze and reorganize data that has been input to determine whether a user's food selection is appropriate.
Keywords: Brand, Simple Additive Weighting, Decision Support System

## I. PENDAHULUAN
Kotler  (2002)  menegaskan  bahwa  pilihan  konsumen  untuk  membeli  sesuatu  atau  bukan  merupakan keputusan pembelian. Konsumen sering kali selalu mempertimbangkan kualitas, harga, dan produk terkenal saat melakukan  pembelian  barang  dan  jasa.  (2)  Pencarian  informasi  (3)  Penilaian  alternatif;  (4)  Memilih  untuk membeli atau tidak membeli; dan (5) Perilaku Pasca Pembelian. "Memilih satu opsi dari dua atau alternatif lain" adalah cara lain Schiffman dan Kanuk (2000: 437) mendefinisikan keputusan pembelian. Keputusan seseorang untuk memilih salah satu dari beberapa pilihan yang ditawarkan dapat dilihat sebagai keputusan pembelian. Dari uraian  di  atas  dapat  kita  simpulkan  bahwa  keputusan  pembelian  merupakan  langkah-langkah  yang  dilakukan pembeli atau pelanggan untuk melakukan pembelian suatu barang atau jasa. Akibatnya, pilihan konsumen.
PT.Santika  Lestari  adalah  usaha  yang  mendistribusikan  barang  kebutuhan  pokok  seperti  tepung,  gula,  dan minyak. Seiring berkembangnya teknologi, semakin banyak jenis, merek, dan variasi sembako yang tersedia di pasaran.  Pelanggan  potensial  dibingungkan  oleh  semakin  beragamnya  merek  dan  jenis  dasar  yang  diberikan oleh perusahaan dan akhirnya membeli barang yang salah, yang tidak sesuai dengan harapan mereka atau tidak memiliki  nilai  guna  maksimum.  karena  tidak  mengerti.  benar-benar  signifikan.  Dengan  menggunakan  Simple Weighted  Weighted  Method,  pendekatan  ini  membantu  calon  pelanggan  dalam  membuat  penilaian  tentang pembelian barang kebutuhan pokok sesuai dengan kebutuhan dan kriteria pilihan (SAW).
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022

## II. METODE DAN MATERI

## 1. Pengertian Dan definisi
Implementasi  menurut  Susilo  [1]  adalah  penerapan  suatu  pemikiran,  konsep,  kebijakan,  atau  penemuan  pada perilaku  yang  sebenarnya  agar  mempunyai  pengaruh  atau  pengaruh  berupa  modifikasi  terhadap  pengetahuan, keterampilan,  dan  sikap.  Leester  dan  Stewart  mendefinisikan  implementasi  secara  umum  sebagai  proses penegakan  hukum  ketika  berbagai  individu,  kelompok,  institusi,  metode,  dan  alat  berkolaborasi  untuk melaksanakan  kebijakan  atau  program.  Rahman  Menurut  Prehanto  [2],  buku  teks  Konsep  Sistem  Informasi Manusia, rumah  yang  Anda tinggali, kota tempat Anda tinggal,  mobil  Anda, dan  Anda  sebagai pribadi adalah semua  sistem.  Pekerjaan  Anda  adalah  sebuah  sistem,  begitu  pula  institusi  tempat  Anda  bersekolah.  Jadi  ini putusannya.

## a. Definisi Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam bisnis atau organisasi disebut sebagai sistem pendukung keputusan, atau DSS dalam bahasa Inggris. Sebuah sistem komputer  yang  membantu  dalam  mengubah  data  menjadi  pengetahuan  yang  dapat  mengatasi  masalah  dan menghasilkan penilaian terbaik juga sering disebut sebagai DSS.
b.Tujuan Penggunaan Decision Support System (DSS)
Didalam proses pengolahannya, DSS dibantu dengan  berbagai sistem  lain seperti  Artifical Intelligence (AI), Expert  System  (ES),  Fuzzy  Logic,  dan  lain  sebagainya.  Sehingga,  tujuan  dari  penerappan  SPK  ini  adalah sebagai berikut:
1. Mebantu dalam menyelesaikan permasalahan yang terbentuk secara semi struktural.
2. Mampu mendukung aktivitas manajer dalam mengambil sbeuha keputusan dalam suatu masalah.
3. Mampu meningkatkan keefektifan, bukan tingkat efisiensi dalam pengambilan keputusan.

## c. Manfaat Sistem Pendukung Keputusan
SPK dapat memberikan berbagai manfaat dan keuntungan. Manfaat yang dapat diambil dari SPK adalah :
1. SPK memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data / informasi bagi pemakainya.
2. SPK membantu pengambil keputusan untuk memecahkan masalah, terutama yang tidak terstruktur
3. SPK dapat menghasilkan solusi yang lebih cepat dan hasil yang lebih dapat diandalkan.
4. Walaupun suatu SPK mungkin tidak dapat memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil  keputusan, tapi dia bisa menjadi stimulan bagi para pengambil keputusan dalam memahami masalah, karena mampu menghadirkan berbagai solusi alternatif.

## d. Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Metode  SAW  atau  pembobotan  sederhana  adalah  metode  yang  sering  disebut  sebagai  metode  penambahan tertimbang.  Tujuan  dari  jumlah  tertimbang  adalah  untuk  menemukan  jumlah  tertimbang  skor  untuk  setiap pilihan  atas  semua  atribut/kriteria.  Hasil  alternatif/skor  total    diperoleh    dengan  menjumlahkan  semua  hasil perkalian  skor  yang  dibandingkan  antar  skor/atribut  dengan  bobot  masing-masing  atribut.  Skor  untuk  setiap atribut  harus telah melalui proses normalisasi terlebih dahulu. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan x ke skala yang sebanding dengan skor alternatif  yang ada.

## 2. Metode Penelitian

## a. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakkan pada penelitian ini adalah data private. Data private yang digunakkan sebanyak  5  sampel  merek  tepung  yang  menjadi  focus  dalam  penelitian  ini.  Dataset  yang  yang digunakkan sebanyak 5 buah yaitu produk, ranking, kriteria

## 1. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Tujuan  dari  Sistem  Pendukung  Penentu  Bantuan  Sosial  Renovasi  Rumah,  tujuan  penerapan  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode  K-MEANS  adalah  untuk  menentukan  penerima  bantuan sosial secara tepat sehingga bantuan dapat tersalurkan secara terarah dengan penilaian yang adil. 2.Sumber Data a.Data Internal
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Data Internal adalah data yang berasal dalam PT.Santika Lestari, untuk mendukung sistem pendukung keputusan.Adapun  datainternal  yang  dapat  digunakan  penulis  sebagai  acuan  di  dalam  system pendukung keputusan  ini  antara  lain data produk, data harga produk dan data penjualan produk, data kandungan produk. b.Data Eksternal Data Eksternal adalah data  yang  berasal dari  luar.Dalam penelitian  ini data eksternal  merupakan data yang berasal dari luar pihak PT.Santika Lestari, misalnya Aturan tentang syarat pembelian barang oleh masyarakat yang telah ditetapkan oleh PT.Santika Lestari c.Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode saw biasa digunakkan dalam  menentukan  sebuah  sistem pengambilan keputusan dengan cara perankingan  pada  setiap  bobot  kriteria,  terdapat  beberapa  tahap  yang  dapat  dilakukan  dalam metodologi saw yaitu dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1.Metodologi Penelitian
Jadi  dari  flowchart  diatas,  kita  memiliki  input  dan  3  buah  proses.  Yaitu  pertama  adalah  proses menghitung  centroid,  kemudian  proses  kedua  menghitung  data  yang  akan  dikelompokkan  dengan centroid, kemudian proses ketiga adalah  mengelompokkan data berdasarkan  jarak terdekat (minimum distance).  Dan  kita  membuat  perulangan  dengan  kondisi  "apakah  posisi  centroid  tetap  dan  tidak  ada perubahan  terhadap  datanya"  apabila  ya  maka  kita  selesai  melakukan  pengelompokan.  Tapi  apabila masih ada perubahan centroid maka kita update kembali nilai centroid melalui proses pertama. Pada tahap pemahaman  ini, dilakukan  beberapa  hal seperti  mengidentifikasi  masalah,  mengumpulkan data  yang  dibutuhkan  seakurat  mungkin,  juga  menentukan  data  apa  saja  yang  akan  dipilih  kedalam permasalahan.
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  melakukan  penelitian  ini  melalui  beberapa  tahap,  diantaranya:  a. Penyebaran Kuesioner Data diambil dari hasil penyebaran kuesioner yang dilakukan kepada 50 orang responden  dengan  berbagai  macam  usia  (usia  17  s/d  40  th).  Ke-50  orang  responden  tersebut  dibagi kedalam 2 kali penyebaran kuesioner.
2. Design Phase (Fase Analisis)
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  analisis  untuk  membandingkan  metode  SPK  yang  digunakan, diantaranya:
a. Analisis metode, Simple Additive Weighting (SAW), berdasarkan teori.
b. Analisis perbandingan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
c. Analisis  perbandingan  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  berdasarkan  jurnal penelitian.
3. Choice Phase (Tahap Pemilihan)
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Mengimplementasikan  Langkah  penyelesaian  menggunakan  metode  SAW,  Berikut  adalah  langkah penyelesaian  yang  digambarkan  melalui  alur  penyelesaian  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW), Berikut adalah alur perhitungan metode SAW.
Gambar 2. Alur Penelitian

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1. Menentuka Nilai Bobot
Untuk menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan. Dalam metode ini ada bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan tepung terigu terbaik pada Pt.Santika Lestari. Berdasarkan wawancara dengan Ibu Feby Arini, Amd selaku staff marketing pada PT.Santika Lestari, diperoleh bobot yang digunakan dalam melakukan penentuan tepung terigu terbaik adalah sebagai berikut : C1 = Harga Produk  : Sangat Tinggi (ST) C2 = Kuantitas : Tinggi ( T)
C3 = Kualitas : Cukup (C) C4 = Komposisi : Cukup (C) C5 = Rasa : Cukup (C)
Untuk pemberian bobot setiap kriteria adalah C1=5, C2=4, C3= 3, C4=3 dan C5=3. Adapun bobot dari setiap kriteria diatas dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu, dengan menggunakan rumus , sehingga total ∑ wj = 1, Wj meerupakan W index ke j dengan perhitungan sebagai berikut :
W1  = 5
= 0,28
5+4+3+3+3
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
W2 = 4
= 0,22
5+4+3+3+3 W3  = 3
= 0,17
5+4+3+3+3 W4 =
3 = 0,17
5+4+3+3+3 W5  =
3
= 0,17
5+4+3+3+3
Hasil dari perhitungan diatas menghasilkan bobot prefernsi sebagai berikut :
Tabel 3.1. Bobot Kriteria No. Kriteria Keterangan Bobot 1 Harga Sewa Biaya 0,28 2 Kuantitas Keuntungan 0,22 3 Kualitas Keuntungan 0,17 4 Komposisi Keuntungan 0,17 5 Rasa Keuntungan 0,17
Terdapat 5 variabel yang dijadikan kriteria acuan diantaranya: Harga Produk, Kuantitas, Kualitas, Komposisi dan Rasa. Berikut adalah data alternatif yang sudah didapatkan dari hasil wawancara dengan ibu Feby arini, Amd dalam hal menentukan produk tepung terlaris pada PT.Santika Lestari.
Tabel 3.2. Data Alternatif
Alternatif Kriteria Harga (C1) Kuantitas (C2) Kualitas (C3) Komposisi (C4) Rasa  (C5)
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
BUNGASARI 8000 1 Kg Mempunyai kandungan gluten baik Mengandung protein Enak, teksture sulit dibentuk BOGA SARI 13.000 1 Kg Mempunyai kandungan gluten baik Mengandung protein dan malt Enak, teksture mudah dibentuk, mengembang SEGITIGA BIRU 11.000 1 Kg Mempunyai kandungan gluten Sangat Baik Mengandung protein dan malt Enak, teksture agak sulit mengembang ROSEBRAND 14.000 1 Kg Mempunyai kandungan gluten baik Mengandung protein malt dan vitamin Enak, teksture mudah dibentuk, mengembang CAP TOPI TANI 10.000 1 Kg Mempunyai kandungan gluten kurang banyak Mengandung protein Enak, teksture sulit dibentuk

## 3.2. Menentukan Rating Kecocokan
Langkah selanjutnya adalah menentukan rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria yang ditunjukan pada tabel dibawah ini :
Tabel 3.3. Rating Kecocokan Alternatif Hasil Penelitian C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 5 5 5 5 A2 4 4 2 5 5 A3 4 3 2 4 5 A4 4 4 3 5 5 A5 5 3 2 4 5

## 3.3. Menentukan Matriks Keputusan
Langkah ketiga pembentukan matriks keputusan (x) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut :
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
3 5 5 5 5 4 4 2 5 5 X = 4 3 2 4 5 4 4 3 5 5 5 3 2 4 5
Selanjutnya menghitung nilai normalisasi dari setiap alternatif dengan rumus sebagai berikut :
Kriteria Harga Produk
r11 = Min {3;4;4;4;5} = 3 = 1,00 3 3 r21  = Min {3;4;4;4;5} = 3 = 0,75 4 4 r31  = Min {3;4;4;4;5} = 3 = 0,75
4
4 r41  = Min {3;4;4;4;5} = 3 = 0,75 4 4
r51  = Min {3;4;4;4;5} = 3 = 0,60
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
5 5 Kriteria Kuantitas Produk r12 = 5 = 5 = 1,00 Max {5;4;3;4;3} 5 r22  = 4 = 4 = 0,80 Max {5;4;3;4;3} 5 r32  = 3 = 3 = 0,60 Max {5;4;3;4;3} 5 r42  = 4 = 4 = 0,80 Max {5;4;3;4;3} 5 r52  = 3 = 3 = 0,60 Max {5;4;3;4;3} 5 Kriteria Kualitas Produk r13 = 5 = 5 = 1,00 Max {5;2;2;3;2} 5 r23  = 2 = 2 = 0,40 Max {5;2;2;3;2} 5 r33  = 2 = 2 = 0,40 Max {5;2;2;3;2} 5
r43  =
3 = 3 = 0,60
r53  = Max {5;2;2;3;2} 2 5 = 2 = 0,40
Max {5;2;2;3;2} Kriteria Komposisi r14 = 5 5
= 5 = 1,00
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Max {5;5;4;5;4} 5 r24  = 5 = 5 = 1,00 Max {5;5;4;5;4} 5 r34  = 4 = 4 = 0,80 Max {5;5;4;5;4} 5 r44  = 5 = 5 = 1,00 Max {5;5;4;5;4} 5 r54  = 4 = 4 = 0,80 Max {5;5;4;5;4} 5 Kriteria Rasa r15 = 5 = 5 = 1,00 Max {5;5;5;5;5} 5 r25  = 5 = 5 = 1,00 Max {5;5;5;5;5} 5 r35  = 5 = 5 = 1,00 Max {5;5;5;5;5} 5 r45  = 5 = 5 = 1,00 Max {5;5;5;5;5} 5 r55  = 5 = 5 = 1,0 0 Max {5;5;5;5;5} 5
Kemudiaan hasil normalisasi dibuat dalam matriks normalisasi, adapun matriks normalisasi penelitian ini adahah sebagai berikut:
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,75 0,80 0,40 1,00 1,00
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
0,75 0,60 0,40 0,80 1,00 0,75 0,80 0,60 1,00 1,00 0,60 0,60 0,40 0,80 1,00

## 3.4. Perankingan
Langkah terakhir yaitu, menghitung hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) adapun bobot yang digunakan adalah sebagai berikut:
W = [ 0,28 0,22 0,17 0,17 0,17 ]
Adapun rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
V1 = (0,28 x 1,00 )+(0,22 x 1,00 )+(0,17 x 1,00)+(0,17 x 1,00)+(0,17 x 1,00) = 0,28 + 0,22 + 0,17 + 0,17 + 0,17 = 1,01 V2 = (0,28 x 0,75)+(0,22 x 0,80)+(0,17 x 0,40)+(0,17 x 1,00)+(0,17 x 1,00) = 0,21 + 0,18 + 0,07 + 0,17 + 0,17 = 0,79 V3 = (0,28 x 0,75)+(0,22 x 0,60)+(0,17 x 0,40)+(0,17 x 0,80)+(0,17 x 1,00) = 0,21 + 0,13 + 0,07 + 0,14 + 0,17 = 0,72 V4 = (0,28 x 0,75)+(0,22 x 0,80)+(0,17 x 0,60)+(0,17 x 1,00)+(0,17 x 1,00) = 0,21 + 0,18 + 0,10 + 0,17 + 0,17 = 0,83 V5
= (0,28 x 0,60)+(0,22 x 0,60)+(0,17 x 0,40)+(0,17 x 0,80)+(0,17 x 1,00) = 0,17 + 0,13 + 0,07 + 0,14 + 0,17 = 0,67 Hasil dari perankingan diatas dapat disimpulkan hasil dengan perakingan nilai V, dari nilai terbesar dan terkecil, sehingga didapat alternatif tepung terlaris pada PT.Santika Lestari berdasarkan nilai tertinggi terdapat pada tabel berikut ini :
Tabel 34.

## Hasil Perangkingan
No. Alternatif Hasil Akhir Rangking 1 BUNGASARI 1,01 0,25 1
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
2 BOGASARI 0,79 0,20 3 3 SEGITIGA BIRU 0,72 0,18 4 4 ROSEBRAND 0,83 0,21 2 5 CAP TOPI TANI 0,67 0,17 5 Total 4,02 1,00

## 3.5. Hasil Akhir Pengujian
Diantra V1,V2,V3,V4 dan V5 nilai terbesar adalah V1, sehingga alternatif yang terpilih dan berhak menjadi tepung terlaris pada PT.SANTIKA LESTARI  adalah V1 = BUNGASARI dengan hasil 1,01 Dari perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting disimpulkan bahwa BUNGASARI merupakan tepung terlaris yang digunakkan untuk membuat berbagai macam olahan usaha masyarakat berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya.
.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  pada  sistem  pendukung  pembelian  handphone  dengan  menggunakan  metode pembobotan penjumlahan sederhana yang dilakukan di PT. SANTIKA LESTARI Dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.
1. PT SANTIKA LESTARI mengembangkan sistem pendukung keputusan pembelian produk tepung yang paling  disukai menggunakan metode pembobotan aditif sederhana untuk membantu perusahaan. 2. Sistem pendukung keputusan dikembangkan berdasarkan analisis kebutuhan untuk merealisasikan pembelian ponsel.
3.  Aplikasi  ini  merupakan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  karyawan  dengan  menggunakan metode pembobotan aditif sederhana yang dapat dilakukan secara akurat dan hasil yang diperoleh sesuai dengan metode manual yang digunakan di PT. SANTIKA LESTARI diselenggarakan

## REFERENASI
[1]  R.  T.  Susilo  and  S.  Jaya,  “Implementasi  Web  Mining  dengan  Metode  Clustering  pada  Dokumen  Akreditasi Program
Studi,” Pros. Semnastek, pp. 1–7, 2019, [Online]. Available:
https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/5246%0Ahttps://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/arti cle/download/5246/3524.
[2]  D.  K.  C.  Dedy  Rahman  Prehanto,  “RANCANG  BANGUN  SISTEM  INFORMASI  PERALATAN PERNIKAHAN  BERBASIS  WEB  STUDI  KASUS  CV  .  GAMALAMA  WONOKROMO  (  DESIGN INFORMATION  SISTEMS  FOR  EQUIPMENT  WEDDING  WITH  BASED  WEB  CASE  STUDY  IN  CV  . GAMALAMA WONOKROMO ) Dedy Rahman Prehanto Dessy Kartika Cahyani Abst,” pp. 9–17.
[3]  E. Yunaeti, Pengantar Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi, 2017.
[4]  A.  A.  M.  &  R.  A.  Putri2,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Pegawai Menggunakan Metode SAW pada PDAM Tirta Dharma Tegal,” vol. 3, no. 2, 2019.
[5]  A. F. Ramadhan and Kamal Prihandani & Dadang Yusup, “Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pembelian Barang  Menggunakan  Metode  Simple  Addtive  Weighting  (Studi  Kasus:  PT.  Atlindo)  Adimas,”  J.  Ilm.  Wahana
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Pendidik. https//jurnal.unibrah.ac.id/index.php/JIWP, vol. 7, no. 1, pp. 391–402, 2021, doi: 10.5281/zenodo.5729261.
[6]  A.  A.  Hadi  and  B.  Sujatmiko,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor Bekas Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Berbasis Web,” J. Manaj. Inform., vol. 11, no. 1, pp. 1–8,
2020, [Online].
Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jurnal-manajemen- informatika/article/view/38192/33703.
[8]  A.  Rikki,  M.  Marbun,  J.  R.  Siregar,  and  K.  Kunci,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan Dengan Metode Saw Pada Pt. Karya Sahata Medan,” vol. 1, no. 1, 2019.
[9]  A.  S.  &  A.  S.  Purnomo,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  E-Commerce  Penjualan  Helm  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (Saw) (Studi Kasus : Gallery Helm Jogja ),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 4, no. 1, pp. 20–34, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i1.346.
[10]  A.  Yothina,  Kristina,  and  S.  Tendean,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Mobil Menggunakan Metode Simple Additive Weigthing (Saw) Pada Pt Anzon Autoplaza Sintang,” vol. 1, no. 1, pp. 1– 10, 2019.
[11]  D.  Irawan  and  B.  F.  Abadan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pembelian  Handphone  Menggunakan Metode  Saw  (Simple  Additive  Weighting)  Studi  Kasus  Padang  Cell  Lubuklinggau,”  JUSIM  (Jurnal  Sist.  Inf. Musirawas), vol. 4, no. 1, pp. 45–54, 2019, doi: 10.32767/jusim.v4i1.429.
[12]  E.  Ismanto  and  N.  Effendi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting ( SAW ),” vol. 1, no. x, pp. 1–11, 2019.
[13]  E. T. Arujisaputra and  J.  W. Silaban,  “Implementasu Metode SAW  Untuk Pemilihan Suppplier Bahan  Baku Kimia Terbaik,” J. Lpkia, vol. 12, no. 2, pp. 20–24, 2019.
[14]  F.  Ramadhany,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Pembelian  Jenis  Mobil  Merk  Mitsubishi Pada Pt. Mahakam Berlian Samjaya Samarinda Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” 2019. [15]  H.  Septiansyah  and  D.  R.  Prehanto,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pemesanan  Menu  Café  ‘  KopiRide  ’ menggunakan Metode SAW dan QR-Code berbasis Android,” vol. 02, no. 03, pp. 38–46, 2021.