## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  103-109 e-ISSN: 2686-3154

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting dalam Memberikan Rekomendasi Smartphone Terbaik Kepada Pelanggan
Aldo Eko Syaputra 1  , Yofhanda Septi Eirlangga 2
1,2 Universitas Adzkia
aldoekosaputra0642@gmail.com

## Abstrak
Dalam  perkembangan  zaman  dan  teknologi  informasi  banyak  perubahan  kebutuhan  yang  terjadi,  salah  satunya  adalah kebutuhan dalam proses komunikasi, pembelajaran, bekerja dan lain sebagainya, dalam hal ini salah satu alat pendukungnya adalah smartphone, penggunaan smartphone memberikan banyak dampak positif pada semua aspek kehidupan, beragam jenis merk, fitur dan harga membuat konsumen yang ingin membeli smartphone kebingungan dalam memilih dan menyesuaikannya dengan  kebutuhan  serta  dana  yang  dimilikinya  saat  itu,  oleh  sebab  itu  toko  harus  bisa  memberikan  informasi  terkait rekomendasi smartphone terbaik dengan harga sesuai dana konsumen dan juga berdasarkan data dan stok yang tersedia pada toko  tersebut,  dalam  menyelesaikan  masalah  ini  peneliti  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  untuk  membuat sebuah sistem yang memberikan informasi terkait rekomendasi smartphone yang dibutuhkan oleh konsumen, metode Simple Additive Weighting ini didasarkan kepada penjumlahan terbobo yang memberikan rating terendsah sampai tertinggi. Tujuan peenlitian ini adalah membantu pihak toko dan konsumen dalam memilih smartphone berdasarkan kebutuhan serta Dana yang tersedia saat itu. Dari percobaan yang telah dilakukan dengan 7 kriteria dan 7 alternatif, didapatkanlah informasi smartphone terbaik yaitu A3 atau Infinix Note 12 dengan total nilai sebesar  5.00. Sehingga hasil dari penelitian ini bisa menjadi bahan rujukan bagi konsumen dan toko.
Kata kunci: Pelanggan, SAW, Rekomendasi, Smartphone Terbaik, Keputusan.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Suatu  usaha dapat  bertahan jika penjualan pada usaha tersebut mendapatkan keuntungan dari penjualan barang yang terus berlanjut. Dalam mencapai tujuan tersebut dibutukan strategi-strategi yang membuat konsumen tertarik berberlanja  [1].  Dalam  mekanisme  penjualan  terdapat  kesepakata  antara  penjual  dan  pembeli  dimana  penjual mencari keuntungan dari barang yang terual dan pembeli mencari kebutuhannya dari barang yang dibeli tersebut [2]. Salah satu bentuk dari penjualan adalah penjualan smartphone, smartphone merupakan alat komunikasi yang sekarang menjadi salah satu kebutuhan bagi semua orang mulai dari kebutuhan untuk bekerja, sekolah, mencari informasi penting dan lain sebagainya [3]. Seiring berkembangnya teknologi dan zaman, maka semakin maju juga perkembangan smartphone tersebut mulai dari smartphone yang mempunyai fitur untuk bermain game, mebuat konten dan lain sebagainya, sehingga banyaknya fitur yang ditawarkan oleh merk smartphone menjadi salah satu penentu seseorang mencari dan membeli sebuah smarphone [4].
Dikarenakan banyaknya merk smartphone, fitur, serta harga yang mirip-mirip membuat konsumen kebingungan dalam menentukan pilihan dalam membeli sebuah smartphone, bahkan terkadang ada beberapa konsumen yang menanyakan smarphone mana yang terbaik berdasarkan data-data dari pihak toko. Dalam hal ini toko harus bisa memberikan sebuah informasi kepada konsumen secara akurat dan relefan untuk memperkuat konsumen dalam memilih  dan  membeli  pada  toko  tersebut.  Akan  tetapi  karena  banyaknya  merk,  fitur  serta  kebutuhan  dari komsumen dalam menentukan pilihan smartphone tersebut membuat team penjualan pada toko memerlukan waktu dan informasi tambahan terkait smartphone mana yang terbaik dan bisa direkondasikan kepada pelanggan. Dari permasalahan yang dihadapi diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan dalam menentukan smarphone mana yang terbaik dari semua smartphone yang tersedia pada toko tersebut dengan harga seminimal mungkin, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Simple Additive Weighting dengan kriteria utama harga serta kriteria pendukung lainnya  ram, memory internal, kamera depan, kamera belakang, batrai dan ukuran layar. Sistem  pendukung  keputusan  atau  lebih  banyak  dikenal  dengan  singkatan  SPK  merupakan  penggabungan  dari metode dan teknologi informasi dalam mendukung sebuah keputusan alternatif terbaik pada sebuah perusahaan atau  organisasi  terkait  [5]. Ada  banyak  metode  yang  bisa  dikombinasikan  dengan  teknologi  informasi  untuk mendukung dalam pengambilan keputusan diantaranya metode Simple Additive Weighting (SAW), WP, MOORA, ELECTRE, TOPSI setiap metode memliki cara tersendiri dalam menyelesaikan suatu masalah [6]. Metode Simple
Additive  Weighting (SAW)  termasuk  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam  pembuatan  sistem pendukung keputusan yang menekan kepada beberapa kriteria [7]. Selain kriteria alternatif juga menjadi salah satu point penting dalam menentukan hasil menggunakan metode SAW [8]. Dalam proses pencariannya metode SAW mengolah semua kriteria dan alternatif yang ada dan mengeluarkan hasil berupa informasi alternatif terbaik dari semua  alternatif  yang  ada  [9].  Dikarenakan  metode  SAW  berfokus  kepada  penjumlahan  terbobot  atau  sering disebut juga dengan penjumlahan yang menempatkan hasil terbaik atau rangking tertinggi ke terendah berdasarkan bobot tertinggi [10]. Dalam penentuan rangking dari penilaian tersebut metode SAW membutuhkan proses yang dinamakan  normalisasi  matrik  kebutuhan  (X)  ke  dalam  skala  yang  bisa  dibandingkan  dengan  semua  rangking alternatif yang ada [11], [12].
Dalam  memperkuat  literasi  peneliti  melihat  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  diantaranya penelitian yang berjudul Penerapan Metode SAW Untuk Rekomendasi Prioritas Relationship Marketing Terbaik Berdasarkan Topik Pencapaian di PT. BANK yang diteliti oleh Dona Ramadhani dan Syafrial pada tahun 2022 dengan  tujuan  untuk  mengembangkan  prioritas  rekomendasi  relationship  marketing  terbaik  yang direkomendasikan kepada Pemimpin Cabang dengan menerapkan metode SAW (Simple Additive Weighting) dan membangun  prototype  nya,  pada  penelitian  ini  menggunakan  5  kriteria  yang  menghasilkan  98%.  Keefektifan penerapan metode dan uji Rank Kolerasi Spearman dengan hasil uji yang diperoleh sebesar 0,9516 [13]. Selanjutnya  peneletian  yang  diteliti  oleh  Liemstidar  Waruwu,  dkk  pada  tahun  2021  dengan  judul  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone  Terbaik  Range  Harga  2  Jutaan  Menerapkan  Metode  Simple Additive  Weighting,  data  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  harga,  ram  kamera,  batrai  dan prosesor, hasil yang diperoleh pada panelitian ini adalah dapat memebantu pembeli dalam menentukan keputusan mana yang akan di ambil dalam pembelian smartphone [14].
Penelitian  ketiga  dengan  judul  sistem  rekomendasi  pemilihan  smartphone  android  dengan  dana  terbatas menggunakan modified simple additive weighting (m-saw) yang diteliti oleh Adityo Putro Wicaksono dan Albert Santoso pada tahun 2020 penelitian ini  mengabungkan 2 metode dalam proses pencariannya yaitu metode SAW dan WP, hasil rekomendasi terbaik menggunakan metode ini adalah Oppo F5 Youth dengan skor 0,444 [15]. Penelitian selanjutnya diteliti pada tahun 2019 dengan judul Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Merekomendasikan Penentuan Supplier Bahan Baku Kertas yang diteliti oleh Ria Agustriani dan Lis Utari pada penelitian ini data 5 kriteria serta 7 alternatif yang telah ditentukan, hasil dari penelitian ini adalah kelayakan sistem yang dilakukan melalui angket sebesar 73% yang berdasar pada persentasi terendah yaitu 60% dan aspek tertinggi pada  86%  [16].  Penelitian  teakhir  dilakukan  oleh  Nasrun  Marpaung  dengan  judul  penerapan  metode  simple additive weighting pada sistem pendukung keputusan untuk menentukan kenaikan gaji karyawan pada tahun 2018, denga tujuan untuk membantu dalam menentukan kenaikan gaji karyawan AKBID As-Syifa, hasil dari penelitian tersbut didapatkan 2 karyawan terbaik [17].

## 2. Metode Penelitian
Pada  metodologi  penelitian  merupakan  tahapan  dalam  proses  pencapaian  sebuah  informasi  yang  berharga  atau proses penggalian informasi dengan sejumlah tata cara yang dilakukan, pada tahap ini peneliti akan menjabarkan setiap langkah yang dilakukan dalam peneltian [18].

## 2.1. Kerangka kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian merupakan sebuah kerangka atau alur yang menjelaskan tahapan dari awal penelitian dilakukan sampai penelitian mendapatkan hasilnya [19]. Untuk lebih jelasnya penulisi akan menyajikannya dalam bentuk Gambar 1 berikut sehingga proses pembacaan menjadi lebih mudah.
Menganalisa Masalah Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Mengolah Data Dengan Metode SAW Merancang, Membangun dan Implementasi Sistem Menarik Hasil dan Kesimpulan

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2. Uraian Kerangka Kerja Penelitian
Untuk memudahakan dalam pemahaman kerangka kerja penelitian pada  Gambar. 1  di  atas,  maka penulis akan menjabarkan setiap langkah yang dilakukan.
a. Menganalisa Masalah
Pada tahap ini dilakukan analisa semua masalah yang ada pada objek sehingga hasil dari penelitian nanti bisa relevan dengan masalash yang ada.
b. Mempelajari Literratur
Memperlajari  literatur  dimaksudkan  agar  penelitian  tidak  melenceng  dari  kaidah  penulisan  karya  ilmiah, mempelajari literatur didapatkan dari  pembacaan  serta mempelajari buku, jurnal  dan karya ilmiah lainnya yang berhubungan dengan penerapan sistem penunjang keputusan menggunakan metode SAW.
c. Mengumpulkan Data
Prose pengumpulan data merupakan tahapan yang dilakukan dalam sebuah penelitian, mengumpulkan data dapat  dilakukan  dengan  proses  observasi,  wawancara,  dokumentasi  [20].  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data kriteria smartphone meliputi harga, kamera depan, kamera belakang, batrai ukuran layar, ram, dan memori internal.
d. Mengolah Data menggunakan Metode SAW
Proses pengolahan data menggunakan metode Simple Additive Weighting melewati beberapa langkah untuk mendapatkan hasil, berikut langkah-langkahnya.
1. Menentukan kriteria Ci.
2. Menentukan rating kecocokan di setip alternatif yang tersedia.
3. Membuat matrik keputusan (x) berdasarkan kriteria dan alternatif, bentuk persamaanya dapat dilihat di abwah ini:
𝑋𝑖𝑗 = { 𝑋11 𝑋12 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 𝑋2𝑛 𝑋𝑚1 𝑋𝑚2 𝑋3𝑛 } (1) Keterangan: 𝑋𝑖𝑗
: Matrik Sebuah keputusan
𝑖
: Baris yang Alternatif 𝑗 : Kolom alternatif
𝑛 : Jumlah krteria
𝑚 : Jumlah baris
4. Melakukan normalisi matrik beradasrkan alternatif dan kriteria yang tersedia, Rumus dalam normalisasi matrik dapat dilihat pada persamaan berikut.
𝑟𝑖𝑗 { 𝑋𝑖𝑗 Maxi 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑗 𝑏𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
Min 𝑖 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑏𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑐𝑜𝑠𝑡 (2) Keterangan: rij : Nilai rating yang telah ternormalisasi xij : Nilai dari sebuah atribut Maxim xij : Nilai kriteria terbesar Minim xij
: Nilai dari kriteria terkecil
5. Melakukan proses perangkingan, setelah semua tahapan diatas diselesaikan selanjutnya adalah proses perengkingan yang ditentukan dari total nilai yang didapatkan, berikut persamaan yang digunakan
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 + 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑖=0 (3)
Keterangan: Vi : Nilai dari sebuah Preferensi
𝑤𝑗
: nilai dari bobot 𝑟𝑖𝑗 : Matrik ternormalisasi
j : Atribut atau kriteria n : Jumlah dari atribut  [21], [22].
e. Merancang, Membangun  dan Implementasi Sistem
Proses  selanjutnya  adalah  merancang,  membangun  serta  implementasi  sistem,  sistem  di  bangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan untuk penyimpanan datanya menggunakan database MySQL.
f. Menarik Hasil dan Kesimpulan
Tahap  terakhir  adalah  menarik  hasil  dan  kesimpulan  yang  telah  di  dapatkan  dari  proses  pengolahan  data secara  manual  dan  proses  pengolahan  data  menggunakan  sistem  penunjang  keputusan  rekomendasi smartphone yang telah di bangun.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Mengolah Data Menggunakan Metode SAW
Dalam  pengolahan  data  untuk  mendapatkan  hasil  keputusan  dari  rekomendasi  smartphone  terbaik  yang  akan diberikan  kepada  konsumen  secara  akurat  dalam  penggunaan  metode  SAW,  berikut  langkah  pengolah  data menggunakan metode SAW:
a. Menentukan Kriteria Ci
Tahapan pertama adalah menentukan kriteria yang nantinya dipakai dalam pememilihan suatu alternatif yanga ada  dan  memecahkan  masalah  yang  kompleks  atau  tidak  terstruktur,  menetukan  kriteria  terhadap  adalah langkah awal dalam metode SAW:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  terhadap  Ci,  Kriteria  yang  ditentuakan  ini  nantinya  akan  menentukan smartphone mana yang menjadi terbaik dari sekian smartphone yang ada, untuk data kriterianya dapat dilihat pada Tabel 1:
Tabel 1. Tabel  Kriteria Ci Kode Kriteria Keterangan C1 Harga Cost C2 Kamera Depan Benefit C3 Kamera Belakang Benefit C4 Kapasitas Ram Benefit C5 Kapasitas Memori Internal Benefit C6 Kapasitas Batrai Benefit C7 Ukuran Layar Benefit
2. Menentukan Semua Bobot dan Rating Kepentingan, selanjutya ditentukan bobot dari setiap kepentingan kriteria sehingga nilai pada kriteria harus tercapai dalam menentukan smartphone terbaik, Tabel 2 berisi nilai bobot dari setiap rating yang diberikan:
Tabel 2. Tabel  Reting Kepentingan dan Bobot Rating Kepentingan Bobot Sangat rendah 0,2 Rendah 0,4 Sedang 0,6 Tinggi 0,8 Sangat Tinggi 1
3. Menentukan  Bobot  Penilaian,  selanjutnya  adalah  memberikan  penilaian  terhadap  kriteria  yang  tersedia sehingga memudahkan dalam pemberian nilai pada saat alternatif ditentukan, Tabel 3 berisikan keterangan mengenai rating penilaian.

## Tabel 3. Tabel  Reting Penilaian
Bobot Harga c1 Kamera Depan c2 Kamera Belakang c3 Kapasitas Ram c4 Kapasitas Memori Internal c5 Kapasitas Batrai c6 Ukuran Layar c7 0,2 >2000000 >5px < 20px <3 >16 2000mAh - 2999mAh >4inci 0,4 2000000- 2500000 5-10px 21px - 40x 4 32 3000mAh - 3999mAh 4-4,5inci 0,6 2500000- 3000000 11-15px 41px - 52px 6 64 4000mAh - 4499mAh 4,5-5inci 0,8 3000000- 3500000 16-20px 53px - 62px 8 128 4500mAh- 5000mAh 5-6,5inci 1 >3500000 >21px >63px >8 >128 >5000mAh >6,5inci
b. Menentukan Rating Kecocokan
Selanjutnya  merupakan  penentuan  nilai  dari  kecocokan  antara  alternatif  dengan  kriteria,  data  yang  di  pakai adalah data 10 smarphone di bawah 3 jutaan,  untuk lebih jelasnya silahkan lihat Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Rating Kecocokan Keterangan Kriteria Kode Merk Smartphone
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 Samsung Galaxy A14 0.6 0.4 0.8 0.6 0.8 0.8 1 A2 POCO M4 Pro 0.6 0.8 1 0.6 0.8 0.8 0.8
A3 Infinix Note 12
0.4 0.8 0.6 0.8 0.8 0.8 1 A4
Poco M5s
0.4 0.4 1 0.4 0.6 0.8 0.8 A5 Vivo Y33T 0.6 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 1
A6 Oppo A76 0.4 0.4 0.4 0.6 0.8 0.8 1 A7
TECNO POVA 4 Pro 0.6 0.4 0.6 0.8 1 1 1
Dari penilaian di atas pengambil sebuah keputusan bisa memberikan pembobotan menurut nilai kepentingan di setiap kriteria nilai bobot yang di berikat: Wi=[0.6, 0.8, 0.6, 0.8, 1, 0.8, 1].
c. Membuat Matrik Keputusan
Setelah  semua  proses  penilaian  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ada  barulah  dibentuk  matrik  keputusan, bentuk dari matrik keputusan dapat dilihat dibawah ini:

## 𝑋 =
{
0.6 0.4 0.8 0.6 0.8 1 0.4 0.8 0.6 0.6 0.8 0.8 0.6 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 1 0.8 1 0.4 0.4 1 0.6 0.8 0.8 0.4 0.4 0.6 0.4 0.6 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 1
1 0.6 0.4 0.60.8 1    1     1 }
d. Melakukan Normalisasi Matrik
Setelah  matrik  keputusan  diperoleh,  selanjutnya  adalah  menormalisasikan  matrik  di  setiap  alterinatif, perhitugnya dapat dilihat di lihat di bawah ini:
Alternatif 1:
𝑅11 = 𝑀𝑖𝑛{0.6, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 0.4, 0.6} 0.6 = 0.4 0.6 = 0.67 𝑅12 = 0.4 𝑀𝑎𝑥{0.4, 0.8, 0.8, 0.4,0.8, 0.4, 0.4} = 0.4 0.8 = 0.5 𝑅13 = 0.8 𝑀𝑎𝑥{0.8, 1, 0.6, 1, 0.8, 0.6, 0.6} = 0.8 1 = 0.8 𝑅14 = 0.6 𝑀𝑎𝑥{0.6,0.6, 0.8, 0.4, 0.8, 0.8, 0.8} = 0.6 0.8 = 0.75 𝑅15 = 0.8 𝑀𝑎𝑥{0.8, 0.8, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 1} = 0.8 1 = 0.8 𝑅16 = 0.8 𝑀𝑎𝑥{0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8,1} = 0.8 1 = 0.8 𝑅17 = 1
𝑀𝑎𝑥{1, 0.8, 1, 0.8, 1, 1, 1} = 1 1 = 1
Perhitungan normalisasi alternatif di lanjutkan sampai semua alternatif atau sampai alternatif ke-n, adapun hasil perhitungan normalisasi nilai matrik di atas adalah:
𝑅 =
{ 0.67 0.5 0.8 0.67 1 1
1 1 0.6 0.75 0.8 0.8 0.75 0.8 0.8 1 0.8 0.8 1 0.8 1 1 0.5 1 0.67 1 0.8 1 0.5 0.4 0.5  0.6 0.8 1 0.8 0.8 0.75 0.8 0.8 0.8 1 1 0.67 0.5 0.6   1 1 1     1 }
e. Melakukan Proses Perengkingan
Selanjutnya adalah perhitungan nilai Vi dengan cara menjumlahkan nilai Ri yang telah dikali dengan nilai Wi, dengan bobot Wi=[0.6, 0.8, 0.6, 0.8, 1, 0.8, 1]: 𝑉1 = (0.6 ∗ 0.67) + (0.8 ∗ 0.5) + (0.6 ∗ 0.8)   + (0.8 ∗ 0.75) + (1 ∗ 0.8) + (0.8 ∗ 0.8) + (1 ∗ 1)      =  4.32 𝑉2 = (0.6 ∗ 0.67) + (0.8 ∗ 1)     + (0.6 ∗ 1)       + (0.8 ∗ 0.75) + (1 ∗ 0.8) + (0.8 ∗ 0.8) + (1 ∗ 0.8) = 4.64 𝑉3 = (0.6 ∗ 1)        + (0.8 ∗ 1)     + (0.6 ∗ 0.6)   + (0.8 ∗ 1)        + (1 ∗ 0.8) + (0.8 ∗ 0.8) + (1 ∗ 1)     =  5 𝑉4 = (0.6 ∗ 1)        + (0.8 ∗ 0.5) + (0.6 ∗ 1)      + (0.8 ∗ 0.5)     + (1 ∗ 0.6) + (0.8 ∗ 0.8) + (1 ∗ 0.8) =  4.04 𝑉5 = (0.6 ∗ 0.67) + (0.8 ∗ 1)     + (0.6 ∗ 0.8)   + (0.8 ∗ 1)        + (1 ∗ 0.8) + (0.8 ∗ 0.8) + (1 ∗ 1)     =  4.92 𝑉6 = (0.6 ∗ 1)        + (0.8 ∗ 0.5) + (0.6 ∗ 0.4)   + (0.8 ∗ 0.75) + (1 ∗ 0.8) + (0.8 ∗ 0.8) + (1 ∗ 1)     =  4.28 𝑉7 = (0.6 ∗ 0.67) + (0.8 ∗ 0.5) + (0.6 ∗ 0.6) + (0.8 ∗ 1)         + (1 ∗ 1)     + (0.8 ∗ 1)      + (1 ∗ 1)     =  4.76
Setelah nilai selesai di proses, maka akan disajikan ke dalam bentuk Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil Perengkingan. Alternatif Nilai  Vi Perengkingan A1 4.32 5 A2 4.64 4 A3 5 1 A4 4.04 7 A5 4.92 2 A6 4.28 6 A7 4.76 3

## 3.2. Hasil Pengujian Menggunakan Sistem
Setelah semua proses pencarian manual deselesaikan, selanjutnya adalah pengolahan data menggunakan sistem yang telah dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL, berikut bentuk dari sistem yang tlah dibangun.
a. Hasil Rating Kecocokan Mengunakan Sistem
Gambar 2. Hasil Rating Kecocokan
b. Hasil Normalisasi Menggunakan Sistem
Gambar 3. Hasil Normalisasi
c. Hasil Perengkingan Menggunakan Sistem
Gambar 4. Hasil Perengkingan

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  di  atas  mengenai  penerapan  metode  SAW  dalam  proses  menunjang  keputusan  dalam pemberian  rekomendasi  smartphone  dibawah  harga  3  juta  kepada  pelanggan,  maka  dapat  ditarik  sebuah kesimpulan sebagi berikut:
1. Metode  SAW  ( Simple  Addtive  Weihting )  telah  mampu  memberikan  nilai  akhir  terhadap  smartphone  secara terperinci yang mengacu kepada kriteria yang telah ditetapkam.
2. Metode SAW juga mampu meberikan perengkingan dari yang terkecil sampai yang terbsesar terhadap alternatif yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Smartphone  dibawah  harga  3  juga,  sehingga  penelitian  ini  bisa menjadi bahan rujukan bagi pihak toko dalam memberikan rekomendasi kepada pelanggan.
3. Metode SAW dapat memberikan hasil rekomendasi smartphone terbaik yaitu yaitu A3 atau Infinix Note 12 dengan total nilai sebesar 5.00.
4. Metode juga berhasil diterapkan kedalam bahasa pemrograman php dan mysql sehingga memudahkan pihak toko dalam memproses data.

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

## Daftar Rujukan
[1] A. E. Syaputra and Y. S. Eirlangga, “Akumulasi dan Prediksi Tingkat Penjualan Minuman dengan Menerapkan Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 148–153, 2022, doi: 10.37034/jidt.v5i1.225.
[2] A. E. Syaputra, “Akumulasi Metode Monte Carlo dalam Memperkirakan Tingkat Penjualan Keripik Sanjai,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 209–216, 2023, doi: 10.37034/infeb.v5i1.222.
[3] A. Mukhlasin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web,” SISFOTEK , vol. 21, no. 2, pp. 58–63, 2020, doi: 10.51967/tanesa.v21i2.324.
[4] Harsiti  and  H.  Aprianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone  dengan  Menerapkan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, no. 4, pp. 19–24, 2017, doi: 10.30656/jsii.v4i0.372.
[5] A. A. Hulu, Mesran, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Menentukan Juara Perlombaan Vocal Group,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 11, pp. 657–662, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i11.1501.
[6] R.  K.  Serli,  V.  Indriyani,  and  M.  Rahmayu,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW) UNTUK MENENTUKAN PERANGKINGAN GURU BERPRESTASI STUDI KASUS: SDN RAMBUTAN 03 PAGI,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 14, no. 1, pp. 44–49, 2022, doi: 10.55181/speed.v14i1.751.
[7] K. H. Manurung, A. E. Syaputra, and Y. S. Eirlangga, “Design the Best Student Selection Decision Support System With Simple  Addictive  Weighting  (  SAW  )  Method,” Int.  J.  Dyn.  Eng.  Sci. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  194–199,  2022,  doi:  doi. 10.22216/jod.v7i1.1089.
[8] E. F. Wati, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Menentukan Lokasi Usaha,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 1, pp. 241–245, 2021, doi: 10.30645/j-sakti.v5i1.316.
[9] Sulistiyanto, U. Apsiswanto, and A. Setiawan, “PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN KELUARGA MISKIN (STUDI KASUS : DESA NAMPIREJO),” J. Ilm. IT CIDA , vol. 4, no. 2, p. 9, 2019, doi: 10.55635/jic.v4i2.85.
[10]  F.  Febriyanto  and  I.  Rusi,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Smartphones,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  67–74,  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6674.
[11]  E.  Y.  T.  Artaningsih,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan Handphone,” Sci. Sacra J. Sains, Teknol. dan Masy. , vol. 2, no. 2, pp. 244–251, 2022.
[12]  L. Mulyadin and D. S. Winarso, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Cahaya Tech , vol. 1, no. 1, pp. 14–26, 2021, doi: 10.58794/santi.v1i1.6.
[13]  D.  Ramashani  and  Syafrial,  “Penerapan  Metode  SAW  Untuk  Rekomendasi  Prioritas  Relationship  Marketing  Terbaik Berdasarkan Topik Pencapaian di PT. BANK,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 12, no. 2, pp. 171–181, 2022, doi: 10.36350/jbs.v12i2.143.
[14]  L.  Waruwu et  al. , “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Terbaik Range Harga 2 Jutaan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , vol. 7, pp. 126–130, 2021, [Online]. Available: http://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage%7C126
[15]  A. P. Wicaksono and A. Santoso, “SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID DENGAN DANA TERBATAS MENGGUNAKAN MODIFIED SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (M-SAW),” Transformatika , vol. 17, no. 2, pp. 115–123, 2020, doi: 10.22303/infosys.6.2.2022.155-164.
[16]  R.  Agustriani  and  L.  Utari,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk  Merekomendasikan  Penentuan Supplier  Bahan  Baku  Kertas,” Teknois    J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  dan  Sains ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  43–52,  2019,  doi: 10.36350/jbs.v9i1.3.
[17]  N.  Marpaung,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  KENAIKAN  GAJI  KARYAWAN,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) , vol. IV, no. 2, pp. 171–178, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.58.
[18]  Y.  S.  Eirlangga  and  A.  E.  Syaputra,  “Klasifikasi  Penjurusan  pada  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  dengan  Metode Algoritma C4.5,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 160–165, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i3.235.
[19]  M. D. Irawan, Yustria Handika Siregar, Sity Tree Adinda Tambunan, and Muhammad Artha Ardika, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Menentukan Perguruan Tinggi Negeri,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 12–23, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.3966.
[20]  M. A. Nadhif and R. Fiati, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Penentuan Bonus Karyawan,” J. Borneo Inform. dan Tek. Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.35334/jbit.v2i1.2631.
[21]  F.  A.  Putri,  “IMPLEMENTASI  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  DALAM  MENENTUKAN KARYAWAN  PENJUALAN  TERBAIK,” Inf.  Systen  J. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  155–164,  2022,  doi: 10.22303/infosys.6.2.2022.155-164.
[22]  I. Farida and A. Wahyuni, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Sistem Penunjang Keputusan Untuk  Menentukan  Tempat  Prakerin,” J.  LP3I  Politek.  Bandung ,  vol.  9,  no.  2443–3640,  pp.  85–93,  2022,  doi: 10.38204/tematik.v9i1.922.