KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, December 2023, Hal 1880-1887 DOI 10.30865/klik.v4i3.1416 https://djournals.com/klik

## Simulasi Pemilihan Partai Politik Menggunakan Simple Additive Weighting
Edy Prayitno 1 , Marsono 2 , Dedi Rahman Habibie 3 , Ita Mariami 2 , Asyahri Hadi Nasyuha 4*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Teknologi Digital Indoneisia, Yogyakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen dan Ilmu komputer Esq, Jakarta, Indonesia
4 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Teknologi Digital Indoneisia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 edyprayitno@utdi.ac.id, 2 marsonotgdsi@gmail.com, 3 dedi.habibi@gmail.com, 4 itamariami66@gmail.com,
5,* asyahrihadi@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com
Abstrak− Permasalahan dalam pemilihan partai politik melibatkan sejumlah isu yang meliputi korupsi dan skandal politik yang dapat merusak kepercayaan masyarakat, janji-janji kampanye yang seringkali tidak ditepati, pemilihan yang bersifat terlalu personal yang mengaburkan isu-isu politik yang lebih penting, polarisasi yang tinggi dan ketidakseimbangan antara partai-partai yang berkuasa dan oposisi, manipulasi pemilu dan kejahatan pemilu, masalah terkait pendanaan kampanye yang dapat memengaruhi independensi dan integritas partai politik, keterbatasan akses informasi yang dapat mempengaruhi pemilih, kurangnya representasi diversitas di dalam partai  politik,  kepolarisan  media  yang  mempersulit  dialog  yang  konstruktif,  serta  batasan  dalam  sistem  pemilihan  yang  dapat memengaruhi  representasi  dan  responsivitas  partai  politik.  Penggunaan  metode  SAW  dapat  diterapkan  menggunakan  kriteria  yang terdapat pada kondisi sebenarnya sehingga simulasi pemilihan partai pada penelitian ini dapat dijadikan sebuah pengatahuan kondisi dalam pemilihan partai politik. Hal ini memberikan wawasan kepada Masyarakat luas bagaimana memilih partai yang baik dan cermat. Penelitian ini menampilkan Partai Politik A yang terbaik dari beberapa partai politik lainnya yang dijadikan sebagai alternatif dengan hasil perhitungan 0,9675 menggunakan Simple Additive Weighting.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; SAW; Partai Politik
Abstract− Problems in political party elections involve a number of issues which include corruption and political scandals which can damage public trust, campaign promises which are often not kept, elections which are too personal which obscure more important political issues, high polarization and an imbalance between ruling and opposition parties, election manipulation and election crimes, problems related to campaign financing that can affect the independence and integrity of political parties, limited access to information that can influence voters, lack of diversity representation within political parties, media polarization that makes constructive dialogue difficult , as well as limitations in electoral systems that can affect the representation and responsiveness of political parties. The use of the SAW method can be applied using criteria found in actual conditions so that the party election simulation in this research can be used as an insight into the conditions in political party elections. This provides insight to the wider community on how to choose a good and careful party. This research shows that Political Party A is the best among several other political parties which are used as alternatives with a calculation result of 0.9675 using Simple Additive Weighting.
Keywords : Decision Support System; SAW; Political Party

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan partai politik seringkali melibatkan berbagai permasalahan yang dapat memengaruhi integritas, transparansi, dan  efektivitas  proses  pemilihan.  Beberapa  permasalahan  yang  sering  muncul  dalam  pemilihan  partai  politik  seperti beberapa partai politik mungkin terlibat dalam nepotisme, di mana anggota keluarga atau sahabat dekat dari pemimpin partai diberikan posisi atau kandidat yang diunggulkan tanpa mempertimbangkan kualifikasi atau meritokrasi[1]. Praktik korupsi dapat mempengaruhi pemilihan partai politik. Dana partai politik yang dikumpulkan atau dana kampanye bisa digunakan secara tidak sah atau untuk tujuan yang tidak sesuai. Permasalahan terkait pengaruh kelompok kepentingan atau  lobi  dapat  memengaruhi  pemilihan  partai  politik.  Pemilihan  calon  atau  kebijakan  partai  bisa  dipengaruhi  oleh kelompok  tertentu  yang  memiliki  kepentingan  khusus.  Kurangnya  transparansi  dalam  pemilihan  partai  politik  dapat menciptakan  ketidakpercayaan  dan  keraguan  dari  anggota  partai  atau  publik.  Informasi  tentang  proses  pemilihan, pemilihan calon, atau kebijakan yang diambil mungkin tidak selalu tersedia dengan jelas. Untuk mengatasi permasalahan ini, reformasi dalam pemilihan partai politik seringkali diperlukan, seperti peningkatan transparansi, peraturan yang lebih ketat tentang pembiayaan kampanye, dan peningkatan keterwakilan gender. Juga penting bagi pemilih dan anggota partai politik  untuk  berperan  aktif  dalam  memantau  dan  mendorong  perubahan  dalam  partai  politik  untuk  meningkatkan integritas dan akuntabilitas.
Masalah dalam pemilihan partai politik merupakan tantangan yang penting dalam proses demokrasi. Salah satu masalah klasik adalah ketidakseimbangan informasi yang diterima pemilih. Pemilih sering kali dipengaruhi oleh media, baik itu media sosial maupun media berita, yang mungkin cenderung memihak atau memiliki bias politik tertentu[2]. Hal ini dapat menghasilkan polarisasi dan pengaruh yang tidak seimbang terhadap pemilih, yang mungkin membuat sulit bagi mereka  untuk  membuat  keputusan  yang  berdasarkan  informasi  yang  akurat  dan  seimbang.  Masalah  lainnya  adalah pendanaan kampanye yang besar dan pengaruh kepentingan khusus. Partai politik sering kali bergantung pada pendanaan yang besar untuk kampanye mereka, dan hal ini dapat mengarah pada pengaruh kepentingan khusus yang memengaruhi pembuatan  kebijakan.  Pemilih  mungkin  merasa  bahwa  partai  politik  lebih  mendengarkan  dan  melayani  para  donor daripada kepentingan masyarakat umum. Hal ini dapat merusak integritas proses politik dan mengurangi kepercayaan masyarakat  terhadap  partai  politik.  Mendorong  reformasi  pembiayaan  kampanye  dan  menjaga  transparansi  dalam
pendanaan politik adalah langkah-langkah penting untuk mengatasi masalah ini. Dampak yang paling kelihatan akibat dari permasalahan diatas adalah timbulnya kebingungan dalam menentukan pilihan pada saat akan memilih partai politik.
Dalam  simulasi  pemilihan  ini  menggunakan  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  untuk  mengolah  data kriteria yang diajukan dalam pemilihan partai politik. Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu teknik dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  berdasarkan  beberapa kriteria  yang  relevan.  Dalam  metode  SAW,  langkah  pertama  adalah  mengidentifikasi  kriteria-kriteria  yang  akan digunakan untuk mengevaluasi alternatif. Setiap kriteria diberi bobot relatif yang mencerminkan tingkat kepentingannya dalam pengambilan keputusan. Selanjutnya, data kriteria dan bobot kriteria dinormalisasi untuk memastikan bahwa semua kriteria memiliki skala yang seragam. Data dinormalisasi agar bisa dibandingkan dengan objektivitas yang lebih tinggi. Setelah data dinormalisasi, skor untuk setiap alternatif dihitung dengan mengalikan nilai kriteria yang telah dinormalisasi dengan bobot kriteria masing-masing dan kemudian menjumlahkannya. Alternatif dengan skor tertinggi adalah alternatif terbaik  yang  akan  dipilih.  Metode  SAW  relatif  mudah  diimplementasikan  dan  dapat  digunakan  dalam  berbagai  jenis pengambilan keputusan, seperti pemilihan vendor, pemilihan proyek, atau penilaian kinerja karyawan. Namun, metode ini memiliki beberapa kelemahan, termasuk sensitivitas terhadap perubahan bobot kriteria dan tidak mempertimbangkan interaksi antara kriteria. Decision Support System atau sistem pendukung keputusan selain dapat memberikan informasi yang dibutuhkan oleh calon  pemilih partai politik, juga  dapat membantu menyediakan berbagai alternatif yang dapat ditempuh dalam proses pengambilan keputusan dalam pemilihan partai. Pada sistem pendukung keputusan merupakan rumpun ilmu yang mebantu dalam banyak kasus untuk pemilihan beberapa alternatif, salah satu metode yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah Simple  Additive  Weighting ( SAW )  merupakan  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua kriteria. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. 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. Beberpa penelitian sebelumnya seperti pemilihan bantuan beasiswa bidik misi yang menggunakan SAW[3]. Kemudian terdapat juga penelitian penerimaan bantuan siswa miskin yang menggunakan metode SAW[4]. Penelitian lain seperti pemberian  kredit  yang  menggunakan  metode  SAW[5].  Dan  penelitian  Penerimaan  bantuan  sosial  yang  menerapkan metode  SAW[6].  Beberpa  penelitian  di  atas  membuktikan  bahwa  metode  SAW  sangat  membantu  dalam  menetukan pilihan dari beberapa alternatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem  yang  dirancang  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dengan menyediakan informasi, analisis data, dan alat bantu pengambilan keputusan. SPK membantu para pengambil keputusan dalam  menghadapi  masalah  yang  kompleks  dengan  menyediakan  berbagai  solusi  atau  opsi  serta  menganalisis konsekuensi dari setiap pilihan yang mungkin diambil . Sistem Pendukung Keputusan  merupakan alat yang penting dalam dunia  bisnis  dan  manajemen  yang  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan[7]–[9].  SPK  dirancang  untuk membantu individu atau kelompok dalam memahami dan menganalisis informasi yang kompleks, sehingga mereka dapat membuat keputusan yang lebih baik[10]. Sistem Pendukung Keputusan ini menggunakan teknologi dan berbagai metode analisis data untuk menyajikan informasi yang relevan, memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi berbagai pilihan, dan merumuskan solusi terbaik untuk suatu masalah atau situasi tertentu[11]. Dengan menerapkan SPK, organisasi dapat meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan akurasi dalam pengambilan keputusan strategis, taktis, dan operasional. Sistem Pendukung  Keputusan  memiliki  beragam  aplikasi  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  manajemen  bisnis,  perencanaan investasi, logistik, perawatan kesehatan, dan banyak lagi. SPK memungkinkan pemodelan skenario, analisis sensitivitas, dan peramalan yang dapat membantu organisasi menghadapi ketidakpastian dan risiko[12]–[15]. Dengan teknologi yang terus berkembang, seperti kecerdasan buatan dan analitika data, SPK semakin canggih dalam menyediakan wawasan yang lebih dalam dan akurat kepada pengambil keputusan, membantu mereka menjawab pertanyaan penting, mengidentifikasi peluang, dan mengelola risiko dengan lebih baik[16]–[18].
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  suatu  metode  dalam  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  untuk mengevaluasi dan meranking alternatif berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Pendekatan ini melibatkan beberapa tahapan, dimulai dengan identifikasi kriteria yang relevan dengan keputusan yang akan diambil. Setelah kriteria ditetapkan, langkah berikutnya adalah memberikan bobot atau tingkat kepentingan relatif pada masing-masing kriteria sesuai dengan preferensi pengambil keputusan. Proses utama metode SAW kemudian melibatkan normalisasi nilai-nilai kriteria,  yaitu  mengubah  nilai-nilai  tersebut  ke  dalam  skala  yang  seragam[19].  Hal  ini  penting  untuk  menghindari disparitas  skala  antar  kriteria  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  akhir.  Setelah  normalisasi,  skor  untuk  setiap  alternatif dihitung  dengan  mengalikan  nilai  kriteria  yang  telah  dinormalisasi  dengan  bobot  yang  sesuai,  kemudian menjumlahkannya.  Alternatif  yang  memiliki  skor  tertinggi  akan  diberikan  peringkat  teratas.  Metode  SAW  relatif sederhana namun efektif, sehingga sering digunakan dalam berbagai konteks, termasuk dalam pemilihan keputusan bisnis, evaluasi karyawan, atau, seperti dalam konteks ini, penilaian dan perankingan partai politik berdasarkan sejumlah kriteria yang ditentukan. Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu teknik pengambilan keputusan multi-kriteria yang digunakan untuk mengatasi permasalahan pemilihan alternatif dengan mempertimbangkan beberapa kriteria. Dalam metode  ini,  setiap  kriteria  diberi  bobot  yang  mencerminkan  tingkat  kepentingannya.  Proses  selanjutnya  melibatkan normalisasi nilai kriteria, dimana setiap nilai kriteria diubah menjadi skala yang relatif untuk memudahkan perbandingan. Setelah normalisasi, bobot kriteria dikalikan dengan nilai normalisasi masing-masing kriteria, dan hasilnya dijumlahkan untuk setiap alternatif. Alternatif yang memiliki nilai tertinggi setelah proses ini dianggap sebagai solusi terbaik.
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  (MCDM)  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  dan  memberi  peringkat  pada  serangkaian  alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria.  Ini adalah teknik yang mudah dan banyak digunakan untuk mendukung keputusan. Ide dasar di balik SAW adalah untuk memberikan bobot pada kriteria yang berbeda dan kemudian menghitung jumlah bobot untuk setiap alternatif[20]. Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan multi-kriteria untuk menilai  dan  memilih  alternatif  berdasarkan  sejumlah  kriteria  yang  relevan.  Simple  Additive  Weighting  relatif  mudah diterapkan dan dipahami, menjadikannya metode populer untuk pengambilan keputusan di berbagai bidang seperti bisnis, keuangan,  dan  manajemen  proyek.  Namun,  salah  satu  keterbatasannya  adalah  bahwa  kriteria  ini  mengasumsikan independensi antar kriteria, yang mungkin tidak selalu berlaku dalam situasi dunia nyata[21]. Metode ini sering digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pemilihan vendor, pemilihan produk terbaik, atau penilaian kinerja karyawan. Simple Additive Weighting Method (SAW) merupakan tahap yang digunakan untuk penyusunan Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Pemilihan  Kualitas handphone Dengan Metode  Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM),  [21].  Metode  SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost ),[22], [23]. Perbedaan mendasar dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan. Salah satu keunggulan dari metode SAW adalah kemudahan implementasinya. Proses perhitungan yang sederhana memungkinkan metode ini digunakan dalam berbagai bidang dan skala keputusan. Namun, perlu diingat bahwa SAW memiliki  kelemahan  dalam  mengatasi  ketidakpastian  atau  ketidakpastian  dalam  penilaian  kriteria,  dan  mungkin  tidak mampu menangani interaksi antara kriteria dengan baik. Oleh karena itu, pemilihan bobot kriteria yang tepat dan adanya asumsi yang realistis tentang independensi antara kriteria menjadi kunci keberhasilan penggunaan metode ini. Langkah penyelesaian dalam menggunakan  metode SAW adalah:
a. Menentukan alternatif, yaitu Ai dan menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj.
b. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. W = [ W1,W2,W3,…,Wn]
d. Membuat matrik keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
e. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) dari alternatif Aipada kriteria Cj.
f. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R).
g. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik  ternormalisasi  (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
Dibawah ini merupakan persamaan untuk metode SAW adalah :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 } (1)
Dimana : rij            = Rating kinerja ternormalisasi. MAXx    = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom. M I N x     = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom. Xij        = Baris dan kolom dari matriks.
(rij) adalah rating kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif Ai pada atribut Cj i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai referensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
V i =   ∑ W i R ij n j=1 (2)
Dimana : Vi     = Nilai akhir dari alternatif Wi    = Bobot yang telah ditentukan Rij    = Normalisasi matriks Nilai (Vi) yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif (rij) lebih terpilih.
Berikut ini gambaran visual dalam bentuk flowchart untuk mengilustrasikan langkah-langkah pelaksanaan metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Gambar  flowchart  ini  memberikan  pandangan  yang  lebih  jelas  dan  terstruktur mengenai proses perhitungan skor menggunakan SAW.

## Gambar 2. Flowchar Metode SAW

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  bagian  hasil  dan  pembahasan  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  akan  menyajikan  hasil perhitungan skor untuk setiap alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Setiap skor tersebut merupakan hasil dari penjumlahan bobot kriteria yang telah dinormalisasi. Proses ini dilakukan untuk setiap alternatif dalam pemilihan keputusan.  Pada  penelitian  simulasi  pemilihan  partai  politik  yang  dilakukan  menggunakan  lima  kriteria  pendukung sebagai berikut:
a. Kebijakan Partai
b. Korupsi dan Skandal
c. Visi Partai
d. Rekam Jejak Negatif
e. Tranparansi Partai
Dari kelima krteria yang digunakan maka akan diberikan penilaian kriteria seperti Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Bobot Kriteria Kriteria Bobot Kriteria Sifat Kriteria Kebijakan Partai (C1) 0.3 Benefit Korupsi dan Skandal (C2) 0.25 Cost Visi Partai (C3) 0.25 Benefit Rekam Jejak Negatif Partai (C4) 0.15 Cost
Mulai Data Alternatif Dan Data Kriteria Matriks Keputusan, Normalisasi Matriks Keputusan Perkalian Matriks Ternormalisasi, Preferensi Setiap Alternatif Hasil Alternatif Terbaik Selesai
Tranparansi Partai (C5) 0.05 Benefit
Berdasarkan kriteria yang digunakan maka dapat diberikan simulasi penilaian terhadap beberapa partai yang akan dipilih, seperti pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Penilaian alternatif terhadap kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Partai A 85 80 80 75 85 Partai B 90 80 75 80 75 Partai C 85 75 75 85 80 Partai D 85 80 75 80 85
Setelah diberikan nilai kriteria dan nilai alternatif, maka akan dilakukan normalisasi, sebelum perhitungan skor menggunakan metode SAW, dilakukan normalisasi terhadap nilai-nilai kriteria untuk memastikan bahwa setiap kriteria memiliki dampak yang setara dalam pengambilan keputusan. Proses ini membantu menghilangkan disparitas skala antar kriteria setia nilai alternatif pada setiap atribut dengan cara menghitung rating kinerja dengan formula:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 } (1)
Dimana : rij            = Rating kinerja ternormalisasi. MAXx    = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom. M I N x     = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom. Xij        = Baris dan kolom dari matriks. (rij) adalah rating kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif Ai pada atribut Cj i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
R 1,1 =
85 𝑀𝑎𝑥 (85,90,85,85)
= 85
90 = 0,944 R 2,1 = 90 𝑀𝑎𝑥 (85,90,85,85) = 90 90 = 1 R 3,1  =
85 𝑀𝑎𝑥 (85,90,85,85) = 85
90
= 0,944 R 4,1  = 85 𝑀𝑎𝑥 (85,90,85,85) = 85 90 = 0,944 R 1,2  = 𝑀𝑖𝑛 (85,80,75,80) 80
= 75 80 = 0,9375 R 2,2  = 𝑀𝑖𝑛 (85,80,75,80)
80 = 75 80 = 0,9375 R 3,2  = 𝑀𝑖𝑛 (85,80,75,80) 75
= 75 75 = 1 R 4,2 = 𝑀𝑖𝑛 (85,80,75,80)
80 = 75 80 = 0,9375
R 1,3 = 80 𝑀𝑎𝑥 (80,75,75,75)
= 80 80
= 1 R 2,3 = 75 𝑀𝑎𝑥 (80,75,75,75) = 75 80 = 0,9375 R 3,3 =
75 𝑀𝑎𝑥 (80,75,75,75) = 75 80
R 4,3 = 75
𝑀𝑎𝑥 (80,75,75,75) = 75 80
= 0,9375
= 0,9375
R 1,4 = 𝑀𝑖𝑛 (75,80,85,80) 75
= 75 75 = 1 R 2,4 = 𝑀𝑖𝑛 (75,80,85,80)
80 = 75 80 = 0,9375
R 3,4 = 𝑀𝑖𝑛 (75,80,85,80) 85
= 75 85 = 0,8823 R 4,4 = 𝑀𝑖𝑛 (75,80,85,80)
80 = 75 80 = 0,9375
R 1,5 = 85 𝑀𝑎𝑥 (85,75,80,85)
= 85 85 = 1 R 2,5 = 75 𝑀𝑎𝑥 (85,75,80,85) = 75 85 = 0,8823
R 3,5 = 80 𝑀𝑎𝑥 (85,75,80,85)
= 80
85
= 0,9411 R 4,5 = 85 𝑀𝑎𝑥 (85,75,80,85) = 85 85

## = 1
Hasil normalisasi merupakan tahapan krusial dalam penelitian ini, di mana nilai-nilai kriteria yang berkisar pada rentang yang berbeda disesuaikan menjadi skala yang seragam. Dengan menggunakan metode normalisasi, variabilitas kriteria dapat diatasi, memungkinkan perbandingan yang adil dan konsisten. Hasil normalisasi tersebut menjamin bahwa setiap variabel memiliki dampak yang sesuai dalam analisis, menciptakan dasar yang kuat untuk mengungkap pola atau hubungan antar kriteria yang mungkin mempengaruhi peringkat akhir alternatif. Dari hasil normalisasi di atas, maka dapat dibentuk matriks normalisasi sebagai berikut:

## R =
Setelah didapatkan matrik normalisasi, maka selanjutnya melakukan perhitungan nilai bobot preferensi pada setiap alternatif (Vi) dengan formula sebagai berikut:
V i =   ∑ W i R ij n j=1 (2)
Dimana : Vi     = Nilai akhir dari alternatif Wi    = Bobot yang telah ditentukan
Rij    = Normalisasi matriks
Nilai (Vi) yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif (rij) lebih terpilih.
Partai A = (0,3 × 0,944) + (0,25 × 0,9375) + (0,25 × 1) + (0,15 × 1) + (0,05 × 1) = (0,2832) + (0,2343) + (0,25) + (0,15) + (0,05) = 0,9675 Partai B = (0,3 × 1) + (0,25 × 0,9375) + (0,25 × 0,9375) + (0,15 × 0,9375) + (0,05 × 0,8823) = (0,3) + (0,2343) + (0,2343) + (0,1406) + (0,0441) = 0,9534 Partai C = (0,3 × 0,944) + (0,25 × 1) + (0,25 × 0,9375) + (0,15 × 0,8823) + (0,05 × 0,9411) = (0,2833) + (0,25) + (0,2343) + (0,1323) + (0,047) = 0,9469 Partai D = (0,3 × 0,944) + (0,25 × 0,9375) + (0,25 × 0,9375) + (0,15 × 0,9375) + (0,05 × 1) = (0,2833) + (0,2343) + (0,2343) + (0,1406) + (0,05) = 0,9519
Dengan  menerapkan  metode  Simple  Additive  Weighting  pada  dataset  yang  diberikan,  skor  akhir  untuk  setiap alternatif dihitung dengan mengalikan nilai ter-normalisasi dari setiap kriteria dengan bobot yang telah ditetapkan. Hasil perhitungan ini mencerminkan tingkat kecocokan atau kinerja relatif dari setiap alternatif. Dari hasil perhitungan di atas
0,944 0,9375
1 1 1 1 0,9375 0,9375 0,9375 0,8823 0,944 1 0,9375 0,8823 0,9411 0,944 0,9375 0,9375 0,9375 1
dapat dibuat tabel perangkingan terhadap Partai politik yang dipilih berdasarkan penerapan metode SAW pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Perankingan Partai Politik Nilai Ranking Partai A 0,9675 1 Partai B 0,9534 2 Partai C 0,9469 4 Partai D 0,9519 3
Pada tabel 3 menjelaskan yang terpilih sebagai partai politik yang baik adalah Partai A dengan nilai 0,9675 sebagai nilai tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Pemilihan partai politik adalah proses penting dalam demokrasi yang memungkinkan warga negara untuk memberikan suara mereka kepada partai politik yang mereka yakini akan mewakili nilai dan kepentingan mereka. Dalam konteks ini, penggunaan sistem pendukung keputusan (SPK), dengan metode Simple Additive Weighting (SAW), dapat membantu pemilih  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  lebih  terinformasi.  SPK  metode  SAW  adalah  pendekatan  yang memungkinkan pemilih untuk memberikan bobot (nilai preferensi) kepada berbagai kriteria yang mereka anggap penting dalam memilih partai politik. Kriteria ini bisa mencakup isu-isu politik, platform partai, rekam jejak, atau hal lain yang relevan.  Dengan  memberikan  bobot pada  setiap  kriteria, pemilih  dapat  menyusun  peringkat  partai  politik  berdasarkan skor total yang dihitung dari nilai bobot kriteria. Partai dengan skor tertinggi menjadi pilihan yang lebih memungkinkan. Penggunaan SPK SAW dalam pemilihan partai politik dapat membantu pemilih untuk membuat keputusan yang lebih rasional dan konsisten, menghindari pemilihan yang didasarkan pada emosi atau tekanan eksternal. Selain itu, metode ini dapat meningkatkan transparansi dalam proses pengambilan keputusan, karena pemilih harus secara eksplisit menyatakan prioritas mereka pada kriteria tertentu. Dengan SPK SAW, pemilih memiliki kerangka kerja yang lebih struktural dan terstruktur  untuk  memilih  partai  politik  yang  paling  sesuai  dengan  nilai  dan  kepentingan  mereka.  Hal  ini  juga  dapat membantu mengurangi kesalahan dalam memilih partai politik yang mungkin tidak sesuai dengan harapan pemilih, yang pada gilirannya dapat meningkatkan integritas dalam proses pemilihan. Dari perhitungan yang dilakukan maka didapatkan nilai dari Partai A = 0,9675, Partai B = 0,9534, Partai C = 0,9469 dan nilai Partai D = 0,9519 maka dapat diurutkan dari hasil niali tersebut yang  terpilih adalah Partai A dengan nilai 0,9675 sebagai partai terbaik.

## REFERENCES
[1] F. Fitriyah, ‘Partai Politik, Rekrutmen Politik dan Pembentukan Dinasti Politik pada Pemilihan Kepala Daerah (Pilkada)’, Polit. J. Ilmu Polit. , vol. 11, no. 1, pp. 1–17, 2020, doi: 10.14710/politika.11.1.2020.1-17.
[2] S. Kamuli, S. Latare, and Y. Sahi, ‘Implikasi Konflik Partai Politik Terhadap Paradigma Pemilih Pemula Menjelang Pemilu 2024: Studi Pada Mahasiswa Universitas Negeri Gorontalo’, JIMPS J. Ilm. Mhs. Pendidik. Sej. , vol. 8, no. 3, pp. 3158–3170, 2024.
[3] R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, ‘Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web’, J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[4] H. Winata, Marsono, and A. H. Nasyuha, ‘Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentuka Kelayakan Penerima Bantuan Siswa Miskin ( BSM ) Pada SD Negeri 8 Bintang Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ( TOPSIS )’, J. Sains dan Komput. , vol. 17, no. 2, pp. 198–205, 2018.
[5] S.  Aisyah  and  P.  Windania,  ‘Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  SAW  Pada Perusahaan Leasing’, None , vol. 4, no. 2, pp. 291–296, 2018.
[6] D.  Librado,  T.  Prabawa,  and  H. A.  Triyanto,  ‘Klasterisasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting’, JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 30, 2023, doi: 10.26798/jiko.v7i1.677.
[7] A. H. Nasyuha, I. Purnama, A. Sidabutar, and A. Karim, ‘Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kerani Timbang Lapangan Terbaik  Menerapkan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )’,  vol.  6,  pp.  355–361,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3475.
[8] R. Astriratma, M. M. Santoni, and H. N. Irmanda, ‘Spk Berbasis Web Menggunakan Logika Fuzzy Untuk Diagnosa Penyakit Jantung’, JSI J. Sist. Inf. , vol. 12, no. 2, pp. 2046–2059, 2020, doi: 10.36706/jsi.v12i2.10788.
[9] G. S. Mahendra and K. Y. Ernanda Aryanto, ‘SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW’, J.  Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[10]  A. H. Nasyuha, ‘Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pemberian Pinjaman Modal dengan Metode Multi Attribute Utility Theory’, J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 3, no. 2, Apr. 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1093.
[11]  M. Handayani and N. Marpaung, ‘Implementasi Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (Waspas) Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium’, Semin. Nas. R. 2018 ISSN 2622-9986 STMIK R. R. ISSN 2622-6510 , vol. 9986, no. September, pp. 253 – 258, 2018.
[12]  N.  Misbah,  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Efek  Penurunan  Penjualan  Menggunakan  Metode  Fuzzy Associative Memory’, vol. 7, no. 3, pp. 224–228, 2020.
[13]  T. A. Sundara, I. Stephane, and M. Fadli, ‘SPK Penilihan Guru Terbaik Dengan Metode WP Pada MAN 1 Pariaman’, J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019.
[14]  M.  Miandri,  R.  Amalia,  and  V.  Vibiola,  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  Di  Kota  Pontianak  Menggunakan
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)’, Digit. Intell. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.29406/diligent.v1i1.2329.
[15]  I. Fahmi, F. Kurnia, and G. E. S. Mige, ‘Perancangan Sistem Promosi Jabatan Menggunakan Kombinasi Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Profile Matching (PM)’, J. SPEKTRO , vol. 2, no. 1, pp. 26–34, 2019.
[16]  S.  Mardayatmi,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  bagi  Penerima  Bantuan  Komite  Sekolah Menggunakan Metode Topsis’, J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 132–139, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.143.
[17]  L. Septyoadhi, M. Mardiyanto, and I. L. I. Astutik, ‘Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process’, CAHAYAtech , vol. 7, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.47047/ct.v7i1.6.
[18]  S. W. Sari and B. Purba, ‘Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Danru Terbaik Menggunakan Metode ARAS’, Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019 , pp. 291–300, 2019.
[19]  R.  Silitonga,  Y.  Vitriani,  E.  Haerani,  and  ...,  ‘Sistem  Rekomendasi  Tempat  Wisata  di  Provinsi  Riau  dengan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW)’, KLIK Kaji. Ilm. … , vol. 3, no. 6, pp. 934–944, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.929.
[20]  P. Ambika et al. , ‘The best of village head performance: Simple additive weighting method’, Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 2 Special Issue 3, pp. 1568–1572, 2019, doi: 10.35940/ijrte.B1286.0782S319.
[21]  A.  Fahrezi,  F.  N.  Salam,  G.  M.  Ibrahim,  and  R.  Rahman  Syaiful,  ‘SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN KARYAWAN  DENGAN  METODE  Simple  Additive  Weighting,  Weighted  Product,  Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity to Ideal Solution (STUDI KASUS DI PT. AINO INDONESIA)’, vol. 1, no. 1, pp. 74–83, 2022.
[22]  P. S. Nugroho and M. Akbar, ‘Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kelainan Seks Pada Pria Menggunakan Teorema Bayes Expert System for Diagnosing Sex Disorders in Males Using Bayes ’ Theorem’, pp. 138–146, 2020.
[23]  A. Fadilla, A. H. Nasyuha, and V. W. Sari, ‘Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Juru Masak ( Koki ) Menggunakan Metode Complex Proportional Assesment ( COPRAS )’, vol. 9, no. 2, pp. 316–327, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3920.
[24]  A. Hidayat, M. Muslihudin, and I. T. Utami, ‘Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Cafe Baru Suncafe Sebagai Destinasi Wisata Kuliner Di Kabupaten Pringsewu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw)’, J. TAM ( Technol. Accept. Model ) , vol. 6, no. 1, pp. 71–79, 2019.
[25]  G. S. Mahendra and K. Y. E. Aryanto, ‘SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP Dan SAW’, J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019.