## Metode Simple Additive Weigthing Pemberian Reward Karyawan Dalam Strategi Pemasaran Produk Kepada Konsumen

## Rio Rahmat Yusran*
Universitas Mohammad Natsir, Kota Bukittinggi, Indonesia Email: riorahmatyusran@gmail.com Email Penulis Korespondensi: riorahmatyusran@gmail.com Submitted 12-12-2022 ; Accepted 30-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Strategi pemasaran merupakan cara efektif dalam meningkatkan pesainga baik itu bergerak dalam bidang  barang ataupun jasa . Strategi pemasaran merupakan cara yang paling cocok dalam menyurun perencanaan untuk memperoleh hasil yang maksimal.  Permasalahan yang terjadi yaitu Kesulitan Perusahaan dalam memberikan Reward kepada karyawan dalam menjalankan strategi dalam meningkatkan omset  perusahaan.  Tujuan  utama  penelitian  ini  yaitu  Mempermudah  perusahaan  dalam  pemberian  Reward  kepada  karyawan  yang banyak menjual produk kepada konsumen serta cara unik karyawan  dalam strategi yang cocok dalam meningkatkan obset penjualan pada Konsumen. Untuk meningkatkan strategi pemasaran  kepada konsumen ada  5 kriteria yang harus dilaksanakan oleh karyawan diantaranya: Terget pasar yang direncanakan, Pemasaran Konvensional, marketing digital,  Meng Update tren terbaru, dan terjalinya Hubungan baik dengan Pelanggan.Untuk menyelesaikan penelitian ini, peneliti menggunakan metode Simple Additive Weight (SAW), yang mana metode ini melakukan proses perhitungan masing masing bobot kriteria dengan mimilih bobot tertinggi dengan masing masing kriteria sehingga setiap nilai jumlah dari bobot dari hasil yang diperoleh akan menjadi keputusan akhir. Nilai Bpbot kriteria yang digunakan yaitu W=[ 0,35 ; 0,25 ; 0,10 ; 0,10 ; 0,20] Dengan hasil Hasil Kriteria yang terpilih diperoleh nilai tertinggi yaitu 1 diperoleh atas nama fadli, dan nilai terendah 0,417 atas nama susi.
Kata Kunci: Srategi Pemasaran;  SPK; metode Simple Additive Weight (SAW); Reward; Kriteria pemilihan

## Abstract
Marketing strategy is an effective way to increase competition whether it is engaged in goods or services. The marketing strategy is the most suitable way to arrange plans to obtain maximum results. The problem that occurs is the company's difficulty in providing Rewards to employees in carrying out strategies to increase company turnover. The main objective of this research is to make it easier for companies to give Rewards to employees who sell a lot of products to consumers as well as unique employee strategies that are suitable  for  increasing  sales  obsets  to  consumers.  To  improve  marketing  strategies  to  consumers,  there  are  5  criteria  that  must  be implemented by employees including: Planned market targets, Conventional Marketing, digital marketing, Updating the latest trends, and  establishing  good  relations  with  customers.  To  complete  this  research,  researchers  used  the  Simple  Additive  Weight  method. (SAW),  in  which  this  method  performs  the  calculation process  for  each  criterion  weight by  selecting  the  highest  weight  with  each criterion so that each total value of the weights of the results obtained will be the final decision. The criterion Bpbot value used is W=[ 0.35 ; 0.25 ; 0.10 ; 0.10 ; 0.20] With the results of the selected Criteria Results, the highest score is obtained, namely 1 obtained on behalf of Fadli, and the lowest score is 0.417 on behalf of Susi.
Keywords: Marketing Strategy; SPK; Simple Additive Weight (SAW) method; Reward; Selection criteria

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan ekonomi di Indonesia  merupakan  salah  satu bagian penting dari pembangunan nasional dengan tujuan akhir  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.  Perkembangan  zaman  dan  tekno-  logi  menuntut  kehidupan perusahaan  untuk  menyesuaikan  diri  dengan  situasi    dan    kondisi    yang  ada.    Suatu  perusahaan  yang  tidak  mampu menyesuaikan  diri  dengan  lingku-  ngannya  cepat  atau  lambat  akan  tersisih  dari  lingkungan  bisnis,  sehingga  perlu dipikirkan suatu strategi yang   baik   agar terjadi   kontinuitas perusahaan dan membantu dalam pencapaian tujuan yang telah ditetapkan secara cepat. Dengan demikian semakin banyaknya perusahaan yang tumbuh di Indonesia, menyebabkan persaingan yang pada awalnya telah ada menjadi semakin ketat. Untuk dapat bertahan dan berkembang pada kondisi yang demikian itu perlu perencanaan yang matang dan tidak hanya  rencana  jangka  panjang  tetapi yaitu dititik beratkan pada kelang- sungan hidup perusahaan itu sendiri [1]. Strategi Pemasaran didefenisikan sebagai bentuk suatu proses rencana para pemimpin dalam mengatur strategi jangka Panjang sebuah organisasi, dalam Menyusun rencana dalam mengatur agar tujuan yang diinginkan dapat dicapai Strategi didefinisikan secara khusus sebagai tindakan yang bersifat incremental (senantiasa meningkat) dan terus-menerus, serta dilakukan berdasarkan sudut pandang tentang apa yang diharapkan oleh para pelanggan di masa  memenangkan keunggulan bersaing yang berkesinambungan baik itu untuk perusahaan yang memproduksi barang atau jasa. Strategi pemasaran  depan [2]. Persaingan  ketat yang melibatkan banyak pelaku  usaha tentunya  menuntut  para  pelaku  usaha  tersebut untuk mampu beradaptasi dengan perkembangan kondisi bisnis. Dalam menghadapi  persaingan  ini,  menjalankan  usaha  memerlukan  strategi  yang  baik  untuk  membantu  pemilik  usaha mengantisipasi dampak dari peristiwa tersebut dan   mampu bersaing [3]. Terdapat dua  faktor  yang  harus  diperhatikan perusahaan dalam  memaskarkan  produk  atau  jasa  yaitu  faktor  internal  dan  faktor  eksternal.  Manajemen perusahaan dapat  menentukan  strategi  yang  akan  digunakan  dengan  mencocokkan  sumber  daya  dan  kemampuan  manajemen perusahaan  melihat  kondisi  eksternal  perusahaan,  baik  kondisi  pasar  dan  juga  kondisi  perusahaan  pesaing.  Bagi perusahaan yang menggunakan strategi pemasaran sebagai cara untuk mencapai tujuan perusahaan, strategi pemasaran merupakan suatu hal, karena potensi untuk menjual suatu penawaran dibatasi oleh jumlah orang yang mengetahuinya [4].
Menggenali karakteristik pasar dan struktur pasar sangatlah menguntungkan  bagi  perusahaan untuk tetap dapat bersaing  dan survive (kelangsungan  hidup  perusahaan).  Kelemahan  dan  keunggulan  perusahaan  hendaknya  dianalisis sehingga menjadi sebuah titik tolak yang kuat buat perusahaan dalam mengambil keputusan yang efektif dan efisien serta untuk memperkuat posisinya dari para pesaing yang ada. Tujuan   utama   dari   perusahaan ialah pencapaian profit (laba) dan hal ini dapat juga sebagai tolak ukur dalam sukses atau tidaknya sebuah perusahaan dalam pencapaian tujuannya. Selain itu efektifitas dan efisiensi dalam menjalankan operasional perusahaan juga memegang peranan penting. Efisiensi yang dimaksud adalah strategi pemasaran yan4g dilakukan dengan perhitungan dan pertimbangan yang tepat sehingga tidak ada pemborosan biaya baik itu dalam operasional maupun dalam biaya promosi maupun iklan dan efektifitas yang dimaksud ialah pemilihan strategi pemasaran yang tepat dan sesuai dengan pasar yang dilayani oleh perusahaan sehingga sasaran yang ditetapkan dapat tercapai [5]. Menurut hasil penelitian Strategi   Pengembangan   Produk  dapat dilakukan dengan 3 tahap diantarnya [6] pengembangan produk, diversifikasi produk, strategi produk baru.
Analytic  Network  Process (ANP)  merupakan  pengembangan  dari  metode Analytic  Hierarcy  Process (AHP). Metode AHP adalah  metode pengambilan keputusan dengan  mengembangkan sistem  hierarki  dari   berbagai  faktor yang dianggap perlu  untuk  diperhitungkan. Pendekat- an  ANP  merupakan modifikasi dari  AHP  yang memungkinkan adanya feedback  effect (efek  umpan  balik)  dalam  hierarki  keputusan  [7].  Selain  itu,  menurut  Yuksel  &  Dagdeviren (2007)[8] ANP memungkinkan untuk terjadi hubungan timbal balik yang kompleks antara tingkat keputusan dan atribut sehingga  metode  ANP  membuat  pengertian  yang  lebih  baik  dari  permasalahan  yang  kompleks  antara  elemen  dari pengambilan  keputusan  dan  meningkatkan  reliabilitas  pengambilan keputusan  [9].  Sistem    Pendukung    Keputusan merupakan   sebuah sistem  yang dimaksudkan  untuk mendukung para pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi keputusan  semi  terstruktur.  Sistem  pendukung keputusan dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para  pengambil keputusan  untuk  memperluas kapabilitas seorang manajer, namun tidak untuk menggantikan penilaian seorang manajer [10].  Sistem  Pendukung  Keputusan  akan  membantu  manajemen  perusahaan  dalam  menentukan  strategi  pemasaran menggunakan langkah-langkah dan konversi fakta-fakta menjadi nilai-nilai yang objektif. Sistem Pendukung Keputusan akan  membantu  manajemen  perusahaan  dalam  menentukan  strategi  pemasaran  menggunakan  langkah-langkah  dan konversi fakta-fakta menjadi nilai-nilai yang objektif [11]. SPK bagian  sistem untuk merangkaikan dan mengintegrasikan setiap sumber daya intelektual dari individu dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas [12]. Keputusan yang  dihasilkan Simple  Additive  Weighting  (SAW) merupakan  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  suatu kriteria.  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) membutuhkan  proses  normalisasi  matrix  keputusan  (X)  kesuatu skala  yang dapat  diperbandingkan dengan  semua  ranting  alternatif  yang ada.
Penelitian yang mampu diselesaikan menggunakan SPK menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) diantaranya  1 . Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  pada  SMA  1  Cikakak  dimaksudkan  untuk membantu  proses  penyeleksian  calon  siswa  baru.  Sistem  tersebut  adalah  sistem  yang  dapat  mem-  bantu  proses pengambilan keputusan untuk pemilihan siswa baru berdasarkan parameter, sub parameter dan data yang dimiliki masing- masing  alternatif.  Dari  analisis  data-data  calon  siswa  siswa  terssebut  lalu  diproses  melalui  pemodelan  menggunakan metode Simple  Additive  Weigthing  (SAW) [13 ] .  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weight (Saw)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan Dilihat dari aspek manajerial penilaian dapat dikembangkan dengan kriteria lain sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Perhitungan  menggunakan  Simple  Additive Berat, dengan mengacu pada kriteria pekerjaan, evaluasi  kinerja,  dan  penilaian  perilaku karyawan, kemudian memilih seorang karyawan yang akan  mendapatkan promosi  [14].  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kategori  Promosi  Produk  Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus: Minimarket) hasil penelitian Ada   empat  kategori   yang akan  menjadi  hasil rekomendasi   untuk  setiap  promosi  produk  yaitu  Rafaksi,  Mailer,  Discount  dan  Listing. Dengan  dilakukannya penelitian  ini  akan  membantu  perusahaan  distributor  dalam  menentukan  promo  untuk setiap produk yang dimiliki [15].  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemasaran  Usaha  Mikro  Telur  Asin  Menggunakan  Metode  Ahp  Pada penelitian  ini  yang  diamati  terdiri  atas  dua  faktor  yakni  faktor kendala dan faktor pendukung dengan kriteria dan sub kriteria  yang  dipertimbangkan oleh  kedua  faktor  tersebut  serta  alternatif  yang  nantinya  akan  dipilih  menjadi  strategi pemasaran terbaik untuk peningkatan penjualan telur asin . Sistem pendukung pengambilan keputusan ini pada akhirnya ditujukan untuk  memberikan pengetahuan yang Pendukung  Keputusan  Pemasaran  Produ Menggunakan  Data Mining Dengan  K-Means  Clustering  Dapat  Membantu  Tim  Marketing  Dan  Para  Decision  Maker  Untuk  Mengetahui Kemampuan Dan Perilaku Dari Tiap Customer [16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodelogi Penelitian
Untuk menyelesaikan penelitian ini dibutuhkan sebuah metodelogi agar penelitian tidak leluar dari objek yang diteliti, proses penelitian ini harus dilakukan secara bertahap dan sistematis agar hasil akhir mampu menghasilkan sebuah system pengambilan keputusan. Langkah Langkah penelitian ini diantaranya:
Gambar 1. Metodelogi Penelitian
Konsep  dasar metode  Simple Additive  Weight (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
R ij = { X ij Max X ij Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Min X ij
X ij Jika j adalah atribut biaya (cost)
(1) Dimana :
R ij = Rating kinerja ternormalisasi; Max ij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom; Min ij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom; X ij = Baris dan kolom dari matriks Dengan Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Dimana : V i = Nilai akhir dari alternatif; W i = Bobot yang telah ditentukan; R ij = Normalisasi matriks.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Input yang dibutuhkan dalam pemberian Reward kepada karyawan yang banyak  memasarkan produk penjualan  dilihat dari berbagai aspek kriteria. Sistem pendukung keputusan ini dapat membantu perusahaan dalam menentukan Reward yang diberikan kepada karyawan berdasarkan hasil  penjualan produk yang ditawarkan kepada konsumen  dari sebuah perusahaan. Sistem yang digunakan  berdasarkan perhitungan parameter  dari masing masing data dari berbagai alternatif yang ada. Hasil pemedelan ini diselesaikan dengan proses  metode Simple Additive Weigthing (SAW) .
a. Kriteria yang dibutuhkan
Tabel 1. Kriteria Kriteria  Keterangan Atribut C1 Target Pasar Benefit C2 Pemasaran Benefit C3 Marketing digital Benefit C4 Meng Update tren terbaru Benefit C5 Hubungan baik dengan Pelanggan Benefit
Proses selanjutnya yang akan dilaksanakan yaitu menentukan masing masing nilai bobot sehinggan membentuk sebuah himpunan dengan masing masing nilai kriteria dala proses strategi Pemasaran.
Tabel 2. Tabel bobot nilai kriteria
Kriteria Target Pasar Pemasaran Marketing Digital Meng Update Tren Terbaru Hubungan Baik Dengan Pelanggan Atribut Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Nilai 0,35 0,25 0,10 0,10 0,20
1. Kriteria Target Pasar (C1)
Tabel 3. Varibel Target Pasar Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<45 0,10 Tidak Bagus C1=46-65 0,20 Cukup Bagus C1=66-85 0,25 Bagus C1>=86 0,35 Sangat Bagus
2. Kriteria Pemasaran (C2) Tabel 4. Pemasaran Nilai rata-rata Bobot Keterangan C1<45 0,10 Tidak Bagus C1=46-65 0,20 Cukup Bagus C1=66-85 0,25 Bagus C1>=86 0,35 Sangat Bagus
3. Kriteria Marketing digital (C3)
Tabel 5. Marketing digital Nilai rata-rata Bobot Keterangan C1<45 0,10 Tidak Bagus C1=46-65 0,20 Cukup Bagus C1=66-85 0,25 Bagus C1>=86 0,35 Sangat Bagus Kriteria Meng Update tren terbaru (C4) Tabel 6. Meng Update tren terbaru Nilai rata-rata Bobot Keterangan C1<45 0,10 Tidak Bagus C1=46-65 0,20 Cukup Bagus C1=66-85 0,25 Bagus C1>=86 0,35 Sangat Bagus
4. Kriteria Hubungan baik dengan Pelanggan  (C5)
Tabel 7. Hubungan baik dengan Pelanggan Nilai rata-rata Bobot Keterangan C1<45 0,10 Tidak Bagus C1=46-65 0,20 Cukup Bagus C1=66-85 0,25 Bagus C1>=86 0,35 Sangat Bagus
5. Masukan data
Setelah  memperoleh  data  karyawan  yang  bekerja  sebagai  strategi  pemasaran  maka  proses  selanjutnya  adalah menginput  nilai  dengan  mengkonfersikan  nilai  bobot  kriteria  yang  sudah  ditentukan  dan  proses  perhitungan  yang sudah dikerjakan.
Tabel 8. Tabel Nilai Kriteria Alternatif Target Pasar Pemasaran Marketing digital Meng Update tren terbaru Hubungan baik dengan Pelanggan Angga 0,25 0,10 0,35 0,25 0,20 Rahman 0,20 0,35 0,35 0,20 0,10
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attributuin 4.0 International License Fadli 0,35 0,35 0,35 0,25 0,25 Devia 0,35 0,10 0,35 0,10 0,20 suci 0,10 0,20 0,35 0,20 0,25 Putri 0,20 0,25 0,35 0,25 0,10
Setelah mencocokan nilai pada setiap alternatif, maka proses selanjutnya melakukan perhitungan dengan konsep dan rumus keputusan menggunakan ternormalisasi (Rij) dapat dilihat pada penjabaran dibawah ini: a. Analisis Perhitungan SAW;
b. Mencocokan nilai masing-masing krtiteria pada setiap alternaatif;
c. Normalisasi untuk keptusan pada setiap alternatif;
d. Nilai preferensi setiap aplikasi merangking alternatif. Dari   nilai   tersebut   kemudian   pengambil   keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut :
W=[ 0,35 ; 0,25 ; 0,10 ; 0,10 ; 0,20] Matrik Keputusan Berdasarkan Kriteria Adapun    matrik    keputusan    berdasarkan    kriteria tersebut, yaitu :
X11  X12  X13   X14  X15  X16 X21  X22   X23  X24  X25   X26 X    =    X31 X32   X33  X34  X35   X36 X41 X42   X43  X44 X45   X46 X51 X52   X53  X54  X55  X56
a. Proses pencarian Kriteria( C1)
R 11 = (0,25) MAX(0,25;0,20;0,35;0,35;0,10;0,20) = 0,71
R 12 = (0,20) MAX(0,25;0,20;0,35;0,35;0,10;0,20) = 0,57
R 13 = (0,35)
MAX(0,25;0,20;0,35;0,35;0,10;0,20) = 1
R 14 = (0,35)
MAX(0,25;0,20;0,35;0,35;0,10;0,20) = 1
R 15 = (0,10) MAX(0,25;0,20;0,35;0,35;0,10;0,20) = 0,28
R 16 = (0,20)
MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20) = 0,57
b. Proses Pencarian Kritera (C2)
R 21 = (0,10) MAX(0,10;0,35;0,35;0,10;0,20;0,25) = 0,28
R 22 = (0,35) MAX(0,10;0,35;0,35;0,10;0,20;0,25) = 1
R 23 = (0,35) MAX(0,10;0,35;0,35;0,10;0,20;0,25) = 1
R 24 = (0,10) MAX(0,10;0,35;0,35;0,10;0,20;0,25) = 0,28
R 25 = (0,20) MAX(0,10;0,35;0,35;0,10;0,20;0,25) = 0,57
R 26 = (0,25) MAX(0,10;0,35;0,35;0,10;0,20;0,25) = 0,71
c. Proses Pencarian Kritera (C3)
R 31 = (0,35) MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 1
R 32 = (0,35) MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 1
R 33 = (0,35) MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 1
R 34 = (0,35)
MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 1
R 35 = (0,35)
MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 1
R 36 = (0,35)
MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 1
d. Proses Pencarian Kritera (C4)
R 41 = (0,25)
MAX(0,25;0,20;0,25;0,10;0,20;0,25) = 0,71
R 42 = (0,20)
MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 0,57
R 43 = (0,35)
MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 1
R 44 = (0,10)
MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 0,28
R 45 = (0,20) MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 0,57
R 46 = (0,25)
MAX(0,35;0,35;0,35;0,35;0,35;0,35) = 0,71
e. Proses Pencarian Kritera (C5)
R 51 = (0,20)
MAX(0,20;0,10;0,25;0,20;0,25;0,10) = 0,57
R 52 = (0,10) MAX(0,20;0,10;0,25;0,20;0,25;0,10) = 0,28
R 53 = (0,25) MAX(0,20;0,10;0,25;0,20;0,25;0,10) = 1
R 54 = (0,20) MAX(0,20;0,10;0,25;0,20;0,25;0,10) = 0,57
R 55 = (0,25) MAX(0,20;0,10;0,25;0,20;0,25;0,10) = 1
R 56 = (0,10) MAX(0,20;0,10;0,25;0,20;0,25;0,10) = 0,28
Setelah memperoleh hasil seluruh proses normalisasi maka dapat dilihat pada table dibawah ini:
Tabel 9. Tabel Normalisasi Nilai Kriteria
Kriteria  Target Pasar  Pemasaran Marketing digital Meng Update tren terbaru Hubungan baik dengan Pelanggan Angga 0,71 0,28 1 0,71 0,57 Rahman 0,57 1 1 0,57 0,28 Fadli 1 1 1 1 1 Devia 1 0,28 1 0,28 0,57 suci 0,28 0,57 1 0,57 1 Putri 0,57 0,71 1 0,71 0,28
Langkah  terakhir  untuk  memperoleh  system  pengambilan  keputusan  yaitu  dengan  cara  mengalikan  matrik ternormalisasi   (R)   dengan   nilai bobot (W), adapun proses perankingan berdasarkan nilai bobot W=[ 0,35 ; 0,25 ; 0,10 ; 0,10 ; 0,20] Hasil perengkingan Strategi Pemasaran pemberian Reward adalah:
V 11
= [( 0,71*0,35) + (0,28*0,25) + (1*0,10) + (0,71*0,10) + (0,57*0,20)]
= 0,248+ 0,07 + 0,1 + 0,071 + 0,114 =  0,603 V 12 = [( 0,57*0,35) + (1*0,25) + (1*0,10) + (0,57*0,10) + (0,28*0,20)]
= 0,199 + 0,25 + 0,1 + 0,057+ 0,056 = 0,662 V I3 = [( 1*0,35) + (1*0,25) + (1*0,10) + (1*0,10) + (1*0,20)]
= 0,35+0,25+0,1+0,1+0,2 = 1 V 14 = [( 1*0,35) + (0,28*0,25) + (1*0,10) + (0,28*0,10) + (0,57*0,20)]
= 0,35+ 0,07 + 0,1 + 0,028+ 0,114 = 0,662 V 15
= [( 0,28*0,35) + (0,57*0,25) + (1*0,10) + (0,57*0,10) + (1*0,20)]
= 0,098+ 0,142+ 0,1 + 0,057+ 0,02 = 0,417 V 16 = [( 0,57*0,35) + (0,71*0,25) + (1*0,10) + (0,71*0,10) + (0,28*0,20)] = 0,199+ 0,177 + 0,1 + 0,071+0,056 = 0,603
Hasil Kumulasi proses pencarian nilai
Tabel 10. Tabel nilai kriteria Alternatif  RANK Angga 0,603 Rahman 0,662 Fadli 1 Devia 0,662 suci 0,417 Putri 0,603
Pada tabel 10, hasil akhir dari proses pencarian nilai W dapat disimpulkan bahwa nilai tertinggi dari V 11 , V 12 ,V 13 , V 14 , V 15 . V 16 adalah V 13 atas nama fadli memperoleh nilai 1 dan nilai terendah diperoleh nilai suci sebesar 0,417. Hasil keputusan terakhir fadli memperoleh Reward paling banyak.

## 4. KESIMPULAN
Hasil perhitungan  system yang diperoleh  dapat membantu  dalam mendukung keputusan  dalam menentukan kriteria Karyawan yang memperoleh Reward tertinggi dalam peningkatan strategi Penjualan  pada perusahaan dengan melihat 5 kriteria yang sudah ditetapkan Perusahaan  diantaranya : Terget pasar yang direncanakan, Pemasaran, marketing digital, Meng Update tren terbaru, dan terjalinya Hubungan baik dengan Pelanggan. Metode  SAW  (Simple  Additive  Weigthing) dengan mencari nilai bobot tertinggi pada setiap atribut,  maka nilai bobot tertinggi yang akan  dipilih dan di jadikan standart  dalam  pemilihan  kriteria  pemasaran  yang  akan  dijadikan  sebagai  system  pengambilan  keputusan.  Dengan menggunakan  metode  SAW  (Simple  Additive  Weigthing)  dengan  mencari  pen- jumlahan tebobot dari kinerja pada setiap pada semua atribut. Sehingga memudahkan melihat hasil dari analisa sistem ini akan dapat berguna bagi perusahaan untuk memerikan bonus kepada karyawan yang  banyak menjual produk ke pasaran. Hasil yang diperoleh diantaranya
0,603,  0,662,1,    0,662,  0,417,  0,603.  Hasil  kriteria  yang  dipilih  terdapat  pada  V 13 atas  nama    Fadli  yang  berhak memperolehr Reward tertinggi dalam memasarkan produk terbanyak ke pasaran.

## REFERENCES
[1] Anggraeni,  V.  B.,  &  Iriani,  I.  (2021).  Analisis  Strategi  Pemasaran  Produk  Tikar  Dengan  Konsep  4P  (Price,  Product,  Place, Promotion), Ahp (Analytical Hierarchy Process) Dan Topsis Di CV. Xyz. Juminten, 2(3), 167–178. https://doi.org/10.33005/juminten.v2i3.281.
[2] Aprianti,  H.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone  dengan  Menerapkan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW). 19–24.
[3] Budiwaluyo, B. T. (2018.). Penjualan Mobil Berdasarkan Kebutuhan Pelanggan Dengan Metode Weighted Product” .
[4] Dimas Hendika Wibowo. (2015). Strategi dan Program Pemasaran. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), 29(1), 59–66.
[5] Mahrizon,  D.  (2022).  Sistem  Pengambilan  Keputusan  Kepuasan  Pelanggan  Bengkel  Motor  Berkah  dengan  Metode  Simple Additive Weigthing. 9(5), 1460–1465. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i5.5018.
[6] Makmur, S. (2015). Strategi Pemasaran dalam Meningkatkan Volume Penjualan (Studi Pada S-Mart Swalayan Pasir Pengaraian). Jurnal Ilmiah Cano Ekonomos, 3(1), 41–56.
[7] Malau, Y. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kategori Promosi Produk Menggunakan Metode Profile Matching ( Studi Kasus : Minimarket ). 19(2), 339–346.
[8] Frieyadie Metode, P. (2016). Metode Saw Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi. 1, 37–45.
[9]   Musyawarah, I. Y., & Idayanti, D. (2022). Analisis Strategi Pemasaran Untuk Meningkatkan Penjualan Pada Usaha Ibu Bagas di Kecamatan Mamuju. Forecasting: Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen, 1(1), 1–13.
[10]  Nailuvary, S., Ani, H. M., & Sukidin, S. (2020). Strategi Pengembangan Produk pada Handicraft Citra Mandiri di Desa tutul Kecamatan Balung Kabupaten Jember.  Jurnal Pendidikan Ekonomi: Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan, Ilmu Ekonomi Dan Ilmu Sosial, 14(1), 185. https://doi.org/10.19184/jpe.v14i1.11872.
[11]  Abdillah,  S.  D.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weigthing (SAW) Di Sman 1 Cikakak Kab . Sukabumi. 124–131.
[12]  Putri, E. L., & Sinaga, B. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Strategi Pemasaran Barang dengan Metode Analytic Hierarchy Process. 2(1), 25–36.
[13]  Taufik Kurnialensya, M. (2020). Penerapan Metode Saw Dalam Pemberian Diskon. 13(1), 18–33.
[14]  Subagio,  R.  T.,  Abdullah,  M.  T.,  &  Jaenudin.  (2017).  Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  dalam  Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa. Prosiding SAINTIKS FTIK UNIKOM, 2, 61–68.
[15]  Sudiyanto, T., & -, R. (2019). Analisis Strategi Produk Dalam Upaya Meningkatkan Penjualan Pt. Hti Bumi Persada Banyuasin. Jurnal Media Wahana Ekonomika, 13(4), 83–91. https://doi.org/10.31851/jmwe.v13i4.2707
[16]  Ukur, J. D. (2014). Menggunakan Data Mining Dengan K-Means Clustering. September, 1–6.
[17]  Wibowo, M. E., Daryanto, A., & Rifin, A. (2018). Strategi Pemasaran Produk Sosis Siap Makan (Studi Kasus: PT Primafood Internasional).  MANAJEMEN  IKM:  Jurnal  Manajemen  Pengembangan  Industri  Kecil  Menengah,  13(1),  29. https://doi.org/10.29244/mikm.13.1.29-38