ANALISIS METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN MENU FAVORIT ONLINE DI RESTORAN KEPITING CAK GUNDUL KOTA SURABAYA
Alfian Rusdiansah, Zunita Wulansari
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Blitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur, Indonesia alfianrusdiansah30@gmail.com, zunitawulansari@gmail.com

## ABSTRAK
Restoran  Kepiting  Cak  Gundul  bukan  saja  restoran  kepiting  yang  hanya  mengejar  profit  saja, tetapi  juga peduli dengan rasa makanan, kepuasan pelanggan, dan juga kenyamanan mereka saat berada di restoran. Sering kali  restoran  mengalami  kesulitan  pada  saat  pada  hari  tertentu  mendapati  kenaikan  pelanggan  yang  sangat signifikan,  yang  menyebabkan  beberapa  masalah  muncul.  Berdasarkan  hasil  analisis  permasalahan  yang  ada, adapun masalah yang ditimbulkan dari lonjakan pelanggan antara lain bahan makanan yang habis saat pelanggan masih  ada  ataupun  yang  masih  banyak  saat  restoran  sudah  tutup,  pelanggan  yang  kesulitan  pada  saat  memilih menu  menyebabkan  antrean  panjang  dan  sebagainya,  maka  dari  penelitian  ini  dikembangkan  sistem  informasi yang  dapat  memberikan  menu  favorit  secara  online  dengan  melakukan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).Metode ini mencari nilai pembobotan dari beberapa atribut diantaranya harga, penjualan per bulan, berat per porsi, kenyamanan, dan rasa makanan kemudian melakukan perankingan untuk menemukan alternatif paling optimal yaitu, menu favorit. Penelitian ini dikembangkan dan diuji menggunakan metode manual dan juga melalui Microsoft Excel. Hasil uji coba menunjukkan berhasilnya menemukan menu favorit baru serta perubahannya saat ada skenario lain yang terjadi pada saat-saat tertentu yang dapat membantu pemilik restoran dalam menyiapkan bahan baku pembuatan menu favorit dan juga pelayan restoran dalam menghadapi pelanggan yang baru datang dan menanyakan menu favorit.
Kata kunci : Menu Favorit, Metode SAW, Restoran

## 1. PENDAHULUAN
Makan dan minum merupakan kebutuhan primer bagi manusia, tanpa makan dan minum manusia tidak bisa  melanjutkan  kehidupannya.  Seiring  dengan berkembangnya  jaman  makanan  dan  minuman mengalami  banyak  perubahan  dan  begitu  pun  juga manusia.  Perkembangan  tidak  hanya  terjadi  pada makanan, minuman, dan juga manusia, perkembangan pun  terjadi  pada  industri  salah  satunya  industri makanan.
Restoran  merupakan  salah  satu  tanda  dari berkembangnya  industri  makanan.  Dibalik  restoran banyak orang yang bekerja di belakangnya maka dari itu  restoran  dengan  penjualan  yang  laris  dan manajemen  yang  efektif  merupakan  impian  seluruh pemilik restoran. Studi kasus dari penelitian  ini  yaitu Restoran  Kepiting  Cak  Gundul  yang  ber  lokasi  di Surabaya,  seiring  berjalannya  waktu  restoran  akan mengalami kesulitan saat melayani pelanggan.
Penggunaan  metode  kuantitatif  dapat  diartikan sebagai penelitian yang menganut filsafat positivisme , digunakan  pada  populasi  atau  juga  sampel  tertentu, teknik pengambilan data umumnya dilakukan dengan random ,  pengumpulan  data  menggunakan  instrumen penelitian,  data  bersifat  kuantitatif/statistik  dengan tujuan untuk menguji  hipotesis  yang telah ditetapkan [1].  Kekurangan  dari  metode  ini  dikarenakan menggunakan  asumsi,  pengambilan  data  dari  nilai tertinggi, dan juga penilaian yang subjektif.
Penggunaan  metode Simple  Additive  Weighting dikarenakan metode tersebut dapat menghasilkan data yang  lebih  akurat  karena  berdasarkan  bobot  dan preferensi  yang  sudah  ditentukan,  selain  itu Simple Additive  Weighting dapat  memberikan  alternatif terbaik  dari  beberapa  alternatif  lain  dikarenakan  ada proses  perankingan  setelah  di  tentukan  nya  bobot setiap alternatif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Restoran
Suatu  tempat  atau  bangunan  yang  diorganisir secara  komersil,  yang  memberikan  pelayanan  secara baik  terhadap  konsumen  baik  berupa  makanan  atau minuman [2].
Restoran  merupakan  suatu  usaha  komersil  yang menyediakan  pelayanan  makanan  dan  minuman  bagi umum dan dikelola secara profesional [3].
Restoran  adalah  tempat  yang  berguna  untuk menyegarkan  kembali  kondisi  seseorang  dengan menyediakan kemudahan makan dan minum [4].
2.2. Pengertian Simple Additive Weighting (SAW) Simple  Additive  Weighting  (SAW)  merupakan metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW ialah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  kriteria. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan,  ke  suatu  skala  yang  dapat
diperbandingkan dengan semua rating alternatif  yang ada [5].

## 2.3. Langkah-langkah metode SAW
1. Menentukan kriteria-kriteria yang nantinya akan dibuat keputusan.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi berdasarkan  jenis  atribut  sehingga  didapatkan atribut R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik Ai sebagai solusi.

## 2.4. Microsoft Excel
Microsoft  Excel adalah  sebuah  program  untuk memanipulasi  lembar  kerja  elektronis  yang  dapat digunakan  di  bermacam-macam  platform.  Disebut lembar kerja elektronis karena terdiri dari lajur kolom dan lajur baris. Microsoft Excel bisa digunakan dalam perhitungan, analisis dan pembuatan grafik [6].
2.5. What If Analysis
What  If  Analysis merupakan  salah  satu  fitur yang  ada  di  aplikasi Microsoft  Excel yang  berisi perintah untuk membuat analisa atau prediksi tentang berbagai  kemungkinan  yang  mungkin  terjadi  dalam tabel perhitungan. Fitur ini biasanya digunakan dalam lingkungan bisnis seperti untuk memprediksi keuntungan  dalam  penjualan  perusahaan  selama  satu bulan.  Pada Microsoft  Excel ,  fitur What  If  Analysis dapat ditemukan di menu Data grup Data Tools .

## 2.6. Penelitian Terkait
Pada  penelitian  terkait,  dilakukan  peninjauan kembali  kepada  penelitian-penelitian  sebelumnya yang sudah pernah dilakukan, diantaranya:
Penelitian  dari  Dewa  Adi  Firmanda  [7]  yang berjudul “Analisa Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi  Cabang  Baru  Toko  (Studi  Kasus  Di  Burger Time  Palembang)”  menjelaskan  terciptanya  suatu Sistem Pendukung Keputusan berbasis website untuk menentukan pemilihan lokasi cabang baru toko dengan metode Simple Additive Weighting  tetapi  pada  penelitian  tersebut  hanya menggunakan 4 kriteria yang menurut peneliti kurang, pada  penelitian  ini  diberikan  lebih  banyak  kriteria untuk  menghasilkan  data  yang  lebih  akurat  dan mampu  mengurangi  subjektifitas  dan  berdampak terhadap hasil akhir pembobotan.
Kemudian  ada  pun  menurut  Kusuma  [8]  pada penelitian yang berjudul “Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Paket Makanan dengan Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple Additive  Weighting  (SAW)  pada  Catering  Bu  Sri” yang  menghasilkan  Sistem  Pendukung  Keputusan Berbasis  website  untuk  pemilihan  paket  makanan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting pada  Katering  Bu  Sri  juga  hanya  menggunakan  4 kriteria yang dirasa peneliti kurang untuk menghasilkan  data  yang  tidak  subjektif,  peneliti menggunakan  5  kriteria  untuk  menghasilkan  hasil pembobotan yang akurat dan relevan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  diterapkan  adalah  jenis penelitian  kuantitatif.  Menurut  Sugiyono  [1]  metode penelitian  kuantitatif  merupakan  metode  yang berlandaskan pada  filsafat  positivistik (data  konkret), data  penelitian  yang  digunakan  berupa  angka-angka yang  akan  diukur  menggunakan  statistik  sebagai  alat uji penghitungan serta berkaitan dengan masalah yang diteliti untuk menghasilkan suatu kesimpulan.

## 3.2. Metode Pengumpulan Data
1. Observasi
Observasi  yang peneliti  lakukan pada penelitian ini  yaitu  untuk  mendapatkan  informasi  tentang bagaimana  keadaan  fisik  restoran,  lokasi,  dan  juga keadaan sekitar lokasi
Dapat  dilihat  keadaan  di  sekitar  lokasi  yang lumayan  cukup  ramai,  dan  juga  dekat  dengan  jalan raya yaitu posisinya berada tepat di Jalan Raya Kupang Indah yang juga merupakan jalan yang cukup ramai di kota Surabaya.
Tabel 1. Tabel Hasil Observasi No Pengamatan Ya Tidak 1 Daftar menu makanan
2 Menu terbaik
3 Rekap penjualan
4 Data berat makanan
5 Terdapat SDM yang dapat menjadi narasumber
6
Form data wawancara kepuasan pelanggan dan
kenyamanan
2. Wawancara
Wawancara  adalah  bentuk  pengumpulan  data dengan  cara  melakukan  tanya  jawab  lisan  yang berlangsung satu arah antara pihak yang mewawancarai dengan pihak yang di wawancara/narasumber.
Berikut merupakan beberapa pertanyaan wawancara yang telah dibuat peneliti untuk menggali lebih  dalam  informasi  yang  diperlukan  sebagai instrumen pendukung penelitian.
Tabel 2. Tabel Pertanyaan Wawancara No Pertanyaan
1 Berapa jumlah menu di restoran Kepiting Cak Gundul Surabaya?
2 Apakah restoran Kepiting Cak Gundul Surabaya sudah memiliki menu favorit?
3 Apakah restoran Kepiting Cak Gundul Surabaya sudah memiliki pelanggan tetap?
4 Apakah ada data penjualan restoran dalam satu bulan?
5 Apakah ada detail masing-masing menu restoran seperti harga, berat per porsi, tingkat popularitas?
6 Berapa skala kepuasan pelanggan terhadap rasa makanan di restoran Kepiting Cak Gundul?
7 Berapa skala kenyamanan pelanggan saat berada pada restoran Kepiting Cak Gundul?

## 3.3. Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  merupakan  alat  pengukur dan  juga  faktor  penting  dalam  menghimpun  data. Dengan  begitu  data  yang  akan  didapatkan  sesuai dengan harapan sesuai penelitian yang dilakukan.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  dilakukan  menggunakan algoritma Simple Additive Weighting dengan tahapan proses kerja yang terdiri dari beberapa tahap disajikan pada gambar 1
Gambar 1. Tahapan proses kerja algoritma simple additive weighting

## 3.5. Data Alternatif Menu
Langkah awal dalam  menerapkan  metode SAW adalah menentukan data alternatif menu. Untuk menu tambahan  seperti  menu  Cah  Kangkung  tidak  perlu dimasukkan  ke  dalam  menu  alternatif  dikarenakan menu tersebut sekedar menu tambahan.
Tabel 3. Tabel Alternatif Menu Restoran
No Nama Menu Harga/ Porsi Penjualan/ Bulan Berat Porsi/ Kuantitas Kenya manan Rasa Makan an 1 Kepiting Jantan Rp. 350.000, - ±50 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 kg (3 ekor) 61/64  59/64 2 Kepiting Telor Rp. 350.000, - ±20 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 kg (3 ekor) 35/40  39/40 3 Udang Rp. 95.000,- ±10 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 6 ons 53/56  54/56 4 Cumi Rp. 65.000,- ±10 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 ons 54/60  57/60 5 Kerang Rebus Rp. 32.000,- ±10 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 3 ons 73/80  74/80 6 Ikan Kerapu Rp. 180.00 0,- ±5 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 kg (2 ekor) 72/76  73/76 7 Ayam Penyet Rp. 48.000,- ±5 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 2 ⁄ kg ekor ayam 74/80  73/80

## 3.6. Kriteria dan Bobot Menu
Selanjutnya,  langkah  yang  perlu  dilakukan adalah  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan untuk  pemilihan  menu  favorit.  Kriteria  yang  akan digunakan antara lain, Harga (C1), Tingkat Penjualan (C2),  Berat  per  porsi  (C3)  Kenyamanan  (C4)  Rasa makanan  (C5).  Kemudian  perlu  ditentukan  bobot untuk masing-masing kriteria. Hal ini bisa diambil dari prioritas  konsumen  dalam  memilih  sebuah  menu makanan.
Tabel 4. Tabel Kriteria No Kriteria Bobot 1 Harga (C1) 0.3 2 Tingkat Penjualan (C2) 0.2 3 Berat per porsi (C3) 0.2 4 Kenyamanan (C4) 0.1 5 Rasa makanan (C5) 0.2

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini dilakukan pengujian dan analisa data menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting . Dalam  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting perlu dilakukan perhitungan menggunakan kriteria dari data penjualan menu yang sudah diperoleh dari  restoran  Kepiting  Cak  Gundul  Surabaya  selama bulan Juni tahun 2022. Berikut adalah data penjualan restoran Kepiting Cak Gundul Surabaya selama bulan Juni tahun 2022.
Mulai Menentukan alternatif menu Menentukan rating kecocokan kriteria dengan alternatif
Menentukan jenis kriteria
Menentukan bobot kriteria Menentukan matriks keputusan X Normalisasi matriks X Perankingan semua alternatif Selesai
Tabel 5. Tabel Data Penjualan Restoran No Nama Menu Harga/porsi Penjualan /bulan Berat Porsi/ kuantitas 1 Kepiting Jantan Rp. 350.000,- ±50 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 kg (3 ekor) 2 Kepiting Telor Rp. 350.000,- ±20 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 kg (3 ekor) 3 Udang Rp. 95.000,- ±10 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 6 ons 4 Cumi Rp. 65.000,- ±10 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 ons 5 Kerang Rebus Rp. 32.000,- ±10 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 3 ons 6 Ikan Kerapu Rp. 180.000,- ±5 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1 kg 7 Ayam Penyet Rp. 48.000,- ±5 𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 1/2 ekor 8 Cah Kangkung Rp. 27.000 += 25 Porsi 2 ons

## 4.1. Menentukan Alternatif Menu
Dalam  tahapan  ini,  alternatif  menu  yang dimaksud  adalah  kandidat  menu  yang  digunakan dalam  melakukan  perhitungan  SAW.  Dimana alternatif menu ini ditandai sebagai A1, A2,A3… An. Berikut adalah daftar alternatif menu yang digunakan sebagai perhitungan.
Tabel 6. Tabel Alternatif Menu
Alternatif Nama Menu A 1 Kepiting Jantan A 2 Kepiting Telor A 3 Udang A 4 Cumi A 5 Kerang Rebus A 6 Ikan Kerapu
A 7 Ayam Penyet

## 4.2. Menentukan Kriteria Menu
Dalam tahapan ini perlu ditentukan kriteria yang digunakan sebagai perhitungan metode SAW. Kriteria ini  digunakan  sebagai  acuan  dalam  pengambilan keputusan. Terdapat pengelompokkan kriteria dimana ada  jenis  kelompok Benefit dan Cost .  Jenis  kriteria Benefit merupakan keuntungan yang akan didapatkan dari  suatu  kriteria.  Sedangkan  jenis  kriteria Cost sebagai biaya yang harus dikeluarkan oleh pengambil keputusan. Dalam penelitian ini, pengambil keputusan yang dimaksud adalah calon pelanggan atau pembeli.
Kriteria menu ditandai dengan C 1 , C 2 ,…. C n. Dibawah ini  adalah  tabel  kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian.
Tabel 7. Tabel Daftar Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis Kriteria C1 Harga Cost C2 Penjualan/bulan Benefit C3 Berat porsi/kuantitas Benefit C4 Kenyamanan Benefit C5 Rasa makanan Benefit

## 4.3. Menentukan Bobot Kriteria
Tahapan  selanjutnya  ialah  menentukan  bobot untuk  tiap  kriteria  menu.  Pemberian  bobot  ini ditentukan  berdasarkan  kriteria  menu  mana  yang diprioritaskan dalam memilih alternatif menu. Penulis melakukan sesi wawancara terhadap pemilik Restoran Kepiting Cak Gundul Surabaya agar pemberian bobot kriteria  menu  tersebut  akurat  dan  valid  sesuai kebutuhan dan pengalaman pemilik Restoran Kepiting Cak  Gundul  Surabaya  selama  mengelola  restoran tersebut.  Berdasarkan  hasil  wawancara  yang  telah dilakukan,  kriteria  Harga  dan  Rasa  makanan merupakan  prioritas  pertama  dari  kebanyakan  orang dalam  memilih  suatu  menu.  Sedangkan  kriteria Penjualan,  Berat,  dan  Kenyamanan  merupakan  nilai tambah untuk menu yang akan dipilih.
Pembobotan kriteria dilakukan dengan memberikan nilai tertentu pada masing-masing kriteria secara langsung. Bobot kriteria dapat ditandai dengan W 1 , W 2 ,…. W n. Berikut adalah tabel pembobotan tiap kriteria.
Tabel 8. Tabel Bobot Kriteria Kriteria Nama Kriteria Bobot (W) C1 Harga 0.3 C2 Penjualan/Bulan 0.2 C3 Berat Porsi/Gram 0.2 C4 Kenyamanan 0.1 C5 Rasa makanan 0.2 Total 1

## 4.4. Hasil Normalisasi Matriks
Berikut tabel hasil dari normalisasi matriks. Tabel 9. Tabel Matriks Alternatif No Nama Menu Harga/porsi  Penjualan/bulan Berat Porsi/ kuantitas Kenyamanan Rasa makanan 1 Kepiting Jantan 350.000,- 50 porsi 1000 gr 0.95 0.92 2 Kepiting Telor 350.000,- 20 porsi 1000 gr 0.87 0.97 3 Udang 95.000,- 10 porsi 600 gr 0.94 0.96 4 Cumi 65.000,- 10 porsi 100 gr 0.90 0.95 5 Kerang Rebus 32.000,- 10 porsi 300 gr 0.91 0.92 6 Ikan Kerapu 180.000,- 5 porsi 1000 gr 0.94 0.96 7 Ayam Penyet 48.000,- 10 porsi 500 gr 0.92 0.91

## 4.5. Perankingan Semua Alternatif
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai pembobotan  matriks  untuk  mendapatkan  hasil perhitungan yang akan digunakan sebagai
perankingan. Rumus perhitungan pembobotan matriks adalah  dengan  mengalikan  hasil  normalisasi  matriks dengan nilai bobot tiap kriteria kemudian dijumlahkan.
Tabel 10. Tabel Perhitungan Normalisasi No Nama Menu Harga/porsi Penjualan/bulan Berat Porsi/ kuantitas Kenyamanan Rasa makanan 1 Kepiting Jantan 32.000/350.000 = 0.091 50/50 = 1 1000/1000 = 1 0.95/0.95=1 0.92/0.97=0.94 2 Kepiting Telor 32.000/350.000 = 0.091 20/50 = 0.44 1000/1000 = 1  0.87/0.95=0.91 0.97/0.97=1 3 Udang 32.000/95.000 = 0.337 10/50 = 0.2 600/1000 = 0.6  0.94/0.95=0.98  0.96/0.97=0.98 4 Cumi 32.000/65.000 = 0.492 10/50 = 0.2 100/1000 = 0.1  0.90/0.95=0.94  0.95/0.97=0.97 5 Kerang Rebus 32.000/32.000 = 1 10/50 = 0.1 300/1000 = 0.3  0.91/0.95=0.95  0.92/0.97=0.94 6 Ikan Kerapu 32.000/180.000 = 0.178 5/50 = 0.1 1000/1000 = 1  0.94/0.95=0.98  0.96/0.97=0.98 7 Ayam Penyet 32.000/48.000 = 0.667 5/50 = 0.1 500/1000 = 0.5  0.92/0.95=0.96  0.91/0.97=0.93
Nilai kolom Hasil pada tabel 10 didapatkan dari perhitungan  pembobotan  nilai  hasil  normalisasi  tiap kriteria  dengan  bobot  kriteria  tersebut 𝑌 n ×  𝑊 n . Sebagai contoh, menu alternatif Kepiting Jantan untuk tiap  kriteria  mempunyai  hasil  normalisasi  sebagai berikut:
Normalisasi  Harga  (Y 1 )  =  0.091,  Normalisasi Penjualan (Y 2 ) = 1, Normalisasi Berat Porsi (Y 3 ) = 1, Normalisasi Kenyamanan (Y 4 ) = 1, Normalisasi Rasa (Y 5 ) = 0.94. Langkah selanjutnya mengalikan hasil normalisasi tiap kriteria dengan bobot tiap kriteria 𝑌 n × 𝑊 n . R 1 =  ( 0.091 × 0.3 =  0.0273 )  ,  R 2 =  ( 1 × 0.2 =  0.2) ,  R 3 = ( 1 × 0.2 =  0.2) ,  R 4 =  ( 1 × 0.1  =  0.1) ,  R 5 =  ( 0.94 × 0.2 = 0.188) . Kemudian, masing-masing hasil  perkalian normalisasi  tiap  kriteria  dengan  bobot  kriteria dijumlahkan semuanya 𝑅 1 + 𝑅 2 +  𝑅 3 + 𝑅 4 + 𝑅 5 . 0.0273 +  0.2 + 0.2 + 0.1 + 0.188 =  0.7153 Maka,  hasil  atau  nilai  ranking  untuk  menu alternatif Kepiting Jantan ialah sebesar 0.7153.

## 4.6. Hasil Rekomendasi Menu Makanan
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  perhitungan pembobotan matriks, maka langkah selanjutnya adalah mengurutkan  nilai  hasil  tersebut  dari  yang  tertinggi hingga terendah. Jika nilai pembobotan terdapat yang sama,  maka  dapat  diurutkan  berdasarkan  kriteria harga.  Detail  untuk  perhitungan  pengambilan keputusan  rekomendasi  makanan  adalah  sebagai berikut:

## 𝐾𝑒𝑝𝑖𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐽𝑎𝑛𝑡𝑎𝑛
=   (0.091  ×  0.3) +   (1  ×  0.2) +   (1  ×  0.2) + (1  ×  0.1) + (0.94  ×  0.2) =   0.7153 (𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 1) 𝐾𝑒𝑝𝑖𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑙𝑜𝑟 = (0.091  ×  0.3) +   (0.44  ×  0.2) +   (1  ×  0.2) + (0.91  ×  0.1) + (1  ×  0.2)
=  0.6063 (𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 3) 𝑈𝑑𝑎𝑛𝑔 =   (0.337  ×  0.3) +   (0.2  ×  0.2) +   (0.6  ×  0.2)
+ (0.98  ×  0.1) + (0.98  ×  0.2) =  0.5551 (𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 6)
𝐶𝑢𝑚𝑖 =   (0.492  ×  0.3) +   (0.2  ×  0.2) +   (0.1  ×  0.2)
+ (0.94  ×  0.1) + (0.97  ×  0.2)
=  0.4956 (𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 7) 𝐾𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑅𝑒𝑏𝑢𝑠
=   (1  ×  0.3) +   (0.2  ×  0.2) +   (0.3  ×  0.2)
+ (0.95  ×  0.1) + (0.94  ×  0.2) =  0.683 (𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 2)
𝐼𝑘𝑎𝑛 𝐾𝑒𝑟𝑎𝑝𝑢 =   (0.178  ×  0.3) +   (0.1  ×  0.2) +   (1  ×  0.2) + (0.98  ×  0.1) + (0.98  ×  0.2)
=  0.5674 (𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 5) 𝐴𝑦𝑎𝑚 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑒𝑡 =   (0.667  ×  0.3) +   (0.1  ×  0.2) +   (0.5  ×  0.2) + (0.96  ×  0.1) + (0.93  ×  0.2) =  0.6021 (𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 4)
Untuk  mengetahui  hasil  rekomendasi  menu favorit,  maka  perlu  dilakukan  pengurutan  secara ascending terhadap nilai dari hasil perhitungan diatas. Sehingga  akan  terlihat  alternatif  menu  apa  saja  yang berada  diurutan  teratas  yang  mana  nantinya  dapat digunakan sebagai rekomendasi menu favorit.
Tabel 11. Perankingan Alternatif
No Nama Menu Pembobotan (Yn×Wn) Hasil 1 Kepiting Jantan (0.091 × 0.3) + (1 × 0.2) + (1 × 0.2) + (1 × 0.1) + (0.94 × 0.2) 0.7153 2 Kepiting Telor (0.091 × 0.3) + (0.44 × 0.2) + (1 × 0.2) + (0.91× 0.1) + (1 × 0.2) 0.6063 3 Udang (0.337 × 0.3) + (0.2 × 0.2) + (0.6 × 0.2) + (0.98 × 0.1) + (0.98 × 0.2) 0.5551 4 Cumi (0.492 × 0.3) + (0.2 × 0.2) + (0.1 × 0.2) + (0.94 × 0.1) + (0.97 × 0.2) 0.4956 5 Kerang Rebus (1 × 0.3) + (0.2 × 0.2) + (0.3 × 0.2) + (0.95 × 0.1) + (0.94 × 0.2) 0.683 6 Ikan Kerapu (0.178 × 0.3) + (0.1 × 0.2) + (1
× 0.2) + (0.98 × 0.1) + (0.98 × 0.2) 0.5674 7 Ayam Penyet (0.667 × 0.3) + (0.1 × 0.2) + (0.5 × 0.2) + (0.96 × 0.1) +
(0.93 × 0.2) 0.6021

## 4.7. Implementasi  SAW  dengan  menggunakan
Microsoft Excel Pada tahapan
ini, metode SAW diimplementasikan ke dalam aplikasi Microsoft Excel yang  berguna  untuk  menguji  validitas  perhitungan secara manual.
Gambar 2. Menu Alternatif Excel
Pada gambar di atas dapat di lihat alternatif menu yang  dapat  dipilih  oleh  pelanggan  beserta  data penjualan/bulan juga berat/porsi dalam gram. Langkah selanjutnya adalah membuat tabel normalisasi matriks yang mana nilai kolom per kriteria dari tiap alternatif diambil dari tabel menu alternatif.
Gambar 3. Normalisasi Matriks Excel
Dapat dilihat dari gambar di atas adalah hasil data yang  telah  dihitung  dengan  menggunakan  rumus Excel . Ranking tertinggi ditempati oleh menu Kepiting Jantan  serta  untuk  ranking  terendah  ditempati  oleh menu Cumi.
Gambar 4. Perankingan Excel

## 4.8. What If Analysis
Setelah mendapatkan tabel perankingan, langkah selanjutnya  adalah  menguji  dan  menganalisa  hasil pada  tabel  perankingan  menggunakan  fitur What  If Analysis yang terdapat pada aplikasi Microsoft Excel . Pertama buka tab Data pada Microsoft Excel lalu klik pada bagian What-If Analysis.
Gambar 5. Menu What If Analysis
Berikutnya klik pada Scenario Manger
Gambar 6. Menu Scenario Manager
Klik  pada  tombol  tambah  untuk  menambahkan skenario baru
Gambar 7. Menu Scenario Manager dan tombol plus
Berikutnya  pilih  pada  data  yang  akan  dibuat skenario  lain,  seperti  saat  ini  yaitu  menambahkan skenario pada Kepiting Jantan, dan juga sel yang berisi pembobotan  dari  menu  tersebut  yaitu  sel  C4  sampai dengan C8

## Gambar 8. Menu add scenario
Setelah klik ok akan keluar tab Scenario Values, ganti nilai pembobotan dengan skenario yang akan di jalankan  yaitu  sel  C4  yang  adalah  pembobotan  dari kriteria  harga  dan  juga  C7  yaitu  kriteria  dari kenyamanan
Gambar 9. Menu scenario values
Setelah  meng  klik  ok  akan  kembali  ke tab sebelumnya, sekarang klik summary
Gambar 10. Tab scenario manager summary
Pada tab Scenario  Summary pada result cells di sama  kan  dengan  hasil  dari  pembobotan  Kepiting Jantan
Gambar 11. Scenario Summary
Hasil  akan  muncul  pada tab lain  yang merupakan hasil dari skenario yang telah diubah
Gambar 12. Hasil Scenario Summary
Dengan  skenario  baru  yaitu  kita  asumsikan restoran  membuat event dan  dengan  adanya event tersebut  restoran  memberikan  diskon  besar  terhadap harga  dari  setiap  menu  yang  ada  dan  mempengaruhi pembobotan  yang  ada,  tetapi  dengan  adanya event tersebut  membuat  restoran  menjadi  lebih  ramai  dari hari  biasa  dan  itu  mempengaruhi  pengalaman  para pelanggan  restoran  membuat  bobot  dari  kenyamanan turun menjadi 0.1 dan efek samping dari event tersebut juga  mempengaruhi  rasa  makanan  dikarenakan pesanan  yang overload dan  pembobotan  menjadi  0.1 sementara  pembobotan  untuk  harga  menjadi  0.4 karena  pada event tersebut  restoran  memberikan diskon terhadap semua menu.
Hasil  yang  didapat  dari  perubahan  skenario dengan  menggunakan  skema What-if pada Excel menunjukan  hasil  menu  favorit  yang  berbeda  pada momen  khusus  seperti event diskon  yang  hasilnya adalah  Kerang  Rebus  menempati  posisi  pertama dengan pembobotan 0.689 yang sebelumnya ditempati oleh  Kepiting  Jantan  dengan  pembobotan  0.7153 menjadi 0.6304, dan juga ini membuktikan bahwa nilai pembobotan  mempengaruhi  hasil  dari  rekomendasi menu makanan.

## 4.9. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  4.8 dengan  menggunakan  data  penjualan  Restoran Kepiting Cak Gundul Surabaya pada bulan Juni 2022, menu yang menempati peringkat 1 atau yang memiliki bobot  tertinggi  adalah  menu  Kepiting  Jantan  dengan hasil  pembobotan  sebesar  0.7153.  Sementara  dengan skenario  yang  berbeda  yaitu  pengadaan event atau diskon  ditunjukkan  pada  gambar  4.8  peringkat  yang memiliki bobot tertinggi ditempati oleh Kerang Rebus dengan pembobotan 0.689.
Hasil implementasi metode SAW menggunakan aplikasi Microsoft Excel juga menunjukkan hasil yang sama  dengan  perhitungan  yang  dilakukan  secara manual.  Nantinya  rumus  perhitungan  metode  SAW menggunakan aplikasi Microsoft Excel bisa diterapkan dengan  kriteria  baru  atau  bobot  baru  oleh  Restoran Kepiting Cak Gundul Surabaya di kemudian hari.
Kendala  yang  dialami  selama  penelitian  kurang lebih  terkait  masalah  data  yang  diperoleh  hanya  data penjualan  selama  satu  bulan  sehingga  cukup berpengaruh  dalam  perhitungan  metode  SAW. Adapun kendala  lain  selama penelitian adalah terkait pengujian  metode  SAW  menggunakan Microsoft Excel .  Diharapakan  penelitian  kedepannya  bisa dilakukan pengujian menggunakan metode pengambilan  keputusan  lain  seperti  metode  AHP ( Analytic Hierarchy Process ).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil dari penelitian yang telah dilakukan secara garis  besar  yaitu  menu  Kepiting  Jantan  adalah  menu yang paling favorit para pelanggan, adapun menu baru yang  menjadi  favorit  yaitu  kerang  rebus  serta  menu cumi  merupakan  menu  yang  paling  tidak  di  minati. Adapun saran yang dapat diterapkan untuk mengatasi permasalahan  tersebut  yaitu  dapat  dibuatkannya sistem pendukung keputusan berbasis website supaya
dapat  memadukan  beberapa  metode  algoritma pendukung keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sugiyono,  “Metode  Penelitian  Pendidikan
Pendekatan Kuantitaif, Kualitatif, dan R&DSugiyono.  2013.  ‘Metode  Penelitian Pendidikan  Pendekatan  Kuantitaif,  Kualitatif, dan  R&D.’  Metode  Penelitian  Pendidikan Pendekatan  Kuantitaif,  Kualitatif,  dan  R&D. https://doi.org/10
[2] M. W.A, Restoran dan segala permasalahannya, Yogyakarta:  Yogyakarta  :  Andi  Offset,  1991, 1991
[3] SUKRESNO,  Manajemen  food  &  beverage service hotel :  buku panduan sekolah pariwisata dan  manager  restoran  /  Soekresno,  Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2000
[4] J. Suyono, Food Service Management, Bandung: Enhaii Press, 2004
[5] L. a. S. M. Aprilian, Belajar cepat metode SAW, 2020.
[6] M. M. Farah Diba, Penerapan Laporan Keuangan Berbasis  Excel  pada  Bengkel  Las  Bina  Logam, 2020.
[7] D.  A.  Firmanda,  Analisa  Metode  SImple Additive  Weighting  (SAW)  Pada  Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Cabang
Baru  Toko  (Studi  Kasus  Di  Burger  Time Palembang), Palembang: Universitas Muhammadiyah Palembang, 2019 [8] Kusuma, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PAKET MAKANAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING  (SAW)  PADA  CATERING  BU
SRI, Surabaya, 2021