## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Di Toko Listrik
Arial 11
Agus Dwi Janarko 1) ; Sri Hariyati Fitriasih 2) ; Tri Irawati 3)
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
2) Program Studi Sistem Informasi Diploma III, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
3) Program Studi Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) 18400037.agus@sinus.ac.id; 2) fitriasih@sinus.ac.id ; 3) 3irawati@sinus.ac.id …….

## ABSTRACT
Madiun electricity shop is trading company which provides electricity goods. The purpose of this study is to develop a supplier selection decision support system application which is help the  administrative  officer  to  make  decision  based  on  the  highest  level.  The  simple  additive weighting method applied to know each weight based on criteria and proceed with ranking which will select alternatives. The results of the research create a support system application which is select  the  best  supplier  based  on the  highest  level.  It  is  according to the  calculations  using  the Simple Addtive Weighting method. The results show that the highest supplier level is on "Supplier1" with a value of "4.167". The testing method uses blackbox and validity. The result of that testing shows that there is accept on all system test scenarios. The testing validity shows that there is any comparison  between  old  system  and  new  system.  The  result  of  that  validity  testing  is  any comparison  of  the  level  of  similarity  of  the  selected  supplier  of  20%  and  the  difference  of  the selected supplier of 80%, this shows significant difference between the old system and the new system.
Keywords : Decision Support System, Supplier, Simple Additive Weighting, PHP, Mysql

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  dan  informasi  saat  ini  semakin maju  dan  terus  berkembang  seiring  dengan berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi.  Pemanfaatan  teknologi  informasi dapat  digunakan  untuk  menunjang  kebutuhan suatu  organisasi  atau  perusahaan.  Efektifitas dan sarana yang mumpuni dalam mengakses, mengelola, dan menyimpan informasi merupakan  bagian  yang  penting  dan  tak terpisahkan dalam suatu kegiatan usaha. Toko listrik  di  madiun  merupakan  perusahaan dagang  yang  bergerak  di  bidang  penyediaan barang kelistrikan rumah tangga dan kendaraan.  Dengan  bertambahnya  cabang, kegiatan  pembelian  barang  pun  semakin meningkat  dan  bertambahnya  juga  pemasok maupun  supplier  dari  berbagai  wilayah  dan daerah.
Dalam  pemilihan  supplier  pada toko  listrik saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual  dan hanya  berpatok  pada  satu  kriteria  yaitu harga/diskon dari supplier tanpa memperhitungkan kriteria lain, hal ini berdampak pada kurang maksimalnya pemilihan supplier, supplier dengan keuntungan  maksimal  dapat  berupa  harga barang  yang  murah,  kecepatan  pengiriman barang  yang  cepat,  pelayanan  yang  baik, kualitas  barang  yang  dimiliki  supplier,  garansi
barang  yang  diberikan  serta  jauh  dekatnya tempo  pembayaran  yang  diberikan  oleh supplier,  semua  kriteria  harus  benar-benar diperhitungkan  secara  tepat  dan  akurat  untuk mendapatkan supplier terbaik.
Masalah  yang  dihadapi  oleh  toko  madiun yaitu  admin  ragu  dan  sulit  dalam  menentukan pembelian barang pada supplier terbaik hal ini dipengaruhi  oleh  banyaknya  supplier  yang mensuplai  toko.  Berdasarkan  permasalahan tersebut  maka  diperlukan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  supplier terbaik  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW).  Metode  SAW  lebih  banyak digunakan karena proses perhitungannya lebih mudah  dipahami.  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  adalah  metode  yang  dapat menentukan nilai bobot setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif terbaik.
Penelitian  yang  serupa  dilakukan  oleh “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier  Pada  Tb.Nameene  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)”  dimana penelitian ini bertujuan mencari supplier terbaik. Kesimpulannya metode Simple Additive Weighting (SAW) memberikan alternatif terbaik dari hasil perangkingan[1], [2] “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier
Jika  j  adalah  atribut keuntungan ( benefit )
Jika  j  adalah  atribut biaya( cost ) (1)
(2)
Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  Studi  Kasus  PT.  Swiss  Yuta  Jaya”
dan  penelitian  oleh  [3] “Sistem  Penunjang Keputusan Pemilihan Supplier Besi
Menggunakan  Metode  Saw  (Simple  Additive Weighting)”.
Tujuan yang diharapkan dari penelitian ini adalah  untuk  membuatkan  aplikasi  sistem pendukung keputusan pemilihan supplier yang dapat membantu dan mendukung admin dalam mengambil  keputusan  berdasarkan  banyak kriteria sesuai peringkat tertinggi menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting.  Dengan pemilihan  supplier  yang  tepat,  toko  akan mendapatkan keuntungan yang maksimal.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem
Sistem adalah kumpulan orang yang saling bekerja  sama  dengan  ketentuan-ketentuan aturan  yang  sistematis  dan  terstruktur  untuk membentuk satu kesatuan yang melaksanakan suatu  fungsi  untuk  mencapai  tujuan.  Sistem memiliki beberapa karakteristik atau sifat yang terdiri  dari  komponen  sistem,  batasan  sistem, lingkungan  luar  sistem,  penghubung  sistem, masukan sistem, keluaran sistem, pengolahan sistem dan sasaran sistem [4].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah sistem  berbasis  model  yang  terdiri  dari prosedur-prosedur  dalam  pemrosesan  data dan pertimbangannya untuk membantu manajer  dalam  mengambil  keputusan  [5]. Decision  Support  System (DSS)  atau  Sistem Penunjang Keputusan (SPK) merupakan sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur[6].

## 2.3 Supplier
Memilih  supplier  merupakan  kegiatan strategis,  terutama  apabila  supplier  tersebut akan  memasok  item  yang  kritis  atau  akan digunakan  dalam  jangka  panjang  sebagai supplier  penting.  Kriteria  pemilihan  adalah salah  satu  hal  penting  dalam  pemilihan supplier.  Kriteria  yang  digunakan  tentunya harus  mencerminkan  strategi  supply  chain maupun  karakteristik  dari  item  yang  akan dipasok.  Secara  umum  banyak  perusahaan yang  menggunakan  kriteria –  kriteria  dasar
seperti kualitas barang yang ditawarkan, harga, dan ketepatan waktu pengiriman.

## 2.4 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  kesuatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada [7]
Rumus  metode  SAW  menentukan  benefit  dan cost dapat dilihat pada rumus 1 dibawah ini.
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑖 𝑋𝑖𝑗
Keterangan: r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi x ij = nilai atribut dari setiap kriteria Max ij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min ij = nilai terkecil dari setiap kriteria
Dimana  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari  alternatif  Ai  pada  atribut  C j ;  i=1,2...m  dan j=1,2,..n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan seperti pada rumus 2 dibawah ini.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝐽 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Keterangan:
V i = ranking untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja yang ternormalisasi Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa  alternatif  A i lebih  terpilih  diantara alternatif lainnya.
Langkah-langkah perhitungan metode SAW adalah sebagai berikut:
1.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  dijadikan acuan yaitu C i .
2.  Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3.  Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (C i ), kemudian melakukan normalisasi matriks.
4.  Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian  matriks  ternormalisasi.  Nilai
terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik (A i ).
Metode  SAW  merupakan  metode  yang digunakan untuk mencari alternatif terbaik dari alternatif  yang  ada.  Metode  ini  cocok  untuk digunakan pada permasalahan yang membutuhkan  solusi  pada  pemilihan  alternatif terbaik  [8].  Metode  ini  dipilih  karena  proses perhitungannya  lebih  mudah  dipahami  dan metode  SAW  dapat  menentukan  nilai  bobot setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif,  dan penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan pada  nilai  kriteria  dan  bobot  prefrensi  yang sudah ditentukan.

## 2.5 XAMPP
XAMPP  adalah  singkatan  yang  setiap huruf adalah:
1) X :  Program  ini  dapat  dijalankan  di  banyak sistem  operasi,  seperti  Windows,  Linux, Mac OS, dan Solaris.
2) A :  Apache,  tugas  utama  adalah  untuk menghasilkan  halaman  web  yang  benar kepada pengguna terhadap kode PHP yang sudah  dituliskan  oleh  pembuat  halaman web.
3) M :  MySQL,  server  aplikasi  databaseSQL merupakan bahasa terstruktur yang difungsikan untuk mengolah database.
4) P : PHP, Bahasa pemrograman PHP adalah Bahasa pemrograman untuk membuat web yang server-side scripting.
5) P : Perl, bahasa pemrograman untuk semua tujuan
XAMPP  adalah  perangkat  pembantu  yang menyediakan  alat  untuk  sebagai  jembatan pembuatan sebuah program[9].

## 2.6 PHP
PHP  digunakan  untuk  membuat  website pribadi.  Fungsi  yang  paling  populer  dari  PHP adalah  kemampuannya  sebagai server  Side Programming  /  Scripting  Language dalam pembuatan  Website,  atau  aplikasi  yang berbasis Website [10].

## 2.7 MySQl
MySQL  adalah  sebuah  perangkat  lunak sistem  manajemen  basis  data  SQL  (DBMS) yang multithread, dan multi-user [11].
Penggunaan database MySQL dalam penelitian  banyak  digunakan  karena  databse MySQL  mempunyai  banyak  fitur,  proses instalasi dan penggunaannya sangat mudah.

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1  Jenis Sumber Data
1.  Data Primer
Dalam  penelitian  ini,  data  primer  yang didapat melalui wawancara secara langsung yaitu; sejarah, visi-misi, dan data lain  terkait  proses  seleksi  supplier  di  toko listrik 2.  Data sekunder
Data  yang  diperoleh  peneliti  berupa,  data barang, data supplier, faktur pembelian dan katalog. Selain itu peneliti juga menggunaka stiudi  literatur  yang  berdasarkan  beberapa referensi  baik  dari  buku,  jurnal,  maupun catatan yang terkait dengan penelitian.

## 3.2  Pengumpulan data
1.  Wawancara
Wawancara dilakukan dengan pemilik toko listrik  madiun  dimana,  hasil  wawancara berupa  data  informasi  yaitu:  profil  toko listrik,  visi  &  misi  toko  struktur  organisasi, data  supplier,  kriteria  dan  informasi  terkait proses seleksi supplier yang dilakukan pada toko listrik di madiun.
2.  Observasi
Kegiatan  observasi  yaitu  mengamati  dan mencatat proses seleksi supplier, mencatat prosedur  seleksi,  mencatat  sistem  lama yang  berjalan  dan  mencatat  sistem  baru yang diusulkan.
3.  Studi kepustakaan
Penulis  melakukan  studi  literatur  yaitu dengan  mengumpulkan  referensi  baik  dari buku,  jurnal,  artikel,  makalah  maupun internet terkait penelitian

## 3.3  Pengembangan sistem
1.  Tahap perencanaan
Kegiatan  yang  dilakukan  pada  tahap perancangan  yaitu  untuk  merancang  sistem yang  akan  diaplikasikan  ke  dalam  bentuk software.
2.  Tahap Analisa sistem
Adapun  tahap-tahap  pembuatan  sistem pendukung keputusan yaitu:
a.  Pendataan  jenis  barang  dan  Supplier: mengumpulkan  jenis  barang  pada supplier yang hendak diproses.
b.  Proses  seleksi:  menyeleksi  supplier menggunakan metode
SAW berdasarkan kriteria yang ada 3.  Tahap desain aplikasi
Dalam  tahap  desain  aplikasi  penulis membuat desain yang terdiri dari:
a) Use Case Diagram Use  Case diagram merupakan  salah  satu jenis  dari  diagram  UML  ( Unified  Modelling Language ) dimana use case diagram menggambarkan  hubungan  interaksi  antara actor dengan  sistem.  Adapun  use  case  yang dibuat  yaitu: Use  Case  Actor ,  Login,  Barang Supplier, Kriteria, Sub Kriteria, Bobot Penilaian, hal ini dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Use Case Diagram
Dari  gambar  diatas,  admin  melakukan proses  login  dengan  memasukkan  username dan  password,  mengakses  menu  dashboard, bersihkan  data  jenis  barang,  data  supplier, parameter,  bobot,  penilaian  dan  menerima hasil.
b) Class Diagram Class Diagram merupakan salah satu jenis diagram struktur pada UML yang menggambarkan  dengan  jelas  struktur  serta deskripsi class , atribut, metode, dan hubungan dari  setiap  objek.  Pada  penelitian  ini Class Diagram yang dibuat yaitu: class diagram login, barang,  supplier,  kriteria,  sub  kriteria,  bobot, penilaian,  dan  hasil  penilaian.  Class  diagram ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Class Diagram
Dalam  gambar  class  diagram  diatas terdapat  class  login,  barang,  supplier,  kriteria, sub kriteria, bobot, penilaian dan class hasil:
 Class  login  memiliki  atribut  id_admin, nama, username dan password, dengan operasi  login  dan  logout  class  login berhubungan  dengan  semua  yang  ada dalam program.
 Class barang memiliki atribut id_jenisbarang dan nama barang dengan operasi tambah, edit dan delete, class  barang  berhubungan  dengan bobot, penilaian dan hasil penilaian.
 Class supplier memiliki atribut id_supplier  dan  nama  supplier,  dengan operasi tambah, edit dan delete, dengan operasi  tambah  edit  dan  delete,  class supplier berhubungan dengan penilaian dan hasil nilai.
 Class kriteria memiliki atribut id_kriteria, nama kriteria dan sifat, dengan operasi tambah,  edit,  dan  delete,  class  kriteria berhubungan  dengan  sub  kriteria, bobot, dan penilaian.
 Class sub kriteria memiliki atribut id_sub kriteria, id_kriteria, nilai dan keterangan, dengan operasi tambah, edit dan delete, class  sub kriteria  berhubungan  dengan kriteria dan penilaian.
 Class penilaian berisikan atribut id_nilaisupplier, id_jenisbarang, id_kriteria  dan  id_nilaikriteria,  dengan operasi  tambah,  edit  dan  delete.  Class penilaian  berhubungan  dengan  class supplier, barang, kriteria, dan bobot.
 Class  hasil  berisikan  atribut  id_hasil, id_jenisbarang,  id_supplier  dan  hasil, dengan operasi unduh.
c)  ERD (Entitiy Relationship Diagram)
ERD merupakan diagram yang digunakan untuk merancang suatu database dan menunjukkan  relasi  antar  objek  atau  entitas beserta  atributnya  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Entitiy Relationship Diagram
4.  Tahap pengujian sistem
1)  Pengujian fungsionalitas (Black Box ) Dalam pengujian menggunakan black box Sistem  yang  diuji  adalah  semua  tombol fungsi dalam program.
2)  Pengujian validitas
Pengujian  validitas  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  perhitungan  untuk mengetahui  apakah  sistem  yang  dibuat telah valid atau belum.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Perhitungan Metode SAW
Pada  perhitungan  menggunakan  metode SAW ada beberapa kriteria yang menjadi faktor penilaian, seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Keterangan K1 Kecepatan Pengiriman K2 Tingkat diskon K3 Pelayanan K4 Garansi K5 Kualitas K6 Tempo Pembayaran
Tabel 2. Data Supplier
No Bara ng Sup plier cepa t pen girim an Di sk on Pela y- ana n Gar ansi Kual -itas Tem po
1 Lamp u
LED Supp lieer1 7 Hari- 28 Hari 11 %- 20 % sang at baik > 2 tahun Kw 1-2 Ming gu
2 Lamp u LED Supp lier2 2hari -7 Hari 11
%- 20
% baik > 2 tahun Kw 3-4 Ming gu
3 Lamp u
LED Supp lier3 2hari -7 Hari 1- 10 % baik tidak Ori 1-2 Ming gu
4 Lamp u
LED Supp lier4 2hari -7 Hari 1- 10 % baik tidak Ori 1-2 Ming gu
5 Lamp u LED Supp lier5 2hari -7 Hari 1- 10 % baik tidak Ori 1-2 Ming gu
6 Lamp u LED Supp lier6 2hari -7 Hari 0% baik tidak Ori 1 Ming gu
7 Lamp u LED Supp lier7 7 Hari - 28 Hari 11 %- 20
% kuran g tidak Ori 1 Ming gu
8 Lamp u
LED Supp lier8 7 Hari - 28
Hari 0% kuran g tidak Kw 1 Ming gu
9 Lamp u
LED Supp lier9 7 Hari - 28
Hari 0% baik tidak Kw 1 Ming gu
10 Lamp u
LED Supp lier10 7 Hari - 28 1- 10
% baik tidak Kw 3-4 Ming gu
11 Lamp u LED Supp lier11 2 Hari- 7 1- 10 % kuran g tidak Kw 1 Ming gu
12 Lamp u LED Supp lier12 7 Hari - 28
Hari 20 %- Le bih baik tidak Kw 3-4 Ming gu
13 Lamp u LED Supp lier13 7 Hari - 28 Hari 11
%- 20
% baik tidak Ori 1 Ming gu 14 Lamp u LED Supli er14 2 Hari- 7
Hari 1- 10 % baik tidak Ori 1 Ming gu 15 Lamp u
LED Supp lier15 2 Hari- 7
Hari 0% kuran g tidak Kw 1 Ming gu 16 Lamp u LED Supp lier16 2 Hari- 7
Hari 0% baik tidak Ori 1 Ming gu
17 Lamp u LED Supp lier17 2 Hari-
7 Hari 0% baik tidak Ori 1 Ming gu
Berdasarkan data supplier diatas data dikonversi  dalam  tabel  nilai  dengan  skala perhitungan  0,25 –  1.  Memberikan  nilai  setiap alternatif  (A i )  pada  setiap  kriteria  (Ci)  yang ditunjukkan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Nilai
Alter- natif Kriteria K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 A 1 0,5 0,75 1 1 0,5 0,5 A 2 0,75 0,75  0,75 1 0,5  0,75 A 3 0,75 0,5 0,75  0,25 1 0,5 A 4 0,75 0,5 0,75  0,25 1 0,5 A 5 0,75 0,5 0,75  0,25 1 0,5 A 6 0,75 0,25  0,75  0,25 1 0,25 A 7 0,5 0,75 0,5 0,25 1 0,25 A 8 0,5 0,25 0,5 0,25  0,5  0,25 A 9 0,5 0,25  0,75  0,25  0,5  0,25 A 10 0,5 0,5 0,75  0,25  0,5  0,75 A 11 0,75 0,5 0,5 0,25  0,5  0,25 A 12 0,5 1 0,75  0,25  0,5  0,75 A 13 0,5 0,75  0,75  0,25 1 0,25 A 14 0,75 0,5 0,75  0,25 1 0,25 A 15 0,75 0,25 0,5 0,25  0,5  0,25 A 16 0,75 0,25  0,75  0,25 1 0,25 A 17 0,75 0,25  0,75  0,25 1 0,25
Berdasarkan  nilai  kriteria  dan  bobot yang ada diatas, kemudian nilai dikonversikan  kedalam  matriks keputusan yang ditunjukkan pada Gambar 4 berikut.
X = [ 0,5 0,75 1 1 0.5 0,5 0,75 0,75 0,75 1 0.5 0,75 0,75 0.5 0,75 0,25 1 0,5 0,75 0.5 0,75 0,25 1 0,5 0,75 0.5 0,75 0,25 1 0,5 0,75 0,25 0,75 0,25 1 0,25 0,5 0,75 0.5 0,25 1 0,25
0,5 0,25 0.5 0,25 0.5 0,25 0,5 0,25 0,75 0,25 0.5 0,25 0,5 0,5 0,75 0,25 0.5 0,75 0,75 0,5 0.5 0,25 0.5 0,25 0,5 1 0,75 0,25 0.5 0,75 0,5 0,75 0,75 0,25 1 0,25 0,75 0,5 0,75 0,25 1 0,25 0,75 0,25 0.5 0,25 0.5 0,25 0,75 0,25 0,75 0,25 1 0,25 0,75 0,25 0,75 0,25 1 0,25]
Gambar 4 matriks keputusan

## a)  Memberikan  nilai  bobot  kepentingan  (W) yang ditunjukkan pada Tabel 4 berikut.

## Tabel 4. Nilai Bobot Kepentingan
Kriteria Nilai Bobot Kecepatan Pengiriman 0,75 Tingkat diskon 1 Pelayanan 0,75 Garansi 1 Kualitas 0,5 Tempo Pembayaran 1
Dari  tabel  diatas  diperoleh  nilai  bobot  (W) dengan data;
Bobot (W) = {0,75 | 1 | 0,75 | 1 | 0,5 | 1}
b)  Menormalisasi matriks x menjadi matriks r berdasar persamaan merujuk pada rumus 1.
1) nilai  kriteria  kecepatan  pegiriman termasuk kedalam atribut biaya(cost)
r 11= 𝑀𝑖𝑛{0,5;0,75;0,75;0,75;0,75;0,75;0,5;0,5;0,5 ;0,5;0,75;0,5;0,5;0,75;0,75;0,75;0,75} 0,5
= 0,5 0,5 = 1
2) nilai  kriteria  tingkat  diskon  termasuk kedalam atribut keuntungan( benefit )
r 12= 0,75 𝑚𝑎𝑥{0,75;0,75;0,5;0,5;0,5;0,25;0,75;0,25;0,25;0,5;0,5;1;0,75;0,5;0,25;0,25;0,25} = 0,75 1 = 0,75
3) nilai kriteria pelayanan termasuk kedalam atribut keuntungan( benefit )
r 13= = 1 𝑚𝑎𝑥{1;0,75;0,75;0,75;0,75;0,75;0,5;0,5;0,75;0,75;0,5;0,75;0,75;0,75;0,5;0,75;0,75}
= 1 1 = 1
4) nilai kriteria garansi termasuk kedalam atribut keuntungan( benefit ) karena semakin besar nilai semakin baik
r 14= 1
𝑚𝑎𝑥{1;1;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25}
= 1 1 = 1
5) nilai  kriteria  kualitas  barang  termasuk kedalam atribut keuntungan( benefit )
r 15 = 0,5 𝑚𝑎𝑥{0,5;0,5;1;1;1;1;1;0,5;0,5;0,5;0,5;0,5;1;1;0,5;1;1}
= 0,5 1 = 0,5
6) nilai kriteria tempo pembayaran termasuk kedalam atribut keuntungan( benefit ).
r 16= = 0,5
𝑚𝑎𝑥{0,5;0,75;0,5;0,5;0,5;0,25;0,25;0,25;0,25;0,75;0;25;0,75;0,25;0,25;0,25;0,25;0,25}
= 0,5 0,75 = 0,667
c)  Melakukan  proses  perangkingan  Untuk mencari perangkingan digunakan rumus 2.
Nilai  V i yang  terbesar  mengindikasi  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
V 1 = (0,75*1) + (1*0,75) + (0,75*1)+ (1*1) + (0,5*0,5) + (1*0,667) = 4,167
V 2= (0,75*0,667)  +  (1*0,75)  +  (0,75*0,75)  +  (1*1)  + (0,5*0,5) + (1*1) = 4,0627
V 3 = (0,75*0,667) + (1*0,5) + (0,75*0,75) + (1*0,25) + (0,5*1) + (1*0,667) = 2,9797
V 4= (0,75*0,667) + (1*0,5) + (0,75*0,75) + (1*0,25) + (0,5*1) + (1*0,667) = 2,9797
V 5= (0,75*0,667) + (1*0,5) + (0,75*0,75) + (1*0,25) +
(0,5*1) + (1*0,667) = 2,9797
V 6= (0,75*0,667) + (1*0,25) + (0,75*0,75) +(1*0,25) +
(0,5*1) + (1*0,333) = 2,3957
V 7= (0,75*1)  +  (1*0,75)  +  (0,75*0,5)  +  (1*0,25)  + (0,5*1) + (1*0,333) = 2,958
V 8= (0,75*1)  +  (1*0,25)  +  (0,75*0,5)  +  (1*0,25)  + (0,5*0,5) + (1*0,333) = 2,208
V 9= (0,75*1)  +  (1*0,25)  +  (0,75*0,75)  +  (1*0,25)  +
(0,5*0,5) + (1*0,333) = 2,3955
V 10= (0,75*1)  +  (1*0,5)  +  (0,75*0,75)  +  (1*0,25)  +
(0,5*0,5) + (1*1) = 3,3125
V 11= (0,75*0,667)  +  (1*0,5)  +  (0,75*0,5)  +  (1*0,25) +(0,5*0,5)+(1*0,333) = 2,2082
V 12= (0,75*1)  +    (1*1)  +  (0,75*0,75)  +  (1*0,25)  +
(0,5*0,5) + (1*1) = 3,8125
V 13= (0,75*1)  +  (1*0,75)  +  (0,75*0,75)  +  (1*0,25)  +
(0,5*1) + (1*0,333) = 3,1455
V 14= (0,75*0,667) + (1*0,5) + (0,75*0,75) + (1*0,25) +
(0,5*1) + (1*0,333) =2,6457
V 15= (0,75*0,667) + (1*0,25) + (0,75*0,5) + (1*0,25) +
(0,5*0,5)+(1*0,333) = 1,9582
V 16= (0,75*0,667)+(1*0,25)+(0,75*0,75)+  (1*0,25)  +
(0,5*1)+ (1*0,333) = 2,3957
V 17= (0,75*0,667) +(1*0,25) + (0,75*0,75) + (1*0,25)
+ (0,5*1) + (1*0,333) = 2,3957

## 3.2  Pengujian fungsionalitas
Metode pengujian fungsionalitas
menggunakan  metode black  box digunakan untuk  mengetes  fungsi  sistem,  dimana  sistem yang  diuji  dalam  penelitian  ini  meliputi  form login  admin,  input  data  barang,  input  data supplier, input data supplier, input kriteria, input sub  kriteria,  input  bobot,  input  penilaian  dan laporan hasil.
a)  Form login
Halaman  ini  admin  diharuskan  mengisi username dan password ,  hasil  dari  pengujian ditunjukkan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Pengujian Form Login
Kasus dan hasil uji normal Skenario Hasil harapan Hasil uji Username dan password Masuk ke halaman Diterima Kasus dan hasil uji salah Skenario Hasil harapan Hasil uji Username + password Memunculkan login gagal Diterima b)  Form barang
Halaman  barang  berisikan  fitur  tambah data  barang,  admin  juga  dapat  mengedit  dan mendelete data, hasil dari pengujian ditunjukkan pada Tabel 6 berikut.

## Tabel 6. Pengujian  Form Barang
Kasus dan hasil uji normal Skenario Hasil harapan Hasil uji Tambah menambah data Diterima Edit Data teredit Diterima delete hapus data Diterima Kasus dan hasil uji salah Skenario Hasil harapan Hasil uji Input  barang kosong Memunculkan  pesan harus mengisi data Diterima c)  Supplier
Halaman  supplier  berisikan  fitur  tambah data  supplier,  admin  juga  dapat mengedit  dan mendelete data, hasil dari pengujian ditunjukkan pada Tabel 7 berikut.

## Tabel 7. Pengujian Form Supplier
Kasus dan hasil uji normal Skenario Hasil harapan Hasil uji Tambah supplier tambah data supplier Diterima Edit Data ter-edit Diterima delete Data terhapus Diterima Kasus dan hasil uji salah Skenario Hasil harapan Hasil uji Input supplier kosong Memunculkan  pesan harus mengisi data Diterima d)  Kriteria
Halaman  kriteria  berisikan  data  meliputi nama dan sifat kriteria ( benefit atau cost ). Pada halaman  ini  admin  dapat  melakukan  tambah data kriteria, edit dan delete, ditunjukkan pada Tabel 8 berikut.

## Tabel 8. Pengujian Form Kriteria
Kasus dan hasil uji normal Skenario Hasil harapan Hasil uji Tambah tambah data Diterima Edit Data teredit Diterima delete Data terhapus Diterima Kasus dan hasil uji salah Skenario Hasil harapan Hasil uji Input kosong pesan harus mengisi data Diterima e)  Sub kriteria
Halaman sub kriteria berisikan kriteria, nilai dan  keterangan.  Admin  dapat  melakukan tambah data, edit dan delete, ditunjukkan pada Tabel 9.

## Tabel 9. Pengujian Form Sub Kriteria
Kasus dan hasil uji normal Skenario Hasil harapan Hasil uji Tambah tambah data Diterima Edit Data teredit Diterima delete Data terhapus Diterima Kasus dan hasil uji salah Skenario Hasil harapan Hasil uji sub kriteria kosong pesan harus mengisi data Diterima f) Bobot
Halaman  bobot  berisikan  form  untuk mengisi bobot yang telah ditentukan oleh toko, yang ditunjukkan pada Tabel 10.

## Tabel 10. Pengujian  Form Bobot
Kasus dan hasil uji normal Skenario Hasil harapan Hasil uji Tambah tambah data Diterima Edit Data teredit Diterima Delete hapus data Diterima Detail menampilkan data bobot Diterima Kasus dan hasil uji salah Skenario Hasil harapan Hasil uji Input  bobot kosong Memunculkan pesan harus mengisi data Diterima g)  Penilaian
Admin dapat melakukan tambah data, edit, delete  dan  detail  untuk  melihat  data  inputan, ditunjukkan pada Tabel 11.

## Tabel 11. Pengujian Form Penilaian
Kasus dan hasil uji normal Skenario Hasil harapan Hasil uji Tambah tambah data Diterima Edit edit penilaian Diterima delete hapus penilaian   Diterima detail menampilkan penilaian Diterima Kasus dan hasil uji salah Skenario Hasil harapan Hasil uji Input penilaian kosong Tidak menampilkan data pada form Diterima h)  Laporan
Halaman  ini  berisikan  laporan  dalam bentuk  PDF  yang  nantinya  dapat  didownload
dan  dilakukan  pencetakan,  ditunjukkan  pada Tabel 12 berikut.

## Tabel 12. Pengujian Laporan Hasil
Kasus dan hasil uji normal Skenario Hasil harapan Hasil uji Terbuka+ download Laporan terdownload diterima 3.3  Pengujian validitas Pegujian validitas dilakukan untuk mengetahui  perhitungan  sistem  yang  dibuat valid  atau  tidak.  Pengujian  dilakukan  dengan membanding-kan  antara  hasil  sistem  lama dengan hasil perhitungan sistem baru. Ditunjukkan pada Tabel 13.

## Tabel 13 Pengujian Validitas
N o Vecto r A i Nama Supplier Rangkin g Sistem lama Hasil siste m baru Rangkin g Sistem baru 1 V 12 Supplier1 2 1 3,812 3 2 V 2 Supplier2 2 4,062 2 3 V 1 Supplier1 3 4,167 1 4 V 13 Supplier1 3 4 3,145 5 5 V 7 Supplier7 5 2,958 9
Pengujian  didasarkan  pada  5  supplier tertinggi, hasil perangkingan sistem lama dipilih hanya berdasarkan 1 kriteria yaitu diskon harga yang paling tinggi.
Berdasarkan  perbandingan  antara  5  hasil sistem lama dan hasil perhitungan sistem baru didapatkan  hasil  dengan  tingkat  kesamaan sebesar  20%  dan  tingkat  perbedaan  80%, besarnya  persentase  perbedaan  dikarenakan pemilihan supplier sistem lama bersifat random dan  hanya  mengacu  pada  1  kriteria  tanpa proses  perhitungan  sedangkan  sistem  baru menggunakan  6  kriteria  sekaligus  dengan perhitungan  menggunakan  metode simple additive weighting.
a)  Halaman Login
Halaman ini merupakan tampilan awal saat admin menggunakan aplikasi, admin diharuskan  melakukan  login  dengan  menggisi username dan password ,  ditunjukkan Gambar 5 berikut.
b)  Halaman Dashboard
Halaman  dashboard  merupakan  tampilan saat admin berhasil login, halaman dashboard ini  menampilkan  semua  fitur  yang  ada  dalam aplikasi, ditunjukkan pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Halaman Dashboard
c)  Halaman Hasil Pada halaman hasil menampilkan rekomendasi  supplier  barang  terbaik  sesuai dengan  kriteria dan bobot yang telah ditentukan, ditunjukkan pada gambar 7 berikut

## Gambar 7. Halaman Hasil
d)  Laporan Hasil
Halaman ini berisikan laporan dalam bentuk PDF  yang  nantinya  dapat  didownload  dan dilakukan pencetakan, ditunjukkan pada gambar 8 berikut.

## Gambar 8. Halaman Laporan Hasil

## V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian yang
dilakukan  pada  Toko  di  cabang  madiun  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1.  Terciptanya suatu aplikasi sistem pendukung  keputusan  dalam  pemilihan supplier  terbaik  terbaik  berdasarkan  hasil perangkingan  nilai  tertinggi  menggunkaan metode SAW.
2.  Didapatkan hasil perhitungan menggunakan  metode  Simple  Additive
Weighting yang menujukkan bahwa
peringkat  supplier  tertinggi  jatuh  pada
“ Supplier1 ” dengan hasil nilai “ 4,167 ”.
3.  Hasil pengujian yang dilakukan menggunakan blackbox dan  validitas didapatkan  hasil  menunjukkan  status diterima  pada  seluruh  skenario  uji  sistem pada  uji  blackbox  dan  pada  uji  validitas didapatkan  hasil  perbandingan  dengan tingkat  akurasi  kesamaan  supplier  terpilih sebesar  20%  dan  perbedaan  supplier terpilih  sebesar  80%,  hal  ini  menunjukkan perbedaan  yang  siginifikan  antara  sistem lama dan sistem baru yang dilakukan.
4.  Dengan adanya penelitian yang dilakukan admin dapat mengetahui dan menentukan supplier  mana  yang  paling  tepat  dengan potensi keuntungan tertinggi.

## 5.2 Saran
Adapun saran-saran sebagai berikut:
1.  Studi  kasus  dalam  penelitian  ini  masih terbatas  hanya  pada  satu  toko  saja,  maka bagi peneliti selanjutnya dapat mengembangkan  penelitian  pada  toko  lain sehingga memberikan manfaat. 2.  Implementsi  dalam  penelitian  ini  digunakan untuk  menentukan  supplier  berdasarkan satu algaritma, maka bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat menggunakan dua atau lebih algaritma untuk menentukan supplier.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nursaka  Putra;  Dedi  Rahman  Habibie;
Ika Fitri Handayani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Pada TB. Nameene Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Nursima , vol. 8, no. 1, pp. 45 –51, 2020. [2] R. W. Nugraha and Nursholihah, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan
Supplier  Terbaik  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  Studi  Kasus Pt  Swiss  Yuta  Jaya  ),” Jurnal  Ilmiah Teknik  Informatika ,  vol.  6,  no.  456,  pp. 30 –38, 2020.
[3] Edward, D. Trisnawarman, and Z. Rusdi, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan  Supplier  Besi  Menggunakan Metode Saw (Simple Additive Weighting),” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Sistem Informasi SISTEM , vol. 6, no. 2,
pp. 64 –70, 018.
[4] Elisabet  Yunaeti  Anggraeni, Pengantar Sistem  Informasi .  Yogyakarta:  Andi
Oflset, 2017.
[5] D.  Toni  Limbong, Sistem  Pendukung
Keputusan:  Metode  &  Implementasi .
Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] P. Praygoa, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) .
Yogyakarta: Grahy, 2017.
[7] Kusrini,  “Implementasi  Metode  SAW Dalam  Penerimaan  Siswa  Baru  pada SMA  Negeri  16  Medan,”  pp.  96-103.,
2019.
[8] Sudirman, Menyusun Modul (bahan ajar untuk  persiapan  guru  dalam  mengajar) . Yogyakarta: Gaya Media, 2018.
[9] M. Sitinjak Daniel Dido Jantce TJ and J. Suwita,  “Analisa  Dan  Perancangan Sistem  Informasi  Administrasi  Kursus
Bahasa  Inggris  Pada  Intensive  English Course Di Ciledug Tangerang,” Ipsikom , vol. 8, no. 1, 2020.
[10] Irawan, Bahasa PHP & MySQL Dengan Eclitor  Dreamweaver .  Jogyakarta:  Andi Oflset, 2019.
[11] Robert, Implementation  MySQL  on Instructional  Development  For  Training Teachers  Of  Exceptional  Children  A
Sourcebook . Indiana:  Indiana  University Bloomington, 2017.