Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3037

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Emiten Saham Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Renny Puspita Sari * , Muhamad Rabil Maulana
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Sistem Informasi, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* rennysari.untan@gmail.com, 2 rabilmaulana95@gmail.com Submitted: 11/05/2021 ; Accepted: 27/05/2021 ; Published: 30/05/2021
Abstrak –Pada era sekarang investasi saham merupakan instrumen yang sedang banyak digemari oleh kawula muda Indonesia, investasi saham merupakan satu dari banyak pilihan investasi yang semakin diminati oleh berbagai kalangan. Investasi saham merupakan kegiatan menahan diri dari kenikmatan saat ini demi kenikmatan yang lebih di masa yang akan datang, tak jarang invetasi ini membawa seseorang menjadi lebih bijak dalam mengatur keuangannya, memilih saham yang bagus bukanlah hal yang mudah bagi sebagian investor dibutuhkan banyak faktor dan rasio – rasio keuangan untuk memilih saham yang sekiranya dapat memberikan keutuangan yang sesuai dengan tujuan awal investasi. Oleh karena itu dibutuhkan sistem untuk membantu permasalahan tersebut. Sistem tersebut berupa sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam mengambil keputusan dari pilihan-pilihan yang tersedia. Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Emiten Saham Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ini hadir untuk membantu dalam pemberi keputusan untuk memilih emiten atau saham yang bagus untuk di  koleksi  sehingga  dapat  memberi  keuntungan  yang  baik  dimasa  yang  akan  datang.  Hasil  dari  perhitungan  pada  sistem menggunakan metode SAW akan menampilkan rekomendasi saham terbaik yang cocok untuk pengguna berdasarkan data yang mereka masukkan.
Kata Kunci: Investasi; Keuangan; Saham; Simple Addictive Weighting ; Rekomendasi
Abstract – In the current era, stock investing is an instrument that is currently popular with Indonesian youth, stock investing is one of the many investment options that are increasingly in demand by various groups. Investing in stocks is an activity to refrain  from  enjoying  the  present  for  more  enjoyment  in  the  future,  this  investment  often  brings  someone  to  be  wiser  in managing their finances, choosing good stocks is not an easy thing for some investors it takes many factors and ratios - financial ratios to choose stocks that can provide financing by the initial investment objectives. Therefore we need a system to help these problems. The system is a decision support system that can assist in making decisions from the available options. This Stock Issuer Recommendation Decision Support System Using the Simple Additive Weighting Method is here to assist decision- makers  to  choose  good  issuers  or  stocks  to  collect  so  that  they  can  provide  good  profits  in  the  future.  The  results  of  the calculation on the system using the Simple Additive Weighting method will show the best suitable stock recommendations for the user based on the data they enter.
Keywords : Finance; Investment; Recommendation; Simple Addictive Weighting; Stock

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  sekarang  investasi  saham  merupakan  instrumen  yang  sedang  banyak  digemari  oleh  kawula  muda Indonesia,  investasi  saham  merupakan  satu  dari  banyak  pilihan  investasi  yang  semakin  diminati  oleh  berbagai kalangan[1].  Banyak  artis  –  artis  maupun  influenser  yang  berlomba  –  lomba  mengajak  pengikutnya  untuk melakukan investasi pada pasar modal Indonesia ini, tentu saja fenomena tersebut sangat baik bagi pasar modal Indonesia  tersendiri,  kenaikan  jumlah  investor  ini  juga  harus  diimbangi  dengan  edukasi  yang  baik  bagi  para investor  tersebut.  Banyak  para  investor baru  ini  melakukan  perdagangan  saham  hanya berdasarkan  insting  dan rekomendasi oleh berbagai macam pihak tanpa tau alasan dibalik itu, bukannya memberi keuntungan yang besar tapi  malah  kerugian  yang  mereka  perole,  investasi  merupakan  suatu  langkah  seseorang  dalam  pemenuhan kebutuhan di masa yang akan datang[2].
Baru – baru ini banyak berita yang memberitakan tentang hal  – hal yang terkait dengan pasar modal Indonesia,  seperti  para  investor  saham  yang  melakukan  perdagangan  menggunakan  uang  pijaman  online  yang akhirnya malah menjadi hutang ada juga investor saham yang membeli saham berdasarkan ikut - ikutan kata orang yang  malah  menyebabkan  kerugian.Investor  juga  harus  berhati  –  hati  terhadap  saham  yang  terindikasi dikendalikan  oleh  bandar  saham,  bandar  saham  bisa  mengendalikan  harga  pasar  seperti  menguasai  supply saham[3].  Permainan  bandar saham  juga  menjadi  perbincangan yang hangat,  dimana banyak  memakan korban bagi para ritel yang tidak tau apa – apa, mereka membeli suatu saham dikarenakan di iming – imingi return yang besar di kemudian hari atau biasa disebut  dipom – pom ada juga ritel yang takut kehilangan moment atau FOMO mereka tanpa pikir panjang membeli saham tanpa mengetahui apa yang mereka beli yang menyebabkan kerugian juga. Informasi yang minim di masyarakat mengenai pemilihan investasi yang ideal menyebabkan pengambilan keputusan yang kurang baik dan tidak tepat sehingga menghasilkan portofolio yang merugikan[4].
Polemik ini juga yang menyebabkan para investor yang baru bergabung pada bursa modal indonesia ini menjadi  tidak  betah  dan  akhirnya  keluar  lalu  mencap  bahwa  berinvestasi  saham  ini  merupakan  kegiatan  yang merugikan, padahal merekalah yang kurang memahami dalam berinvestasi. Untuk mengatasi hal itu ada baiknya para investor baru ini untuk melakukan analisa mereka sendiri ada banyak strategi analisa saham seperti  growth investing atau value investing yang penulis gunakan pada penelitian ini, value investing pertama kali dikemukakan oleh Benjamin Graham seorang investor terkemuka pada jamannya yang juga menjadi gurunya Warren Buffet,
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3037
mereka menjadikan value investing ini sebagai pedomannya untuk menentukan saham yang layak untuk dikoleksi. Pemanfaatan  sistem  pendukung  keputusan  yang  tepat,  akan  membantu  investor  dalam  menentukan  keputusan terbaik yang dapat diambil sehingga dapat memaksimalkan keuntungan yang bisa didapatkan dalam pembelian saham dan mengurangi resiko yang mungkin terjadi[5].
Pada strategi value investing ini terdapat beberapa pertimbangan dalam menscreening emiten saham yaitu dengan menggunakan ratio keuangan seperti Price to Earning Ratio (PER), Price to Book Value (PBV), Return on Equity (ROE), Earning per Share (EPS), Dividend Payout Ratio (DPR), dan Dividend Yield (DY). Ada berbagai macam  sector  pada  Bursa  Efek  Indonesia  seperti  sector  agri,  mining,  property,  finance,  basic  industry  and chemicals, miscellaneous industry, consumer, trade, dan infrastruc pada penelitian ini penulis mengambil sector finance  sebagai  sample  penelitian  dengan  kode  emiten  BBCA,  BBNI,  BMRI,  BRRI,  dan  Mega.  Ke  5  saham tersebut adalah 5 saham besar yang ada di sector finance sehingga penulis pilih untuk di analisis pada penelitian ini.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ratna  Kusumawardani  dan  Achmad  Solichin  dengan  judul “Implementasi Metode Simple Additve Weghting (Saw) Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menyeleksi Saham Prima” penelitian tersebut membahas tentang saham prima tetapi dengan kriteria yang basic.
Penulis menyempurnakan penelitian sebelumnya dengan menggunakan kriteria yang lebih mendalam yaitu dengan menggunakan rasio keuangan yang berfokus pada value atau nilai intrinsik dari perusahaan tersebut. Pada penelitian ini penulis memilih menggunakan Metode Simple Additive Weighting dimana dengan menggunakan metode Simple Additve Weighting ini penulis dapat menentukan nilai bobot dari setiap atribut yang ada lalu di lanjutkan  dengan  proses  penentuan  ranking  oleh  alternatif yang  ada,  hasil  dari  perangkingan  inilah  didapatkan alternatif terbaik yang akan menjadi rekomendasi dari penelitian ini. Atas dasar latar belakang tersebut maka dari itu penulis melakukan analisa penilitian dengan judul topik “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Emiten Saham  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting”  yang  sekiranya  dapat  membantu  investor  dalam pemilihan emiten saham.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dimulai  dari  pengumpulan  data,  data  dikumpulkan  menggunakan  metode  survei  dengan menyebarkan kuesioner menggunakan Google Form. Hasil data yang didapat dari Google Form selanjutnya akan dilakukan proses  normalisasi  data  untuk membersihkan  data-data  yang  tidak  relevan  dengan  penelitian.  Proses normalisasi ini dilakukan untuk memudahkan  dalam menganasis data. Setelah dilakukan normalisasi, data-data tersebut dianalisis untuk menentukan kebutuhan sistem yang akan dikembangkan. Setelah dilakukan analisis, data tersebut  diujikan  dengan  menggunakan  perhitungan  pada  metode  SAW.  Hasil  dari  perhitungan  SAW  akan memberikan  peringkat  terhadap  alternatif  yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Selanjutnya,  tahap  akhir  dari penelitian  adalah  proses  dokumentasi  dengan  menyusun  laporan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan. Gambaran dari tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) adalah suatu sistem yang dapat memberikan kemudahan atau  kemampuan,  kepada  pengguna  sebagai  solusi  untuk  memecahkan  satu  masalah  yang  rumit  dengan  cara terstruktur  maupun  tidak  terstruktur[6].  Sistem  pendukung  keputusan  sudah  cukup  banyak  digunakan  dalam membuat keputusan atas masalah – masalah tertentu seperti kenaikan gaji, penerimaan beasiswa, memilih jurusan, dan lain – lain[7]–[9]. Maka dari pengertian tersebut dapat di artikan SPK sebagai alat yang dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan terhadap suatu masalah.

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting
Konsep dasar Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada suatu kriteria, metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrix keputusan (X) kesuatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[10]. Metode SAW mengenal adanya 2
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3037
(dua) atribut yaitu kriteria keuntangan (benefit) dan kriteria biaya (cost) [11]. Dengan Metode Simple Additive Weighting maka akan di dapatkan nilai bobot dari setiap kriteria yang lalu di lanjutkan dengan proses penentuan ranking dari setiap alternatif yang dimana alternatif dengan nilai ranking tertinggi akan menjadi rekomendasi dari sistem  ini.Metode  ini  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  kedalam  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[12]. Alternatif yang digunakan berupa 5 emiten pada sector baking yaitu adalah : Bank Central Asia (BBCA), Bank Negara Indonesia (BBNI), Bank Rakyat Indonesia (BBRI), Bank Mandiri (BMRI), dan Bank Mega (MEGA). Kriteria yang penulis gunakan dalam metode ini antara lain adalah PER (C1), PBV (C2), ROE (C3), EPS (C4), DPR (C5), DY (C6), penulis menentukan kriteria dengan cara menyebarkan kuesioner menggunakan google form pada mahasiswa dan alumnus Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Tanjungpura.
Secara umum, tahapan dari metode Simple Addictive Weighting mulai dari tahap masukkan data hingga memberikan hasil perhitungan adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Tahapan Perhitungan Menggunakan Metode SAW
Berikut proses yang dibutuhkan dalam menerapkan metode SAW[13]–[17], yaitu:
1. Normalisasi Matrik Keputusan
𝒓 𝒊𝒋 =
{ 𝑿𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙 𝑿𝒊𝒋 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑴𝒊𝒏 𝑿𝒊𝒋 𝑿𝒊𝒋 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1) Keterangan: rij = Rating kinerja ternormalisasi Max. ij  = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
Min. ij  = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = Baris dan kolom dari matriks 2. Menghitung Preferensi
𝑽 𝒊 = ∑ 𝒘 𝒋 𝒓 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝒊 (2) Keterangan: Vi
= Nilai akhir dari alternatif
Wj
= Bobot yang telah ditentukan
Rij = Normalisasi matriks

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memilih emiten saham untuk dikoleksi bukanlah hal mudah bagi sebagian investor apalagi emiten tersebut ingin disimpan untuk jangka yang panjang seperti untuk dana pendidikan anak atau untuk dana pensiun di masa depan, hal ini tentukan saja bukanlah merupakan pilihan sekedar pilih tapi harus sesuai dengan perhitungan yang matang agar sesuai dengan tujuan investasi kita di awal. Strategi yang cocok untuk mencapai tujuan tersebut salah satunya adalah  dengan  menggunakan  strategi  value  investing  dimana  investor  diwajibkan  untuk  melihat  emiten berdasarkan value dari perusahaan tersebut. Dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Emiten Saham Menggunakan Metode Simple Additve Weighting ini kita dapat terbantu dan termudahkan dalam melakukan pemilihan emiten saham dengan diberikannya rekomendasi terbaik dari beberapa alternatif.

## 3.1 Data Kriteria dan Subkriteria
Berikut ini adalah tabel – tabel dari Kriteria yang digunakan:
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3037

## Tabel 1. Sub Kriteria PER
PER  ( Price  to  Earning  Ratio )  adalah  rasio  keuangan  yang  digunakan  untuk  mengukur  nilai  sebuah perusahaan dengan cara membandingkan harga dari suatu saham dengan laba yang dapat dihasilkannya.
Tabel 2. Sub Kriteria PBV PBV Keterangan Bobot <=1 Undervalued 1 1,1 – 2 Normal 2 >=2,1 Overvalued 3
PBV  ( Prive  to  Book  Value )  adalah  rasio  keuangan  yang  digunakan  untuk  mengukur  nilai  dari  sebuah perusahaan dengan cara membandingkan harga dari suatu saham dengan nilai bukunya.
Tabel 3. Sub Kriteria ROE ROE Keterangan Bobot <=10% Tidak Baik 1 11% - 30% Baik 2 >=31% Sangat Baik 3
ROE  ( Return  On  Equity )  adalah  rasio  keuangan  yang  digunakan  untuk  mengukur  bagaimana  sebuah perusahaan dalam menghasilkan laba  dengan cara membandingkan laba bersih suatu perusahaan dengan equity atau modal yang dimiliki oleh perusahaan.
Tabel 4. Sub Kriteria EPS EPS Keterangan Bobot <=4% Tidak Baik 1 5% - 15% Baik 2 >=16% Sangat Baik 3
EPS ( Earning Per Share ) adalah rasio yang digunakan untuk memberikan informasi mengenai laba bersih per setiap lembar saham yang beredar.
Tabel 5. Sub Kriteria DPR DPR Keterangan Bobot <=30% Tidak Baik 1 31% - 60% Baik 2 >=61% Sangat Baik 3
DPR  ( Dividend  Payout  Ratio )  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  memberikan  informasi  mengenai dividend dengan cara membandingkan dividend per lembar saham dengan laba yang dihasilkan per lembar saham.
Tabel 6. Sub Kriteria DY DY Keterangan Bobot <=5% Tidak Baik 1 >=6% Sangat Baik 3
DY ( Dividend Yield ) adalah rasio yang digunakan untuk memberikan informasi mengenai dividend yang telah dibagikan oleh perusahaan.

## 3.1.1 Bobot Penilaian Kriteria
Penilaian bobot kriteria ini berdasarkan data kuesioner yang penulis sebarkan :
Tabel 7. Jenis dan Bobot Penilaian Kriteria Kriteria Jenis Kriteria Bobot Kriteria PER Cost 24% PBV Cost 22% ROE Benefit 16% PER Keterangan Bobot <=15 Undervalued 1 16 – 20 Normal 2 >=21 Overvalued 3
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3037
Kriteria Jenis Kriteria Bobot Kriteria EPS Benefit 16% DPR DY Benefit Benefit 7% 15%

## 3.2 Penerapan Metode SAW
Data yang penulis ambil berdasarkan data kuesioner yang penulis sebarkan :
Tabel 8. Pemberian Nilai Alternatif PER C1 PBV C2 ROE C3 EPS C4 DPR C5 DY C6 BBCA 28,84 4,39 15,4% 1119(3,5%) 48,2% 1,7% BBNI 77,57 0,96 1,2% 75,74(1,2%) 25% 0,8% BBRI 27,77 2,62 9,5% 151,24(3,6%) 65,4% 2,4% BMRI 16,90 1,53 9,1% 366,84(6%) 60,1% 3,6% MEGA 20,02 3,31 16,5% 431,99(5%) 69,8% 3,5% Tabel 9. Normalisasi Nilai Alternatif PER C1 PBV C2 ROE C3 EPS C4 DPR C5 DY C6 BBCA 3 3 2 1 2 1 BBNI 3 1 1 1 1 1 BBRI 3 3 1 1 3 1 BMRI 2 2 1 2 2 1 MEGA 2 3 2 2 3 1
Selanjutnya dibuat matriks keputusan agar mempermudahkan menghitung pemilihan keputusan.
R =
[ 3 3   2 1 2 1 3 1   1 1 1 1 3 3 1 1 3 1 2 2 1 2 2 1 2 3 2 2 3 1]

## 1. Tahapan Normalisasi Kriteria
Melakukan normalisasi kriteria dengan menggunakan rumus dalam metode SAW
a) Kriteria PER(C1)
Kriteria PER merupakan atribut Cost.
R 11 = min (3;3;2;2;2)
3 = 2 3 = 0,66 R 41 = min (3;3;2;2;2) 2 = 2 2 = 1
R 21 = min (3;3;2;2;2)
3 = 2 3 = 0,66 R 51 = min (3;3;2;2;2) 2 = 2 2 = 1
R 31 = min (3;3;2;2;2)
3 = 2 3 = 0,66 b) Kriteria PBV(C2) Kriteria PBV merupakan atribut Cost.
R 12 = min (3;1;3;2;3)
3 = 1 3 = 0,33 R 42 = min (3;1;3;2;3) 2 = 1 2 = 0,5
R 22 = min (3;1;3;2;3)
1 = 1 1 = 1
R 52 = min (3;1;3;2;3) 3 = 1 3 = 0,33
R 32 = min (3;1;3;2;3) 3 = 1 3 = 0,33 c) Kriteria ROE(C3) Kriteria ROE merupakan atribut Benefit.
R 13 = 2 max (2;1;1;1;2) = 2 2 = 1
R 43 =
1 max (2;1;1;1;2) = 1 2 = 0,5
R 23 = 1 max (2;1;1;1;2) = 1 2 = 0,5
R 53 =
2 max (2;1;1;1;2) = 2 2 = 1
R 33 = 1 max (2;1;1;1;2) = 1 2 = 0,5
d) Kriteria EPS(C4)
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3037
Kriteria EPS merupakan atribut Benefit.
R 14 = 1 max (1;1;1;2;2) = 1 2 = 0,5 R 44 = 2 max (1;1;1;2;2) = 2 2 = 1 R 24 = 1
max (1;1;1;2;2) = 1 2 = 0,5 R 54 = 2 max (1;1;1;2;2) = 2 2 = 1
R 34 =
1 max (1;1;1;2;2) = 1 2 = 0,5
e) Kriteria DPR(C5)
Kriteria DPR merupakan atribut Benefit.
R 15 = 2 max (2;1;3;2;3) = 2 3 = 0,66 R 45 = 2 max (2;1;3;2;3) = 2 3 = 0,66
R 25 = 1
max (2;1;3;2;3) = 1 3 = 0,33 R 55 = 3 max (2;1;3;2;3) = 3 3 = 1
R 35 =
3 max (2;1;3;2;3) = 3 3 = 1
f) Kriteria DY(C6)
Kriteria DY merupakan atribut Benefit.
R 15 = 1 max (1;1;1;1;1) = 1 1 = 1 R 45 = 1 max (1;1;1;1;1) = 1 1 = 1
R 25 = 1
max (1;1;1;1;1) = 1 1 = 1 R 55 = 1 max (1;1;1;1;1) = 1 1 = 1
R 35 =
1 max (1;1;1;1;1) = 1 1 = 1

## 2. Melakukan Perangkingan
Setelah melakukan proses normalisasi selanjutnya akan dilakukan proses perangkingan dengan cara perhitungan preferensi  untuk  mengetahui  hasil  akhir  dari  penilitian.  Berikut  merupakan  proses  matriks  yang  telah  di  ubah menjadi table preferensi
Tabel 10. Preferensi Preferensi Alternatif PER C1 PBV C2 ROE C3 EPS C4 DPR C5 DY C6 V1 BBCA 0,66 0,33 1 0,5 0,66 1 V2 BBNI 0,66 1 0,5 0,5 0,33 1 V3 BBRI 0,66 0,33 0,5 0,5 1 1 V4 BMRI 1 0,5 0,5 1 0,66 1 V5 MEGA 1 0,33 1 1 1 1
Berikut merupakan bobot penilaian yang telah dikonversi dari persen ke desimal agar mempermudahkan perhitungan.
Tabel 11. Bobot Penilaian Kriteria Kriteria Bobot PER(C1) 24% = 0,24 PBV(C2) 22% = 0,22 ROE(C3) 16% = 0,16 EPS(C4) 16% = 0,16 DPR(C5) DY(C6) 7% = 0,07 15% = 0,15
Selanjutnya dilakukan perankingan untuk mengetahui hasil akhir dari pemilihan alternatif keputusan.
V1 = (0,66 × 0,24)+(0,33 × 0,22)+(1 × 0,16)+(0,5 × 0,16)+(0,66 × 0,07)+(1 × 0,15) = 0,6672 V2 = (0,66 × 0,24)+(1 × 0,22)+(0,5 × 0,16)+(0,5 × 0,16)+(0,33 × 0,07)+(1 × 0,15) = 0,7115 V3 = (0,66 × 0,24)+(0,33 × 0,22)+(0,5 × 0,16)+(0,5 × 0,16)+(1,00 × 0,07)+(1,00 × 0,15) = 0,611 V4 = (1,00 × 0,24)+(0,5 × 0,22)+(0,5 × 0,16)+(1,00 × 0,16)+(0,66 × 0,07)+(1,00 × 0,15) = 0,7862 V5 = (1,00 × 0,24)+(0,33 × 0,22)+(1,00 × 0,16)+(1,00 × 0,16)+(1,00 × 0,07)+(1,00 × 0,15) = 0,8526 Tabel 12. Jenis dan Bobot Penilaian Kriteria Ranking Alternatif Nilai Preferensi 1 MEGA 0,8526 2 BMRI 0,7862 3 BBNI 0,7115
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3037
Ranking Alternatif Nilai Preferensi 4 BBCA 0,6672 5 BBRI 0,611
Berikut merupakan hasil akhir dari perhitungan dimana ranking tertinggi yaitu saham dengan kode MEGA merupakan saham yang paling di rekomendasikan dari sistem ini dengan nilai preferensi sebesar 0,8526.

## 3.3 Implementasi Program

## a. Tampilan Login
Tampilan Login merupakan tampilan awal ketika pengguna ingin mengakses fitur pada sistem rekomendasi saham. Pengguna  akan  diminta  memasukkan Username dan Password yang  sebelumnya  sudah  didaftarkan  pada Registrasi. Ketika Username dan Password berhasil  dimasukkan  maka  pengguna  akan  diarahkan  ke  tampilan beranda.
Gambar 3. Tampilan Login
b. Tampilan Beranda Tampilan beranda akan muncul setelah pengguna memasukkan Username dan Password pada tampilan beranda terdapat Navigation  bar yang  terdiri  dari  Beranda,  hasil,  dan Logout. Pada  tampilan  beranda,  pengguna  akan diminta untuk memasukkan emiten saham yang di inginkan  untuk dilakukan analisis untuk rekomendasi saham yang  paling  cocok  untuk  pengguna.  Jumlah  saham  yang  dimasukkan  dapat  menyesuaikan  dengan  kebutuhan pengguna.

## Gambar 4. Tampilan Beranda

## c. Tampilan Input Data
Tampilan  masukkan  data  terdiri  dari  beberapa  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sehingga  pengguna  dapat menginputkan  nilai  dari  masing-masing  kriteria.  Ketika  pengguna  sudah  memasukkan  semua  nilai dari  kriteria maka  pengguna  dapat  menekan  tombol  konfirmasi  dan  sistem  akan  melakukan  proses  olah  data  untuk menampilkan hasil.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3037

## d. Tampilan Hasil
Tampilan  hasil  merupakan  tampilan  akhir  dari  pengolahan  data  dimana  pengguna  akan diberikan  rekomendasi saham berdasarkan data yang dimasukkan oleh pengguna. Pada tampilan ini akan dilakukan pemeringkatan mulai dari  peringkat  yang  paling  direkomendasikan.  Setelah  mendapatkan  hasilnya  pengguna  dapat  menekan  tombol kembali untuk menuju ke beranda.
Gambar 6. Tampilan Hasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil dari penilitian ini dapat di simpulkan bahwa pemilihan emiten saham sangat memungkinan dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Emiten Saham Menggunakan Metode Simple Addtive Weighting (SAW), sehingga output yang dihasilkan adalah sebuah rekomendasi emiten saham  yang  memiliki  nilai  perangkingan  tertinggi  yang  sekiranya  dapat  membantu  investor  dalam  melakukan pemilihan saham.

## REFERENCES
[1] A. B. Paksi, E. Utami, and Henderi, “Penerapan SAW-TOPSIS Dalam Analisis Rasio Keuangan,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , no. 2010, pp. 19–24, 2017.
[2] R.  Kusumawardani,  A.  Solichin,  P.  T.  Informatika,  F.  T.  Informasi,  and  U.  B.  Luhur,  “Implementasi  Metode  Simple Additive Weighting ( Saw ) Pada,” vol. 1, no. 3, pp. 1–6, 2019.
[3] S.  Elviani,  R.  Simbolon,  and  S.  P.  Dewi,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Harga  Saham  Perusahaan Telekomunikasi,” J. Ris. Akunt. Multiparadigma , vol. 6, no. 1, pp. 29–39, 2019.
[4] I. Print, K. S. Hermawan, and K. D. Hartomo, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Sistem Pendukung Keputusan Menyeleksi Saham LQ45 untuk Generasi Milenial Menggunakan Metode SAW,” vol. 2, 2021.
[5] T. S. Waruwu and S. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Investasi Saham Berbasis Web Menggunakan Metode SMART,” J. Mahajana … , vol. 5, no. 1, 2020.
[6] N. Pranata and T. N. Safitri, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kelanjutan Dan Kinerja Keuangan Pada Usaha Produksi Gas Menggunakan Metode Rasio Likuiditas,” J. Sist. Komput. dan … , vol. 2, pp. 206–210, 2021.
[7] F. M. U. Hasiani, T. Haryanti, R. Rinawati, and L. Kurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Produk Ritel dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 139, 2021.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[10]  H. Harsiti and H. Aprianti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, pp. 19–24, 2017.
[11]  F. Sonata, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (Saw) dengan Proses Fuzzifikasi dalam Penilaian Kinerja Dosen,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 5, no. 2, pp. 71–80, 2016.
[12]  N.  C.  Resti,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD. Indo Multi Fish,” Intensif , vol. 1, no. 2, p. 102, 2017.
[13]  R. Y. Simanullang, Melisa, and Mesran, “TIN : Terapan Informatika Nusantara Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[14]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[15]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[16]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[17]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.