ISSN : 2301-7988 E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.640

## Penerapan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Kelanjutan Proyek Pada PT XYZ
Arief Amarullah [1] ,  Tarimantan Sanberto Saragih [2] Fakultas Ilmu Komputer [1], [2] Universitas Mercu Buana Jakarta, Indonesia 41815110077@student.mercubuana.ac.id [1] , tarimantan.saragih@mercubuana.ac.id [2]
Abstrak -  Geliat  persaingan  bisnis  di  era  industri  4.0  kini semakin  ketat,  setiap  perusahaan  dituntut  untuk  bisa  bergerak lebih  dinamis  dan  efektif  dalam  melakukan  kegiatan  bisnisnya. Perusahaan  juga  dipacu  untuk  lebih  bijak  dalam  mengambil keputusan  strategis  dan  terukur  untuk  keberlangsungan  bisnis. Namun dalam perjalanan bisnis perusahaan dari beberapa tahun terakhir  khusus  untuk  bisnis  layanan  jasa  pengerjaan  proyek belum  mencapai  target  yang  maksimal  setiap  tahun.  Sehingga perusahaan  harus  memberikan  perhatian  lebih  terhadapat kondisi  ini.  Berdasarkan  data  pencapaian  target  dari  beberapa tahun terakhir belum mencapai hasil maksimal yang diharapkan oleh perusahaan. Setelah melakukan observasi lebih lanjut maka dengan  mengukur  produktivitas  proyek  yang  telah  selesai dikerjakan  dapat  menjadi  salah  satu  solusi  untuk  menentukan sejauh mana sebuah proyek dapat memberikan hasil positif bagi perusahaan.Agar perhitungan tingkat produktivitas proyek lebih akurat  dan  objektif  serta  dapat  memberikan  rekomendasi terhadap setiap proyek yang telah di kerjakan maka dibutuhkan sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  salah  satu metodenya  yaitu  metode Simple Additive Weighting (SAW). Luaran  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  berguna  dan memudahkan  perusahaan  dalam  menentukan  produktiftias proyek yang telah dikerjakan dan kelayakan untuk menentukan kelanjutan  suatu  proyek  berdasarkan  rekomendasi  yang diberikan oleh sistem pedukung keputusan .
Kata Kunci – SAW (Simple Additive Weighting) , Produktivitas proyek, Sitem Pendukung Keputusan

## I. PENDAHULUAN
Geliat  persaingan  bisnis  di  era  industri  4.0  kini  semakin ketat,  setiap  perusahaan  dituntut  untuk  bisa  bergerak  lebih dinamis  dan  efektif  dalam  melakukan  kegiatan  bisnisnya. Perusahaan  juga  dipacu  untuk  lebih  bijak  dalam  mengambil keputusan strategis dan terukur untuk keberlangsungan bisnis.
PT.  XYZ  merupakan  perusahan  distributor  Teknologi Informasi di Indonesia yang menyediakan berbagai jenis solusi infrastruktur  TI.  PT.  XYZ  memberikan  portofolio komprehensif solusi infrastruktur Teknologi Informasi, produk barang  serta  layanan  jasa  pendukung  untuk  kebutuhan
perusahaan. Sebagai salah satu komponen layanan jasa kepada pelanggan  yaitu  memberikan  jasa  implementasi  proyek Teknologi  Informasi  yang  ditangani  oleh  divisi  Technical Support.
Dalam  perjalanan  bisnis  perusahaan  dari  tahun    ke  tahun khususnya  untuk  bisnis  layanan  jasa  belum  mencapai  target yang  maksimal  setiap  tahunnya.  Sehingga  perusahaan  harus memberikan perhatian lebih terhadap kondisi ini. Berdasarkan data  pencapaian  target  dari  beberapa  tahun  terakhir  belum mencapai hasil maksimal yang di harapkan oleh perusahaan.
Tabel Error! No text of specified style in document. . Informasi Rinci Jasa Implementasi Sumber: Data Internal Perusahaan
Dari  kondisi  tersebut  menimbulkan  beberapa  akibat  yang akan di tanggung oleh perusahaan. Perusahaan akan sulit untuk berkompetisi dengan kompetitor perusahaan yang lain sehingga menyebabkan berkurangnya kemampuan untuk bersaing secara ketat dan kompetitif. Ini menjadi sebuah perhatian serius dari manajemen untuk melihat secara menyeluruh terkait persoalan ini. Maka dari itu dibutuhkan solusi untuk masalah tersebut agar mempercepat kemajuan perusahaan.
Menentukan kelanjutan dari suatu proyek dengan mengukur produktivitas proyek yang telah dikerjakan dapat menjadi salah satu  solusi  untuk  menentukan  sejauh  mana  proyek  dapat memberikan  hasil  positif  bagi  perusahaan.  Proyek  sendiri
Informasi Rinci Jasa Implementasi Tahun 2016 2017  2018 Persentase Pencapaian Target Revenue per Tahun 89% 85% 78% Order Pembelian Jasa Implementasi 72 81 68 Implementasi Sudah BAST 65 74 56 Pengerjaan Implementasi melebihi Timeline 12 14 18 Pengerjaan Implementasi melebihi Budget 9 7 4
ISSN : 2301-7988 E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.640
memiliki definisi yaitu sebuah upaya sementara yang dilakukan untuk menciptakan produk, layanan, atau menghasilkan suatu hasil  yang  unik[1].  Agar  perhitungan  produktivitas  proyek akurat maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan  salah  satu  metodenya  yaitu  metode  Simple Additive Weighting (SAW).
Sistem pendukung keputusan merupakan Computer Based Information  System  yang  interaktif,  fleksibel,  mudah disesuaikan  (dapat  beradaptasi)  yang  secara  khusus dikembangkan untuk mendukung penyelesaian dari permasalahan  yang  tidak  terstruktur  untuk  meningkatkan pembuatan keputusan.[2]
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  juga dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [3].
Dengan penerapan metode tersebut terhadap sejumlah data yang  ada.  Diharapkan  pencarian  tingkat  produktivitas pelaksanaan proyek bisa di lakukan dan dapat membantu dalam memperoleh output yang dapat di gunakan dalam pengambilan keputusan.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah menggunakan  metodologi extreme programming. Menurut [4] extreme programming adalah  salah  satu  model  yang  ada pada agile software development. Extreme programming adalah  pendekatan  yang  paling  banyak  digunakan pembangunan agile software development . Extreme programming menggunakan  pendekatan  berorientasi  objek. Paradigma  pembangunan  mencakup  seperangkat  aturan  dan praktik  yang  terjadi  dalam  konteks kerangka  empat  kegiatan yaitu:  perencanaan,  desain, coding ,  dan  pengujian. Berikut adalah  tahapan  -  tahapan  dalam  kerangka  kerja extreme programming [4] :
1. Perencanaan ( Planning ) Aktifitas perencanaan dimulai dengan kegiatan pengumpulan  persyaratan  yang  memungkinkan  para anggota  tim XP untuk  memahami  konteks  bisnis  dari perangkat lunak dan untuk mendapatkan gambaran umum secara keseluruhan untuk hasil yang diperlukan dan fitur utama dengan fungsinya.
2. Desain ( Design )
Pada  XP  sebuah  desain  mengikuti  prinsip  KIS  ( keep it simple ). Desain sederhana selalu lebih diminati dari pada desain  yang  kompleks.  Selain  itu,  desain  memberikan petunjuk  pelaksanaan  yang  mudah  dimengerti.  Desain masuk kedalam fungsi tambahan karena dianggap itu akan di perlukan nanti.

## 3. Coding
Setelah  pengembangan story dirancang  dan  desain  awal, anggota  tim  tidak  pindah  ke coding ,  melainkan  memulai mengembangkan  serangkaian  unit  test  yang  akan  dibuat. Setelah  uji  unit  selesai  dibuat,  pengembang  akan  lebih fokus pada apa yang harus dilaksanakan untuk menangani permasalahan  dalam  pengujian.  Sebuah  konsep  kunci selama  kegiatan  pengkodean  adalah  pemrograman berpasangan. XP merekomendasikan  dua  orang  bekerja bersama di satu  komputer untuk menulis code . 4. Pengujian ( Testing )
Proses pengujian merupakan elemen kunci dari pendekatan XP. Dalam tahap ini terdapat user acceptance test (UAT) atau biasa disebut customer  test yang dikhususkan  untuk pengguna dan  difokuskan  pada  sistem  fitur  dan fungsionalitas yang dapat dilihat dan dinilai oleh pengguna.

## B.Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  seorang  pun  tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[5]. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sebagai  sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi,  sistem  bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen sistem pendukung keputusan  lain),  sistem  pengetahuan  (repositori  pengetahuan domain  masalah  yang  ada  pada  sistem  pendukung  keputusan atau  sebagai  data  atau  sebagai  prosedur),  dan  sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri  dari  satu  atau  lebih  kapabilitas  manipulasi  masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan)[6]. Beberapa  karakteristik  yang  membedakan  Sistem  Pendukung Keputusan dengan sistem informasi lainnya yaitu [7]:
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  dirancang  untuk membantu pengambilan keputusan dalam memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur ataupun tidak terstruktur.
2. Dalam  proses  pengolahannya,  sistem  pendukung keputusan  mengkombinasikan  model-model  analisis dengan  teknik  pemasukan  dan  konvensional  secara fungsi- fungsi pencarian informasi.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  dirancang  sedemikian rupa  sehingga  dapat  digunakan  atau  dioperasikan dengan mudah oleh orang-orang yang tidak memiliki dasar  kemampuan  pengoprasisan  komputer  yang tinggi.  Oleh  karena  itu  pendekatan  yang  digunakan biasanya model interaktif.
4. Sistem  Pendukung  Keputusan  dirancang  dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi  yang  tinggi.  Sehingga  mudah  disesuaikan dengan  beragai  perubahan  lingkungan  yang  terjadi pada kebutuhan pemakai.
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.640

## C. Simple Additive Weighting (SAW)
Simple Additive Weighting (SAW)  merupakan  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua kriteria [8].
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :
Rij ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 𝑋 𝑀𝑎𝑥 𝑋 jika j adalah atribut keuntungan  𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑋 jika j adalah atribut keuntungan  𝑐𝑜𝑠𝑡 ⎭ ⎪ ⎬ ⎪ ⎫
Keterangan:
Rij
=Rating kinerja ternormalisasi dari  alternatif Ai pada atribut Cj:i=1,2,.,m dan j = 1,2,.., n Max Xij =Nilai terbesar dari setiap kriteria i Min Xij  =Nilai terkecil dari setiap kriteria i Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Benefit  = Jika nilai terbesar adalah terbaik
Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan  rumus sebagi berikut:
𝑉𝑖

## 𝑊 𝑟
Keterangan: Vi =Rangking untuk setiap alternatif Wj
=Nilai bobot rangking (dari setiap alternatif) r ij =Nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  Nilai  Vi  yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.[9]

## III. METODOLOGI PENILITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Pada penilitian ini kegiatan penilitian di lakukan pada PT XYZ  dengan  objek  penelitiannya  yaitu  pada  divisi Technical Support .

## B. Studi Literatur
Studi  Literatur  adalah  sebuah  proses  penelitian  yang dilakukan dengan mempelajari referensi yang bersumber dari buku dan jurnal.

## C. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian  ini  menggunakan  beberapa  teknik  seperti  dibawah ini:
1. Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  observasi  berstruktur dengan menyiapkan daftar kebutuhan data dan sumber data[10].Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan metode  pengamatan  sistem  kerja  pengerjaan  suatu proyek di PT XYZ pada divisi Technical Support .
2. Dokumentasi
Pengumpulan data yang dilakukan dengan melihat dan menganalisis dokumen-dokumen yang terkait dengan alur  proses  yang  sedang  berjalan  di  PT  XYZ  pada divisi Technical Support .
3. Wawancara Pengumupulan  data  yang  dilakukan  dengan mendapatkan  informasi  dengan  cara  bertanya langsung  kepada  responden.  Perolehan  informasi dilakukan  dengan  memeberikan  pertanyaan  yang berkaitan  dengan  penilitian  ini  diantaranya  yaitu mengenai  kriteria  untuk  mengukur  produktivitas proyek sebagai bahan untuk mendukung perhitungan metode SAW.

## D. Analisa Sistem
Merupakan sebuah teknik penilitian yang dilakukan dengan melakukan analisa sistem baik yang sudah ada ataupun belum untuk  mengetahui  kekurangan  dari  sistem  yang  akan  di rancang.Proses ini dilakukan sebelum melakukan perancangan sistem.  Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisa  sistem menggunakan  metode  analisis  SWOT yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kekuatan  ( strengths ),  kelemahan  ( weaknesses ), peluang ( opportunities ), dan ancaman ( threats ) pada sistem.

## E. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  sebuah  tahapan  yang dilakukan  setelah  proses  analisa  sistem,  dengan  tujuan  agar mendapatkan  gambaran  dengan  jelas  apa  yang  harus dikerjakan.Perancangan  sistem  adalah  merancang  atau mendesain suatu sistem yang baik yang isinya adalah langkah- langkah  operasi  dalam  proses  pengolahan  data  dan  proses prosedur-prosedur untuk mendukung operasi sistem. Berikut merupakan perancangan sistem yang digunakan untuk penelitian ini :

## 1. Use Case Diagram
Diagram  yang  menggambarkan  aktor  yang  terlibat pada sistem, fungsi dan interaksinya pada sistem. Di dalam use case ini akan dirancang fungsi - fungsi  apa saja yang berada pada sistem yang dibuat.
2. Activity Diagram
Diagram yang menggambarkan aktivtias dari sebuah sistem  atau  proses  bisnis  yang  terjadi  pada  sistem pendukung keputusan.

## 3. Sequence Diagram
Sequence diagram  mendeskripsikan  interaksi  objek yang  disusun  berdasarkan  urutan  waktu,  tahap  demi tahap  yang  harus  dilakukan  untuk  menghasilkan sesuatu sesuai dengan use case.
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.640
4. Class Diagram
Diagam yang digunakan untuk menampilkan beberapa kelas serta paket-paket yang ada dalam sistem. Class diagram memberi gambaran tentang sistem dan relas- relasi antar yang ada didalamnya.

## 5. Perancangan Basis Data
Perancangan  untuk  menentukan  isi  dan  pengaturan data  yang  dibutuhkan  untuk  mendukung  sistem, dengan  tujuan  untuk  memenuhi  informasi  yang berisikan kebutuhan-kebutuhan user secara khusus.

## 6. Perancangan Antar Muka
Perancangan  Antarmuka  meliputi  perancangan struktur  menu  dan  perancangan  tampilan  pada tampilan  sistem  pendukung  keputusan,  juga  sebagai media interaksi antara user dengan sistem.

## F. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  tahap  penerapan  sistem  yang akan  dilakukan  jika  program  yang  telah  dibuat  pada  tahap perancangan sistem agar siap untuk dioperasikan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kebutuhan  informasi  pada  sistem  pendukung  keputusan untuk proses evaluasi kelanjutan proyek yang di usulkan adalah kriteria yang dibutuhkan berdasarkan hasil wawancara dengan pihak  PT  XYZ  kriteria  yang  digunakan  untuk  evaluasi kelanjutan proyek yaitu ada 4 kriteria. Untuk kriterianya yaitu keuntungan bersih, persentase aktual jam kerja dengan alokasi jam  kerja,  persentase  aktual  biaya  dengan  alokasi  biaya,  dan ruang lingkup proyek.
Berikut adalah tabel bobot untuk masing-masing kriteria :

## Tabel 2. Kriteria  Keuntungan Bersih
Kriteria Keuntungan Bersih Nilai Keuntungan Bersih (Rp) Bobot < 50 Juta 1 50 Juta - 75 Juta 2 75 Juta - 100 Juta 3 100 Juta - 125 Juta 4 125 Juta - 150 Juta 5 150 Juta - 175 Juta 6 175 Juta - 200 Juta 7 200 Juta - 225 Juta 8 225 Juta - 250 Juta 9 > 250 Juta 10
Tabel 3. Kriteria  Persentase Jam Kerja Kriteria Persentase Jam Kerja Nilai Persentase Jam Kerja (%) Bobot <= 100 1 101 – 110 2 111 – 120 3 121 – 130 4 131 – 140 5 141 – 150 6 151 – 160 7 161 – 170 8 171 – 180 9 > 180 10 Tabel 3.  Kriteria Persentase Biaya Kriteria Persentase Biaya Nilai Persentase Biaya (%) Bobot <= 100 1 101 – 110 2 111 – 120 3 121 – 130 4 131 – 140 5 141 – 150 6 151 – 160 7 161 – 170 8 171 – 180 9 > 180 10 Tabel 5. Kriteria Ruang Lingkup Proyek Kriteria Ruang Lingkup Nilai Ruang Lingkup Bobot Kecil 3 Menengah 7 Besar 10
Setelah menentukan kriteria dan bobot dari masing - masing kriteria yang akan digunakan, bagian berikutnya menjelaskan perhitungan  dan  hasil  keluaran  yang  diharapkan  dalam penelitian  ini.  Perhitungan  dengan  metode  SAW  ini  akan diterapkan  pada  1  fungsi  aplikasi  yaitu  menampilkan  data proyek yang memiliki produktivitas terbaik. Berikut penjelasan perhitungan dan keluaran yang diharapkan: Kriteria yang di gunakan :
 Kriteria keuntungan bersih (C1) (benefit)
ISSN : 2301-7988 E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.640
 Kriteria  persentase  aktual  jam  kerja  dengan  alokasi jam kerja (C2) (cost)
 Kriteria persentase aktual biaya dengan alokasi biaya (C3) (cost)
 Kriteria ruang lingkug proyek (C4) (benefit)
Berikut  ini  di  ambil  3  sampel  data  proyek  yang  akan  diuji berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Adapun  3  sampel data tersebut yaitu :
1. Implementasi Server (Alternatif 1 / A1)
2. Implementasi Firewall (Alternatif 2 / A2)
3. Implementasi Switch (Alternatif 3 / A3)
Tabel 6.  Alternatif No  Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4 1 Implementasi Server 2 1 1 3 2 Implementasi Firewall 5 3 3 10 3 Implementasi Load Balancer 3 5 6 7
1) Tahap pertama menentukan matrix keputusan Berdasarkan  data  alternatif  pada  tabel  alternatif kriteria,  diperoleh  matrix  keputusan  (X)  sebagai berikut:
X 2 1 1 5 3 3 3 5 6 3 10 7 2) Tahap kedua perhitungan normalisasi matrix. Normalisasi C1 𝑅11 2 𝑀𝑎𝑥  2; 5; 3 2 5 0,4 𝑅21 5 𝑀𝑎𝑥  2; 5; 3 5 5 1
𝑅31 3 𝑀𝑎𝑥  2; 5; 3 3 5 0,6
Normalisasi C2 𝑅12 𝑀𝑖𝑛  1; 3; 5 1 1 1 1
𝑅22 𝑀𝑖𝑛  1; 3; 5 3 1 3 0,33 𝑅32 𝑀𝑖𝑛  1; 3; 5 5 1 5 0,2 Normalisasi C3 𝑅13 𝑀𝑖𝑛  1; 3; 6 1 1 1 1 𝑅23 𝑀𝑖𝑛  1; 3; 6 3 1 3 0,33 𝑅33 𝑀𝑖𝑛  1; 3; 6 6 1 6 0,17
Normalisasi C4 𝑅14 3 𝑀𝑎𝑥  3; 10; 7 3 10 0,3 𝑅24 10 𝑀𝑎𝑥  3; 10; 7 10 10 1 𝑅34 7 𝑀𝑎𝑥  3; 10; 7 7 10 0,7
Berdasarkan  hasil  perhitungan  normalisasi  matrix keputusan diatas, menghasilkan matrix ternormalisasi (R) sebagai berikut :
R 0,4 1 1 1 0,33 0,33 0,6 0,2 0,17 0,3 1 0,7 3) Tahap ketiga penentuan nilai vector bobot Selanjutnya penentuan nilai vector bobot atau tingkat kepentingan  setiap  kriteria  yang  ditentukan  oleh pengambil  keputusan,  disimbolkan  dengan  (W). Berdasarkan  kriteria  yang  digunakan  untuk  evaluasi kelanjutan proyek,  peneliti menentukan vector bobot:
W = [50 15 25 10]
4) Tahap keempat pemeringkatan terhadap alternatif Tahapan selanjutnya yaitu melakukan pemeringkatan terhadap  alternatif  (Vi).  Untuk  mendapatkan  proses pemeringkatan  yaitu  dengan  cara  mengalikan vector bobot(W)  dengan  matrik  ternormalisasi  (R).  Berikut hasil  yang  diperoleh  dari  perkalian vector bobot dengan matrik ternormalisasi (R).
R 0,4 1 1 1 0,33 0,33 0,6 0,2 0,17 0,3 1 0,7 W = [50 15 25 10] V 1 = (0,4*50) + (1*15) + (1*25) + (0,3*10) V 1 = 20 + 15 + 25 + 3 V 1 = 63 V 2 = (1*50) + (0,33*15) + (0,33*25) + (1*10) V 2 = 50 + 4,95 + 8,25 + 10
V 2 = 73,2 V 3 = (0,6*50) + (0,2*15) + (0,17*25) + (0,7*10)
V 3 =  30 + 3 + 4,25 + 7 V 3 = 44,25
Dari  hasil  perhitungan  pemeringkatan  di  atas  dari  3 proyek yaitu:
1. V2 = 73,2 / merupakan nilai alternatif 2
2. V1 = 63 / merupakan nilai alternatif 1
3. V3 = 44,25 / merupakan nilai alternatif 3
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588
DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.640
Perhitungan SAW tersebut terletak pada proses query ketika  menampilkan  data  dengan  mengurutkan  hasil sesuai peringkat dari perhitungan SAW.

## A. Implementasi Sistem

## 1) Tampilan Antarmuka Login
Halaman Login adalah halaman yang digunakan oleh pengguna  untuk  melakukan  autentikasi  sebelum masuk kedalam sistem.

## Gambar 1. Antarmuka Login

## 2) Tampilan Antarmuka Beranda
Halaman beranda merupakan halaman utama setelah pengguna  login  kedalam  sistem.  Halaman  ini  berisi ringkasan jumlah data yang terinput kedalam sistem.

## Gambar 2. Antarmuka Beranda

## 3) Tampilan Form Input Data Proyek
Halaman input data proyek merupakan halaman untuk melakukan input data proyek, pada halaman terdapat beberapa kolom yang  nantinya akan  di  proses  untuk dijadikan  alternatif  pada  saat  perhitugnan  dengan metode SAW.
Gambar 3. Form Input Data Proyek

## 4) Tampilan Form Input Data Kriteria
Halaman  Input  Data  Kriteria  merupakan  halaman yang  digunakan  untuk  menambahkan  kriteria  yang digunakan untuk perhitungan metode SAW.

## Gambar 4. Form Input Data Kriteria

## 5) Tampilan Antarmuka Penilaian
Berikut  merupakan halaman penialain  pada  halaman ini  pengguna  dapat  melihat  detail  perhitugan  SAW dari  setiap  alternatif  dan  kriteria  yang  telah  di  input sebelumnya.Pada halaman ini pengguna akan melihat tabel  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  SAW, tabel ini berisi skor dan rekomendasi yang di berikan oleh sistem terhadap sebuah alternatif.

## Gambar 5. Antarmuka Penilaian

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  terkait penerapan algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dalam sistem  pendukung  keputusan  sebagai  alat  bantu  pengambilan keputusan  pada  proses  penentuan  kelanjutan  proyek,  maka dapat disimpulkan:
 Sistem  pendukung  keputusan  kelanjutan  proyek menggunakan  metode  SAW  dapat  menghasilkan  skor, rekomendasi, serta urutan peringkat secara cepat.
 Pemeringkatan alternatif dari hasil perhitungan bobot nilai proyek  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW) menghasilkan suatu luaran yang dapat dijadikan  pertimbangan  dalam  mengambil  sebuah keputusan.
ISSN : 2301-7988 E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.640
 Sistem  pendukung  keputusan  memberikan  informasi kepada  pihak  manajemen  terkait  dengan  informasi  detail proyek,  sehingga  dapat  membantu  melihat  lebih  dalam kekurangan dan kelebihan dari suatu proyek.

## B. Saran
Berdasarkan  hasil  kesimpulan  yang  didapat,  saran  yang dapat  diambil  adalah  aplikasi  sistem  pedukung  keputusan kelanjutan  proyek  menggunakan  metode  SAW  masih  banyak yang harus di kembangkan. Ada beberapa saran yang perlu di tambahkan untuk  penelitian selanjutnya :
 Dapat  dikembangkan  kembali  dalam  hal  penambahan kriteria  ,  perubahan design dan  penambahan  database sesuai kebutuhan pengolahan data.
 Dapat  dilakukan  penambahan  fitur  lain  yaitu  fitur monitoring  proyek  secara real time sehingga  dapat membantu  mengawasi  proyek  sebelum  proyek  melewati batas  waktu, budget dan  ruang  lingkup  yang  telah  di tentukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. P. Management, A Guide to the Project Management Body of Knowledge , 5th ed. Pennsylvania: Project Management Institute, Inc., 2010.
[2]  C.  Surya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Penerima Beasiswa  Menggunakan  Fuzzy  Multi  Attribut  Decision  Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Rekayasa Elektr. , vol. 11, no. 4, pp. 123–156, 2015.
[3]  E. Jayanti, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan  (Studi  Kasus :  PT  . Perkebunan Nusantara III Medan ),” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 9, no. 3, pp. 149–154, 2015.
[4]  R. S. Pressman, Software Engineering : A Practitioner’s Approach , 7th ed. New York: McGraw-Hil, 2010.
[5]  D.  C.  Hartini,  E.  L.  Ruskan,  and  A.  Ibrahim,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[6]  A.  P.  Windarto,  “Penilaian  Prestasi  Kerja  Karyawan  Ptpn  Iii Pematangsiantar Dengan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 84–95, 2017.
[7]  D.  U.  Daihani,  “Komputerisasi  pengambilan  keputusan.”  Elex  Media Komputindo, Jakarta, 2001.
[8]  F.  Nugraha,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Manajemen  Aset Perguruan Tinggi Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. SIMETRIS , vol. 3, no. 1, pp. 7–16, 2013.
[9]  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Metode  Topsis  Dan  Saw  Dalam Memberikan Reward Pelanggan,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 88–101, 2017.
[10] Y. Devianto and S. Dwiasnati, “Aplikasi Pengambilan Keputusan Indeks Kepuasaan  Masyarakat  Dengan  Metode  Perbandingan  Eksponensial (MPE)  Pada  Unit  Pelayanan  Masyarakat  Dengan  Alat  Microcontroller Sebagai Alat Bantu Survey,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 1, p. 13, 2018.