## Implementasi Metode SAW Dalam Menentukan Supplier Terbaik Pada CV. Bina Usaha Mandiri
Adhy Hantar Putra, Frencis Matheos Sarimole, Dadang Iskandar, Veri Arinal Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Adhyputra801@gmail.com 1) ,  matheosfrancis.s@gmail.com 2) , mahvin2012@gmail.com 3) , veriarinal@yahoo.co.id 4)

## Abstrak
Pemilihan . supplier . merupakan . salah . satu . hal . yang  penting . dalam  aktivitas . pembelian . bagi . perusahaan, . di  mana aktivitas  pembelian  merupakan  aktivitasyang  memiliki  nilai  penting  bagi  perusahaan  karena  pembelian komponen, . bahan . baku, . dan . persediaan . merepresentasikan . porsi . yang . cukup . besar . pada produk jadinya. . Dengan mengetahui urutan prioritas faktor faktor yang mempengaruhi pemilihan supplier terbaik,menerapkan metode . SAW untuk . mendapatkan . supplier . pemasok . terbaik di CV.Bina . Usaha . Mandiri . Metode . Simple Additive Weigthing disebut sebagai . sebuah . metode . penjumlahan . yang . terbobot. . Pada . dasarnya . metode . SAW . ini . merupakan . metode . yang bertujuan untuk melakukan pencarian penjumlahan terbobot dari kinerja yang terdapat perangkingan pada alternatif di semua . atributnya. Metode . SAW . merekomendasikan creator dari keputusan dapat menentukan bobot untuk setiap atribut. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemilihan supplier terbaik berbasis web berhasil dibangun . sesuai . dengan . rancangan/ desainnya.Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemilihan supplier . terbaik . dapat . digunakan . oleh . CV. Bina . Usaha . Mandiri . untuk . pemilihan supplier terbaik. Kata Kunci – Supplier , Terbaik, SAW .
Abstract
Selection of suppliers is one of the most important things in purchasing activities for companies, where purchasing activities are activities that have important value to the company because of purchasing components, raw materials, and inventories. represent.portion..enough.large. .Simple Additive Weighing is referred to as.a.method.addition.weighted..basically..method.SAW.this.is.method.which aims to perform a weighted summation search of performance that is ranked on the alternatives in all its.attributes . Method.SAW.recommend the creator of the decision can determine the weight for each attribute. Decision Support System Application To Determine Selection of the best supplier based on the web has been successfully built.according to.the design/design.Decision Support System Application to Determine the Selection of the best supplier Bina.Usaha.Mandiri.for selecting the best supplier.
Keywords – Supplier, Best, SAW.

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan . supplier . merupakan . salah . satu . hal yang . penting . dalam . aktivitas . pembelian . bagi . perusah aan, . di mana aktivitas pembelian merupakan aktivitas yang  memiliki  nilai  penting  bagi  perusahaan  karena pembelian  komponen,  bahan  baku,  dan  persediaan merepresentasikan porsi yang cukup.besarpada produk  jadinya.  Dalam  mengambil  keputusan  untuk memilih  supplier,  pengambil  keputusan  (decision makers) . membutuhkan . alat . analisis . yang . memungkin kan . mereka . untuk . memecahkan . masalah . yang . bersifa t . kompleks . sehingga . keputusan . yang . diambil . lebih . be rkualitas.
. Sistem . Pendukung . Keputusan . ( . SPK . ) . meru pakan . sisteminformasi . interaksi . yang . menyediakan . in formasi,pemodelan, . dan . pemanipulasian . data.Sistem . itu . digunakan . untuk . membantu . pengambilan . keputus an . dalam . situasi . yang . semi . terstruktur . dan . situasi . yan gtidak . terstruktur, . dimana . tak . seorang . pun . tahu . secar a pasti . bagaimana . keputusan . seharusannya . dibuat [1].
Metode . yang . akan . digunakan . pada penelitian . ini . untuk . sistem . pendukung . keputusan penerima . beasiswa . adalah . metode . Simple . Additive Weighting . ( . SAW . ) . yaitu . metode . penjumlahan berbobot. . Metode . SAW . dipilih . karena . metode . ini menentukan . bobot . dari . setiap . kriteria . yang . telah ditentukan . kemudian . dilanjutkan . dalam . proses normalisasi . sesuai . dengan . persamaan . yang . ada . pada metode . SAW, . lalu . dilanjutkan . dengan . proses perangkingan . untuk . meyeleksi . alternatif . terbaik. [2].

## 2.   METODE
2.1 Metode Penelitian
Metode . Simple . Additive . Weighting . (SAW) merupakan . salah . satu . metode . penyelesaian . masalah. Yang . sering . juga . dikenal . dengan . istilah metode . penjumlahan . berbobot. . Konsep  dasar  metode SAW . adalah . mencari . penjumlahan . terbobot . dari
rating . kinerja . pada . setiap . alternatif . dari . semua . atribut ( . Fishburn, . 1967 . ). . Metode . SAW . membutuhkan . pros esnormalisasi . matriks . keputusan . (x) . ke . suatu . skala yang . dapat . di . perbandingkan . dengan . semua . rating alternatif . yang . ada. . [3].
Adapun . langkah . penyelesaian . suatu . masalah menggunakan . metode . Simple . Additive . Weighting (SAW) . yaitu: a. Menentukan . kriteria . yang . akan . dijadikan . acuan dalam . pengambilan . keputusan, . yaitu . Ci. b. Memberikan . nilai . bobot . untuk . masing-masing kriteria . sebagai . W. c. Memberikan . nilai . rating . kecocokan . setiap alternatif . pada . setiap . kriteria. d. Membuat . matriks . keputusan . berdasarkan . kriteria ( . Ci . ), . kemudian . melakukan . normalisasi . matriks berdasarkan . persamaan . yang . disesuaikan . dengan jenis  atribut . ( . atribut  keuntungan  ataupun  atribut biaya  sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi R . ) dapat . dilihat pada . persamaan . 1 . berikut. .
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖𝑥𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐾𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝐵𝐸𝑁𝐸𝐹𝐼𝑇)
𝑀𝑖𝑛𝑖𝑥𝑖𝑗
𝑥𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝐴𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝐶𝑂𝑆𝑇)
( . 1 . ) Keterangan setiap kriteria :
Rij : . Nilai . rating . kinerja ternormalisasi
Xij : . Nilai . atribut . yang . dimiliki dari
Max Xij : . Nilai . terbesar . dari . setiap kriteria
Min Xij : . Nilai . terkecil . dari . setiap kinerja
Benefit : . Jika . nilai . terbesar . adalah terbaik
Cost : . Jika . nilai . terkecil . adalah terbaik
Dengan . rij . adalah . rating . kinerja ternormalisasi . dari . alternative . Ai . pada . atribut Cj;i  =  1,2....m . dan  j  =  1,2....n . Nilai . prefensi untuk . setiap . alternatif . (Vi) . diberikan . pada persamaan . 2 . berikut:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 ( . 2 . )
Keterangan :
Vi = Nilai . prefensi
wj = Bobot . rangking rij = rating . kinerja . ternormalisasi
Nilai . Vi . yang . lebih . besar . mengindikasikan bahwa . alternatif . Ai . lebih . terpilih. Langkah . penyelesaian . Simple . Additive . Weighting (SAW) . : 1. Menentukan . kriteria–kriteria . yang . akan . dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menetukan . rating . kecocokan . setiap . alternatif pada setiap atribut.
3. Membuat . matriks . keputusan . berdasarkan . kriteria ( . Ci . ), . kemudian . melakukan . normalisasi . matriks berdasarkan . persamaan . yang . disesuaikan . dengan jenis . atribut . (atribut . keuntungan . ataupun . atribut biaya) . sehingga . diperoleh . matriks . ternormalisasi. 4. Hasil . akhir . diperoleh . dari . proses . perangkingan yaitupenjumlahan . dari . perkalian . matriks ternormalisasi . R . dengan . vektor . bobot . sehingga diperoleh . nilai . terbesar . yang . dipilih . sebagai alternatif . terbaik . ( . Ai . ) . sebagai . solusi . Arie. [3].
Langkah-langkah . yang . dilakukan . dapat digambarkan . sebagai . berikut . :
Gambar 1 Flowchart . Metode . SAW . [4]
Konsep . dasar . rmetode . SAW . adalah . mencari hasil . terbaik . dari . proses . normaliasasi . sesuai . dengan persamaan . rumus . SAW . dengan . kriteria . yang . ada pada . setiap . alternatife . untuk . ditentukan . alternatif
terbaik. . [5]. . Metode . Simple . Additive . Weighting (SAW) . memiliki . konsep . dasar . mencari . penjumlahan terbobot . dari . rating . kinerja . di . setiap . alternatif.
Sehingga . metode . SAW . dikenal . juga . dengan . istilah metode . penjumlahan . terbobot. . Dalam . proses perhitungannya . metode . SAW . memiliki . proses normalisasi . matriks . keputusan . (X) . ke . suatu . skala yang . dapat . dibandingkan . dengan . semua . nilai alternatif . yang . ada . [6]. . Dalam . mendapatkan . hasil SPK . yang . diinginkan . maka . diperlukan . metode pengukuran. . Dengan . mengambil . data . bobot . sebagai data . acuan . dalam . penerimaan . calon . penerima beasiswa . untuk . memberikan . nilai . pada . tiap-tiap alternative . dengan . memberikan . nilai . sebagai . berikut.
Tabel 1. Bobot Nilai . Bobot . Kriteria K1 0,5 K2 1 K3 0,75 K4 1 K5
K6
1
0,5
Total 100 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan . Manual . Metode SAW
Proses . normalisasi . matriks . dilakukan dengan . menghitung . nilai . alternative. . Pada . atribut yang . berupa . keuntungan . (benefit) . maka . nilai . dari setiap . kolom . dibagi . dengan . nilai . maksimal . setiap kriteria. . Membuat . matriks . untuk . normalisasi . dapat dilihat . pada . tabel . berikut:
Tabel 2. Data . Nilai . Alternatif
ATRIBUT (KRITERIA) N O Nama Supplie r K1 K2 k3 K4 K 5 K6
1 CAHAY A HUTAM A GARME NT 7 Ha ri 10 % Cuk up Kur ang dari 1 Tah un K w 1 min ggu lebi h 2 TUGU PERMA TA 1 bul an 5%  Pua s 1 Tah un Lebi h A sli 4 Min ggu 3 MEDISS TUFF 1 bul an leb uh 15 % bur uk Tida k ada A sli 1 bula n lebi h 4 DUTA PRIMA JAYA 14 har i 10 % Cuk up Kur ang dari 1 tah un K w 3 Min ggu 5 BINTAN G GELIM ANG GARME NT 21 Ha ri 20 % Cuk up 2 tah un lebi h A sli 1 Bula n Lebi h 6 FAUZI GARME NT 25 har i Tid ak ad a pua s 1 Tah un K w 2 Min ggu 7 HARAP AN JAYA GARME NT 12 har i 15 % Cuk up 1 Tah un lebi h A sli 3 min ggu 8 JD GARME NT 1 bul an leb ih 11 % bur uk Tida k ada K w 1 min ggu lebi h
Selanjutnya . data . nilai . alternatif . diberikan data . nilai . matriks . keputusan . pada . setiap . himpunan kriteria . dalam . proses.seleksi . supplier. . Seperti . yang terllihat . pada . tabel . dibawah . ini.
Tabel 3. Nilai . Matriks . Keputusan

## ATRIBUT (KRITERIA)
N O Nam a Supp lier Kece pata n Pen giri man Tin gk at Dis ko n Pela yan an Ga ra nsi Ke asli an Bar an g
Tem po Pem baya ran
1 CAH AYA
HUT AMA GAR
MEN T 0,5 0,5  0,75  0,5 1 0,75 2 TUG U PER MAT A 0,25  0,7 5 0,5 0,5 1 1
3  MEDI SSTU FF 0,25  0,5 0,5 0,5  0,5 0,5 4 DUT A PRIM A JAYA 0,75  0,7 5 0,75  0,7 5 1 0,75 5 BINT ANG GELI MAN G GAR MEN
T 0,25  0,5 0,5 0,5  0,5 1 6  FAUZ I GAR
MEN T 0,75  0,2 5 0,5 0,5  0,5 0,25
7 HAR APA N JAYA GAR
MEN T 0,5 0,7 5 0,5 0,7 5 1 0,5
8 JD
GAR MEN
T
0,75  0,7 5 0,5 0,7 5 1 1
Selanjutnya . data . nilai . matriks . keputusan diberikan . hasil . normalisasi . matriks . pada . setiap himpunan . kriteria . dalam . proses . seleksi . supplier terbaik. . Sepert . yang . terllihat . pada . tabel.dibawah . ini.
Tabel 4. Hasil . Normalisasi . Matriks
ATRIBUT (KRITERIA) N O Nam a Supp lier Kece pata n Pen giri man Tin gk at Dis ko n Pela yan an Ga ra nsi Ke asli an Bar an g Tem po Pem baya ran 1 CAH AYA
HUT
AMA GAR MEN
T
0,5 0.6 67 1 0.6 67 1 0.75
2 TUG U PER
MAT A
1 1 0.66 7 0.6 67 1 1
3  MEDI SSTU FF 1 0.6 67 0.66 7 0.6 67 0.5 0.5 4 DUT A PRIM A JAYA 0.33 3 1 1 1 1 0,75
5 BINT ANG GELI
MAN
G GAR MEN T
1 0.6 67 0.66 7 0.6 67 0.5 1 6  FAUZ I
GAR MEN
T
0.33
3 0.3 33 0.66 7 0.6 67 0.5 0.25
7 HAR APA N
JAYA GAR MEN T 0.5 1 0.66 7 1 1 0.5
8 JD
GAR MEN T
0.33 3 1 0.66 7 1 1 1
Selanjutnya  data  hasil  normalisasi  matriks diberikan  hasil  perhitungan  preferensi  pada  setiap himpunan . kriteria . dalam . proses . seleksi . supplier . terba ik. Seperti . yang . terllihat . pada tabel . dibawah . ini.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Preferensi
ATRIBUT (KRITERIA)
N
O Nam a Supp lier Kece pata n Pen giri man Tin gka t Dis ko n Pela yan an Ga ra nsi Ke asli an Bar an g Tem po
Pem baya ran 1 CAH AYA
HUT AMA GAR MEN T 0.66 7 0.7 5 0.66 7 1 0.3 75 3.45 9 2 TUG U
PER
MAT A 1 0.5 00 25 0.66 7 1 0.5 3.66 725 3  MEDI SSTU FF 0.66 7 0.5 00 25 0.66 7 0.5  0.2 5 2.58 425 4 DUT A PRIM A JAYA
1 0.7 5 1 1 0.3 75 4.12 5 5 BINT ANG
GELI
MAN G GAR MEN T 0.66 7 0.5 00
25 0.66 7 0.5  0.5 2.83
425 6  FAUZ I GAR MEN T 0.33 3 0.5 00
25 0.66 7 0.5  0.1 25 2.12 525 7 HAR APA N JAYA GAR 1 0.5 00 25 1 1 0.2 5 3.75 025
MEN
T 8 JD GAR MEN T 1 0.5 00
25
1 1 0.5 4.00 025
Maka  dari  hasil  perhitungan  preferensi  dapat ditentukan supplier terbaik sebagai berikut :
1. Cahaya Hutama Garment = 3,45
2. Tugu Permata = 3.66
3. Medisstuff = 2.58
4. Duta Prima Jaya = 4.12
5. Bintang Gemilang Garment = 2.83
6. Fauzi Garment = 2.12
7. Harapan Jaya Garment = 3.75
8. JD Garment = 4.00
3.2  Hasil  Perhitungan  Metode  SAW  Dengan

## Aplikasi
Dari . permasalahan . pada . CV. . Bina . Usaha Mandiri . yang . masih . menggunakan . metode . manual dalam . proses . menyeleksi . menentukan . pemilihan supplier . terbaik . , . maka . peneliti . menerapkan metode  SAW (Simple  Additive  Weighting). Dari permasalahan  diatas,  telah  didapat  hasil  analisa Aplikasi . Sistem . Pendukung . Keputusan . Untuk . Me nentukanPemilihan . supplier . terbaik . berbasis . web . b erhasil . dibangun . sesuai . dengan . rancangan/desainn ya.Aplikasi . Sistem . Pendukung . Keputusan . Untuk Menentukan . Pemilihan . supplier . terbaik . dapat digunakan  oleh  CV.  Bina  Usaha  Mandiri  untuk pemilihan supplier terbaik.
Untuk . penelitian . selanjutnya, . peneliti memiliki . saran . ada . beberapa . metode . sistem pendukung . keputusan  lainnya  yang  masih  perlu untuk . dijadikan . sebagai . referensi . untuk mengembangkan metode SAW.
Gambar 2. Halaman . Matriks . Keputusan
Gambar 3. Halaman . Normalisasi . Matriks . Keputusan
Gambar 4. . Halaman . Perangkingan

## 4.   K ESIMPULAN
Dari . permasalahan . pada . CV. . Bina . Usaha Mandiri  yang  masih  menggunakan  metode  manual dalam . proses . menyeleksi . menentukan . pemilihan supplier . terbaik . , . maka . peneliti . menerapkan . metode SAW . (Simple Additive Weighting). Dari . permasalahan diatas, . telah . didapat . hasil . analisa . Aplikasi . Sistem Pendukung . Keputusan . Untuk . Menentukan . Pemilihan supplier . terbaik . berbasis . web . berhasil . dibangun sesuai . dengan  rancangan/  desainnya.Aplikasi  Sistem Pendukung . Keputusan . Untuk  Menentukan  Pemilihan supplier . terbaik . dapat . digunakan . oleh . CV. . Bina Usaha . Mandiri . untuk . pemilihan supplier . terbaik.
Untuk . penelitian . selanjutnya, . peneliti memiliki . saran . ada . beberapa . metode . sistem pendukung . keputusan . lainnya . yang . masih . perlu untuk . dijadikan . sebagai . referensi . untuk mengembangkan . metode . SAW.kekurangan . yang dapat . diperbaiki . untuk . pengembangan . berikutnya.
Ada  beberapa  metode  sistem  pendukung  keputusan lainnya . yang . masih . perlu . untuk . dijadikan . sebagai referensi . untuk . mengembangkan . metode . SAW, menggunakan . metode . atau . algoritma . sistem pendukung  keputusan  yang  lainnya . untuk  penentuan keputusan . pemilihan . beasiswa, . aplikasi . sistem pendukung . keputusan . ini . dapat . dikembangkan . lebih lanjut, . untuk . mendapatkan . hasil . yang . lebih . baik sesuai . dengan . perkembangan . teknologi.

## REFERENSI
[1] R.  V.  Imbar,  K.  Masli,  and  D.  Edi,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Dengan
Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus di Fakultas Teknologi Informasi U.K. Maranatha),” J.
Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  275– 286, 2016, doi: 10.28932/jutisi.v2i3.494.
[2] D.  Amelia,  K.  Auliasari,  and  R.  Primaswara Prasetya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Metode  AHP-TOPSIS,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  206–213,  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i1.2305.
[3] A. S. Putra, D. R. Aryanti, and I. Hartati, “Metode SAW (Simple Additive Weighting) sebagai Sistem Pendukung  Keputusan  Guru  Berprestasi  (  Studi Kasus :  SMK  Global  Surya),” Pros.  Semin.  Nas. Darmajaya ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  85–97,  2018, [Online].
Available:
https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/arti cle/view/1233/763.
[4] Supriyanti, Kusrini, and E. T. Luthfi, “Penggunaan Metode  Simple  Addtive  Weighting  (SAW)  Untuk Menetukan Calon Penerima Beasiswa,” J. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 1–5, 2019.
[5] M.  Munir,  F.  Marisa,  D.  Purnomo,  F.  Teknik,  T. Informatika,  and  U.  W.  Malang,  “Mahasiswa Penerima  Beasiswa  Dengan  Metode  Simple Additive,” vol. 10, no. 2, pp. 32–40, 2018.
[6] F.  N.  Khasanah  and  S.  Rofiah,  “Metode  Simple Additive Weighting Dalam Menentukan Rekomendasi Penerima Beasiswa,” Bina Insa. ICT J. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  65–74,  2019,  [Online]. Available: http://ejournal- binainsani.ac.id/index.php/BIICT/article/view/110 1/1001.