## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 234 − 241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1505

## Implementasi Simple Additive Weighting Dalam Menentukan Biji Kopi Terbaik
Muhammad Fichri, Akbar Ramadhan, Farhan Arsyad, Yuwan Jumaryadi *
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta Jl. Meruya Selatan No.1, Kembangan, Jakarta Barat 11650, Indonesia Email: 1 41818010088@student.mercubuana.ac.id, 1 41818010042@student.mercubuana.ac.id,
1 41818010043@student.mercubuana.ac.id, 4,* yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id Email Penulis Korespondensi: yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id Submitted: 15/04/2022 ; Accepted: 26/04/2022 ; Published: 30/04/2022
Abstrak −Ada beberapa jenis kopi di Indonesia . Di antara sekian banyak jenis biji kopi , seseorang akan kesulitan untuk memilih biji kopi terbaik di antara sekian banyak jenis biji kopi yang ada. Untuk memudahkan para pengusaha dan penikmat kopi dalam mengidentifikasi biji kopi, maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu menentukan biji kopi terbaik berdasarkan kriteria yang diberikan . Ada 4 kriteria untuk menentukan biji kopi terbaik , yaitu harga, kuantitas, rasa dan varietas . Kriteria  tersebut  digunakan  dalam  pengembangan  sistem  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting . Berdasarkan kriteria perihtungan yang dilakukan maka biji kopi Sipetung merupakan biji kopi terbaik. Sedangkan Biji kopi gayo merupakan biji kopi peringkat terakhir berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Biji Kopi; Arabica; Robusta; Simple Additive Weighting
Abstract −There are several types of coffee in Indonesia. Among the many types of coffee beans, one will find it difficult to choose  the  best  coffee  beans  among  the  many  types  of  coffee  available.  To  make  it  easier  for  entrepreneurs  and  coffee connoisseurs to identify coffee beans, a decision support system is needed that can help determine the best coffee based on the given criteria. There are 4 criteria to determine the best coffee beans, namely price, quantity, taste and variety. These criteria are used in developing the system using the simple additive weighting method.  Based on the calculation criteria, Sipetung coffee beans are the best coffee beans. Meanwhile, Gayo coffee beans are the last ranked coffee beans based on calculations that have been made.
Keywords : Decision Support System; Coffee Beans; Arabica; Robusta; Simple Additive Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  dapat  mempermudah  pekerjaan  manusia  dalam  berbagai  bidang kehidupan.tidak jarang Masyarakat dalam kehidupan sehari-hari sering menghadapi masalah dalam pengambilan keputusan [1]. Setiap system pendukung keputusan mempunyai beberapa kriteria yang dinilai dan telah ditetapkan oleh  beberapa  sumber  sehingga  dalam  pemecahan  masalahnya  dibutuhkan  beberapa  kriteria  yang  jelas  dan transparan [2][3][4].
Untuk  menghasilkan  minuman  kopi  yang  mempunyai  citra  rasa  yang  khas  merupakan  salah  satu  tujuan para  pengusaha  dan  penikmat  kopi.  Pengusaha  dan  penikmat  kopi  tidak  hanya  melihat  biji  kopi  dari  bentuk melainkan mempunyai  aroma yang khas dan rasa biji  kopinya yang lebih kuat. Namun  dalam menentukan biji kopi untuk pengolahan minuman kopi, dari sekian banyaknya biji kopi yang tersebar diindonesia bukan hal yang mudah bagi  pihak pengusaha dan penikmat kopi untuk  menentukan biji kopi  mana yang cocok digunakan bagi pengusaha dan penikmat kopi [5]. Kopi memiliki aroma dan rasa yang khas sehingga sangat popular dan digemari banyak kalangan di Indonesia [6].
Dalam  menentukan  biji  kopi  terbaik  perlu  adanya  kriteria  yang  jelas  dan  transparan  agar  tidak  terjadi kesalahan dalam menentukan biji kopi terbaik. Dalam penelitian aplikasi ini digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). SAW digunakan sebagai metode pengambilan keputusan. Kriteria-kriteria yang dimasukkan kedalam  sistem  aplikasi  ini  akan  secara  otomatis  aplikasi  menyeleksi  data(komparasi  simple  addictive). Penggunaan metode SAW pada aplikasi ini diharapkan dapat membantu para pengusaha dan penikmat kopi dalam menentukan  biji  kopi  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah  dibuat  sehingga  tepat  sasaran  dan  efektif  serta mendapatkan hasil yang tepat [7].
Sistem pendukung keputusan adalah pengembangan berdasarkan sistem manajemen terkomputerisasi yang didesain  supaya  lebih  interaktif  dengan  penggunanya  [7].  Sistem  pendukung  keputusan  bisa  dipakai  untuk memecahkan masalah dengan menggunakan sistem komputer yang sangat interaktif . [8].
Kopi adalah komoditas perkebunan yang memiliki  peranan penting bagi  perekonomian di  Indonesia. Di Indonesia menjadi salah satu  negara produsen terbesar di dunia dengan sumbangan anggaran yang cukup besar setelah brazil dan vietnam [9].Tanaman kopi robusta dan arabika merupakan jenis tanaman kopi yang banyak di perdagangkan  dan  tersebar  luas  di  Indonesia  [10].  Kopi  memiliki  keunikan  tersendiri  di  setiap  rasanya.  Kopi arabika adalah kopi yang rasanya jauh lebih enak dari Robusta. Kopi Robusta memiliki rasa yang lebih pahit dan sedikit  asam, sehingga mengandung lebih banyak kafein  daripada Arabika.  Kopi  arabika  merupakan salah satu varietas kopi yang paling terkenal di Indonesia dengan cita rasa yang khas [11]. Dan kopi arabika juga merupakan suatu produk biji kopi global [12]. Mengosumsi kopi menjadi sebuah kegemaran bagi para penikmat kopi, karena memiliki citra rasa yang khas, sehingga dapat menyegarkan badan [13].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 234 − 241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1505
Berbagai hasil penelitian terdahulu yang berkaitan dengan sistem pendukung keputusan digunakan untuk memberikan  kontribusi  terhadap  sistem  yang  telah  dihasilkan.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  layanan informasi, tahapan manipulasi data, dan model yang terdapat pada sistem informasi untuk mengambil keputusan yang tepat [14]. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Ristiana, dkk [14], bahwa ada beberapa kriteria yang digunakan  dalam  pemilihan  jasa  wedding  organizer,  yaitu  dekorasi,  katering,  busana  dan  rias  pengantin, dokumentasi, jumlah tamu, harga paket. Beberapa kriteria tersebut akan digunakan dengan menggunakan teknik SAW untuk membantu pengambilan keputusan memilih jasa wedding organizer. Selain itu pada penelitian yang dilakukan oleh Witasari, dkk [15], dimana pada penelitian ini menggunakan teknik SAW untuk memilih karyawan terbaik.  Adapun  kriteria  dalam  pemilihan  karyawan  tersebut  adalah  tanggung  jawab,  kerjasama,  pengetahuan pekerjaan, dan kualitas pekerjaan.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sihotang,  dkk  [8],  teknik  SAW  dapat  digunakan  untuk mengambil  keputusan  siswa  dan  siswi  bermasalah  dengan  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  sebagai terlebih  dahulu  untuk  pengambilan  keputusan.  Selain  itu  juga  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Destriyana Darmastuti [16], dimana teknik SAW digunakan untuk merekomendasikan pencari kerja terbaik. Adapun kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yaitu IPK, tinggi badan, Pendidikan terakhir, usia, pengalaman kerja, status perkawinan yang dibutuhkan, kemampuan bahasa asing, serta nilai ujian nasional SMA.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Wilarto,  dkk  [17],  penerapan  metode  SAW  dapat  digunakan  untuk menentukan  penerima  shodaqo  dengan  kriteria  tempat  usaha,  rumah,  pekerjaan,  inventaris  yang  dimiliki,  dan pengasilan,  jika  kriteria  sudah  di  input  maka  akan  dihitung  oleh  system  untuk  memberikan  penerima  shodaqo sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.
Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibutuhkan aplikasi penentuan keputusan untuk menentukan biji kopi terbaik agar dapat memberikan hasil sesuai dengan yang diharapkan, serta mendapatkan informasi biji kopi terbaik dengan otomatis. Pengusaha dan penikmat kopi tersebut belum mempunyai aplikasi yang dapat membantu dalam menentukan keputusan biji kopi terbaik dengan menggunakan metode yang objektif dan cepat  [18]. Dari permasalahan  diatas  maka  penggunaan  Simple  Additive  Weighting  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan untuk pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan bagian dari sistem informasi yang  bertujuan untuk diimplementasikan untuk  memudahkan  pengambilan  keputusan  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  [19].  Untuk menciptakan  sistem  pengambilan  keputusan  yang  baik,  maka  diperlukan  informasi  yang  baik  pula  sebagai inputannya [7]. Pada dasarnya, sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem manajemen  berbantuan  komputer  yang  dirancang  agar  interaktif.  Sistem  pendukung  keputusan  juga  dapat digunakan untuk membuat keputusan terstruktur atau tidak terstruktur [20].

## 2.2 Simple Additive Weighting
Simple additive weighting (SAW) juga sering disebut sebagai metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  peringkat  kinerja  untuk  setiap  alternatif  untuk  semua  atribut. [16][15]. Pada metode ini juga terdapat 2 atribut yaitu cost dan benefit [14][17]. Metode simple additive weighting membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (Z)  ke  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan semua  skor alternatif yang ada [8].
Di bawah ini adalah langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah dengan metode simple additive weighting.
1. Menentukan kriteria pengambilan keputusan.
2. Melakukan penilaian kesesuaian untuk setiap alternatif..
3. Menentukan nilai (X) untuk setiap kriteria.
4. Mengembangkan matriks keputusan berdasarkan kriteria.
5. Jalankan proses normalisasi
Rij = { 𝑥𝑖𝑗
𝑀𝑎𝑥𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗
𝑥𝑖𝑗
Keterangan: 𝑟𝑖𝑗 = rating kinerja ternormalisasi 𝑥𝑖𝑗 = nilai atribut dari kriteria 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 = nilai maximum kriteria

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 234 − 241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1505
𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 = nilai minimun kriteria
6. Hasil  akhir  diperoleh  dengan  melakukan  pemeringkatan  ( ranking )  untuk  setiap  alternatif  (Vi).  Dari pemeringkatan tersebut maka akan diperoleh nilai terbesar yang akan dipilih menjadi alternatif terbaik (Vi). Berikut ini merupakan rumus perhitungan dalam menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi).
Vi = ∑ 𝑤𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Keterangan : V i = nilai preferensi. w j = bobot dari kriteria. r ij = rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Dalam  penentuan  biji  kopi  terbaik  terdapat  kriteria  dan  bobot  terhadap  masing-masing  kriteria tersebut. Kriteria dalam penelitian ini didapatkan melalui wawancara secara langsung dengan PT Nara Kopi Roastery. Tabel 1 merupakan tabel kriteria dan persentasi penilaian setiap pada kriteria.
Tabel 1. Nama Kriteria Kriteria Keterangan   Nilai C1 Harga 30 C2 Kuantitas 15 C3 Rasa 20 C4 Varietas 35
Tabel 2 merupakan tabel untuk menentukan nilai parameter pada tabel kriteria harga. Tabel 2 terdiri dari ukuran harga dan nilai parameter pada setiap ukuran harga.
Tabel 2. Kriteria Harga Harga Nilai <= 500.000 20 1.000.000-1.500.000 30 1.500.000-2.500.00 40 >= 2.500.000 50
Tabel 3 merupakan tabel untuk menentukana nilai parameter pada tabel kriteria kuantitas. Tabel 3 terdiri dari berat biji kopi dan nilai parameter pada setiap kriteria kuantitas.
Tabel 3. Kriteria Kuantitas Kuantitas Nilai 100gr-300gr 20 300gr-500gr 40 >= 1000gr 50
Tabel 4 merupakan tabel untuk menentukana nilai parameter pada tabel Kriteria Rasa. Tabel 4 terdiri dari macam-macam rasa yang ada di biji kopi dan nilai parameter pada setiap Kriteria Rasa.
Tabel 4. Kriteria Rasa Rasa Nilai Manis 20 Asem 40 Pahit 50
Tabel 5 merupakan tabel untuk menentukan nilai parameter pada tabel kriteria varietas. Tabel 5 terdiri dari nama variasi biji kopi dan nilai parameter pada setiap Kriteria Varietas.
Tabel 5. Kriteria Varietas Varietas Nilai Arabika 40 Robusta 50 2.3 Perancangan Sistem
a. Use Case Diagram
Pada gambar 1 merupakan hasil Analisis dan peracangan pada penelitian yang dilakukan. Gambar 1 merupakan use case dalam perancangan terhadap sebuah penelitian yang dilakukan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 234 − 241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1505
Gambar 1. Use Case Diagram
Pada Gambar 1 merupakan use case diagram dari sistem penentukan biji kopi terbaiki. Ada 2 aktor dalam sistem yang akan dikembangkan, yaitu admin dan pelanggan. Admin merupakan aktor yang memiliki wewenang untuk mengelola data penjualan dan data biji kopi. Sedangkan pelanggan merupakan aktor yang dapat melakukan aktifitas yang ada di website seperti memilih biji kopi terbaik sesuai keinginannya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahap Perhitungan Metode SAW
Berikut merupakan tahapan dalam melakukan perhitungan pada metode SAW: a. Menentukan kriteria (Ci) yang digunakan untuk menentukan biji kopi terbaik. Tabel 6 merupakan tabel kriteria untuk menentukan biji kopi terbaik.
Tabel 6. Tabel Kriteria Kriteria (Ci)  Nama Kriteria C1 Harga C2 Kuantitas C3 Rasa C4 Varietas
b. Menentukan jenis atribut kriteria (Ci) termasuk pada jenis Benefit atau Cost . Pada tabel 7 merupakan atribut kriteria terhadap kriteria yang diberikan.
Tabel 7. Jenis Atribut Kriteria
Kriteria (Ci)  Atribut Kriteria (Benefit/Cost) C1:Harga Cost C2:Kuantitas Benefit C3:Rasa Benefit C4:Varietas Benefit
c. Menentukan  nilai  bobot  setiap  kriteria (Wij).  Nilai  bobot  kriteria  ditentukan  oleh Penanggub  jawab  Jakarta Coffee House. Nilai bobot berada pada kisaran 10-100. Dengan nilai bobot terendah 10 dan 100 adalah nilai bobot tertinggi. tabel bobot kriteria dapat dicermati pada Tabel 8.
Tabel 8. Bobot Kriteria (Wij) Kriteria (Ci) Bobot Kriteria (Wij) C1:Harga 30 C2:Kuantitas 15

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 234 − 241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1505
Kriteria (Ci) Bobot Kriteria (Wij) C3:Rasa 20 C4:Varietas 35
d. Memilih  parameter  dari  setiap  kriteria.  Parameter  ini  didapat  sesuai  data  Pada  penanggung  jawab  Jakarta Coffee House. Tabel 9 merupakan tabel parameter.
Tabel 9. Kriteria Parameter (Wij) Kriteria Parameter Nilai Harga <= 500.000 1.000.000-1.500.000 1.500.000-2.500.00 >= 2.500.000 20 30 40 50 Kuantitas 100gr-300gr 300gr-500gr >= 1000gr 20 40 50 Rasa Manis Asem Pahit 20 40 50 Varietas Arabica Robusta 40 50
e. Membentuk matriks keputusan sesuai atribut kriteria. Tabel 10 merupakan Tabel Struktur Matriks Keputusan.
Table 1 Tabel Struktur Matriks Keputusan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Gayo X11 X12 X13 X14 Kintamani X21 X22 X23 X24 Sipetung X31 X32 X33 X34
f. Memilih  nilai  alternatif  (Xij)  untuk  setiap  kriteria  pada  setiap  alternatif  (Vi)  dan  menghasilkan  matriks keputusan . Tabel Data Matriks Keputusan dapat dicermati pada Tabel 11.
Table 2 . Tabel Data Matriks Keputusan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Gayo 20 20 40 40 Kintamani 20 40 20 50 Sipetung 20 20 50 50
g. Pada tahap ini dilakukan normalisasi terhadap matriks untuk diolah menjadi matriks ternormalisasi R.
Table 3 . Struktur Tabel Matriks Ternormalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Gayo R 11 R 12 R 13 R 14 Kintamani R 21 R 22 R 23 R 24 Sipetung R 31 R 32 R 33 R 34
Salah satu model perhitungan sesuai rumus yang digunakan yaitu normalisasi, sebagai berikut, menghitung dengan nilai yang terdapat pada Tabel 11.
R 11 = Min (X 11 , X 21 , X 31 )/X 11 R 11 = Min (20,20,20)/ 20 R 11 = 20/ 20 R 11 = 1
Table 4. Matriks Ternormalisasi
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Gayo 1 0,5 0,8 0,8 Kintamani 1 1 0,4 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 234 − 241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1505
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Sipetung 1 0,5 1 1
h. Melakukan penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R untuk mendapatkan hasil akhir. Berikut ini merupakan rumus yang digunakan untuk mengitung hasil akhir.
V i = ∑ Wj rij n j−i (3)
Vi = Nilai rangking dari setiap alternatif Wj = Nilai bobot dari setiap kriteria Rij = Nilai matriks keputusan yang sudah ternormalisas V1 = (R11 x W1)+ (R12 x W2) + (R13 x W3)+(R14 x W4) + (R15 x W5) V1 = (1 x 30)+ (0,5 x 15) + (0,8 x 20)+(0,8 x 35) V1 = 81,5
Hasil penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R. Tabel peringkat dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Alternatif (Vi) Hasil Peringkat Sipetung 92,5 1 Kintamani 88 2 Gayo 81,5 3

## 3.2 Implementasi
Pada Gambar 2. Merupakan tabel List kriteria, untuk user yang terdiri dari kriteria, tipe, dan nilai bobot pada setiap kriteria  pada  halaman  ini  user  dapat  mengedit,  menambahkan  dan  juga  menghapus  data  yang  sudah  di  input sebelumnya. Table list kriteria dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. List Kriteria
Pada Gambar 3. Merupakan daftar biji kopi yang dipilih untuk mengahasilkan urutan pertama, kedua dan seterusnya.  Pada  halaman  ini  user  dapat  melihat,  mengedit  dan  menghapus  data  biji  kopi  yang  sudah  di  input sebelumnya. Daftar biji kopi yang dipilih dapat dilihat pada Gambar 3.
Pada Gambar 4. Merupakan form saat user menginput biji kopi yang ingin dipilih, user menginput nama

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 234 − 241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1505
biji kopi, lalu user memilih harga, kuantitas, rasa, dan varietas.user harus menambahkan data biji kopi minimal 3 agar user dapat membandingkan biji kopi yang sudah di  pilih. From menginput subkriteria pada biji  kopi yang dipilih dapar dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Form Menginput Biji Kopi Yang Dipilih
Pada Gambar 5. Merupakan hasil peringkat pada biji kopi yang telah dipilih.Pada halaman ini user dapat melihat hasil perhitungan biji kopi yang sudah dipilih oleh user berdasarkan sub kriteria yang telah di isi oleh user. List hasil peringkat pada biji kopi yang dipilih dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Peringkat Biji Kopi

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang dilakukan sistem tersebut membantu customer dalam memilih biji kopi berdasarkan kriteria yang dipilih. Berdasarkan hasil perhitungan diketahui bahwa biji kopi sipetung merupakan biji kopi yang terbaik dalam website sistem pendukung keputusan, sipetung lebih unggul dalam rasa yaitu pahit karena rasa pahit lebih diminati oleh penikmat kopi, walupun harga lebih tinggi. Sedangkan pada urutan selanjutnya dibawah sipetung ada kintamani, dimana kintamani berada di urutan kedua, karena kintamani unggul dalam harga yang murah tapi tidak dominan memiliki rasa pahit, dimana rasa pahit dinikmati oleh penikmat kopi walaupun varietas sama dengan sipetung. Dan pada urutan terakhir ada pada biji kopi gayo, karena biji kopi tersebut memliki harga yang cukup mahal, dan varietas kopi gayo termasuk dalam jenis arabica, tetapi rasa asem yang dimiliki biji kopi gayo lebih unggul dari biji kopi kintamani yang memiliki rasa yang manis, dimana rasa tersebut tidak banyak diminati oleh penikmat  kopi. Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  membantu  pelanggan  dalam  menentukan  biji  kopi  yang diinginkan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan secara lebih cepat, dan penelitian yang dilakukan ini sama dengan penelitian oleh Destriyana Darmastuti [16], dimana metode Simple Additive Weighting dapat digunakan untuk  memberikan hasil yang terbaik  berdasarkan bobot yang telah ditentukan. Penambahan beberapa biji kopi beserta dengan fiturnya dan penjelasannya merupakan hal yang disarankan agar pengguna untuk pengembangan sistem ini selanjutnya. Dengan adanya banyak fitur dapat memudahkan penanggung jawab Jakarta coffee house dalam memilih biji kopi sesuai pilihan customer dan juga dapat memantau perkembangan penjualan biji kopi.

## REFERENCES
[1] A. G. Anto, H. Mustafidah, and A. Suyadi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) di Universitas Muhammadiyah Purwokerto,” Juita  J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 193–200, 2019.
[2] Rinianty  and  Sukardi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Karyawan  Menggunakan  Metode  SAW  Pada  CV. Green Advertising,” CCIT J. , vol. 11, no. 1, pp. 48–57, 2018.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 234 − 241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1505
[3] Salmon and B. Harpad, “Komparasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dan Analytical Hierarcy Process (AHP) Untuk Pemilihan Staf Laboratorium Komputer Stmik Widya Cipta Dharma Samarinda,” J. Penelit. Komun. Dan Opini Publik , vol. 22, no. 1, 2018, doi: 10.33299/jpkop.22.1.1322.
[4] A. R Laisouw, S. Lutfi, and F. Tempola, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Pada Orang Miskin Di Kota Ternate Menggunakan Metode AHP,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 34–60, 2019, doi: 10.33387/jiko.v2i1.973.
[5] Y.  Prastyaningsih,  A.  Noor,  and  A.  Supriyanto,  “Identifikasi  Jenis  Biji  Kopi  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Tekstur Berbasis Content Based Image Retrieval,” Sci.  Comput. Sci. Informatics J. , vol. 3, no. 2, pp. 105–116, 2020.
[6] S.  Mangiwa,  A.  Futwembun,  and  P.  M.  Awak,  “Kadar  Asam  Klorogenat  (CGA)  Dalam  Biji  Kopi  Arabika  (Coffea Arabica) Asal Wamena, Papua,” Hydrog. J. Kependidikan Kim. , vol. 3, no. 2, p. 313, 2015, doi: 10.33394/hjkk.v3i2.690.
[7] S. Khoiriyah, Y. Yunita, and A. Junaidi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Crew Store Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching di PT Sumber Alfaria Trijaya,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 2, no. 2, p. 27, 2019, doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.668.
[8] H. T. Sihotang and M. Siboro, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Bermasalah Menggunakan Metode Saw Pada Sekolah SMP Swasta Mulia Pratama Medan,” J. Informatics Pelita Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[9] A. Zakaria, P. Aditiawati, and M. Rosmiati, “Strategi Pengembangan Usahatani Kopi Arabika (Kasus pada Petani Kopi Di Desa Suntenjaya Kecamatan Lembang Kabupaten Bandung Barat, Provinsi Jawa Barat),” J. Sosioteknologi , vol. 16, no. 3, pp. 325–339, 2017, doi: 10.5614/sostek.itbj.2017.16.3.7.
[10]  I. A. N. U. Dewi and N. N. Yuliarmi, “Pengaruh Modal, Tenaga Kerja dan Luas Lahan terhadap Jumlah Produksi Kopi Arabika di Kecamatan Kintamani Kabupaten Bangli,” E-Jurnal Ekon. Pembang. , vol. 6, no. 6, p. 29, 2017.
[11]  I.  W.  Aditya,  K.  A.  Nocianitri,  and  N.  L.  A.  Yusasrini,  “Kajian  Kandungan  Kafein  Kopi  Bubuk,  Nilai  pH  dan Karakteristik Aroma dan Rasa Seduhan Kopi Jantan (Pea berry coffee) dan Betina (Flat beans coffee) Jenis Arabika dan Robusta,” J. Ilmu dan Teknol. Pangan , vol. 5, no. 1, pp. 1–12, 2016.
[12]  T.  Sumarti,  R.  Rokhani,  and  S.  F.  Falatehan,  “Strategi  Pemberdayaan  Petani  Muda  Kopi  Wirausaha  di  Kabupaten Simalungun,” J. Penyul. , vol. 13, no. 1, p. 31, 2017, doi: 10.25015/penyuluhan.v13i1.15165.
[13]  S. Setyani, S. Subeki, and H. A. Grace, “Evaluasi Nilai Cacat dan Cita Rasa Kopi Robusta (Coffea canephora L.) Yang Diproduksi  IKM  Kopi  Di  Kabupaten  Tanggamus,” J.  Teknol.  Ind.  Has.  Pertan. ,  vol.  23,  no.  2,  p.  103,  2018,  doi: 10.23960/jtihp.v23i2.103-114.
[14]  R.  Ristiana  and  Y.  Jumaryadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Wedding  Organizer  Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 25–30, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.946.
[15]  D.  Witasari  and  Y.  Jumaryadi,  “Aplikasi  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw) (Studi Kasus Citra Widya Teknik),” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 10, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.24853/justit.10.2.115-122.
[16]  D. Darmastuti, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja Berbasis Web Untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 16, no. 2, pp. 1–6, 2013.
[17]  A.  H.  Wilarto  and  U.  Salamah,  “Sistem  Penentuan  Penerima  Shodaqo  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting,” JUST  IT    J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  10,  no.  2,  p.  123,  2020,  doi: 10.24853/justit.10.2.123-128.
[18]  K. Julian, T. Jap, and T. Dedi, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Biji Kopi Berkualitas Menggunakan ( Simple Additive Weighting ),” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 229–234, 2019.
[19]  P. Umami, L. A. Abdillah, and I. Z. Yadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Bidik Misi,” 2014.
[20]  C.  B.  Andrianto,  Kusrini,  and  H.  Al  Fatta,  “Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Di  Smp Muhammadiyah 2 Kalasan,” J. Teknol. Inf. , vol. XII, no. 34, pp. 46–60, 2017.