Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 42-48 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238 P-ISSN : 2964-2132

## Metode Simple Additive Weighting Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Mobil LCGC
Hendry 1,* , Chairul Rizal 2 , Supiyandi 3 , Muhammad Noor Hasan Siregar 4 1,2 Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
3 Sains dan Teknologi, Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
4 Fakultas Teknik, Ilmu Komputer, Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan, Indonesia E-mail: 1,* hendry@dosen.pancabudi.ac.id, 2 chairulrizal@dosen.pancabudi.ac.id, 3 supiyandi.mkom@gmail.com, 4 noor.siregar@gmail.com
*) Email Penulis Korespondensi : hendry@dosen.pancabudi.ac.id
Submitted:04-02-2023, Reviewed: 05-02-2023, Accepted 08-02-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i1.738

## Abstract
Low Cost Green Car (LCGC) is a new breakthrough made by the government in the automotive world, especially in Indonesia. With the support of environmentally friendly concepts this type of LCGC car has become an  alternative for consumers who want a car especially in Indonesia. To estimate LCGC cars according to needs, you can use a decision support system with a simple additive weighting (SAW) method. Data obtained from observations and interviews conducted through sales and car mechanics or experts who are more knowledgeable about market conditions and community needs. The results achieved are designing a decision support system  application  that  predicts  LCGC  cars  that  fit  consumers'  desires  based  on  price,  engine  capacity,  safety  features,  fuel economy,  cabin  accommodation.  By  determining  the  preference  value  of  each  alternative,  ranking  is  made  so  that  from  the alternatives there is the best alternative.
Keywords: LCGC, DSS, SAW

## Abstrak
Low Cost Green Car (LCGC) merupakan terobosan baru yang dibuat oleh pemerintah dalam dunia otomotif khususnya di Indonesia. Dengan  dukungan  konsep  ramah  lingkungan  jenis  mobil  LCGC  ini  menjadi  alternatif  bagi  konsumen  yang  menginginkan  mobil khususnya  di  Indonesia.  Untuk  memperkirakan  mobil  LCGC  sesuai  dengan  kebutuhan  dapat  menggunakan  sistem  pendukung keputusan dengan metode simple additive weighting (SAW). Data didapat dari observasi dan interview yang dilakukan melalui sales dan  montir  mobil  atau  pakar  yang  lebih  mengetahui  tentang  kondisi  pasar  dan  kebutuhan  masyarakat.  Hasil  yang  dicapai  adalah merancang  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  memprediksi  mobil  LCGC  yang  sesuai  keinginan  konsumen  berdasarkan  harga, kapasitas mesin, fitur keselamatan, hemat bahan bakar, akomodasi kabin. Dengan menentukan nilai preferensi setiap alternatif dibuat perangkingan sehingga dari alternatif yang ada mendapatkan alternatif terbaik.
Kata Kunci: LCGC, SPK,SAW
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Mobil  hijau  biaya  rendah  (LCGC)  merupakan terobosan baru yang dibuat oleh pemerintah dalam dunia otomotif  khususnya  di  Indonesia.  Dengan  dukungan konsep ramah lingkungan jenis mobil LCGC ini menjadi alternatif  bagi  konsumen  yang  menginginkan  mobil khususnya  di  Indonesia.  Toyota,  Honda,  Suzuki, Daihatsu,  Nissan  berlomba-lomba  untuk  memproduksi mobil  jenis  ini  dengan  keunggulannya  masing-masing sehingga  enimbulkan  keraguan  dikalangan  konsumen tentang  mobil  apa  yang  paling  cocok  dengan  kebutuhan konsumen itu sendiri. Ketentuan untuk mobil hijau biaya rendah  (LCGC)  dituangkan  dalam  peraturan  pemerintah Republik  Indonesia  Nomor  41  Tahun  2013  tentang Barang Kena Pajak yang tergolong mewah dikenai pajak penjualan atas barang mewah berupa kendaraan bermotor [1].
Selama ini yang diketahui  bahwa dalam membeli mobil  baru  konsumen  selalu  memilih  mana  yang  paling sesuai  untuk  dimiliki  tidak  mempunyai  kriteria-kriteria
khusus  dalam  menentukan  pilihannya,  seperti  kapasitas mesin, fitur keselamatan, hemat bahan bakar, akomodasi kabin.  Hal  inilah  yang  menimbulkan  berbagai  masalah yang dihadapi oleh konsumen pembeli mobil.
Komponen LCGC diwajibkan untuk menggunakan  komponen  dalam  negeri  sebesar  40% untuk  tahun  pertama  dan  pada  tahun  kelima  mencapai 80%  sehingga  dapat  merangsang  industri  pengolahan dalam negeri sebesar 10%. Bahkan untuk mengantisipasi semakin  membengkaknya  subsidi  BBM,  mobil  LCGC diwajibkan  untuk  menggunakan  bahan  bakar  sejenis pertamax. Beberapa syarat LCGC antara lain: [2]
1. Kapasitas  silinder  mesin  bensin  (bukan  diesel)  980- 1200cc. Sedangkan mesin diesel 1500cc.
2. BBM  harus  memenuhi  spesifikasi  minimal  RON  92 untuk mesin bensin dan cetane number (CN) 51 untuk diesel.
3. Konsumsi  bahan  bakar  untuk  mesin  bensin  maupun diesel 1 liter untuk 20 KM minimal.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  sistem
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 42-48 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
P-ISSN : 2964-2132
pendukung  keputusan  merupakan  salah  satu  alternatif solusi  guna  membantu  para  calon  pembeli  mobil khususnya  berjenis  LCGC  untuk  mengetahui  mobil dengan jenis mana yang cocok untuk dimiliki. Beberapa fungsi  dari  Sistem  pendukung  keputusan  antara  lain, sebagai  pemahaman  secara  komprehensif  terhadap masalah,    sebagai    pemberian    kerangka  berfikir  secara sistematis, dapat membimbing dalam  penerapan teknik- teknik  pengambilan  keputusan  dan    meningkatkan kualitas suatu keputusan [3] [4].
Pada  dasarnya  SPK  diracang  untuk  mendukung seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  mulai  dari mengidentifikasi  masalah,  memilih  data  yang  relevan, menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  prosen pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif [5].
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) didefenisikan dengan istilah penjumlahan berbobot [6].
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) merupakan  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  Simple        Additive  Weighting  (SAW)  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  kriteria.    Metode      Simple Additive  Weighting  (SAW)  membutuhkan  proses normalisasi  matrik  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan dengan semua  rating     alternatif yang ada [7]
Suatu  metode  yang  mana  dari  sejumlah  alternatif optimal dengan kriteria tertentu dibuat menjadi alternatif optimal  adalah  Multi  Attribute  Decision  Making (MADM) [8]. Core dari Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah setiap atribut ditentukan nilai bobotnya, selanjutnya dengan proses perangkingan yang menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan  [9]. Penyelesaian  masalah  dengan Multi  Attribute  Decision Making (MADM)  bisa  dibuat  dengan  beberapa  metode diantaranya metode Simple Additive Weighting (SAW).
Metode  penjumlahan  terbobot  juga  dikenal dengan  istilah  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Mencari  penjumlahan  terbobot  dengan  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut merupakan  konsep  dasar  metode  Simple  Additive Weighting (SAW) [10].
Sistem  pendukung  keputusan/Decision  Support System  (DSS)  merupakan  sistem  informasi  interakif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian  data  [11].  Sistem  pendukung  keputusan adalah  berbasis  komputer  sistem  informasi  yang mengandung  bisnis  atau  organisasi  pengambilan keputusan  kegiatan.  Sistem  pendukung  keputusan melayani manajemen, operasional, dan tingkat perencanaan organisasi (manajemen biasanya pertengahan  dan  lebih  tinggi)  dan  membantu  untuk membuat  keputusan,  yang  mungkin  cepat  berubah  dan tidak  mudah  ditentukan  di  muka  unstructured  dan masalah keputusan semi terstruktur [12] [13].
Metode  yang  mana  dari  sejumlah  alternatif
optimal dengan kriteria tertentu dibuat menjadi alternatif optimal  merupakan  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making  (FMADM).  Core  dari  Fuzzy  Multiple Attribute Decision  Making  (FMADM) adalah untuk  setiap atribut ditentukan nilai bobotnya, lalu dibuat perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan.
Pendekatan  subyektif,  pendekatan  obyektif  dan pendekatan  integrasi  antara  subyektif  dan  obyektif  yang pada  dasarnya  adalah  3  pendekatan  untuk  mencari  nilai bobot  atribut.  Masing-masing  pendekatan  memiliki kelebihan  dan  kelemahan.  Pada  pendekatan  subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  factor  dalam proses  perankingan  alternatif  bisa  ditentukan  secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung  secara  matematis  sehingga  mengabaikan subyektifitas  dari  pengambil  keputusan  [10].  Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM), yaitu: 1. Promethee
2. Simple Additive Weighting Method (SAW)
3. Weighted Product (WP)
4. ELECTRE
5. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
6. Analytic Hyerarchy Process (AHP)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut  merupakan  konsep dasar  metode  SAW.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada. Adapun step by step dalam metode SAW [14], yaitu:
1. Penentuan Alternatif dan Kriteria
2. Penentuan nilai ranting dari kriteria
3. Penentuan nilai bobot dari kriteria (W)
4. Pembuatan Matrix Keputusan (X)
5. Normalisasikan Matrix Keputusan (R)
6. Rumus mencari nilai preferensi (Vi) adalah:
1
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 42-48 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238 P-ISSN : 2964-2132
Jika  ada  salah  satu  nilai  Vi  lebih  besar  dari  yang lainnya maka prioritas utama untuk dipilih.
Penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  berkaitan dengan  metode  SAW  memberikan  alternatif  atau  solusi keputusan untuk menentukan karyawan mana yang akan menjadi  karyawan  terbaik  [15].  Penelitian  lainnya  juga menghasilkan  sebuah  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  smartphone  berbasis  web  yang dapat  membantu  konsumen  untuk  melakukan  pemilihan smartphone sesuai keinginan dan kebutuhan berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan  [16].  Dilihat  dari  aspek manajerial penilaian dapat dikembangkan dengan kriteria lain  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan. Perhitungan  menggunakan  Simple  Additive  Weight, dengan  mengacu  pada  kriteria  kepegawaian,  evaluasi kinerja, dan penilaian perilaku pegawai, kemudian dipilih pegawai  yang  akan  mendapatkan  promosi  [17].  Metode ini digunakan karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang dimaksud  adalah  yang  berhak  menerima  beasiswa berdasarkan kriteria yang ditentukan [18]. Metode SAW dan  WP  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  MADM  (Multi  Attribute Decision  Making)  dimana  penelitian  ini  menggunakan bantuan  MATLAB  (Graphical  User  Interface)  GUI (Matrix Laboratory) sebagai alat komputasi [19].

## ANALISA DAN PEMBAHASAN
Telah  dilaksanakannya  penelitian  ini,  maka diketahui para calon pembeli sering salah dan ragu dalam memilih  kendaraan  yang  diinginkan.  Dikarenakan  para calon  pembeli  memilih  mobil LCGC  hanya  berdasarkan besaran harga, informasi dari marketing, sehingga di hari kemudian  menimbulkan  permasalahan  pada  calon pembeli sendiri.
Penelitian  ini  menjelaskan  bagaimana  memilih suatu  mobil  LCGC  yang  telah  ditetapkan  sesuai  dengan kriteria-kriteria.  Proses  pemilihan  tersebut  dilakukan berdasarkan  metode  SAW  yang  akan  menyajikan perangkingan  dari  hasil  perhitungan  nilai-nilai  kriteria dab bobot preferensi masing-masing alternatif.
Adapun  yang  menjadi  data  alternatif  yang menjadi keputusan bagi para pengguna, yaitu:
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Toyota Calya 2020 Tipe G M/T
A2 Daihatsu Sigra 2020 Tipe R M/T A3 Toyota Agya 2020 1,2L Tipe G M/T A4 Daihatsu Ayla 2020 1,2L Tipe R M/T A5 Honda Brio Tipe S A6 Suzuki Karimun Wagon R GS Airbag A7 Datsun Go+ T Style MT
Data  kriteria  yang  diamati  dan  dianalisa  untuk sistem pendukung keputusan diantaranya sebagai berikut:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Cost/Benefit C1 Harga Mobil Cost C2 Kapasitas Mesin Benefit C3 Fitur Keselamatan Benefit C4 Hemat Bahan Bakar Benefit C5 Akomodasi Kabin Benefit
Masing-masing  kriteria  yang  telah  ditetapkan diatas  akan  dibobotkan  berdasarkan  bilangan fuzzy . Ada enam bilangan fuzzy yang digunakan dalam pembombotan ini, yaitu SK= Sangat kurang, K= Kurang, C=  Cukup,  B=  Baik,  SB=  Sangat  Baik,  seperti  terlihat pada tampilan berikut:
Gambar 1 . Pembobotan Fuzzy
Bilangan fuzzy diatas  dirubah  ke  nilai crisp sehingga menjadi Tabel berikut:
Tabel 3. Nilai crisp dari bilangan fuzzy
Selanjutnya  penentuan  nilai  ranting  masing-masing kriteria berdasarkan nilai crisp fuzzy.
Tabel 4. Nilai ranting masing-masing kriteria
Kriteria Kondisi Bilangan Fuzzy Nilai C1 > 200.000.000 K 0,25 >160.000.000 s/d 200.000.000 C 0,5 150.000.000 s/d 200.000.000 B 0,75 < 150.000.000 SB 1 C2 > 1200cc K 0,25 >1000cc s/d 1200cc C 0,5
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 42-48 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238 P-ISSN : 2964-2132
1200cc B 0,75 < 1000cc SB 1 C3 Tidak Ada K 0,25 Lumayan Ada C 0,5 Ada B 0,75 Sangat Ada SB 1 C4 Tidak Irit K 0,25 Lumayan Irit C 0,5 Irit B 0,75 Sangat Irit SB 1 C5 Tidak Besar K 0,25 Lumayan Besar C 0,5 Besar B 0,75 Sangat Besar SB 1 Tabel 5. Bobot (W) Kriteria Bobot Harga Mobil 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.46 Kapasitas Mesin 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.26 Fitur Keselamatan 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.15 Hemat Bahan Bakar 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 5 = 0.09 Akomodasi Kabin 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 5 = 0.04
Dari  Tabel  diatas  didapat  bobot  (W)  =  [  0,46;  0,26; 0,15; 0,09; 0,04 ]
Adapun  nilai  kriteria  dari  masing-masing  alternatif setelah  diadakan  penelitian  di  lapangan  adalah  sebagai berikut:
Tabel 6. Data awal penilaian alternatif Selanjutnya  adalah  pembentukan  Tabel  keputusan, dimana  nilai  pada  Tabel  5  diatas  dirubah  berdasarkan nilai  ranting  kriteria  (Tabel  4)  masing-masing  menjadi sebagai berikut:
Tabel 7. Tabel keputusan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,5 A2 0,75 0,75 0,5 0,5 0,5 A3 0,75 0,75 0,75 0,75 0,25 A4 0,75 0,75 0,5 0,5 0,25 A5 0,5 0,75 1 1 0,25 A6 0,75 0,75 0,25 0,75 0,25 A7 0,75 1 0,25 0,5 0,5 Max 0,75 1 1 1 0,5 Min 0,5 0,75 0,25 0,5 0,25
Selanjutnya  Tabel  6  tersebut  dibuat  kedalm matriks keputusan (X), sehingga :
Tahap berikutnya adalah membuat matriks ternormalisasi  (R)  dari  matriks  keputusan  (X).  Sebagai berikut:
1) Kriteria C1 merupakan cost (Biaya), maka:
𝑅 11 = 𝑀𝑖𝑛(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.5; 0.75; 0.75)
0.75 = 0.5
0.75 = 0.66 𝑅 21 = 𝑀𝑖𝑛(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.5; 0.75; 0.75)
0.75 = 0.5
0.75 = 0.66
Alternat if (Mobil) Nilai C1 C2 C3 C4 C5 Toyota Calya 2020 Tipe G M/T B aik B aik B anya k L uma ya n
Ir it L uma ya n B es ar
Daihatsu Sigra 2020 Tipe R M/T B aik B aik L uma ya n B anya k L uma ya n I rit L uma ya n B es ar
Toyota Agya 2020 1,2L Tipe G M/T B aik B aik B anya k Ir it T id ak B es ar Daihatsu Ayla
2020 1,2L Tipe R M/T B aik B aik L uma ya n
B anya k
L uma ya n I rit T id ak B es ar Honda
Brio Tipe S C ukup B aik Sa nga t B anya k
Sa nga t I rit T id ak B es ar Suzuki Karimun Wagon R GS Airbag B aik Sa nga t B aik T id ak B anya k Ir it T id ak B es ar Datsun Go+ T Style MT B aik B aik T id ak B anya k L uma ya n Ir it
L uma ya n B es ar
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 42-48 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238 P-ISSN : 2964-2132
𝑅 31 = 𝑀𝑖𝑛(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.5; 0.75; 0.75) 0.75
= 0.5 0.75 = 0.66
𝑅 41 = 𝑀𝑖𝑛(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.5; 0.75; 0.75) 0.75 = 0.5 0.75 = 0.66
𝑅 51 = 𝑀𝑖𝑛(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.5; 0.75; 0.75)
0.75
= 0.5 0.5 = 1.00
𝑅 61 = 𝑀𝑖𝑛(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.5; 0.75; 0.75) 0.75 = 0.5 0.75 = 0.66 𝑅 71 = 𝑀𝑖𝑛(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.5; 0.75; 0.75)
0.75 = 0.5 0.75 = 0.66
2) Kriteria C2 merupakan benefit , maka:
𝑅 12 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 1)
= 0.75 1 = 0.75 𝑅 22 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 1)
= 0.75 1 = 0.75 𝑅 32 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 1)
= 0.75 1 = 0.75
𝑅 42 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 1)
= 0.75 1 = 0.75 𝑅 52 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 1)
= 0.75 1 = 0.75
𝑅 62 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 1)
= 0.75 1 = 0.75 𝑅 72 = 1.00
𝑀𝑎𝑥(0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 0.75; 1) = 1 1 = 1.00
3) Kriteria C3 merupakan benefit , maka:
𝑅 13 = 0.5 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.25; 0.25) = 0.5 1
= 0.5 𝑅 23 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.25; 0.25) = 0.75 1 = 0.75 𝑅 33 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.25; 0.25) = 0.75 1 = 0.75 𝑅 43 = 0.5 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.25; 0.25) = 0.5 1 = 0.5 𝑅 53 = 1
𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.25; 0.25) = 1 1 = 1.00
𝑅 63 = 0.25 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.25; 0.25) = 0.25 1 = 0.25
𝑅 73 = 0.25 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.25; 0.25) = 0.25 1 = 0.25 4) Kriteria C4 merupakan benefit , maka:
𝑅 14 = 0.5
𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.75; 0.5) = 0.5 1 = 0.5 𝑅 24 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.75; 0.5) = 0.75 1 = 0.75 𝑅 34 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.75; 0.5) = 0.75 1 = 0.75 𝑅 44 =
0.5 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.75; 0.5) = 0.5 1 = 0.5
𝑅 54 = 1
𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.75; 0.5) = 1 1 = 1.00 𝑅 64 =
0.75 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.75; 0.5) = 0.75 1 = 0.75
𝑅 74 =
0.5 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.75; 0.75; 0.5; 1; 0.75; 0.5) = 0.5 1 = 0.5 5) Kriteria C5 merupakan benefit , maka:
𝑅 15 = 0.5 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.5) = 0.5 0.5 = 1.00 𝑅 25 =
0.25 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.5)
= 0.25 0.5 = 0.5 𝑅 35 =
0.25 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.5)
= 0.25 0.5 = 0.5 𝑅 45 = 0.25
𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.5)
= 0.25 0.5 = 0.5 𝑅 55 =
0.25 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.5)
= 0.25 0.5 = 0.5
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 42-48 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238 P-ISSN : 2964-2132
𝑅 65 = 0.25 𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.5)
= 0.25 0.5 = 0.5
𝑅 75 = 0.5
𝑀𝑎𝑥(0.5; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.25; 0.5) = 0.5 0.5 = 1.00 Setelah dihitung, maka didapatlah matrik ternormalisasi (R) sebagai berikut:
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai preferensi (Vi)  untuk  setiap  laternatif  berdasarkan  nilai  matriks ternormalisasi  (R).  Proses  ini  dilakukan  dengan  cara W*R.  Sehingga  diperoleh  nilai  preferensi  dari  masing- masing alternatif sebagai berikut:
1) Toyota Calya 2020 Tipe G M/T (A1)
V 1 =  (0.46)(0.66)  +  (0.26)(0.75)  +  (0.15)(0.5)  + (0.09)(0.05)  +  (0.04)(1.00)  =  0.3036  +  0.1875  + 0.075 + 0.0045 +  0.04 = 0.6106
2) Daihatsu Sigra 2020 Tipe R M/T (A2) V 2 = (0.46)(0.66) + (0.26)(0.75) + (0.15)(0.75) + (0.09)(0.75) + (0.04)(0.5) = 0.3036 + 0.1875 + 0.1125 + 0.0675 +  0.02  = 0.6911
3) Toyota Agya 2020 1,2L Tipe G M/T (A3) V 3 = (0.46)(0.66) + (0.26)(0.75) + (0.15)(0.75)  +  (0.09)(0.75)  +    (0.04)(0.5)  = 0.3036  +  0.1875  +  0.1125  +  0.0675  +    0.02  = 0.6911 4) Daihatsu Ayla 2020 1,2L Tipe R M/T (A4) V 4 =  (0.46)(0.66)  +  (0.26)(0.75)  +      (0.15)(0.5)  + (0.09)(0.05)  +  (0.04)(0.5)  =  0.3036  +  0.1875 + 0.075 + 0.0045 +  0.02 = 0.5906
5) Honda Brio Tipe S (A5) V 5 = (0.46)(1.00) + (0.26)(0.75) +
(0.15)(1.00) + (0.09)(1.00) +
(0.04)(0.5) = 0.46 + 0.1875 + 0.15 + 0.09 + 0.02 = 0.9075
6) Suzuki Karimun Wagon R GS Airbag (A6) V 6 = (0.46)(0.66) + (0.26)(0.75) +
(0.15)(0.25) + (0.09)(0.75) +
(0.04)(0.5) = 0.3036 + 0.1875 + 0.375 + 0.0675 +  0.02 = 0.6161
7) Datsun Go+ T Style MT (A7)
V 7 = (0.46)(0.66) + (0.26)(1.00) +
(0.15)(0.25) + (0.09)(0.5) + (0.04)(1.00) = 0.3036 + 0.26 + 0.0375 + 0.045 + 0.04 = 0.6861 Berdasarkan  hasil  dari  preferensi  diatas,  maka dilakukan proses perangkingan dari nilai masing-masing alternatif sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil perangkingan alternatif Alternatif Nilai Preferensi (V) Toyota Calya 2020 Tipe G M/T (A1) 0.6106 Daihatsu Sigra 2020 Tipe R M/T (A2) 0.6911 Toyota  Agya  2020  1,2L  Tipe  G  M/T (A3) 0.6911 Daihatsu  Ayla  2020  1,2L  Tipe  R  M/T (A4) 0.5906 Honda Brio Tipe S (A5) 0.9075 Suzuki  Karimun  Wagon  R  GS  Airbag (A6) 06161 Datsun Go+ T Style MT (A7) 0.6861
Berdasarkan  hasil  perankingan  (7)  diatas,  maka diperoleh  keputusan  bahwa  Alternatif  A5  (Honda  Brio Tipe  S)  dengan  nilai  0,9075  sangat  cocok  untuk  dibeli oleh  calon  pembeli.  Keputusan  kedua  adalah  alternatif A2  (Daihatsu  Sigra  2020 Tipe  R  M/T  )  dan  A3 (Toyota Agya  2020  1,2L  Tipe  G  M/T)  dengan  nilai  prefernsi masing-masing  0,6911  dan  disusul  oleh  alternatif  A7 (Datsun  Go+  Style  MT)  dengan  nilai  preferensi  0,6861 dan disusul alternatif A6 (Suzuki Karimun Wagon R GS Airbag) dengan nilai preferensi 0.6161 serta alternatif A1 (Toyota  Calya  2020  Tipe  G  M/T)  dengan  nilai preferensinya adalah 0.6106.

## KESIMPULAN
Sistem  ini  memberikan  informasi tentang  harga mobil,  kapasitas  mesin,  hemat  bahan  bakar,  fitur keselamatan  dan  akomodasi  kabin  dari  setiap  mobil LCGC  yang  akan  dibandingkan.Sistem  ini  memberikan kemudahan bagi konsumen dalam memilih mobil LCGC sehingga  konsumen  pembeli  mobil  tidak  mengalami kerugian baik  dari  sisi  kriteria yang diinginkan maupun masalah lain kedepannya. Sistem aplikasi ini menampilkan  hasil  nilai  data  dari  setiap  mobil  LCGC yang dibandingkan sehingga konsumen dapat menganalisa  berkelanjutan.  Pendukung  keputusan  yang dilakukan berdasarkan metode simple addative weighting  cukup  baik  untuk  menghasilkan  nilai preferensi  setiap  alternatif  yang  akan  dijadikan  sebagai kandidat keputusan.

## REFERENCES
[1] Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  41  Tahun 2013  tentang  Barang  Kena  Pajak  yang  Tergolong  Mewah Berupa  Kendaraan  Bermotor  yang  Dikenai  Pajak  Penjualan Atas Barang Mewah . 2013.
[2] A.  Ganda  Y  Swara,  “Pengembangan  Sistem  Pakar  Pemilihan Mobil  Murah  Ramah  Lingkungan  (LCGC),” TEKNOIF ,  vol.  6, no. 1, 2018.
[3] G.  G.  S.  a.  R.  R.  Mesran,  “Implementation  of  Elimination  and
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 42-48 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238 P-ISSN : 2964-2132
Choice Expressing Reality (ELECTRE) Method in Selecting the Best  Lecturer  (Case  Study  STMIK  BUDI  DARMA),” Int.  J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 141–144, 2017.
[4] Kusumadewi, “Multi-Attribute Decision,” 2006.
[5] R.E.  Sari,  “Pemilihan  Kulit  Ular  Berkualitas  Untuk  Kerajinan Kulit  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 4, pp. 257–269, 2014.
[6] J.  et  al  Simarmata,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Guru  Bidang  Studi  Komputer  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW),” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol.  3, no. 2, pp. 186–190, 2018.
[7] N.  M.  Reza  Fauzan,  Yoenie  Indrasary,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan
Beasiswa Bidik Misi di
POLIBANDengan  Metode  SAWBerbasis  Web,” J.  Online Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 79–83, 2017.
[8] W.  F.  N.  M.  a.  A.  P.  U.  S.  M.  Iswan,  “Tuition  Reduction Determination  Using  Fuzzy  Tsukamoto,” Int.J.Eng.Sci.Invent , vol. 5, no. 9, pp. 68–72, 2016.
[9] W.  H.  a.  H.  S.Dewi, Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMADM) . Jakarta: Graha Ilmu, 2009.
[10]  Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Andi Offset, 2007.
[11]  R.  R.Rahim,  “Study  of  the  Simple  Multi  Attribute  Rating Technique For Decision Support,” IJSRST , vol. 2, no. 6, pp. 491– 494, 2016.
[12]  M.  M.  B.  N.  a.  I.  S.  Y.  Zai,  “Penerapan  Technique  for  Orders Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  untuk Keputusan Pemberian Kredit pada Calon Nasabah (Studi Kasus : PT.  SS  Finance),” MEDIA  Inform.BUDIDARMA ,  vol.  1,  no.  1, 2017.
[13]  F.  T.  W.  a.  M.  M.  K.  Safitri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Dengan Menggunakan Metode Analytical Hieararchy Process (Studi Kasus:PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform.BUDIDARMA , vol. 1, no.
1, 2017.
[14]  C.  Rizal,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  guru  dan pegawai  terbaik  menggunakan  metode  saw  (simple  additive weighting)  studi  kasus  smas  islam  alulum  terpadu  medan,” J. Tek. dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 14–17, 2019.
[15]  A.  Fitriah  and  E.  Irfiani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Pegawai  Terbaik  PT  Pegadaian  Jakarta  Dengan Metode Simple Additive Weighting,” Inf. Syst. Educ. Prof. , vol. 2, no. 2, 2018.
[16]  A.  Mukhlasin,  “PROSIDING  SEMINAR  NASIONAL SISFOTEK (Sistem Informasi dan Teknologi) Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis  Web,” Pros.  Semin.  Nas. Sisfotek , no. September, 2018.
[17]  F.  Frieyadie,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHT (SAW) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PROMOSI  KENAIKAN  JABATAN,” J.  Pilar
Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, 2016, doi:
10.33480/pilar.v12i1.257.
[18]  D.  Kusumawati,  “Penentuan  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Simple Additive Weighting Dan Weighted Product,” J. Elektron. Sistim Inf. Dan Komput. , vol. 1, no. 1, 2015.
[19]  A.  P.  Manullang,  A.  Prahutama,  and  R.  Santoso,  “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dan Weighted Product (Wp)  Dalam  Sistem  Penunjang  Pemilihan  Laptop  Terfavorit Menggunakan Gui Matlab,” J. Gaussian , vol. 7, no. 1, 2018, doi:
10.14710/j.gauss.v7i1.26631.
[20]  Supiyandi,  Fuad,  R.  N.,  Hariyanto,  E.,  &  Larasati,  S.  "Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Koperasi Menggunakan Metode  Weighted  Product".  Jurnal  Media  Informatika Budidarma, vol. 4, no. 4, 2020