## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 9 No. 1, Halaman: 50 - 59 Juni 2023

## IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN RANKING KINERJA TAMIYA MOTOR DC

## Herryansyah
Universitas Bina Sarana Informatika E-mail: herryansyah.hrr@bsi.ac.id
Abstrak
Dalam dunia Mini 4WD , motor DC dikenal sebagai suatu komponen utama yang memiliki peran penting dalam performa  dan  kinerja  mobil Mini  4WD .  Saat  ini  untuk  menentukan  pilihan  dari  beragamnya  jenis motor  DC dipasaran, umumnya para Pembalap Mini 4WD menentukannya dengan cara hanya menilai dari sisi kecepatan atau kekuatan torsinya saja. Penentuan dengan cara konvensional tersebut berdampak pada kurang optimalnya kinerja yang dihasilkan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengenalkan suatu metode penilaian motor DC yang akan  digunakan  dalam  balapan,  agar motor  DC yang  dipilih  dapat  memberikan output optimal  sesuai  dengan keinginan  Pembalap Mini  4WD .  Proses  penilaian  diawali  dengan mengumpulkan  data-data  dari  beragam  jenis varian motor  DC produksi  Tamiya Incorporated ,  lalu  diolah  kembali  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) , agar diperoleh urutan peringkat kinerja mulai dari urutan teratas hingga yang terbawah. Data peringkat kinerja tersebut dapat digunakan sebagai rekomendasi bagi para Pembalap Mini 4WD dan bahkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk digunakan pada mainan atau perangkat elektronik lainnya.
Kata kunci : Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weighting , Motor DC , Mini 4WD , Tamiya, Mainan.

## PENDAHULUAN
Perkembangan Mini  4WD di  Indonesia telah  mengalami  pertumbuhan  yang  cukup tinggi  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Hal tersebut tercermin pada popularitas dan minat yang terus berkembang dalam dunia Mini 4WD . Dengan  menjamurnya  komunitas  yang  aktif, event-event balapan  tingkat  nasional,  dan dengan berdirinya Graha Tamiya Di Tangerang, Hal-hal tersebut membuat Indonesia  menjadi  salah  satu  pasar  penting bagi Mini  4WD di  tingkat  global.  Namun trend positif  tersebut  terkendala  dalam  menemukan akses informasi dan edukasi yang komprehensif  tentang  seluk  beluk Mini  4WD . Terkadang  sulit  untuk  menemukan  sumber terpercaya yang memberikan panduan, tutorial , dan informasi lengkap tentang pemilihan spare- part , setting -an, dan strategi balapan. Kurangnya  pemahaman  yang  baik  tentang teknik dan strategi Mini 4WD dapat menghambat  kemampuan  penikmat  untuk memaksimalkan kinerja mobil mereka.
Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  adanya upaya  yang  relatif  mudah  dan  singkat  untuk bisa  menekan  permasalahan  tersebut  atau setidaknya mampu me-minimalisir celah kendala  dalam  men- setting dan  mengatur strategi  bagi  para  Pembalap Mini  4WD .  Maka dalam  penelitian  kali  ini  akan  dijabarkan
bagaimana menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Suatu metode yang mudah  dipahami  dan  diterapkan  dalam berbagai kebutuhan pemilihan suatu keputusan.  Untuk  kasus  kali  ini,  kriteria  yang akan  dinilai  adalah Torque (torsi), Speed (Kecepatan), Minimum Current Consumption (konsumsi  daya  minimum), Maximum Current Consumption (konsumsi  daya  maksimum),
Adaptability (adaptabilitas), Utilization Limitations (keterbatasan
penggunaan),
Supporting Features (fitur  penunjang), Price (harga).  Adapun  penjelasan  lebih  lengkap mengenai  kriteria-kriteria  diatas  akan  dibahas pada bab berikutnya.
Dari uraian diatas, penelitian ini bertujuan untuk mempermudah dalam menentukan motor DC terbaik.  Dengan  cara  menghasilkan perhitungan yang tepat dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam proses menentukan motor DC dan juga diharapkan  dapat  membuka  jalan  untuk penelitian  mengenai  dunia Mini 4WD dengan lebih  luas  dan  lebih  mendalam  di  masa  yang akan datang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  melibatkan  serangkaian tahapan  umum  yang  harus  dilalui.  Tahapan
tersebut  meliputi  pengumpulan  data  dari berbagai  sumber  yang  relevan,  menganalisis data yang telah terkumpul, dan mengolah data tersebut  agar  dapat  menjadi  elemen-elemen penilaian  dalam  metode Simple  Additive Weighting (SAW), dan dari semua tahap diatas maka  diperoleh  hasil  yang  akan  digunakan dalam  pengambilan  keputusan  sesuai  dengan konteks  penelitian.  Skema  tahapan  yang digunakan dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Berdasarkan Flowchart  diatas, maka tahapan- tahapan penelitian adalah: 1.  Pengumpulan Data Pada tahap ini, peneliti melakukan pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber yang relevan dengan topik penelitian. Data tersebut bisa diperoleh melalui wawancara, observasi,  atau  sumber  lainnya.  Tujuan dari  tahap  ini  adalah  untuk  memperoleh data  yang  diperlukan  untuk  analisis selanjutnya.
2.  Analisis Data Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  melakukan pembersihan data, pemfilteran, dan transformasi  data  agar  dapat  diolah dengan  lebih  baik  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW).
3.  Pengolahan Data Dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting
(SAW) untuk
memberikan  bobot  pada  setiap  elemen penilaian  yang  telah  dianalisis.  Data  akan diberi bobot sesuai dengan kepentingannya  dalam  konteks  penelitian, dan kemudian dilakukan perhitungan untuk mendapatkan  nilai  preferensi  dari  tiap-tiap motor DC yang diuji
4.  Hasil
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pe- rangkingan  berdasarkan  nilai  preferensi yang  diperoleh  dari  tiap-tiap  varian motor DC. Yang mana motor DC dengan rangking teratas  akan  direkomendasikan  sebagai yang  terbaik  untuk  dijadikan  bahan  acuan bagi  para  pembaca  pada  umumnya  dan bagi  para  Pembalap Mini 4WD pada khususnya.
Dengan mengikuti skema tahapan diatas,  maka  penelitian  ini  dapat  diterapkan dengan proses yang sistematis dan terstruktur dalam  mengumpulkan,  menganalisis,  dan mengolah  data  guna  mendapatkan  hasil penilaian  yang  sesuai  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW).
Berdasarkan  data  spesifikasi motor  DC yang  diperoleh  dari  situs  resmi  Tamiya ( www.tamiya.com ), maka kriteria-kriteria penilaian adalah sebagai berikut:
1. Average Torque Torque atau torsi adalah gaya pada gerak translasi menunjukkan kemampuan sebuah  gaya  untuk  membuat  benda melakukan  gerak  rotasi/berputar  (Buyung, 2018). Dengan kata lain Torsi pada motor DC adalah kekuatan motor untuk membuat benda lain yang terhubung dengannya bisa ikut berputar seperti gear, dan roda. Pada penelitian  kali  ini  digunakan  nilai  rata-rata torsi sesuai data yang  diperoleh. Semakin tinggi torsi, maka akan semakin baik.
2. Average Speed Speed pada motor  DC adalah  kecepatan berputar  motor  tersebut.  Dihitung  dengan banyaknya  rotasi/putaran  per  menit. Pada penelitian  kali  ini  digunakan  nilai  rata-rata kecepatan  sesuai  data  yang  diperoleh. Semakin  tinggi  kecepatan,  maka  akan semakin baik.
3. Average Current Consumption Current  Consumption Adalah  besar  arus listrik yang dibutuhkan agar motor DC bisa mulai  berputar.  Pada  penelitian  kali  ini digunakan  nilai  rata-rata  arus  yang dibutuhkan  sesuai  data  yang  diperoleh. Semakin  rendah  arus  yang  dibutuhkan, maka akan semakin baik.
4. Adaptability Adaptability atau  adaptabilitas  adalah kemampuan  adaptasi motor  DC dalam merespon  berbagai  bentuk  halang-rintang dari arena balap seperti tanjakan, belokan, zig-zag ,  kemiringan  dan  lain  sebagainya. Semakin stabil kinerja motor pada berbagai jenis  halang-rintang,  maka  akan  semakin baik.  Untuk  kriteria  ini,  tingkatan  penilaian diambil  berdasarkan  wawancara  dengan beberapa  penikmat  Mini  4WD.  Adapun
Mulai
Pengumpulan Data Analisis Data Pengolahan Data Hasil Selesai
penilaiannya adalah:
Tabel 1. Skor Kriteria Adaptability Predikat Nilai OK 1 GOOD 2 GREAT 3 EXCELLENT 4 PERFECT 5

## 5. Utilization Limitations
Atau  lingkup  keterbatasan  penggunaan motor DC , pada dunia Mini 4WD biasa juga disebut  seberapa user-friendly  motor  DC tersebut,  apakah  untuk  semua  kalangan atau  hanya  professional  saja, dan  apakah bisa memberikan hasil optimal jika dikombinasikan  dengan  berbagai  jenis spare-part Mini 4WD yang lain atau hanya cocok  dengan spare-part tertentu  saja. Semakin sedikit
batasan
dalam penggunaannya  diberbagai  bentuk event , maka akan semakin baik. 6. Features
Features atau fitur penunjang adalah fitur- fitur  yang  dimiliki  oleh motor  DC tersebut sehingga memiliki keunggulan dan keunikan  dibanding  dengan  varian motor DC yang  lain.  Semakin  banyak  fitur  yang memberikan output yang  signifikan,  maka akan semakin baik
Adapun  data  yang  berhasil  dikumpulkan untuk  digunakan  sebagai  nilai  kriteria  adalah adalah:
a. Plasma-Dash
Gambar 2. Plasma-Dash
Tabel 2. Plasma-Dash Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,4+1,9)/2 1,65 Avg. Speed (25000+28000)/2 26500 Avg. Current (4,1+5,2)/2 4,65 Adaptability • Revving GREAT • Torque GREAT 6 Utili. Lim. • Khusus Advance • Dilarang untuk ba- lapan resmi di Je- pang 3 Features Peredam panas 1
b. Ultra-Dash
Gambar 3. Ultra-Dash
Tabel 3. Ultra-Dash Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,4+1,9)/2 1,65 Avg. Speed (20400+27500)/2 23950 Avg. Current (4,0+5,0)/2 4,5 Adaptability All-out time attack GREAT 3 Utili. Lim. • Khusus Advance • Dilarang  untuk  ba- lapan  resmi  di  Je- pang 3 Features - 0
c. Power-Dash
Gambar 4. Power-Dash
Tabel 4. Power-Dash Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,5+2)/2 1,75 Avg. Speed (19900+23600)/2 21750 Avg. Current (2,5+3,3)/2 2,9 Adaptability • Technical  courses GREAT
• Trek bukit GREAT 6 Utili. Lim. Khusus Advance 2 Features - 0
d. Sprint-Dash
Gambar 5. Sprint-Dash
Tabel 5. Sprint-Dash Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,3+1,8)/2 1,55 Avg. Speed (20700+27200)/2 23950 Avg. Current (2,8+3,8)/2 3,3 Adaptability • Revving GOOD • Trek lurus PERFECT 7 Utili. Lim. • Khusus Advance • Hanya  optimal  un- tuk  roda  diameter 3
kecil Features - 0
e. Hyper-Dash PRO
Gambar 6. Hyper-Dash PRO
Tabel 6. Hyper-Dash PRO
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,4+1,9)/2 1,65 Avg. Speed (17200+21200)/2 19200 Avg. Current (1,6+3)/2 2,3 Adaptability • Balance OK • Whole range of advanced setups OK 2 Utili. Lim. • Khusus Advance • Chassis Tertentu 3 Features - 0
f. Light-Dash PRO
Gambar 7. Light-Dash PRO
Tabel 7. Light-Dash PRO
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,3+1,9)/2 1,6 Avg. Speed (14600+17800)/2 16200 Avg. Current (1,5+2,2)/2 1,85 Adaptability - 0 Utili. Lim. • Khusus Advance • Chassis Tertentu 3 Features - 0
g. Mach-Dash PRO
Gambar 8. Mach-Dash PRO
Tabel 8. Mach-Dash PRO
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,3+1,8)/2 1,55 Avg. Speed (20000+24500)/2 22250 Avg. Current (2,6+3,5)/2 3,05 Adaptability Revving GOOD 2 Utili. Lim. • Khusus Advance • Chassis Tertentu
• Hanya  optimal  un- tuk  roda  diameter kecil 4 Features - 0
h. Light-Dash
Gambar 9. Light-Dash
Tabel 9. Light-Dash Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,3+1,9)/2 1,6 Avg. Speed (14600+17800)/2 16200 Avg. Current (1,5+2,2)/2 1,85 Adaptability - 0 Utili. Lim. Khusus Advance 2 Features - 0
i. Hyper-Dash 3
Gambar 10. Hyper-Dash 3
Tabel 10. Hyper-Dash 3
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,4+1,9)/2 1,65 Avg. Speed (17200+21200)/2 19200 Avg. Current (1,6+3)/2 2,3 Adaptability • Balance OK • Segala medan GOOD 3 Utili. Lim. Khusus Advance 2 Features - 0
j. Torque-Tuned 2
Gambar 11. Torque-Tuned 2
Tabel 11. Torque-Tuned 2
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,6+2)/2 1,8 Avg. Speed (12300+14700)/2 13500 Avg. Current (1,7+2)/2 1,85 Adaptability • Akselerasi GOOD
• Trek bukit PERFECT
• Belokan tajam
PERFECT
12
Utili. Lim. - 1 Features - 0
k. Rev-Tuned 2
Gambar 12. Rev-Tuned 2
Tabel 12. Rev-Tuned 2
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,2+1,5)/2 1,35 Avg. Speed (13400+15200)/2 14300 Avg. Current (1,6+2)/2 1,8 Adaptability • Revving GOOD • Trek lurus
PERFECT 7 Utili. Lim. Hanya  optimal  untuk roda diameter kecil 2 Features - 0
l. Atomic-Tuned 2
Gambar 13. Atomic-Tuned 2
Tabel 13. Atomic-Tuned 2 Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,5+1,8)/2 1,65 Avg. Speed (12700+14900)/2 13800 Avg. Current (1,8+2,2)/2 2 Adaptability • Balance EXCELLENT • Trek campuran PERFECT 9 Utili. Lim. - 1 Features - 0
m. Torque-Tuned 2 PRO
Gambar 14. Torque-Tuned 2 PRO
Tabel 14. Torque-Tuned 2 PRO
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,6+1,8)/2 1,7 Avg. Speed (12200+14400)/2 13300 Avg. Current (1,7+2)/2 1,85 Adaptability • Akselerasi GOOD
• Belokan tajam
PERFECT • Trek bukit PERFECT 12 Utili. Lim. Chassis Tertentu 2 Features - 0
n. Rev-Tuned 2 PRO
Gambar 15. Rev-Tuned 2 PRO
Tabel 15. Rev-Tuned 2 PRO
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,2+1,5)/2 1,35 Avg. Speed (13200+14900)/2 14050 Avg. Current (1,5+1,8)/2 1,65 Adaptability • Revving GOOD • Trek lurus PERFECT 7 Utili. Lim. • Chassis Tertentu
• Hanya  optimal  un- tuk  roda  diameter kecil Features - 0 o. Atomic-Tuned 2 PRO
Gambar 16. Atomic-Tuned 2 PRO
Tabel 16. Atomic-Tuned 2 PRO
Kriteria Keterangan Nilai Avg. Torque (1,6+1,8)/2 1,7 Avg. Speed (12300+14500)/2 13400 Avg. Current (1,5+1,7)/2 1,6 Adaptability • Balance EXCELLENT • Trek campuran PERFECT 9 Utili. Lim. Chassis Tertentu 2 Features - 0
Dari  data-data  yang  disajikan  diatas, langkah  selanjutnya  adalah  mengolah  data- data  tersebut  kedalam  algoritma Simple Additive Weighting (SAW). Adapun tahapannya adalah:
a.  Menentukan  kriteria  penilaian  yang  akan dijadikan dasar pengambilan nilai.
b.  Menentukan  bobot  dan  kategori  dari masing-masing kriteria penilaian.
c.  Penilaian alternatif.
d.  Normalisasi  nilai  kriteria  dari  setiap alternatif berdasarkan kategorinya.
e.  Menghitung  nilai  preferensi  dari  tiap-tiap alternatif.
f. Perangkingan  alternatif  berdasarkan  nilai preferensinya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dijabarkan penerapan Simple  Additive  Weighting  (SAW) sesuai dengan tahapan-tahapan diatas

## a.  Menetukan Kriteria Penilaian
Kriteria-kriteria  penilaian  akan  diubah kedalam bentuk variabel yang lebih sederhana agar lebih mudah dalam penyajian datanya.
Tabel 17. Kriteria Penilaian Kriteria Keterangan C1 Avg. Torque C2 Avg. Speed C3 Avg. Current C4 Adaptability C5 Utili. Lim. C6 Features

## b.  Menentukan Bobot dan Kategori Kriteria
Berdasarkan  wawancara  dan survey dengan  beberapa  penikmat Mini  4WD, maka diperoleh  bobot  dan  kategori  pada  kriteria adalah:
Tabel 18. Bobot dan Kategori Kriteria Kriteria Bobot Kategori C1 0,2 Benefit C2 0,25 Benefit C3 0,10 Cost C4 0,15 Benefit C5 0,15 Cost C6 0,15 Benefit

## c.  Penilaian Alternatif
Tahap  berikutnya  adalah  peng- input -an nilai-nilai kriteria dari tiap-tiap produk motor DC. Untuk mempermudah penyajian data alternatif, maka  nama-nama varian motor DC akan disederhanakan  kedalam  bentuk  nama-nama variabel sebagai berikut:
Tabel 19. Produk - Alternatif Motor Alternatif Plasma-Dash A1 Ultra-Dash A2 Power-Dash A3 Sprint-Dash A4 Hyper-Dash PRO A5 Light-Dash PRO A6 Mach-Dash PRO A7 Light-Dash A8 Hyper-Dash 3 A9 Torque-Tuned 2 A10 Rev-Tuned 2 A11 Atomic-Tuned 2 A12 Torque-Tuned 2 PRO A13 Rev-Tuned 2 PRO A14 Atomic-Tuned 2 PRO A15
Berdasarkan  data  pada  Tabel  2  sampai dengan  Tabel  16,  maka  dibuatlah  Tabel Penilaian Alternatif sebagai berikut:
Tabel 20. Penilaian Alternatif
Alt. Kriteria & Bobot C1 C2 C3 C4 C5 C6 0,2 0,25 0,1 0,15  0,15  0,15 A1 1,65 26500  4,65 6 3 1 A2 1,65 23950 4,5 3 3 0 A3 1,75 21750 2,9 6 2 0 A4 1,55 23950 3,3 7 3 0 A5 1,65 19200 2,3 2 3 0 A6 1,6 16200  1,85 0 3 0 A7 1,55 22250  3,05 2 4 0 A8 1,6 16200  1,85 0 2 0 A9 1,65 19200 2,3 3 2 0 A10 1,8 13500  1,85 12 1 0 A11 1,35 14300 1,8 7 2 0 A12 1,65 13800 2 9 1 0 A13 1,7 13300  1,85 12 2 0 A14 1,35 14050  1,65 7 3 0 A15 1,7 13400 1,6 9 2 0

## d.  Normalisasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyeder- hanaan nilai-nilai alternatif pada semua kriteria.
Untuk kriteria kategori Benefit
(Keuntungan).  Semakin  tinggi  nilainya,  maka akan semakin baik. Akan berlaku rumus:
(1)
Dan  jika  kriteria  berkategori Cost (Biaya). Semakin rendah  nilainya, maka akan semakin baik. Akan berlaku rumus:
(2)
Adapun penjelasan variabel adalah:
• X : Alternatif  yang  diuji.  Dalam  hal  ini adalah produk-produk motor DC.
• i : Urutan  alternatif.  Dalam  penelitian kali ini ada 15 produk motor DC yang akan diproses.
• j : Nilai-nilai  kriteria  yang  akan  dinor- malisasi.
• Min :  Nilai  terkecil  pada  kriteria  dari  ke- seluruhan alternatif.
• Max : Nilai terbesar pada kriteria dari kese- luruhan alternatif.
Dengan  rumus  diatas  maka  akan dihasilkan tabel normalisasi sebagai berikut:
Tabel 21. Normalisasi Alt. Kriteria & Bobot C1 C2 C3 C4 C5 C6 0,2 0,25 0,1 0,15 0,15 0,15 A1 0,917 1 0,344 0,500 0,333 1 A2 0,917 0,904 0,356 0,250 0,333 0 A3 0,972 0,821 0,552 0,500 0,500 0 A4 0,861 0,904 0,485 0,583 0,333 0 A5 0,917 0,725 0,696 0,167 0,333 0 A6 0,889 0,611 0,865 0,000 0,333 0 A7 0,861 0,840 0,525 0,167 0,250 0 A8 0,889 0,611 0,865 0,000 0,500 0 A9 0,917 0,725 0,696 0,250 0,500 0 A10 1 0,509 0,865 1 1 0 A11 0,750 0,540 0,889 0,583 0,500 0 A12 0,917 0,521 0,800 0,750 1 0 A13 0,944 0,502 0,865 1 0,500 0 A14 0,750 0,530 0,970 0,583 0,333 0 A15 0,944 0,506 1 0,750 0,500 0

## e.  Menghitung Nilai Preferensi
Pada  tahap  ini,  nilai-nilai  pada  tabel normalisasi  diatas  diproses  dengan  perkalian matriks. Yang mana tiap-tiap nilai kriteria dikali dengan  bobot  kriterianya,  lalu  dijumlahkan.
Adapun rumus yang digunakan adalah:
(3)
Dan  hasil  dari  perhitungan  nilai  preferensi adalah:
Tabel 22. Nilai Preferensi Alternatif Nilai Preferensi A1 0,743 A2 0,532 A3 0,605 A4 0,584 A5 0,509 A6 0,467 A7 0,497 A8 0,492 A9 0,547 A10 0,714 A11 0,536 A12 0,656 A13 0,626 A14 0,517 A15 0,603

## f.  Perangkingan
Berdasarkan  Tabel  Nilai  Preferensi  diatas, maka  urutan  peringkat  kinerja Tamiya  Motor DC adalah:
X ij Max X ij i n V i =  w j r ij j=1
Min X ij i X ij n
V i =  w j r ij j=1
Tabel 23. Ranking Rank. Alt. Motor Pref. 1 A1 Plasma-Dash 0,743 2 A10 Torque-Tuned 2 0,714 3 A12 Atomic-Tuned 2 0,656 4 A13 Torque-Tuned 2 PRO 0,626 5 A3 Power-Dash 0,605 6 A15 Atomic-Tuned 2 PRO 0,603 7 A4 Sprint-Dash 0,584 8 A9 Hyper-Dash 3 0,547 9 A11 Rev-Tuned 2 0,536 10 A2 Ultra-Dash 0,532 11 A14 Rev-Tuned 2 PRO 0,517 12 A5 Hyper-Dash PRO 0,509 13 A7 Mach-Dash PRO 0,497 14 A8 Light-Dash 0,492 15 A6 Light-Dash PRO 0,467
Dari  seluruh  tahapan  yang  sudah diterapkan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Tamiya  Motor  DC dengan  peringkat  kinerja teratas  adalah Plasma-Dash dan  diikuti  oleh Torque-Tuned  2. Sedangkan  di  dua  urutan terbawah ditempati oleh Light-Dash dan varian - nya Light-Dash PRO.
Dengan  hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat membuka wawasan dan memperkenalkan  sebuah  strategi  baru  bagi para  penikmat Mini 4WD dalam memilih spare - part dan memodifikasi mobil balap mereka.

## PENUTUP
Kesimpulan dan saran yang didapat dari penelitian kali adalah:
a.  Dari  semua varian produk Tamiya  Motor DC yang  diuji, ranking kinerja  terbaik dimiliki  oleh Plasma-Dash ,  sedangkan ranking  terbawah  ditempati  oleh Light - Dash PRO .  Bisa  kita  dapati  bahwa motor yang  hanya  mengandalkan Speed dan Torque tinggi  saja  belum  tentu  memiliki kinerja yang tinggi pula.
b.  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) dapat  dengan  mudah  diterapkan  pada permasalahan pengambilan keputusan dan penentuan peringkat seperti pada penelitian  kali  ini.  Mengingat  karakteristik metode  ini  yang  sederhana,  mudah  dan bisa  diterapkan pada permasalahan- permasalahan lain yang serupa.
c.  Hasil  penelitian  ini  juga  diharapkan  bisa menjadi  inspirasi  dalam  mengembangkan strategi  baru  bagi  para  penikmat  dan Pembalap Mini  4WD dalam  menentukan motor DC yang akan digunakan pada mobil
balap  mereka  sesuai  dengan  kebutuhan event-event Mini 4WD yang mereka ikuti.
d.  Penulis berharap penelitian ini bisa menjadi pembuka  jalan  bagi  penelitian-penelitian serupa  di  masa  mendatang.  Mengingat luasnya  pembahasan  menge-nai  metode pengambilan  keputusan  dan  kompleksnya dunia Mini  4WD yang  perlu  digali  lebih mendalam lagi.
e.  Berdasarkan penelitian ini, harapan kedepannya akan tercipta aplikasi-aplikasi sistem  penunjang  keputusan  yang  serba- guna pemanfaatannya, tidak hanya terbatas  pada  dunia Mini  4WD saja  tetapi juga  bisa  diterapkan  pada hobby atau bentuk  mainan/permainan  lainnya,  yang mampu ber-operasi pada komputer ataupun perangkat mobile lainnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  yang  sebesar-besarnya Penulis haturkan kepada:
1.  Kedua  Orang  Tua,  saudara-saudari,  istri dan    putra-putri  Penulis  yang  selalu memberikan  do’a  dan  dukungan  penuh yang tidak pernah terputus hingga saat ini.
2.  Rekan-rekan  dosen  dan  staff  Universitas Bina  Sarana  Informatika  yang  selalu membimbing dan menemani Penulis dalam memenuhi kegiatan Tri Dharma Perguruan Tinggi.
3.  Bapak/Ibu Reviewer dan Staff Editor Jurnal Ilmiah FLASH yang berkenan memberikan kritik  membangun  dan  masukan  positif yang  membangun  hingga  memberikan kesempatan  untuk  diterbit-kannya  hasil penelitian ini.
4.  Bapak/Ibu peneliti sebelumnya yang karya tulisnya  menjadi  referensi  bagi  Penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.
5.  Para sahabat se- hobby Mini 4WD dimanapun  berada  yang  rela  meluangkan waktunya  dalam  membantu  Penulis  untuk pengumpulan data-data penelitian.
6.  Semua  pihak  yang  tidak  bisa  disebutkan satu-persatu  yang  telah  terlibat  dalam proses  penelitian  kali  ini  dari  awal  hingga diterbitkannya penulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tamiya, Inc., “Get Motoring! A Comparison of Mini  4WD  Motors ” . 2015 [Online].  Available: https://www.tamiya.com/english/mini4wd/set upguide/motorguide.pdf
[2] Frieyadie, “ Penerapan Metode Simple
Additive  Weight  (SAW)  Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Promosi Kenaikan Jabatan ”, Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  XII, 2016.
[3] Y.  Malau, “Implementasi  Metode  Simple Additive Weighting Untuk Sistem Pendukung
Keputusan ”, Paradigma, vol. 19, no. 1, 2017.
[4] N.  Nuraeni, “Penerapan  Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  Dalam Seleksi
Calon Karyawan”, Jurnal Swabumi, 2018.
[5] N.  Sholehah  and  F.  Maspiyanti, “Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  Dan  Topsis ”, Jurnal  Ilmu
Inform., vol. 8, no. 02, 2020
[6] K.  S.  Rosi,  I.  Vita  Indriyani  and  R.  Mulia,
“Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan
Perangkingan Guru Berprestasi Studi Kasus:
SDN Rambutan 03 Pagi”, Journal Speed, vol. 14, no. 1, pp. 44-49, Jan. 2022.
[7] M.  Rizkiandana,  F.  E.  Schaduw  and  H. Kuswara,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pengangkatan  Jabatan  Unit  Head  Dengan Metode SAW Di PT. Fifgroup Cabang Bekasi
2”, Journal Speed, vol. 14, no. 4, pp. 131-136, Oct. 2022.
[8] Herryansyah,  “Penerapan  Metode  SAW
Dalam Menentukan Peringkat Kinerja
Sparepart  Studi  Kasus:  Tamiya  Mini  4WD
Chassis ”,  Indonesian  Journal  on  Networking and  Security,  vol.  11,  no.  4,    pp.  206-213, 2022.