Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 155-161

## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Produk Terbaik
Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada CV.
Siantar Simalungun Sukses
Evani Sitohang 1 , Dedy Hartama 2 , Agus Perdana Windarto 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia evanisitohang113@gmail.com, dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id,agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
CV. Siantar Simalungun Sukses is a form of business that sells various kinds of milk to meet the needs of the  community, especially  for the people of Pematangsiantar. But CV. Siantar Simalungun Sukses is not the only form of business in Pematangsiantar city, but there  are  still  many  supermarkets  operating  in  the  same  field,  so  that  this  will  lead  to business  competition  between  existing  forms  of  business.  To  face  the  business competition, there are many ways that can be done by CV. Siantar Simalungun Success to maintain the quality of the milk products sold, including by analyzing the quality of these products, and price competitiveness.
Keywords : Simple Additive Weighting, Best Product, Siantar Simalungun, Alternative, Criteria

## Abstrak
CV  Siantar  Simalungun  Sukses  adalah  salah  satu  bentuk  usaha  yang  menjual beraneka ragam susu untuk memenuhi kebutuhan masyarakat terutama untuk masyarakat kota  Pematangsiantar.  Namun  CV.  Siantar  Simalungun  Sukses  bukanlah  satu-satunya bentuk  usaha  di  kota  Pematangsiantar  melainkan  masih  banyak  supermarket  yang bergerak dibidang yang sama, sehingga hal tersebut yang akan menimbulkan persaingan bisnis  antar  bentuk  usaha  yang  ada.  Untuk  menghadapi  persaingan  bisnis  tersebut banyak  cara  yang  dapat  dilakukan  oleh  CV.  Siantar  Simalungun  Sukses  untuk  tetap mempertahankan  kualitas  dari  produk  susu  yang dijual, diantaranya dengan  melakukan analisis terhadap kualitas produk tersebut, dan daya saing harga.
Kata  Kunci: Simple  Additive  Weighting,  Produk  terbaik,  Siantar  Simalungun, Altenatif, Kriteria

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  globalisasi  ini  kemajuan  teknologi  diberbagai  bidang  mengalami perkembangan yang sangat pesat. Begitu juga teknologi di bidang komputer sudah begitu canggih,  baik  dari  perangkat  keras  ( hardware )  maupun  perangkat  lunak  ( software ).  Hal ini  membuat  penggunaan  komputer  di  berbagai  bidang  dan  instansi  sangat  diperlukan terutama  untuk  mengolah  data  [1].  Salah  satu  bidang  tersebut  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Sistem  Pendukung Keputusan  sebagai  sekumpulan  tools  komputer  yang  terintegrasi  yang  mengijinkan seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan komputer, untuk menciptakan informasi  yang  berguna  dalam  membuat  keputusan  semi  terstruktur  dan  keputusan  tak terstruktur  yang  tidak  terantisipasi.  Untuk  membantu  para  pengambil  keputusan  dalam menentukan  kebijakan  yang  tepat,  efisien,  dan  efektif  diperlukan  suatu  model pengambilan  keputusan  yang  dikenal  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK). Sistem Pendukung Keputusan, dapat dijelaskan sebagai suatu sarana atau alat bantu untuk mendukung  suatu  bentuk  keputusan.  Pada  dasarnya  pengambilan  keputusan  merupakan suatu  pendekatan  sistematis  pada  hakekat  suatu  masalah,  pengumpulan  fakta,  penentuan yang  matang  dari  alternatif  yang  dihadapi,  dan  pengambilan  keputusan  tindakan  yang
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 155-161
menurut  perhitungan  merupakan  tindakan  yang  terbaik.  Metode Simple  Additeve Weighting sering  dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  Simple Additeve  Weighting adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode Simple  Additeve  We ighting membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian menggambarkan  rancangan  penelitian  yang  meliputi  prosedur  atau langkah-langkah  yang  harus  ditempuh,  waktu  penelitian,  sumber  data,  serta  dengan  cara apa  data  tersebut  diperoleh  dan  diolah/dianalisis.   Dalam   prakteknya  terdapat  sejumlah metode yang biasa digunakan untuk kepentingan penelitian.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  teknik  pengumpulan  data  merupakan  faktor  penting  demi keberhasilan  penelitian.  Hal  ini  berkaitan  dengan  bagaimana  cara  mengumpulkan  data, siapa sumbernya, dan apa alat yang digunakan.
1) Observasi
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  pengumpulan  data  dengan  melakukan pencatatan  dan  pengamatan  secara  sistematis  mengenai  hal-hal  yang diselidiki secara langsung
2) Wawancara Pada  tahap  ini,  penulis  mewawancarai  langsung  pihak  yang  berkompeten dan  berhubungan  dengan  masalah  yang  melakukan  penilaian  terhadap  Produk Terbaik Pada CV. Siantar Simalungun Sukses.
3) Kepustakaan Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  studi  literature  yaitu  mengumpulkan bahan  –  bahan  referensi  baik  dari  buku,  artikel,  jurnal,  makalah,  maupun situs  internet  mengenai  Penilaian  Menentukan  Produk  Terbaik  Pada  CV.  Siantar Simalungun Sukses serta metode Simple Additive Weighting (SAW) dan beberapa referensi lain yang menunjang tujuan penelitian

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Analisis Data dan Sistem
Analisis  data  pada  sub  bab  ini  difokuskan  kepada  perhitungan  matematis  secara manual. Sampel data yang diambil sebanyak 5 Produk Susu. Adapun data tempat Produk Susu  yang dijadikan objek penelitian adalah:
Tabel 1. Data Objek Penelitian No. Kode Nama Barang 1 12309578  CARNATION COFFEE-MATE 48X495G ID
2 8109004  BEAR BRAND RTD TIN 30X189 ML
3 12309576  CARNATION SCC 48X370G ID
4 12309579  NESTLE NONA PLAIN SBC CAN 48X370 GR
5 12273994  MILO ACTIV-GO SICH20((10+1)X(14+4))
Untuk  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  berdasarkan  perhitungan  algoritma SAW,  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  Menentukan  nilai  kriteria  Cj  pada  suatu  set alternatif Ai. Beserta bobot preferensi (Wj) setiap kriteria Cj, berikut kriteria-kriteria yang dibutuhkan dalam pengambilan keputusan merekomendasikan Produk Susu. Menentukan tingkat  kepentingan  pada  setiap  kriteria  adalah  hal  utama  yang  dilakukan  sebelum
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 155-161
melakukan  proses  normalisasi.  Penentuan  tingkat  kepentingan  ini  berbeda  untuk  setiap permasalahan.  Dalam  hal  ini  penentuan  tingkat  kepentingan  dilakukan  oleh  seorang pimpinan.  Karena  penentuan  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria  sangat  berpengaruh terhadap output yang  dihasilkan.  Adapun  tingkat  kepentingan  kriteria  dapat  dilihat  pada tabel 2 berikut
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Daya Saing Harga 30 % C2 Kualitas Produk 20 % C3 Pemasaran 20 % C4 Penyebaran Iklan 10 % C5 Team Promosi 20 %

## 3.2.  Perhitungan Manual Metode SAW
Nilai  dari  setiap  kriteria  merupakan  hasil  peng input an  data  alternatif Produk  Susu yang  sudah  dikonversikan  berdasarkan  bobot  kritera  yang  sudah  ditentukan  melalui proses perhitungan. Pemberian bobot dalam sistem pemilihan Produk Susu dilakukan oleh pimpinan. Berikut adalah tabel nilai berdasarkan alternatif dan kriteria yang telah terdata.
Tabel 3. Nilai Setelah Dikonversi pada Algoritma SAW
No Kode alternatif / kriteria Daya Saing Harga (C1) Kualitas Produk (C2) Pemasaran (C3) Penyebaran Iklan (C4) Team Promosi (C5) 1 12309578 CARNATION COFFEE- MATE 48X495G ID Terjangkau Bagus Menyeluruh di suatu daerah Media Televisi + Cetak Selalu ada Di Toko 2 8109004 BEAR BRAND RTD TIN 30X189 ML Terjangkau Sedang Menyeluruh di suatu daerah Media Televisi + Cetak Selalu ada Di Toko 3 12309576 CARNATION SCC 48X370G ID Tinggi Sedang Sebahagian di suatu daerah Media Televisi Jarang ada di Toko 4 12309579 NESTLE NONA PLAIN SBC CAN 48X370 GR Tinggi Bagus Menyeluruh di suatu daerah Media Televisi + Cetak Jarang ada di Toko 5 12273994 MILO ACTIV- GO SICH20((10+1) X(14+4)) Terjangkau Sedang Sebahagian di suatu daerah Media Televisi Jarang ada di Toko No Kode alternatif / kriteria Daya Saing Harga (C1) Kualitas Produk (C2) Pemasaran (C3) Penyebaran Iklan (C4) Team Promosi (C5) 1 12309578 CARNATION COFFEE- MATE 48X495G ID 2 3 3 2 3
2 8109004 BEAR BRAND RTD TIN 30X189 ML 2 2 3 2 3
3 12309576 CARNATION SCC 48X370G ID 1 2 2 2 2
4 12309579 NESTLE NONA PLAIN SBC CAN 48X370 GR 1 3 3 2 2
5 12273994 MILO ACTIV- GO SICH20((10+1) X(14+4)) 2 2 2 2 2
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 155-161
Setelah  bobot  alternatif  telah  disesuaikan  dengan  nilai  kecocokan  maka  masuk  ketahap normalisasi :
Untuk Alternatif-1:
r 1,1 = = = 1
r 1,2 = = = 1
r 1,3 = = = 0,6667
r 1,4 = = = 1 r 1,5 = = = 1 Untuk Alternatif-2: r 2,1 = = = 1
r 2,2 = = = 0,6667
r 2,3 = = = 0,6667 r 2,4 = = = 1 r 2,5 = = = 1
Untuk Alternatif-3: r 3,1 = = = 0,5
r 3,2 = = = 0,6667
r 3,3 = = = 1
r 3,4 = = = 1 r 3,5 = = = 0,6667 Untuk Alternatif-4: r 4,1 = = = 0,5 r 4,2 = = = 1 r 4,3 = = = 0,6667 r 4,4 = = = 1 r 4,5 = = = 0,6667 Untuk Alternatif-5: r 5,1 = = = 1 r 5,2 = = = 0,6667
r 5,3 = = = 1 r 5,4 = = = 1
r 5,5 = = = 0,6667
Proses  perhitungan  normalisasi  dilakukan  hingga  alternatif  ke-5 sehingga didapatkan hasil normalisasi seperti tertera pada Tabel 4
Tabel 4. Hasil Normalisasi dengan Algoritma SAW No Kode (Ai) Daya Saing Harga (C1) Kualitas Produk (C2) Pemasaran (C3) Penyebaran Iklan (C4) Team Promosi (C5) 1. 12309578  1,0000 1,0000 0,6667 1,0000 1,0000 2. 8109004 1,0000 0,6667 0,6667 1,0000 1,0000 3. 12309576  0,5000 0,6667 1,0000 1,0000 0,6667 4. 12309579  0,5000 1,0000 0,6667 1,0000 0,6667 5. 12273994  1,0000 0,6667 1,0000 1,0000 0,6667
Setelah  didapat  hasil  dari  normalisasi,  maka  selanjutnya  akan  dibuat  perkalian  matriks ( preferensi ) untuk mendapatkan perangkingan dari semua alternatif. Diketahui bobot nilai:
W = 0,3  0,2 0,2  0,1  0,2

## Alternatif ; V1
V1= (0,3 * 1) + (0,2 * 1) + (0,2 * 0,6667) + (0,1 * 1) + (0,2 * 1) = 0,9333 Alternatif; V2 V2 = (0,3 * 1) + (0,2 * 0,6667) + (0,2 * 0,6667) + (0,1 * 1) + (0,2 * 1) = 0,8667
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 155-161

## Alternatif; V3
V3 = (0,3 * 0,5) + (0,2 * 0,6667) + (0,2 * 1) + (0,1 * 1) + (0,2 * 0,6667) = 0,7167

## Alternatif; V4
V4 = (0,3* 0,5) + (0,2 * 1) + (0,2 * 0,6667) + (0,1 * 1) + (0,2 * 0,6667) = 0,7167

## Alternatif; V5
V5 = (0,3* 1) + (0,2 * 0,6667) + (0,2 * 1) + (0,1 * 1) + (0,2 * 0,6667) = 0,8667 Proses  perhitungan  dan  perkalian  matriks  W  *  R  dan  penjumlahan  hasil    perkalian dilakukan  hingga alternatif ke V5 sehingga didapatkan hasilnya  seperti  tertera  dibawah ini:
Tabel 5. Hasil perangkingan Kode V 12309578 0,9333 8109004 0,8667 12309576 0,7167 12309579 0,7167 12273994 0,8667
Dari  tabel  tersebut  yang  berupa  hasil  akhir  perhitungan  dan  perkalian  matriks,  dapat disimpulkan  bahwa  yang  memiliki  nilai  tertinggi  adalah:  Kode  (12309578)  dengan  nilai 0,9333 .  Maka,  12309578  atas  nama  produk  susu CARNATION  COFFEE-MATE 48X495G  ID ditetapkan sebagai Produk Susu terbaik berdasarkan perhitungan algoritma SAW.

## 3.3. Desain system
Berikut  ini  merupakan Use  case diagram  pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk merekomendasikan  Produk  Terbaik  Pada  CV.  Siantar  Simalungun  Sukses  berdasarkan algoritma SAW, adalah sebagai berikut:
User Proses metode SAW Input Perubahan Nilai Kriteria Pelanggan Input Data Pelanggan Input Nilai Kriteria Login Hasil Perankingan «uses» «uses» «uses» «uses» «uses» «uses»

## Gambar 1. Use Case
Dalam  implementasi  sistem  akan  dibahas  mengenai  tampilan  akhir  antarmuka  sistem yang disesuaikan dengan perancangan sistem yang telah dibuat pada bab sebelumnya.
a) Tampilan Form Login .
Tampilan  ini  muncul  pada  saat  pertama  sekali  program  dijalankan.  Halaman  ini menampilkan form login . Tampilan login dapat dilihat pada Gambar 2.
Input Data Produk Susu Input Perubahan nilai Kriteria
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 155-161
Gambar 2. Form Login
Gambar 3. Form uji aplikasi
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  sistem,  didapat  hasil  bahwa  dari  lima sampel  data  yang  digunakan  didapat  hasil  rekomendasi  dari  sistem  bahwa  kode  produk susu  12309578  dengan  nama  produk  susu CARNATION  COFFEE-MATE  48X495G  ID memperoleh  peringkat  pertama,  selanjutnya BEAR  BRAND  RTD  TIN  30X189  ML dan NESTLE  NONA  PLAIN  SBC  CAN  48X370  GR diperingkat  dua  dan  tiga.  Proses perhitungan ini sama dengan hasil manual  yang dilakukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## 4. Kesimpulan
Adapun kesimpulan dari skripsi ini yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Menentukan Produk Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada CV Siantar Simalungun Sukses adalah:
1) Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  Menentukan  Produk  Terbaik  menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada CV. Siantar Simalungun Sukses dapat berjalan  dengan  baik  dengan  menerapkan  beberapa  kriteria  diantaranya  daya  saing harga, kualitas produk , pemasaran, penyebaran iklan dan hasil team promosi.
2) Aplikasi  yang  dirancang  dengan  membuat  rancangan  input,  rancangan  sistem, rancangan  output  dan  rancangan  database.  Maka  sistem  akan  berfungsi  dengan  baik dan  menerapkan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  Pada  CV.  Siantar Simalungun Sukses.
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 155-161

## Daftar Pustaka
[1] Endarti  Rina,  (2012).  Pengertian  Sistem  Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting  Dalam  Mengevaluasi  Kinerja  Karyawan  Untuk  Memilih  Karyawan Teladan di PT. Sritex, Tbk (Dept. Spinning V) Sukoharjo .
[2] Fuspita Vera, (2014). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Restoran Di Kota Bengkulu  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (Saw) Berbasis  Sistem Operasi Android.
[3] Endarti  Rina,  (2012).  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting  Dalam  Mengevaluasi  Kinerja  Karyawan Untuk  Memilih  Karyawan  Teladan  di  PT.  Sritex,  Tbk  (Dept.  Spinning  V) Sukoharjo.
[4] Hartono, J. (2005a). Analisis & Desain Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis . Yogyakarta: Andi .
[5] Kristanto,  2005. Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decision  Support  System) , Surabaya:Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[6] Nofriansyah,  (2002).  Perhitungan  sederhana Simple  Additive  Weighting : Informatika Bandung.
[7] Perpustakaan AMIK & STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
[8] Sutedjo  budi,  (2006) Sistem  Pendukung  Keputusan/Decision  Support  System
(DSS) .