## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Diagnosis Gejala Diabetes Mellitus
Bastian Dwiki Prasetyo Prodi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia bastian.dwikip@gmail.com
Erna Daniati
Prodi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia ernadaniati@unpkediri.ac.id Sucipto Prodi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia sucipto@unpkediri.ac.id Diterima : Juni 2021 Disetujui : Juni 2021 Dipublikasi : Juli 2021
Abstrak—Penyakit diabetes mellitus merupakan kondisi dimana  tubuh  tidak  dapat  memproduksi  insulin  secara efektif  sehingga  terjadilah  kelebihan  gula  dalam  darah. Diabetes mellitus merupakan penyakit yang sudah tidak asing  lagi  bagi  masyarakat  indonesia.  Penyakit  ini  juga termasuk  dalam  penyakit  berbahaya  yang  dapat menimbulkan kematian pada penderitanya. Tidak hanya orang  dewasa  yang  dapat  terserang  penyakit  diabetes mellitus,  bahkan  anak-anak  pun  bisa  saja  mengidap penyakit  ini.  Kebanyakan  masyarakat  kurang  sadar akan  bahaya  penyakit  diabetes  mellitus  dan  tidak mengetahui  bahwa  dirinya  juga  berkemungkinan mengidap  penyakit  ini.  Hal  tersebut  dikarenakan kurangnya  pengetahuan  masyarakat  tentang  penyakit diabetes mellitus disertai dengan keterbatasan biaya dan waktu  untuk  berkonsultasi  ke  dokter.  Maka  dari  itu  di penelitian  ini  penulis  ingin  membuat  suatu  sistem pendukung keputusan yang dapat membantu masyarakat  mendiagnosis  gejala  penyakit  diabetes mellitus  sejak  dini.  Penerapkan  metode  pada  penelitian ini ialah metode penjumlahan terbobot yang sering juga dikenal dengan istilah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini biasanya digunakan untuk menentukan  kriteria  dan  pembobotan  nilai,  yang nantinya  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat mengetahui  bahwa  dirinya  mungkin  terjangkit  diabetes mellitus sehingga tidak terlambat dalam menanganinya. Hasil  dari  penelitian  ini  ialah  pengelompokan  hasil perhitungan  yang  nantinya  akan  dijadikan  sebagai diagnosis  gejala  diabetes  melitus  berdasarkan  tingkat resikonya.
Kata  Kunci—Diabetes  Mellitus;  Sistem  Pendukung Keputusa; Simple Additive Weighting (SAW).
Abstract—Diabetes Mellitus is a condition that occurs when the body is unable to produce sufficient amounts of insulin and  causes  glucose  to  build  up  in  the  blood.  Diabetes Mellitus  is  a  well-known  disease  in  Indonesia.  It  is classified as a dangerous disease that can cause death to the patient. It threatens not only adults but also children. Most people  lack  of  awareness  about  the  threat  of  diabetes
mellitus and whether they could have and not know it. It’s because  people  barely  have  the  knowledge  about  diabetes mellitus also barely have the time and money to consult to a doctor.    Therefore  in  this  study  the  researcher  wanted  to create  a  decision  support  system  that  can  help  people diagnose the symptoms of diabetes mellitus at an early age. The research method that used in this study is the weighted addition method, also known as Simple Additive Weighting (SAW).  This  method  is  usually  used  to  determine  the criteria and preferred weight values, which later is expected to  let  the  people  know  whether  they  may  have  diabetes mellitus so they could treat it immediately. The result of this study is the grouping of the calculation results which will be used as a diagnosis of diabetes mellitus symptoms based on the level of risk.
Keywords—Diabetes  Mellitus;  Decision  Support  System; Simple Additive Weighting (SAW).

## I. P ENDAHULUAN
Diabetes mellitus merupakan penyakit  yang  sudah tidak asing lagi di dunia kedokteran. Penyakit diabetes mellitus ini biasanya  menjangkit  berbagai  lapisan  dan  kalangan masyarakat.  Diabetes  mellitus  adalah  suatu  penyakit metabolik  yang  berlangsung  kronik  dimana  penderita diabetes tidak dapat memproduksi insulin dalam jumlah yang cukup dan tubuh tidak mampu menggunakan insulin secara efektif sehingga terjadilah kelebihan gula di dalam darah [1].
Diabetes  mellitus  atau  sering  disebut  dengan  penyakit kecing manis termasuk dalam penyakit berbahaya yang dapat menimbulkan kematian pada penderitanya. Diabetes mellitus merupakan  penyakit  menahun  yang  dapat  diderita  seumur hidup.  Penyakit  ini  akan  memberikan  dampak  terhadap kualitas  sumber  daya  manusia  dan  memerlukan  biaya kesehatan  yang  cukup  besar.  Kebanyakan  masyarakat seringkali kurang sadar akan dampak buruk yang disebabkan oleh penyakit diabetes mellitus dan tidak  mengetahui bahwa dirinya  bisa  saja  beresiko  mengidap  penyakit  ini  [1]. Penyebab  dari  hal  tersebut  ialah  kurangnya i pengetahuan masyarakat  tentang  penyakit  diabetes  mellitus  disertai dengan keterbatasan biaya dan waktu untuk berkonsultasi ke dokter [2].
Tidak hanya orang dewasa yang dapat terserang penyakit diabetes mellitus, bahkan anak-anak pun bisa saja mengidap penyakit  ini.  Penyakit  ini  sebenarnya  dapat  disembuhkan dengan  cara  pola  hidup  sehat  dan  sering  berkonsultasi  ke dokter.[3] Dari beberapa permasalahan yang sudah dijelaskan diatas,  maka  diperlukan  sebuah  informasi  yang  dapat membantu memecahkan masalah tersebut. Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem informasi yang berfungsi membantu dalam pengambilan keputusan pada masalah yang bersifat  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  dengan  efektif dan efisien [4] [5]. Sistem pendukung keputusan dipenelitian ini  diharapkan  dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut  dan dapat  membantu  masyarakat  dalam  mendiagnosis  gejala diabetes  mellitus.  Keunggulan  dari  sistem  pendukung keputusan ini diantaranya ialah menghasilkan solusi dengan lebih  cepat  dan  hasil  yang  dapat  diandalkan,  Memperkuat keyakinan  pengambil  keputusan  terhadap  keputusan  yang akan diambilnya, dan sistem pendukung keputusan jaga dapat menghemat waktu, tenaga, serta biaya yang dibutuhkan untuk memecahkan  masalah,  terutama  berbagai  masalah  yang sangat kompleks dan tidak terstruktur [6].
Untuk  membantu  proses  pengambilan  keputusan,  maka diperlukan  sebuah  metode  yang  dapat  menyelesaikan masalah  yang  ada  pada  penelitian  ini.  Metode  yang diterapkan pada penelitian ini ialah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini juga merupakan suatu metode sederhana  yang  sering  dipakai  sebagai  penyelesaian  proses pengambilan  sebuah  keputusan  dan  mampu  memilih alternatif terbaik. Metode SAW juga merupakan metode yang paling  mudah  di  aplikasikan,  karena  mempunyai  algoritma yang tidak terlalu rumit [7]. Maka dari itu untuk membantu proses  penentuan  hasil  diagnosis  gejala  diabetes  mellitus pada  dipenelitian  ini  ialah  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  dengan  menerapkan  metode  SAW,  yang diharapkan dapat membantu masyarakat mengetahui bahwa dirinya terjangkit penyakit diabetes mellitus secara cepat dan tepat, sehingga tidak terlambat dalam menanganinya.
Beberapa penelitian tentang sistem pendukung keputusan (SPK)  diagnosis  penyakit  juga  pernah  diteliti  sebelumya, diantaranya  penelitian  Sri  Hartati  dan  Tian  Fani  yang menghasilkan  sistem  pendukung  sebuah  keputusan  yang dapat  mendiagnosis  gejala  penyakit  hipertensi  yang diterapkan  dengan  aplikasi Visual  Basic  6.0 dengan menerapkan  metode  FMADM  [8].  Ayu  Kartika  Puspa  dan Reni  Nursyanti  juga  melakukan  penelitian  dengan  hasil sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu mendiagnosis  penyakit  gizi  buruk  dengan  menerapkan Simple Addictive Weighting (SAW)  sebagai metodenya [9]. Nuraisana  juga  pernah  meneliti  tentang  sistem  pendukung keputusan  berbasis  aplikasi  yang  dapat  memilih  beberapa makanan l untuk para penderita l kolesterol l dengan menerapkan l Analitycal Hierarchy Process l sebagai  metodenya [10] Lalu Abdul  Soim  juga  melakukan  penelitian  tentang    sistem pendukung  keputusan  yang  mampu  mendiagnosa  penyakit hepatitis  dengan  menggunakan  metode  SAW  yang  di implementasikan kesebuah website [11].
II. METODE A. Alur Penelitian
Gambar 1. Alur Penelitian
Alur dalam penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah penyakit diabetes mellitus dengan banyak  kriteria  yang  dibutuhkan,  dilanjutkan  dengan perumusan  masalah.  Melalui  masalah-masalah  yang  ada seperti penentuan kriteria penyakit diagnosis gejala diabetes mellitus  kemudian  dapat  ditentukan  pemecahan  solusinya. Selanjutnya untuk membantu dalam pemecahan solusi maka hal  tersebut  dapat  diselesaikan  melalui  observasi  dan wawancara  pada  proses  pengumpulan  datanya,  selanjutnya dari  data-data  yang  sudah  didapatkan,  lalu  dianalisis  dan diimplentasikan  ke  dalam  metode  SAW.  Setelah  semua proses itu dilakukan maka dapat diambil kesimpulan berupa hasil diagnosis gejala diabetes mellitus.

## B. Sistem
l Pendukung l Keputusan l (SPK) Sistem i Pendukung l Keputusan i ialah  sebuah  sistem informasi i yang  digunakan  untuk i membantu i dalam pengambilan  keputusan i dengan  penggunaan  data  dan beberapa  model  keputusan  secara  efektif  dan  efisien  untuk menyelesaikan  masalah i yang  bersifat i semi i terstruktur maupun i tak terstruktur i . SPK biasanya tidak mengubah fungsi pengambil keputusan hanya saja menyediakan dukungan atau memperkuat  hasil  dalam  membuat  keputusan.  Tujuan  dari SPK  adalah  memberikan  informasi,  prakiraan,  dan bimbingan  pengguna  informasi  supaya  dapat  melakukan pengambilan keputusan dengan cara melakukan perhitungan menggunakan  metode  yang  telah  ditetepkan  sehingga  hasil yang didapat lebih akurat [6] [12] [13].

## C. Metode Simpel Additive Weighting (SAW)
Metode i penjumlahan terbobot merupakan i istilah lain dari i metode Simpel Additive Weighting. Metode i ini juga memiliki konsep i mencari i penjumlahan i terbobot_dari i rating i kinerja i pada setiap i alternatif i disetiap atributnya. Metode i SAW i juga membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan suatu skala i yang nantinya dapat dibandingkan dengan i semua i rating alternatif i yang sudah ada [14] [15].
Berikut  merupakan  rumus  atau  cara  untuk  menghitung atribut i biaya i (cost) dan atribut i keuntungan i (benefit):
r ij = { x ij Max i x ij
Atribut benefit (jika J adalah keuntungan) (1) Min i x ij x ij
Atribut cost (Jika J adalah biaya) (2) Keterangan: r ij = Rating kinerja yang ternormalisasi. x ij = Atribut yang dimiliki dari setiap kriteria.
Max i x ij = Nilai paling besar dari setiap kriteria.
Min i x ij = Nilai paling kecil dari setiap kriteria.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai berikut:
V i = ∑ W j n j = 1 r ij (3)
Keterangan: V i = Rangking untuk setiap alternatif.
W j = Nilai bobot dari setiap kriteria. r ij = Rating kinerja yang ternormalisasi.
Hasil Vi i yang paling besar i menunjukkan bahwa i alternatif i Ai akan terpilih i .

## D. Diabetes Mellitus
Diabetes mellitus merupakan kondisi dimana tubuh i tidak dapat i memproduksi i insulin secara i efektif sehingga i terjadilah kelebihan  gula i dalam  darah i [1].  Dari  hasil  mengumpulkan informasi  beberapa  sumber  dan  hasil  wawancara  dengan pihak  yang  ahli  di  bidang  kesehatan,  dapat  disimpulkan bahwa  penyakit  diabetes  mellitus  dapat  beresiko  karena disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  diantaranya  ialah  faktor keturunan, kelebihan berat badan, pola hidup tidak sehat, dan usia. Penyakit ini juga dapat dipicu dengan adanya penyakit lain  yaitu  penyakit  hipertensi  dan  kolesterol  dikarenakan tekanan l darah yang tinggi l dapat menyebabkan l pendistribusian l gula pada l sel tidak l berjalan optimal l sehingga akan l terjadi  akumulasi l gula  dan l kolesterol  dalam l darah. l Sebaliknya  jika  kondisi i tekanan l darah berada l pada  rentang l normal maka l gula darah l akan terjaga i dalam rentang normal l karena  insulin l bekerja  dengan  semestinya  [3][16].  Dari faktor-faktor penyebab terjadinya penyakit diabetes mellitus tersebut,  maka  akan  dijadian  sebagai  penentu  kriteria  pada penelitian  ini  yang i nantinya  diharapkan i dapat  membantu i dalam proses i pengambilan keputusan i .

## E. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Pusat  Kesehatan Masyarakat pada salah satu wilayah di Kabupaten Nganjuk, Provinsi Jawa Timur dengan melakukan teknik pengambilan data sebagai berikut:
1. Interview (Wawancara)
Cara  pengambilan  data  dengan  tanya  jawab  atau dialog secara langsung kepada beberapa pihak/orang yang i berhubungan i dengan i penelitian  ini.  Proses pengumpulan i data i pada  saat  wawancara  yaitu melakukan  tanya  jawab  kepada  petugas  pusat kesehatan  masyarakat  dan  beberapa  penderita penyakit diabetes mellitus.
2. Observasi (Pengamatan)
Merupakan  proses  pengambilan  data  dengan  cara peninjauan atau pengamatan langsung ke suatu objek yang  akan  diteliti  [17].  Jika  ingin  mendapatkan  data yang  bersifat  meyakinkan  dan  nyata  maka  penulis
meninjau  langsung  kepada  penderita  penyakit diabetes mellitus.
3. Studi Pustaka
Ditahapan  ini  peneliti  mengumpulkan  informasi  dan data dari beberapa sumber yang berbeda seperti jurnal, e-jurnal, prosiding, buku, e-book  dan internet, setelah itu peneliti akan mempelajarinya agar mendapat hasil yang valid [8].
Dari  teknik  pengumpulan  data  tersebut  peneliti membutuhkan  beberapa  objek  penelitian,  dikarenakan  jika satu  saja  sampel  yang  ambil  maka  belum  bisa  dijadikan sebagai  kesimpulan  di  penelitian  ini,  oleh  sebab  itu diperlukan  beberapa  objek  penelitian  yang  nantinya  akan dijadikan  sebagai  pembanding  pada  saat  melakukan perhitungan nanti.

## III. HASIL
I DAN PEMBAHASAN A. Penentuan Kriteria (Ci)
i Dari hasil evaluasi data yang i sudah didapatkan pada saat proses  wawancara  dan  studi  literatur  yang  nantinya  akan dijadikan  sebagai  acuan  proses  pengambilan  keputusan, maka penentuan kriteria untuk kasus gejala diabetes mellitus, seperti pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Kriteriaa Kriteria (C) Keterangan
C1
Keturunan
C2
Usia
C3
Berat Badan
C4 Pola Makan C5
Riwayat Penyakit Lain

## B. Penentuan Nilai Kriteria Berdasarkan Nilai Bobot.
Penentuan  nilai  kriteria  dilihat  dari  acuan  nilai  bobot terhadap  variabel  yang  diberikan  pada  kriteria  keturunan, usia,  berat  badan,  pola  makan  dan  riwayat  penyakit  lain. Kemudian  nilai  tersebut  akan  dianggap i sebagai i indikator kriteria i yang  nantinya  akan i dijadikan i faktor  penentu  nilai. Untuk  acuan  penentuan  nilai  bobot  seperti i pada  tabel i 2 berikut i :
i Tabel 2. Acuan Nilai i Bobot
Nilai Keterangan 1 Beresiko Rendah 2 Beresiko Sedang 3 Beresiko Tinggi

## 1. Kriteria Keturunan
Kriteria keturunan (keturunan penderita diabetes) bila dikonversikan dengan acuan penentuan nilai bobot akan menjadi seperti pada tabel 3 berikut:
Tabel 3 . Kriteria Keturunan Keturunan (C1) Nilai Tidak ada 1 Ayah atau Ibu 2
Ayah dan Ibu 3
2. Kriteria Usia
Kriteria  usia  bila  dikonversikan  dengan  acuan penentuan nilai bobot akan menjadi seperti pada tabel 4 berikut:
Tabel 4 . Kriteria Usia Usia (C2) Nilai 0 – 30 1 31 - 45 2
>45 3

## 3. Kriteria Berat Badan
Kriteria berat badan bila dikonversikan dengan acuan penentuan nilai bobot akan menjadi seperti pada tabel 5 berikut:
Tabel 5 . Kriteria Berat Badan Berat Badan (C3) Nilai <65 1
66 - 80
2 >80 3

## 4. Kriteria Pola Makan
Kriteria pola makan bila dikonversikan dengan acuan penentuan nilai bobot akan menjadi seperti pada tabel 6 berikut:
Tabel 6 . Kriteria Pola Makan Pola Makan (C4) Nilai <3 i kali i sehari 1 3 i kali i sehari 2 >3 i kali i sehari 3
5. Kriteria Riwayat Penyakit Lain
Kriteria  riwayat  penyakit  lain  bila  dikonversikan dengan acuan penentuan nilai bobot akan menjadi seperti pada tabel 7 berikut:
Tabel 7 . Riwayat Penyakit Lain Riwayat Penyakit Lain (C5) Nilai Tidak sedang menderita penyakit lain 1 Sedang menderita penyakit selain tekanan  darah  tinggi  (hipertensi)  atau kolesterol
2
Sedang  menderita  penyakit  tekanan darah tinggi (hipertensi) atau kolesterol 3 C. i Menentukan ii Bobot i Setiap i Kriteria Yang Digunakan i Langkah selanjutnya adalah penentuan i bobot pada setiap i kriteria yang sudah ditentukan pada tabel 8.
Table 8 . Penentuan Bobot Dari Setiap Kriteria
Kriteria Atribut Nilai Keturunan (C1) Benefit 45% = 45/100= 0,45
Kriteria Atribut Nilai Usia (C2) Benefit 25% = 25/100= 0,25 Berat Badan (C3) Benefit 15% = 15/100= 0,15 Pola Makan (C4) Benefit 10% = 10/100=0,1 Riwayat  Penyakit Lain (C5) Benefit 5% = 5/100= 0,05
Setiap  kriteria  pada  penelitian  ini  beratributkan  benefit, karena semua jenis kriterianya mengutamakan nilai tertinggi sebagai acuan pemilihan

## D. Penentuan Alternatif
Penentuan  alternatif    diakukan  dengan  mengambil  data bedasarkan kriteria yang sudah ditentukan oleh peneliti. Data didapatkan  dari  10  responden  pengunjung  disalah  satu PUSKESMAS  di  Kabupaten  Nganjuk.  Berikut  merupakan alternatif yang telah ditentukan secara acak oleh peneliti:
1. Anik
2. Pradito
3. Ratna 4. Suparti 5. Jono 6. Suroyo 7. Adam
8. Doni
9. Rahmat
10. Setyohari
Berikut  merupakan  tabel  nilai  setiap  alternatif  yang ditetapkan berdasarkan setiap kriteria yang telah di tentukan, yaitu  kriteria  keturunan,  usia,  berat  badan,  pola  makan  dan riwayat penyakit lain dapat dilihat pada tabel 9:
Tabel 9 . Penilaian Setiap_AlternatifF
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Anik (A1) 3 1 2 1 1 Pradito (A2) 2 2 2 2 1 Ratna (A3) 2 1 3 2 2 Suparti (A4) 1 3 1 2 2 Jono (A5) 1 2 2 2 1 Suroyo (A6) 2 3 1 2 2 Adam (A7) 3 2 3 3 2 Doni (A8) 2 1 2 1 1 Rahmat (A9) 2 1 3 3 3 Setyohari (A10) 2 1 3 3 3

## E. Normalisasi Matriks
Berikut  merupakan  matriks  keputusan  yang  terbentuk sesuai dengan nilai setiap alternatif yang sudah didapat oleh peneliti:
𝑋 = [ 3 1 2 2 2 2 2 1 3 1 1 2 1 2 2 1 3 1 1 2 2 2 3 1 2 2 2 1 2 2 3 2 3 2 1 2 2 1 3 3 2 1 1 3 3 2 1 3    3 3]
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi matriks  berdasarkan  jenis  atribut  yang  sudah  di  tetapkan sehingga  mendapatkan  hasil  matriks  ternormalisasi  sebagai berikut:
1. Kriteria Keturunan (Benefit)
R 11 = 3 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 3 3 = 1 R 21 = 2 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 2
3 = 0,67
R 31 = 2 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 2
3 = 0,67
R 41 = 1 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 1
3 = 0,33
R 51 = 1 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 1 3 = 0.33 R 61 = 2
max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 2
3 = 0,67 R 71 = 3 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 3
3 = 1
R 81 = 2 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 2 3 = 0,67
R 91 = 2 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 2 3 = 0,67
R 101 = 2 max(3 2 2 1 1 2 3 2 2 2) = 2 3 = 0,67
2. Kriteria Usia (Benefit)
R 12 = 1 max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 1 3 = 0,33
R 22 = 2 max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 2
3 = 0,67
R 32 = 1 max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 1
3 = 0,33 R 42 = 3 max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 3
3 = 1 R 52 = 2 max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 2 3 = 0,67 R 62
=
3 max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 3 3 = 1
R 72 =
2
max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 2 3 = 0,67
R 82 = 1
max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 1 3 = 0,33
R 92 = 1 max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 1 3 = 0,33
R 102 = 1
max(1 2 1 3 2 3 2 1 1 1) = 1 3 = 0,33
3. Kriteria Berat Badan (Benefit) R 13 = 2
max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 2
3 = 0,67
R 23 = 2 max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 2
3 = 0,67
R 33 = 3 max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 3
3 = 1 R 43 = 1
max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 1 3 = 0,33
R 53 =
2
max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 2 3 = 0,67 R 63 = 1
max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 1 3 = 0,33 R 73 = 3
max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 3 3 = 1
R 83 = 2
max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 2
3 = 0,67 R 93 =
3
max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 3 3 = 1
R 103 =
3 max(2 2 3 1 2 1 3 2 3 3) = 3 3 = 1
4. Kriteria Pola Makan (Benefit)
R 14 =
1 max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 1 3 = 0,33
R 24 =
2
max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 2 3 = 0,67
R 34 = 2 max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 2 3 = 0,67
R 44 = 2 max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 2 3 = 0,67
R 54
= 2
max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 2 3 = 0,67
R 64
= 2 max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 2 3 = 0,67
R 74 = 3 max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 3 3 = 1 R 84 = 1 max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 1
3 = 0,33
R 94
= 3 max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 3 3 = 1 R 104 = 3
max(1 2 2 2 2 2 3 1 3 3) = 3 3 = 1
5. Kriteria Riwayat Penyakit Lain (Benefit) R 15 = 1
max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 1 3 = 0,33
R 25
= 1
max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 1 3 = 0,33 R 35 = 2
max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 2 3 = 0,67 R 45 = 2
max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 2 3 = 0,67
R 55
= 1
max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 1 3 = 0,33
R 65
= 2
max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 2 3 = 0,67
R 75
= 2 max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 2 3 = 0,67
R 85 = 1
max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 1 3 = 0,33
R 95
= 3 max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 3 3 = 1
R 105 = 3
max(1 1 2 2 1 2 2 1 3 3) = 3 3 = 1 6.  Hasil normalisasi 𝑅 = [ 1,00 0,33 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,33 1,00 0,33 0,33 0,67 0,33 0,67 0,67 0,33 1,00 0,33 0,33 0,67 0,67 0,67 1,00 0,33 0,67 0,67 0,67 0,33 0,67 0,67 1,00 0,67 1,00 0,67 0,33 0,67 0,67 0,33 1,00 1,00 0,67 0,33 0,33 1,00 1,00 0,67 0,33 1,00    1,00 1,00]

## F. Proses Perangkingan
Proses  selanjutnya  adalah  penjumlahan  dari  matriks  R (matriks  yang  sudah  ternormalisasi)  yang  nantinya  akan dikalikan  dengan  bobot  dari  setiap  kriteria,  kemudian  akan mendapatkan  sebuah  nilai  yang  nantinya  dijadikan  sebagai patokan penentuan diagnosis gejala diabetes mellitus. Berikut merupakan proses dari perangkingan tersebut:
Diketahui: W=[0,45 ; 0,25 ; 0,15 ; 0,1 ; 0,05]
A1  = (0,45*1)+(0,25*0,33)+(0,15*0,67)+(0,1*0,33)+(0,05*0,33)
= 0,68
A2  = (0,45*0,67)+(0,25*0,67)+(0,15*0,67)+(0,1*0,67)+(0,05*0,33) = 0,65 A3  = (0,45*0,67)+(0,25*0,33)+(0,15*1)+(0,1*0,67)+(0,05*0,67) = 0,63
A4  = (0,45*0,33)+(0,25*1)+(0,15*0,33)+(0,1*0,67)+(0,05*0,67) = 0,55 A5  = (0,45*0,33)+(0,25*0,67)+(0,15*0,67)+(0,1*0,67)+(0,05*0,33) = 0,50 A6  = (0,45*0,67)+(0,25*1)+(0,15*0,33)+(0,1*0,67)+(0,05*0,67) = 0,70 A7  = (0,45*1)+(0,25*0,67)+(0,15*1)+(0,1*1)+(0,05*0,67) = 0,90 A8  = (0,45*0,67)+(0,25*0,33)+(0,15*0,67)+(0,1*0,33)+(0,05*0,33) = 0,53 A9  = (0,45*0,67)+(0,25*0,33)+(0,15*1)+(0,1*1)+(0,05*1) = 0,68 A10= (0,45*0,67)+(0,25*0,33)+(0,15*1)+(0,1*1)+(0,05*1) = 0,68
Berikut  merupakan  perangkingan  alternatif  yang ditetapkan berdasarkan hasil perhitungan di atas dapat dilihat pada tabel 10:
Table 10 . Perangkingan No Alternatif Preferensi Hasil Diagnosis 1 Anik (A1) 0,68 Beresiko Sedang 2 Pradito (A2) 0,65 Beresiko Sedang 3 Ratna (A3) 0,63 Beresiko Sedang 4 Suparti (A4) 0,55 Beresiko Sedang 5 Jono (A5) 0,50 Beresiko Rendah 6 Suroyo (A6) 0,70 Beresiko Sedang 7 Adam (A7) 0,90 Beresiko Tinggi 8 Doni (A8) 0,53 Beresiko Rendah 9 Rahmat (A9) 0,68 Beresiko Sedang 10 Setyohari (A10) 0,68 Beresiko Sedang Penentuan hasil diagnosis pada penelitian ini menggunakan  cara  pengelompokan  nilai  referensi,  dengan patokan:  bila  nilai  referensi  0,77  sampai  1  maka  hasil diagnosisnya  adalah  “Beresiko  Tinggi”,  dan  jika  nilai referensi 0,55 sampai 0,76  maka hasil diagnosisnya adalah “Beresiko  Sedang”,  sedangkan  nilai  referensi  kurang  dari atau  sama  dengan  0,54  maka  hasil  diagnosisnya  adalah “Beresiko Rendah”.

## IV. K ESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Dapat  dilihat  dari  hasil  perhitungan  di  atas,  yang terindikasi  beresiko  tinggi  terserang  penyakit  diabetes mellitus adalah Adam dengan hasil perangkingan nilai 0,90, yang disebabkan oleh tingginya nilai kriteria keturunan, berat badan,  dan  pola  makan.  Lalu    yang  terindikasi  beresiko sedang terserang penyakit diabetes mellitus ada 7 orang yaitu Anik,  Pradito,  Ratna,  Suparti,  Suroyo,  Rahmat,  Setyohari. Sedangkan  yang  terindikasi  beresiko  rendah  terserang penyakit diabetes mellitus ada 2 orang yaitu Jono dan Doni. Jadi  sistem  penunjang  keputusan  gejala  diabetes  mellitus dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan_metode Simple Additive Weighting (SAW), yang bertujuan untuk memberikan  informasi  kepada  masyarakat  tentang  resiko penyakit diabetes mellitus sejak dini, agar segera mengambil tindakan.

## B. Saran
Sistem pendukung keputusan diagnosis penyakit diabetes mellitus dengan menggunakan metode SAW ini diharapkan dapat  dilanjutkan  dengan  diimplementasikan  ke  dalam sebuah perangkat lunak sehingga dapat dengan mudah dalam penggunaanya, atau jika ingin mendapatkan hasil yang lebih akurat dapat ditambahkan dengan menggunakan metode lain.

## R EFERENSI
[1] Khairani, “Pengetahuan Diabetes Mellitus Dan Upaya Pencegahan Pada Lansia Di Lam Bheu Aceh Besar,” Idea Nurs. J. , vol. 5, no. 3, pp. 58–66, 2014.
[2] H. T. SIHOTANG, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Diabetes Dengan Metode Bayes,” vol. 1, no. 1, pp. 36–41, 2019, doi: 10.31227/osf.io/znj3r.
[3] S. Imelda, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Terjadinya diabetes Melitus di Puskesmas Harapan Raya Tahun 2018,” vol. 8, no. 1, pp. 28–39, 2019.
[4] M. Z. Katili, L. N. Amali, and M. S. Tuloli, “Impelementasi Metode AHP-TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Rekomendasi Mahasiswa Berprestasi,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–10,  2021,  doi: 10.37905/jji.v2i2.10246.
[5] M.  Ahmad,  L.  Mukhlisulfatih,  and  H.  D.  Roviana,  “Penerapan sistem pendukung keputusan penerima bantuan sosial menggunakan metode fuzzy ahp,” pp. 46–54, 2019.
[6] W. Setiyaningsih, Konsep Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[7] F.  Nurani,  “Sistem  Aplikasi  Penunjang  Keputusan  Identifikasi Penyakit Pada Ayam Potong Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” no. 09, pp. 140–146, 2016.
[8] S. Hartati and T. Fani, “Sistem Pendukung Keputusan Mendiagnosa Gejala  Penyakit  Darah  Tinggi  Menggunakan  Metode  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM),” J.  TAM (Technology Accept. Model. , vol. 6, no. 1, pp. 29–36, 2016.
[9] A.  K.  Puspa  and  R.  Nursyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penyakit  Gizi  Buruk  Menggunakan  Metode  Simple  Addictive Wheighting (SAW),” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 46–56, 2017, doi: 10.36448/jmsit.v7i1.876.
[10] Nuraisana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Makanan Untuk  Penderita  Penyakit  Kolesterol  Dengan  Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process ( Ahp ),” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 2, pp. 136–149, 2018.
[11] A.  Soim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web  Untuk Mendiagnosa Penyakit Hepatitis Dengan Metode Saw,” no. 1, p. D 8-D 15, 2018.
[12] C. R. Nalsa, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW )  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  untuk Cabang Baru Toko Pakan UD. Indo Multi Fish,” vol. 1, no. 2, pp. 102–107, 2017.
[13] R. Helilintar, W. W. Winarno, and A. F. Hanif, “Penerapan Metode SAW dan Fuzzy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa,” vol. 3, no. 2, pp. 89–101, 2016.
[14] E.  Daniati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kost  Di Sekitar Kampus UNP Kediri Menggunak Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015 , no. Pemilihan Kost, pp. 2.2-145-2.2-150, 2015.
[15] B.  Ahaliki,  “Pemetaan  Kawasan  Permukiman  Kumuh  Perkotaan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” vol. 2, no. 2, 2020, doi: 10.37905/jji.v2i9.7308.
[16] N. Isnaini and R. Ratnasari, “Faktor risiko mempengaruhi kejadian Diabetes  mellitus  tipe  dua,” J.  Kebidanan  dan  Keperawatan Aisyiyah , vol. 14, no. 1, pp. 59–68, 2018, doi: 10.31101/jkk.550.
[17] M.  A.  Ismail,  R.  K.  Abdullah,  and  S.  Abdussamad,  “Tempat Sampah  Pintar  Berbasis  Internet  of  Things  (IoT)  Dengan  Sistem Teknologi Informasi,” vol. 3, pp. 7–12, 2021.