Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 217-223
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merk Sepeda Motor dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada PT.Glostar Indonesia
Resma Nuraeni 1 , Sudin Saepudin 2 1.2 Universitas Nusa Putra, Sukabumi, Indonesia Email: 1 resma.nuraeni_si19@nusaputra.ac.id, 2 sudin.saepudin@nusaputra.ac.id

## Abstract
Motorcycles are a means of transportation that is widely used by most people because they are more effective and efficient. Many people use motorbikes as transportation to go to and from work. The increase in the number and variety of motorcycle products today has  made  potential  customers  have  their  own  choices  to  choose  the  right  motorbike according  to  their  needs.  The  purpose  of  this  research  is  to  assist  consumers  in determining the best motorbike that is right and according to their needs, to determine the choice of this motorbike using the Simple Additive Weighting (SAW) method. The decision of  the  supporters  of  this  system  only  compares  3  motorbike  products,  namely  Honda, Yamaha and Suzuki. From the ranking results, it is obtained that V1 is the highest and V3 is the lowest, where V1 is Honda and V3 is Suzuki. The research object was carried out in the  Sukabumi  Regency  by  distributing  questionnaires  and  interviewing  PT.  Glostar Indonesia (GSI) employees.
. Keywords : Motorcycles selection, Ranking, Simple Additive Weighting method

## Abstrak
Sepeda  motor  merupakan  alat  transportasi  yang  banyak  digunakan  oleh  sebagian besar masyarakat karena lebih efektif dan efisien. Banyak masyarakat yang menggunakan sepeda  motor  sebagai  transportasi  berangkat-pulang  kerja.  Peningkatan  jumlah  dan macam  macam  produk  sepeda  motor  saat  ini  membuat  para  calon  konsumen  memiliki pilihan  tersendiri  untuk  menentukan  sepeda  motor  yang  tepat  dan  sesuai  dengan kebutuhannya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  para  konsumen  dalam menentukan  sepeda  motor  yang  terbaik  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kebutuhannya, untuk  menentukan  pemilihan  sepeda  motor  ini  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW).  Sistem  pendukung  keputusan  ini  hanya  membandingkan  3  produk motor  yaitu  Honda,  Yamaha,  dan  Suzuki.  Dari  hasil  perangkingan  tersebut  maka diperoleh hasi V1 adalah yang tertinggi dan V3 adalah yang terendah, dimana V1 adalah Honda  dan  V3  adalah  Suzuki.  Objek  penelitian  dilakukan  di  wilayah  Kabupaten Sukabumi  dengan  membagikan  Kuesioner  dan  wawancara  terhadap  karyawan PT.Glostar Indonesia (GSI).
Kata Kunci : Pemilihan sepeda motor, Perangkingan, Simple Additive Weighting

## 1. Pendahuluan
Sepeda  Motor  merupakan  alat  transportasi  yang  paling  efektif  dan  efisien,  selain  itu mengendarai sepeda motor dianggap lebih hemat jika dibandingkan dengan mobil, dapat dilihat  setiap  tahun  jumlah  penjualan  produk  motor  sangat  meningkat.  Peningkatan jumlah  penjualan  produk  motor  ini  disebabkan  karena  permintaan  konsumen  terhadap motor  semakin  meningkat.  Dapat  dilihat  jumlah  peningkatan  data  pembelian  sepeda motor selama empat tahun terakhir adalah sebagai berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 1. Data pembelian sepeda motor
Berdasarkan  Grafik  1  menjelaskan  bahwa  tahun  2019  sepeda  motor  merek  Honda menduduki  peringkat  pertama  penjualan  sebanyak  36,3  %.  Selanjutnya  ditahun  2020 sepeda  motor  merek  Yamaha  menyusul  sepeda  motor  merek  Honda  menjadi  peringkat pertama  dengan  perolehan  penjualan  sebanyak  36,0%  sementara  sepeda  motor  merek Suzuki  mengalami  peningkatan  dibanding  tahun  sebelumnya.  Kemudian  ditahun  2021 sepeda motor merek Honda menjadi peringkat pertama penjualan meskipun lebih rendah dibanding tahun sebelumnya yaitu menjadi sebanyak 35,6 %. Dan ditahun 2022 terakhir Yamaha Kembali menduduki peringkat pertama penjualan sebanyak 35,5 %. Penjualan di empat  tahun  terakhir  ini  mengalami  kenaikan  dan  penurunan  yang  kurang  stabil  karena persaingan  pasar  yang  cukup  tinggi.  Sehubungan  dengan  itu,  banyak  konsumen khususnya  para  karyawan  PT.Glostar  Indonesia  Departemen  Qc memiliki  pilihan tersendiri dalam memilih sepeda motor apa yang tepat, sesuai dengan yang diinginkan dan dibutuhkan,  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sebuah  perhitungan  dan  penentuan  dalam memilih  produk  terbaik  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).
Metode  Simple  Additive  Weighting  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi  Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode  SAW  ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang dapat  dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya[1].
Pada  metode  SAW  terdapat  dua  atribut,  seperti  kriteria  keuntungan  (benefit)  dan kriteria  biaya  (cost)  Kedua  kriteria  tersebut  merupakan  dasar  dalam  pemilihan  kriteria ketika  mengambil  keputusan  atau  menentukan  sepeda  motor  yang  akan  dipilih.  Metode SAW  adalah  metode  yang  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  pengambilan keputusan  secara  praktis,  dari  pernyataan  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  metode  SAW adalah  metode  yang  efektif  dan  praktis  dalam  perhitungan  untuk  menentukan  alternatif produk  motor  terbaik  yang  diminati  banyak  orang  dan  memiliki  banyak  keunggulan dalam  membantu  para  karyawan  untuk  mencari  informasi  tentang  produk-produk  motor
36.3 35.8 35.6 34.7 35.5 36 35.1 35.5
34.8
35.1
34.9
35 33.5 34 34.5 35 35.5 36 36.5 2019 2020 2021 2022
Honda Yamaha Suzuki
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 217-223
dari  berbagai  macam  sepeda  motor  di  Indonesia,  dengan  menentukan  kriteria  sepeda motor yang mereka inginkan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  para  konsumen  khususnya  para karyawan  dalam  menentukan  sepeda  motor  yang  terbaik  yang  tepat  dan  sesuai  dengan kebutuhannya  dan  diharapkan  penelitian  ini  berguna  bagi  pemilik  dealer  motor  untuk melihat kondisi pasar motor. Sistem Pendukung Keputusan ini membandingkan 3 produk yaitu  Honda,  Yamaha,  dan  Suzuki  dan  dilakukan  di  PT.Gl ostar  Indonesia  Departemen QC .

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan 2 metode dalam pengumpulan datanya yaitu:
a) Wawancara
Pengumpulan  data  ini  dilakukan  melalui  tatap  muka  dan  tanya  jawab  terhadap karyawan  PT.Glostar  Indonesia  mengenai  segala  hal  yang  berhubungan  dengan penelitian yaitu bagaimana kesehariannya dan sepeda motor apa yang tepat untuk mereka.
b) Kuesioner
Menurut  [2]  "Kuesioner  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  cara  memberi  seperangkat  pertanyaan  atau  pernyataan  tertulis  kepada responden  untuk  dijawab.  Kuesioner  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan membagikan  link  google  form  pada  grup  whatsapp  QIP  team  PT.Glostar Indonesia  dimana  data  yang  diperoleh  akan  menjadi  data  primer  yang  nantinya akan diolah.

## 2.2 . Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Mann  dan  Watson  [3],  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem berbasis  komputer  yang  menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk  membantu manajemen  dalam  menangani  berbagai  permasalahan  yang  terstruktur  ataupun  tidak terstruktur dengan menggunakan Data model.

## 2.3. Metode SAW
Metode SAW adalah Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dari  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  adalah  metode  Simple Additive Weighting (SAW) yaitu suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu [4-11].

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Pada perhitungan metode SAW dilakukan dengan melalui beberapa tahapan, yaitu :
a) Menentukan data kriteria, Data bobot, Data Crips dan Data awal.
b) Menghitung data hasil alternatif.
c) Melakukan normalisasi
d) Melakukan perangkingan.
3.1. Analisis kebutuhan perhitungan metode SAW
a) Kriteria
Untuk menentukan produk motor terbaik dengan metode Simple Additive Weighting, diperlukan  beberapa  kriteria  yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu:
Tabel 1. Kode dan Ketentuan Kriteria No Kode kriteria Ketentuan Kriteria Bobot Kriteria Jenis Atribut

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
No Kode kriteria Ketentuan Kriteria Bobot Kriteria Jenis Atribut 1 K1 Harga 20 Cost 2 K2 Kualitas 20 Benefit 3 K3 Desain 15 Benefit 4 K4 Purna Jual 15 Benefit 5 K5 Konsumsi BBM 15 Cost 6 K6 Popularitas 15 Benefit
b) Subkriteria Tabel 2. Subkriteria Harga Harga Bobot Batasan Bebek CC 110 Bebek CC 125 Matic CC 110 Matic CC 125 Matic CC 150 Bebek CC 150 Sangat Mahal 4 ≥16.100.000 ≥18.100.000 ≥17.100.000 ≥19.100.000 ≥22.000.000 ≥28.000.000 Mahal 3 14.600.000 -16.000.000 16.600.000 18.000.000 15.600.000 17.000.000 17.600.000 19.000.000 20.600.000 22.000.000 26.100.000 28.000.000 Cukup Murah 2 13.100.000 -14.500.000 15.100.000 16.500.000 14.100.000 15.500.000 16.100.000 17.500.000 19.100.000 20.500.000 24.100.000 26.000.000 Murah 1 ≤13.000.000 ≤15.000.000 ≤14.000.000 ≤16.000.000 ≤19.000.000 ≤24.000.000 Tabel 3. Subkriteria Kualitas Kualitas Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang Baik  1 Tabel 4. Subkriteria Desain Desain Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang Baik  1 Tabel  5. Subkriteria Purna Jual Purna Jual Bobot Sangat Mahal  4 Mahal 3
Purna Jual Bobot Cukup Murah  2 Murah 1 Tabel 6. Konsumsi BBM Konsumsi BBM  Bobot Sangat Tinggi 4 Tinggi 3 Cukup 2 Rendah 1 Tabel 7. Popularitas Popularitas Bobot Sangat Tinggi  4 Tinggi 3 Cukup 2 Rendah 1 c) Nilai Preferensi Tabel 8. Nilai Preferensi No  Keterangan Jumlah Nilai 1 Sangat Tinggi  4 2 Tinggi 3 3 Cukup 2 4 Rendah 1

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 217-223
d) Alternatif
Tabel 9. Alternatif No Alternatif Nama Alternatif 1 A1 Honda 2 A2 Yamaha 3 A3 Suzuki

## 3.2. Pengujian Menggunakan Simple Additive Weighting
Dalam  pengujian  ini  penulis  melakukn  pengujian  melalui  sebuah  kuisioner  yang dibagikan kepada karyawan PT.Glostar Indonesia Departemen Qc, dan didapatkan sebuah data  sebagai  berikut  :  Motor  yang  dicari  adalah  jenis  matic  dengan  125CC,  dengan beberapa  kriteria  :  Harga  dengan  bobot  20,  Desain  dengan  bobot  20,  purna  jual  dengan bobot 15, konsumsi BBM dengan bobot 15, dan popularitas dengan bobot 15. Dan untuk nilai alternatif tiap-tiap kriteria didapatkan sebuah data sebaga berikut:
Tabel 10. Data Nilai Alternatif No  Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 1 Honda 4 4 3 3 4 2 Yamaha 4 3 2 3 3 3 Suzuki 3 2 1 3 1
Setelah  mendapat  nilai  kecocokan  alternatif  kemudian  dapat  di  tentukan  matriks keputusan sebagai berikut:
X= ( )
1) Proses Normalisasi
Dalam metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) kesuatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Dalam perhitungan normalisasi matrik terdapat dua atribut, yaitu atribut keuntungan ( benefit ) dan biaya (cost ),  Untuk  harga  termasuk  kedalam  atribut  biaya  karna  semakin  kecil  nilai semakin baik.
Untuk desain termasuk kedalam atribut keuntungan (benefit ), karena semakin besar nilai maka semakin baik.
Untuk  purna  jual  termasuk  kedalam  atribut  keuntungan (benefit ),  karena  semakin  besar nilai maka semakin baik.
Untuk Konsumsi BBM termasuk  kedalam atribut biaya cost ), karena semakin kecil nilai maka semakin baik.
Untuk  purna  jual  termasuk  kedalam  atribut  keuntungan (benefit ),  karena  semakin  besar nilai maka semakin baik.
Sehingga diperoleh matriks ternormalisasi (R) sebagai berikut:
( )

## 2) Menghitung perangkingan
Setelah  dilakukan  proses  normalisasi  matrik  Langkah  selanjutnya  adalah  proses perangkingan,  dalam  proses  perangkingan  diperlukan  ranting  kepentingan  pada  setiap kriteria sesuai dengan nilai yang diberikan oleh pengambil keputusan. W=[20;20;15;15;15] W=[C1;C2;C3;C4;C5] Proses perangkingan diperoleh dengan rumus sebagai berikut: V1= = 15 + 20 +15 +15 + 15 =  80 V2= = 15 + 15 +10 +15 + 11,25 = 66,25 V3= = 20 + 10 + 5 + 15 + 3,75 = 53,75
3) Hasil Akhir
Setelah melakukan proses perangkingan, maka dapat dihasilkan nilai ranking sebagai berikut:
Tabel 11. Perangkingan No Alternatif Nilai Rangking 1 Honda 80

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
No Alternatif Nilai Rangking 2 Yamaha 66,25 3 Suzuki 53,75
Dari  hasil  perangkingan  tersebut  maka  diperoleh  hasi  V1  adalah  yang  tertinggi  dan  V3 adalah yang terendah, dimana V1 adalah Honda dan V3 adalah Suzuki.

## 4. Kesimpulan
Metode Simple Additive Weighting dapat membantu konsumen memberikan jawaban untuk memilih sepeda motor mana yang lebih efektif dan efisien untuk transportasi dalam bekerja. Kesimpulan yang didapatkan berdasarkan tujuan pada penelitian ini dirasa sudah berhasil  membuat  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  yaitu  untuk  membantu  para  karyawan  PT.Glostar  Indonesia  Departemen  Qc dalam  menentukan  sepeda  motor  yang  terbaik  yang  tepat  dan  sesuai  dengan kebutuhannya.  Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  pada  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  hasil  nilai  terbesar  pada  alternatif  produk  sepeda  motor  Honda dengan    nilai  80,  dengan  demikian  produk  sepeda  motor  Honda  adalah  rekomendasi produk dengan nilai tertinggi.

## Daftar Pustaka
[1] Silvi, A., & Aditya, R. S. (2000). “ Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Dealer Suzuki Denfan Metode SAW.
[2] K.  Joesyiana,  “Penerapan  Metode  Pembelajaran  Observasi  Lapangan  Pada  Mata Kuliah  Manajemen  Operasional,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689– 1699, 2019, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[3] Haniif. 2007. Sistem Pendukung Keputusan (SPK).http://haniif.wordpress.com/200 7/08/01/23  –  tinjauan  –  pustaka  -  sistem-pendukung  –  keputusan  -  spk/.  Diakses tanggal 1 februari 2017, pukul 10.00 WIB.
[4] Oktaputra,  Ali  Wahyu;  Noersasongko,  Edi,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan  Pemberian  Kredit  Motor  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  Pada  Perusahaan  Leasing  HD  Finance,  Tugas  Akhir  Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro, Semarang.
[5] Ariyanto,  2012,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Dengan  Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ),  Skripsi  Fakultas  Sains  dan Teknologi UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta.
[6] Yoga,  Vitro  dan  Achmad  (2016).  “Rancang  Bangun  Sistem  Penentuan  Penerima Beasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”, Jurnal Speed, Vol 8 No 2 hal 23-22
[7] Komunikasi Terapan (Semantik ), Juni 2012.
[8] Kusumadewi . (2006). Langkah penyelesaian metode SAW.
[9] Trisnawarman, D. E., & Rusdi, Z. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier  Besi  Menggunakan  Metode  SAW.  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem Informasi, 1-7.
[10]  Miro, Fidel. 1997. Perencanaan Transportasi, Erlangga. Jakarta.
[11]  Muhammad.  Ryan.  2010.  Analisis  Pemilihan  Moda  Transportasi  Untuk  Kerja Antara  Shuttle  Service  dan  Kereta  Api  dan  Menggunakan  Metode  Stated Preference, Studi Kasus Bandung - Jakarta. Kampus USU, Medan.