## Abstrak
Burung  walet  merupakan  salah  satu  sumber  daya hayati yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan memiliki banyak  manfaat.  Saat  ini  banyak  pengusaha  yang mulai membuka usaha pencucian sarang burung walet, salah  satu  kawasan  usaha  jasa  pencucian  sarang burung  walet  ada  di  Desa  Kediren,  Kecamatan Kalitengah,  Kabupaten  Lamongan.  Dalam  pemasaran sarang  burung  walet,  sarang  burung  walet  agar memiliki nilai jual yang tinggi harus memiliki kualitas terbaik.  Dalam  hal  ini,  tidak  banyak  pengusaha pencucian  sarang  walet  yang  tau  cara  menentukan kualitas  sarang  burung  walet  terbaik,  yang  mana ditentukan  oleh  beberapa  kriteria  antara  lain  tingkat kebersihan,  bentuk,  keutuhan,  warna,  ukuran  dan kadar  air.  Oleh  karena  itu,  perlu  dibangun  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  yang  bertujuan  untuk menentukan  kualitas  sarang  burung  walet,  sehingga dapat  memberikan  kemudahan  bagi  pengusaha  dalam menentukan  kualitas  sarang  burung  walet  terbaik. Penelitian  ini  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW).  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan dalam menentukan sarang  burung  terbaik  berhasil  dibangun  dengan menghasilkan  data  sarang  burung  walet  terbaik  dan berdasarkan tingkat akurasi didapatkan sebesar 85 % atau  tergolong  sangat  akurat.  Sehingga  sistem  ini dapat  memberikan  kemudahan  bagi  pengusaha  untuk menentukan sarang walet dengan kualitas terbaik.
Kata kunci: SPK, Simple Additive Weighting (SAW), Sarang Burung Walet.

## Abstract
Swallow is one of the biological resources that has high economic value and has many benefits. Currently, many entrepreneurs are started to open a swallow nest washing  business.  One  of  the  swallow  washing serviceis  located  in  Kediren  Village,  Kalitengah District, Lamongan City. In marketing swallow nest, if has the best quality will has the high selling value. In this  case,  no  many  entrepreneurs  wash  swallow  nests who know how to determine the best quality of swiftlet nests, which is determined by various criteria including the level of cleanliness, shape, integrity, color, size and moisture  content.  Therefore,  it  is  necessary  to  build  a decision support system (DSS) which aims to determine the  quality  of  swallow's  nests,  so  that  it  can  provide convenience  for  entrepreneurs  in  determining  the  best quality  of  swallow's  nests.  This  study  uses  the  Simple Additive  Weighting  (SAW)  method.  The  result  study indicate that the support system in determining the best bird's nest was successfully built by producing the best swallow's nest data and based on the level of accuracy obtained by 85% or classified as very accurate. So this system  can  make  easy  for  entrepreneurs  to  determine the best quality swallow nests.

## Keywords: DSS, Simple Additive Weighting
(SAW), Swallow's Nest.

## I. PENDAHULUAN
Sarang  burung  walet  merupakan  salah  satu komoditas  ekspor  indonesia  yang  sangat menjanjikan, sarang burung walet berasal dari air liur burung walet, yang memiliki banyak manfaat seperti  untuk  obat-obatan,  bahan  kosmetik  dan
E-ISSN: 2775-4669 Volume 2, Nomor 2, Agustus 2022
Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kualitas Sarang Burung Walet Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Puguh Rizki Prayogo 1 , Purnomo Hadi Susilo 2 * Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jl. Veteran No.53 A Lamongan puguhrizkiprayogo@gmail.com 1 , purnomo@unisla.ac.id 2
Diterima: 01 Aug 2022 | Direvisi: 18 Aug 2022 Disetujui: 27 Aug 2022 | Dipublikasi: 31 Aug 2022
lainnya,  sehingga  tidak  heran  banyak  konsumen mencari  sarang  burung  walet  untuk  diolah menjadi  sesuatu  yang  bermanfaat  dan  bernilai ekonomi yang tinggi [1]. Dalam pemasaran sarang burung  walet  kepada  konsumen  agar  memiliki nilai  ekonomi  atau  nilai  jual  yang  tinggi,  sarang burung  walet  harus  memiliki  kualitas  terbaik. Sarang  burung  walet  yang  memiliki  kualitas terbaik  merupakan  sarang  burung  walet  yang memiliki  bentuk  mangkok  super,  warna  putih kapas,  tingkat  kebersihan  yang  tinggi,  ukuran besar dan utuh [2]. Saat ini banyak tempat-tempat yang  mulai  membuka  usaha  pencucian  sarang burung  walet  untuk  membersihkan  bulu-bulu  dan kotoran yang menempel pada sarang burung walet guna  dapat  dipasarkan  dan  siap  dikonsumsi  atau diolah  oleh  konsumen.  Persoalan  yang  didapat setelah proses pencucian atau pembersihan adalah pada proses pemilihan sarang burung walet untuk menentukan  sarang  burung  walet  yang  memiliki kualitas terbaik, dalam proses pemilihan ini masih menggunakan  cara-cara  manual  atau  berdasarkan perkiraan saja sehingga dalam menentukan sarang burung  walet  terbaik  masih  kurang  akurat  dan nantinya  bisa  berakibat  nilai  jual  karena  tidak sesuai  standar  sarang  burung  walet  kualitas terbaik.
Adapun  penelitian  yang  dilakukan  oleh Setiawan,  Y.A  [3].  Terkait  penentuan  kualitas sarang burung walet terbaik menggunakan metode Simple  Additive  Weighting,  pada  penelitiannya kriteria yang digunakan untuk menentukan sarang burung  walet  ada  tiga  yakni  bentuk,  warna  dan kebersihan,  pemilihan  sarang  burung  walet dilakukan  pada  masa  panen  Hasil  penelitian tersebut    menunjukan  sistem  yang  di  bangun untuk  pemilihan  sarang  burung  walet  terbaik cukup  mudah  digunakan  oleh  pengguna  dan mempunyai  fitur  yang  baik  sehingga  dapat memudahkan  pengguna  untuk  menentukan kualitas sarang burung walet terbaik.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  peneliti tertarik  untuk  mengangkat  permasalahan  tersebut dalam  penelitian  yang  berjudul  “  Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Sarang Burung  Walet  Terbaik  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)”.  sehingga nantinya  dapat  memberikan  kemudahan  bagi pengusaha  dalam  menentukan  sarang  burung walet terbaik dan meminimalisir kesalahan dalam penentuan  sarang  burung  walet  terbaik  serta sesuai  standar  kualitas  sarang  burung  walet terbaik.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  pendukung  keputusan  pertama  kali dikemukakan  oleh  Micheal  S.  Scoot  Marton  pada tahun 1970 dengan istilah “Management Decision System”,  Sistem  pendukung  keputusan  adalah suatu  sistem  informasi  yang  spesifik  yang ditujukan  untuk  membantu  manajemen  dalam mengambil  keputusan  yang  bersifat  semi terstruktur  secara  efektif  dan  efisien  dan  tidak menggantikan  fungsi  pengambil  keputusan  dalam membuat keputusan[4].

## B. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  sering disebut  penjumlahan  terbobot,  Konsep  dasar metode  SAW  adalah    mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada semua kriteria [5].
Langkah-langkah dalam menggunakan metode Simple Additive Weighting adalah :
• Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Ci.
• Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
• Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut  (atribut  Benefit  atau  atribut  Cost) sehingga diperoleh matriks normalisasi R. Berikut  persamaan  untuk  melakukan normalisasi.
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit), maka
! !" = ! !" !"# ! ! !" (1)
Jika j adalah atribut biaya (cost), maka
! !" = !"# ! ! !" ! !" (2)
Keterangan : Rij = Rating kinerja ternormalisasi Max ij = Nilai maks dari setiap kriteria Min ij = Nilai min dari setiap kriteria Xij = Nilai atribut dari setiap  kriteria Benefit  = Nilai terbesar maka nilai terbaik Cost = Nilai terkecil maka nilai terbaik
• Preferensi  (Vi)  yaitu  penjumlahan  dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi. Nilai
preferensi  untuk  alternativ  (Vi)  diberikan Persamaan :
! ! = ! ! ! !" !
! ! ! Keterangan : Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah ditentukan rij =  Normalisasi matriks Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## C. Kategorisasi
Untuk  membuat  kategorisasi  langka  awal yakni  menentukan  kriteria  kategori  tersebut  dan jumlah  kategori  yang  akan  di  buat,  Dalam penentuan kategori ini di dasari atas asumsi bahwa skor  populasi  subjek  terdistribusi  secara  normal, distribusi normal sendiri terbagi menjadi 6 bagian atau  enam  satuan  deviasi  standar [6] .  untuk membuat  pengkategorian    menjadi  3  kategori berpedoman dibawah ini

## TABEL I. PEDOMAN TIGA KATEGORI
Kategori Interval Kurang Baik X < M – 1SD Cukup Baik M – 1SD <= X < M + 1SD Terbaik M + 1SD <= X
Rumus Mean :
µ = ! ! Keterangan : µ : Mean ! : Jumlah seluruh nilai ! : Jumlah seluruh frekuensi
Rumus Standar Deviasi :
! = ( !" ! ! ) ² !
Keterangan : !
: Standar deviasi
!"
: Data ke-i ! : Nilai rata-rata
! : Banyak data

## D. Sarang Burung Walet
Walet  merupakan  jenis  burung  pemakan serangga  yang  bersifat  aeril  dan  suka  meluncur, Secara  morfologi  walet  memiliki  sepasang glandula  salivales  yang  terletak  dibawah  lidah. Sepasang glandula salivales ini akan memperoduksi  air  liur  untuk  membuat  sarang yang  memiliki  nilai  gizi  tinggi  dan  berkhasiat, Sarang  yang  dibuat  walet  digunakan  untuk menetap,  berkembang  biak,  merawat  dan membesarkan anaknya. Sarang walet mengandung
kalori,  protein,  lemak  ,  karbohidrat,  kalsium, fosfar,  vitamin  dan  mineral  sehingga  juga berkhasiat  sebagai  obat,  zat  yang  terkandung dalam  sarang  burung  walet  antara  lain  ODA  (9- octadecenoic acid) dan HAD (hexadecenoic acid). Sarang  burung  walet  yang  berkualitas  adalah sarang  burung  walet  yang  memiliki  ciri-ciri berbentuk  mangkok,  kondisinya  utuh,  bersih, berwarna  putih  kapas.  Sarang  burung  walet dengan  kondisi  seperti  itu  merupakan  termasuk sarang burung walet kriteria super.

## III. METODE PENELITIAN
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  dalam melakuan  penelitian  untuk  membangun  sebuah sistem  pendukung  keputusan  penentuan  kualitas sarang burung walet terbaik sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam  pengembangan  penelitian  ini  pertama yang  dilakukan  adalah  identifikasi  masalah kemudian  akan  mendapatkan  rumusan  masalah setelah  itu  dilakukan  pengumpulan  data  yang meliputi observasi, wawancara dan studi literatur. kemudian dilakukan analisa data, setelah itu akan dibuat perancangan atau desain sistem. kemudian implementasi, implementasi ini akan membangun sebuah  sistem  menggunakan  tools  bahasa pemrograman. Setelah terwujudnya sebuah sistem atau  aplikasi  tentunya  akan  dilakukan  pengujian sistem dan terakhir akan ditarik kesimpulan hasil- hasil  penelitian  apakah  mampu  menjawab  atas permasalahan yang terjadi.
(3)
(4)
(5)

## E-ISSN: 2775-4669
A. Perancangan Sistem
Untuk
membangun sistem pendukung keputusan penentuan kualitas sarang burung walet terbaik  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  ini  memerlukan  tahapan  perancangan, berikut  rancang  sistem    DFD  Diagram Konteks.

## Gambar 1. DFD Diagram Konteks
Gambar  2  merupakan  DFD  Diagram  Konteks sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan sarang  burung  walet  terbaik  pada  sistem  ini  ada tiga  entitas  yakni  Admin,  Manager  dan  Petugas yang  mana  ketiga  entitas  tersebut  memiliki  hak akses atau peranan yang berbeda-beda.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Kriteria dan Bobot
Dalam  menentukan  kualitas  sarang  burung walet  terbaik,  maka  diperlukan  kriteria-kriteria dan  bobot  dalam  perhitunga  nya  sehingga  akan mendapatkan  alternatif  yang  terbaik,  alternatif yang dimaksud yakni sarang burung walet terbaik. Adapun  kriteria  dan  bobot  preferensi  dalam menentukan  kualitas  sarang  burung  walet  dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:

## TABEL II. KRITERIA SARANG BURUNG WALET
Kode Kriteria Nama Kriteria Atribut Bobot C1 Kebersihan Benefit 30 C2 Bentuk Benefit 25 C3 Keutuhan Benefit 10 C4 Warna Benefit 10 C5 Ukuran Benefit 20 C6 Kadar Air Cost 5
Hasil  wawancara  telah  ditetapkan  kriteria- kriteria  dan  bobot  oleh  pemilik  usaha  sarang burung  walet  pada  tabel  2.1  bobot  tersebut berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing kriteria dengan total keseluruhan bobot 100.
Pada penentuan nilai bobot sub kriteria juga didasari  atas  tingkat  kepentingan  masing  masing sub  kriteria  yang  kemudian  ditentukan  kedalam bilangan fuzzy .  Bilangan fuzzy dalam  metode Simple  Additive  Weighting digunakan  dalam memberikan bobot-bobot pada tiap nilai crisp sub kriteria [5].
Keterangan : Sangat Rendah (SR) : 0 ( 0 ; 25 ) Rendah (R) : 25 ( 0 ; 25 ; 50 ) Cukup(C) : 50 ( 25 ; 50 ; 75 ) Tinggi(T) : 75 ( 50 ; 75 ; 100) Sangat Tinggi(ST) : 100   ( 75 ; 100 )

## Gambar 2. Grafik Bilangan Fuzzy
Dan  ditetapkan  sub  kriteria  dan  bobot  acuan penentuan  kualitas  sarang  burung  walet  terbaik sebagai berikut.

## TABEL  III.  SUB  KRITERIA  SARANG  BURUNG WALET
Kriteria Nilai Bobot (C1) Kebersihan < 90% 25 90% - 93% 50 94% - 97% 75 98% - 100% 100 (C2) Bentuk Patahan 0 Segi 25 Sudut 50 Oval 75 Mangkok 100 (C3) Keutuhan Pecah 0 Berlubang 50 Utuh 100 (C4) Warna Cream 25 Putih Beras 50 Putih Biasa 75 Putih Kapas 100 (C5) Ukuran < 2 Jari 25 2 Jari 50 3 Jari 75 4 Jari 100 (C6) Kadar Air 0% 25 1% 50 2% 75 >=3% 100

## B. Data Alternatif
Data alternatif ini merupakan data yang akan dihitung  nilainya  dan  dipilih  sebagai  alternatif terbaik.  Data  alternatif  ini  biasanya  berisi  nama atau  identitas  data  tersebut,  dalam  hal  penelitian ini  berisi  nama  atau  kode  sarang  burung  walet, data ini terdiri dari 100 sample data sarang burung walet  yang  diberi  peneliti  nama  A1  sampai dengan A100.

## C. Data Hasil
Setelah dilakukan perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting dan  dilakukan pengkategorian  telah  menghasilkan  data  hasil akhir sebagai berikut.
TABEL IV.  DATA HASIL AKHIR Ai Total Rank Kategori A1 65 69 Cukup Baik A2 51.66666667 89 Kurang Baik A3 39.16666667 99 Kurang Baik A4 39.16666667 98 Kurang Baik A5 56.25 82 Kurang Baik A6 65.41666667 68 Cukup Baik A7 52.5 87 Kurang Baik A8 72.5 60 Cukup Baik A9 72.91666667 57 Cukup Baik A10 70.41666667 65 Cukup Baik A11 75 48 Cukup Baik A12 72.91666667 56 Cukup Baik A13 78.75 37 Cukup Baik A14 50.41666667 90 Kurang Baik A15 55.41666667 83 Kurang Baik A16 77.91666667 38 Cukup Baik A17 83.75 29 Cukup Baik A18 72.91666667 55 Cukup Baik A19 50 92 Kurang Baik A20 47.5 94 Kurang Baik A21 78.75 36 Cukup Baik A22 54.16666667 86 Kurang Baik A23 39.16666667 97 Kurang Baik A24 63.75 72 Cukup Baik A25 76.25 46 Cukup Baik A26 65.41666667 67 Cukup Baik A27 81.66666667 31 Cukup Baik A28 79.16666667 34 Cukup Baik A29 97.5 2 Terbaik A30 60.41666667 77 Cukup Baik A31 72.5 59 Cukup Baik A32 77.5 40 Cukup Baik A33 47.5 93 Kurang Baik A34 96.66666667 3 Terbaik A35 82.5 30 Cukup Baik A36 85 27 Cukup Baik A37 62.91666667 74 Cukup Baik A38 71.66666667 62 Cukup Baik A39 56.25 81 Kurang Baik
Ai Total Rank Kategori A40 63.75 71 Cukup Baik A41 100 1 Terbaik A42 77.5 39 Cukup Baik A43 87.5 17 Terbaik A44 62.91666667 73 Cukup Baik A45 57.5 80 Cukup Baik A46 78.75 35 Cukup Baik A47 71.66666667 61 Cukup Baik A48 72.91666667 54 Cukup Baik A49 57.5 79 Cukup Baik A50 73.75 52 Cukup Baik A51 91.66666667 9 Terbaik A52 86.66666667 24 Cukup Baik A53 74.16666667 50 Cukup Baik A54 55 85 Kurang Baik A55 55 84 Kurang Baik A56 73.75 51 Cukup Baik A57 91.66666667 8 Terbaik A58 85 26 Cukup Baik A59 72.5 58 Cukup Baik A60 60.41666667 76 Cukup Baik A61 85 25 Cukup Baik A62 86.66666667 23 Cukup Baik A63 74.16666667 49 Cukup Baik A64 86.66666667 22 Cukup Baik A65 84.16666667 28 Cukup Baik A66 87.5 16 Terbaik A67 57.5 78 Cukup Baik A68 87.5 15 Terbaik A69 87.5 14 Terbaik A70 87.5 13 Terbaik A71 87.5 12 Terbaik A72 51.66666667 88 Kurang Baik A73 95 4 Terbaik A74 63.75 70 Cukup Baik A75 86.66666667 21 Cukup Baik A76 86.66666667 20 Cukup Baik A77 80.41666667 33 Cukup Baik A78 86.66666667 19 Cukup Baik A79 87.5 11 Terbaik A80 86.66666667 18 Cukup Baik A81 92.5 7 Terbaik A82 87.5 10 Terbaik A83 72.91666667 53 Cukup Baik A84 45.41666667 95 Kurang Baik A85 28.75 100 Kurang Baik A86 50 91 Kurang Baik A87 41.66666667 96 Kurang Baik A88 60.41666667 75 Cukup Baik A89 66.25 66 Cukup Baik A90 92.5 6 Terbaik A91 76.25 45 Cukup Baik A92 75 47 Cukup Baik A93 71.25 64 Cukup Baik A94 92.5 5 Terbaik A95 76.25 44 Cukup Baik

## E-ISSN: 2775-4669
Ai Total Rank Kategori A96 71.25 63 Cukup Baik A97 76.25 43 Cukup Baik A98 81.25 32 Cukup Baik A99 76.25 42 Cukup Baik A100  76.66666667 41 Cukup Baik

## D. Pembahasan Hasil Pengujian
Hasil pengujian antara data fakta dengan data hasil  dari  sistem,  dari  perbandingan  100  data sarang burung walet tersebut dihasilkan 85 sarang dinyatakan  benar  atau  sesuai  dan  15  data  sarang walet  dinyatakan  salah  atau  tidak  sesuai.  Maka untuk mengukur tingkat akurasi sistem pendukung keputusan  penentuan  kualitas  sarang  burung walet, sebagai berikut:
!"#$"% ( % ) = !" % !"" % ! 100% = 85%

## TABEL V RANGE PERSENTASE AKURASI
Jadi  hasil  akurasi  yang  didapatkan  sebesar 85%  atau  tergolong  sangat  akurat,  dengan demikian  bahwa  sistem  pendukung  keputusan dalam  menentukan  kualitas  sarang  burung  walet terbaik  dapat  dibangun  dan  menghasilkan  tingkat akurasi  yang  tinggi  sebesar  85%  atau  tergolong sangat akurat.

## E. Pembahasan Hasil Pengujian
Implementasi  antarmuka  adalah  pembuatan tampilan hasil rancangan yang sudah dibuat untuk sistem  pendukung  keputusan  penentuan  kualitas sarang burung walet terbaik menggunakan metode simple  additive  weighting,  berikut  implementasi antarmuka:
Gambar 3. Halaman Login
Halaman  login  ditampilkan  pertama  kali ketika  user  akan  mengakses  aplikasi  ini,  dalam login  terdapat  3  level  user  yakni  admin,  petugas dan  manager,  yang  mana  setiap  level  user memiliki hak akses yang berbeda-beda

## Gambar 4. Dashboard Admin
Halaman Dashboard admin berisi menu data kriteria,  data  sub  kriteria,  data  alternatif,  data penilaian, data perhitungan dan data hasil akhir.

## Gambar 6. Input Data Kriteria
Halaman  input  data  kriteria  ini  digunakan untuk  menginputkan  data  kriteria  sarang  burung walet yang berisi kode, nama, bobot dan atribut.

## Gambar 7. Input Data Altrenatif
Halaman  input  data  altrenatif  ini  merupakan halaman  yang  nantinya  data  sarang  burung  walet di inputkan untuk dilakukan penilaian.
No Interval Keterangan 1 80% - 100% Sangat Akurat 2 60% - < 80% Akurat 3 40% - <60% Cukup Akurat 4 20% - < 40% Kurang Akurat 5 0% - < 20% Tidak Akurat
Halaman  data  penilaian  ini  merupakan halaman  pencococokan  data  sarang  burung  walet berdasarkan kriteria masing masing sarang burung walet

## Gambar 9. Data Perhitungan
Pada  halaman  perhitungan  ini  merupakan perhitungan menggunakan metode simple additive weighting  yang  meliputi  matriks  keputusan, matriks  ternormalisasi,  bobot  preferensi  dan preferensi atau hasil akhir.

## Gambar 10. Data Hasil Akhir
Pada  halaman  data  hasil  akhir  ini  meliputi nama  altrenatif,  nilai,  rangking  dan  kategori. Halaman  ini  juga  mempunyai  fitur  data  kedalam bentuk pdf .

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas  terkait sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan sarang burung walet terbaik menggunakan metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Menentukan Sarang Burung Walet Terbaik menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berhasil dibangun dan  berdasarkan tingkat akurasi  yang  didapatkan  dengan  membandingkan data  fakta  dengan  data  yang  dihasilkan  sistem telah  didapatkan  hasil  akurasi  kebenaran  sebesar 85% atau sistem dikategorikan sangat baik.

## REFERENSI
[1]  Syahrantau, G., & M.Yandrizal, M. Y. (2018). Analisis Usaha  Sarang  Burung  Walet  Di  kelurahan  Tembilahan Kota    (Studi  Kasus  Usaha  Sarang  Burung  Walet  Pak Sutrisno). Jurnal Agribisnis, 7(1), 74–85.
[2]  Budiman,  A.    (2009).    Memproduksi    Sarang  Walet Kualitas  Atas.  Niaga  Swadaya.
[3]  Setiawan,  Y.  A.  (2021).  Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kualitas  Terbaik Sarang  Burung      Walet  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  University  Of  Technology Yogyakarta.
[4]  Setiyaningsih,  W.  (2015).  Konsep  Sistem  Pendukung Keputusan.  In  E.  Fachtur  Rochman  (Ed.),  Yayasan Edelweis
[5]   Kusumadewi,  S.,  Harjoko,  A.,  &  Wardoyo,  R.  (2006). Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy MDAM).   Graha Ilmu.
[6]  Azwar,  S.  (2012).  Metode  Penelitian.  Yogyakarta. Pustaka Pelajar
[7]  Ardialis, Defit, S., Nurcahyo, G. W., Studi, P., & Ilmu, M. (2021). Decision Support System in Identification of Swallow’s  Nest  Quality  with  Weighted  Product Method., 181–192.