e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kapal Sebagai Moda Transportasi Laut
Muhammad Zainal Arifin 1* , Imam Suharjo 2 1,2 Program Studi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta *muhammadzarifin96@gmail.com

## Abstrak
Transportasi moda laut menjadi pilihan utama masyarakat Indonesia karena dapat mengangkut penumpang dan barang  dalam  jumlah  besar  dengan  biaya  relatif  murah.  Berdasarkan  data  dari  Kementerian  Perhubungan Republik Indonesia, terdapat 306 kapal yang beroperasi pada penyeberangan domestik, 118 kapal dikelola oleh ASDP  Ferry  Indonesia,  170  kapal  swasta,  dan  18  kapal  BUMF.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu mahasiswa  asrama  Selaparang  Lombok  Yogyakarta  dalam  merekomendasi  pemilihan  kapal  terbaik  di  rute Surabaya-Lombok  dan  sebaliknya.  Sistem  pendukung  keputusan  dinilai  berdasarkan  dari  segi  kriteria berdasarkan  harga  tiket,  waktu  tempuh,  kenyamanan  perjalanan,  fasilitas,  kapasitas  kapal,  keamanan, keteraturan jadwal keberangkatan, dan reputasi operator. Penelitian ini menggunakan Metode Penilaian Berbobot sederhana  Simple  Additive  Weighting    untuk  menentukan  peringkat  alternatif  terbaik.  Hasilnya  menunjukkan bahwa hasil uji perbandingan perhitungan sistem dan perhitungan Microsoft Excel  menunjukkan kesamaan 100%. KMP Kirana VII menduduki peringkat pertama dengan nilai 0.95, menjadikannya solusi kapal terbaik yang cocok untuk digunakan oleh mahasiswa.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Metode Simple Additive Weighting, Selaparang, Lombok

## Abstract
Maritime transportation has become the primary choice for Indonesian society due to its ability to carry passengers and goods in large quantities at relatively low costs. Based on data from the Indonesian Ministry of Transportation, there are 306 ships operating in domestic crossings, with 118 managed by ASDP Ferry Indonesia, 170 private ships, and 18 BUMF ships. Based on deep learning, this study aims to assist students of the Selaparang Lombok Yogyakarta dormitory in recommending the best ship selection for the Surabaya-Lombok route and vice versa. The decision  support system  is  evaluated  based on criteria  including  ticket  prices, travel time,  travel  comfort, facilities, ship capacity, safety, departure schedule regularity, and operator reputation. This study uses a simple Weighted  Evaluation  Method  called  Simple  Additive  Weighting  to  determine  the  best  alternative  ranking.  The results show that the comparison test between the system calculation and Microsoft Excel calculation results in 100% similarity. KMP Kirana VII occupies the first rank with a value of 0.95, making it the best ship solution suitable for student use.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting Method , Selaparang, Lombok

## 1. Pendahuluan
Transportasi  merupakan  bagian  penting  dari infrastruktur yang menghubungkan manusia dan barang  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya.  [1] Transportasi  dapat  dikelompokkan  berdasarkan lintasan dan jarak yang dilalui, antara lain seperti
moda  transportasi  darat  (meliputi  transportasi jalan  dan  rel),  moda  transportasi  laut/perairan (termasuk  transportasi  laut,  sungai,  dan penyeberangan),  dan  transportasi  udara.  Selain itu, terdapat juga multimoda yang
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940
menggabungkan  beberapa  moda  transportasi untuk mencapai lokasi yang dituju [2].
Moda Transportasi laut sebagai sarana angkutan antarpulau  yang  paling  efesien,  mampu mengakomodasi volume penumpang dan barang dalam  jumlah  besar  dengan  biaya  yang  relatif lebih  murah  dibandingkan  dengan  alternatif penyeberangan lainnya [3]. Menurut Badan Pusat Statistic 2023 , jumlah penumpang angkutan laut dalam negeri tercatat sebanyak 1,7 juta orang dan jumlah barang yang diangkut mencapai 30,4 juta ton  [4],  dan  data Kementerian    Perhubungan Republik Indonesia 2014 , menyebutkan 306 unit kapal  melayani  penyeberangan  domestik,  yang terdiri  dari  118  unit  dikelola  ASDP  Ferry Indonesia, 170 unit oleh swasta dan 18 unit oleh BUMD [5].
Aktivitas  penggunaan  kapal  sebagai  moda transportasi  laut,  khsusunya  di  rute  antara Pelabuhan Tanjung Perak (Surabaya) menuju ke Pelabuhan Lembar (Lombok) ataupun sebaliknya, menjadi  salah  satu  rute  yang  sering  digunakan oleh  para  penumpang  yang  melakukan perjalanan ke tempat tersebut, demikian juga bagi para  pelajar  dan  mahasiswa  asal  lombok  yang sedang  menempuh  pendidikan  di  pulau  Jawa, terutama di daerah yogyakarta. Para mahasiswa tersebut  secara  rutin  menggunakan  kapal  laut sebagai  moda    transportasi  di  setiap perjalananya,  dengan  alasan  bahwa  kapal  laut memungkinkan  mereka  membawa  volume
barang  yang lebih besar  dan   biaya  perjalanan yang  lebih  terjangkau.  Selain  itu,    fasilitas  yang disediakan juga cukup nyaman dan memadai [6]. Namun,  dengan  banyaknya  pilihan    kapal  yang tersedia di rute tersebut, serta berbagai fitur dan layanan  yang  ditawarkan,  seringkali  para mahasiswa  menghadapi  kebingungan  dalam memilih    kapal    yang  sesuai  dengan  kebutuhan dan prefensi mereka. Sehingga dalam pemilihan kapal  tersebut  perlu  adanya  suatu  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  yang  tepat  untuk menyelesaikan hal tersebut.
Sistem  Pendukung  Keputusan  sistem  informasi interaktif    berbantuan  komputer  yang  untuk memfasilitasi  pengguna  terhadap  informasi  dan model  keputusan  sehingga  mendukung  proses pengambilan  keputusan  yang  efesien  dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dan tidak terstruktur  [7].  Metode  pembobotan Simple Additive  Weighting (SAW)  merupakan  metode sederhana  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi dan memilih alternatif berdasarkan jumlah bobot kinerja  seluruh  atribut  yang  relevan  dari  setiap alternatif.  Proses  metode  ini  memerlukan normalisasi  matriks keputusan  (X)  pada  skala yang  dibandingkan  dengan  seluruh  estimasi alternatif yang ada [8].
Dengan  adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan ini, diharapkan dapat memberikan gambaran dan rekomendasi  kepada  mahasiswa  asrama selaparang  lombok  yogyakarta  dalam  memilih
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940
kapal  yang  paling  tepat  untuk  digunakan  di  rute surabaya  –  lombok  atau  sebaliknya.  Selain  itu, sistem  ini  diharapkan  mampu  menyediakan rekomendasi yang lebih akurat dan representatif berdasarkan  data  yang  dihitung.  Dengan demikian,  diharapkan  dapat  diperoleh  peringkat akhir kapal yang terbaik.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  terkait  yang  mendukung penelitian ini adalah :
- penelitian  tahun  2023  oleh  Rasyid  Mentari dan Mandakau Hanok yang berjudul "Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Moda Transportasi  di  Pulau  Buru  dengan  metode
Technique for Order Preference by Similarity (TOPSIS)."  Penelitian  ini  membandingkan konsistensi  kriteria  penilaian  dan  pemilihan transportasi dari 3 jenis kapal menggunakan metode  TOPSIS.  Kriteria  yang  dievaluasi meliputi jumlah armada, waktu tempuh, harga tiket,  pelayanan,  keamanan,  dan  performa. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa Kapal Cepat  (Swast)  menjadi  alternatif  ke-3  dan pilihan utama karena memiliki nilai tertinggi [9]
- Penlitian  tahun  2023  oleh  Marsono  et  al  , Penelitian  ini  merancang  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  dua  metode  yaitu, metode Rank  Order  Centroid (ROC)    untuk pembobtan  kriteria  dan  metode Weighting
Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS) untuk menentukan perringkat dari delapan  alternatif  jasa  transportasi  terbaik. Hasil  akhir  yang  diperoleh  menunjukkan aplikasi Grab (A3) mendapatkan nilai sebesar 0,9331,  dan  diikuti  oleh  aplikasi  Gojek  (A2) dengan nilai 0,9052 [10]
- Penelitian tahun 2021 oleh Nasution, Syahra, Murniyantivet . Penelitian tersebut membahas mengenai  pembuatan  sistem  pendukung keputusan menggunakan metode WASPAS, yang menggabungkan Weighted Sum Model
(WSM) dan Metode Weighted Product Model
(WPM). Terdapat 7 alternatif jasa pengiriman antarr  lain  Pos  Indonesia,  JNE,  J&T,  Tiki, Lionel  Parcel,  Cahaya  Logistik,  Ninja Express.  Hasil  akhir    menunjukkan  bahwa JNT  merupakan  aternatif  dengan  nilai tertinggi yaitu, 1,2000 [11].
- Penelitian  tahun  2020    oleh  Anisah  Putri, Wasiyanti.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menciptakan  sistem  pendukung  keputusan untuk memilih jasa pengriman terbaik dengan menggunakan  metode simple  additive weighting .  Hasil  perhitungan  menunjukkan bahwa  alternatif  terbaik  direkomendasikan berdasarkan  peringkat  tertinggi  hingga terendah, dengan nilai akhir V1 memperoleh hasil akhir 0,9185. Oleh karena itu  alternatif A1  (JNE)  dinilai  sebagai  alternatif  jasa
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940
pengiriman barang terbaik dengan bobot nilai paling tinggi. [12].
- Penelitian  tahun  2021  oleh  Rasyid,  Syaiful
Wagola merancang suatu Sistem Pendukung
Keputusan Dalam Pemilihan Alat
Transportasi  Laut  di  Kabupaten  Buru menggunakan  metode Analytical  Process
(AHP).  Penelitian  ini  membahas  mengenai perbandingan  3  jenis  alat  transportasi  laut yang ada di Kabupaten Buru Provinsi Maluku.
Evaluasi  penilaian  dilakukan    terhadapa keunggulan masing- masing alat transportasi berdasarkan  data  dari  30  responden, menghasilkan total 90 sampel dari kusioner.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  Kapal Cepat  prioritas  utama  dengan  presentase sebesar  36%,  diikuti  Kapal  Pelni  33%  dan Kapal Ferry ASDP 31%[13].
2.2. Landasan Teori
1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau Decision Support System (DSS)  merupakan  bagian dari sistem  informasi  berbasis  komputer,  termasuk sistem  berbasis  pengetahuan,  yang  digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan  [14]. Sistem Pendukung Keputusan sering disebut juga CBIS  (Sistem  Informasi  Berbasis  Komputer) umumnya  fleksibel  (dapat  disesuaikan  dengan berbagai  jenis  data,  metode  analisis  data  dan
berbagai  kebutuhan  pengguna),  interaktif  (dapat memungkinkan  pengguna  berinteraksi  aktif dengan  sistem  yang  dibuat)  dan  juga  adaptif (dapat  beradaptasi  dengan  lingkungan  atau kebutuhan spesifik pengguna [15]
2. Metode Simple Additive Weighting Metode Simple  Additive  Weighting merupakan metode penentuan peringkat melalui perhitungan metode  penjumlahan  terbobot  dari  beberapa alternatif  pilihan.  Perhitungan  menggunakan metode  SAW  dapat  menghasilkan  nilai  terbesar yang  akan  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik. Metode  ini  banyak  digunakan  untuk  berbagai sistem pendukung keputusan karena konsepnya simpel,  mudah  digunakan,  dan  dipahami  [16] Metode  ini    merupakan  metode  paling  banyak digunakan dalam analisis keputusan Multikriteria Multiple Attribute Decision Making (MADM) [16] .
Langkah  –  langkah  penyelesaian  permasalahan dengan  menggunakan  metode  simple  additive weighting  sebagai berikut [17] :
- Menentukan  kriteria  yang  digunakan  dalam pengambilan keputusan
- Menggolongkan  jenis  atribut  cost  atau benefit.
- Menentukan  nilai  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria (𝐾 𝑖 )
- Menetukan  nilai  bobot  prefensi (W) untuk setiap kriteria.
- Membuat  matriks  keputusan  dibentuk  dari tabel rating kecocokan  dari setiap  alternatif
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940
berdasarkan kriteria ( 𝐾 𝑖 ) kemudian normalisasikan  matriks  sesuai  dengan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut cost atau benefit  untuk mendapatkan matriks ternormalisasi 𝑅 .
Hasil akhir diperoleh dari proses Pemeringkatan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi 𝑅 dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang  dipilih  sebagai  alternative  terbaik  ( Ai ) sebagai solusi.
Rumus  untuk  melakukan  normalisasi  pada persamaan 1
𝐑 𝐢𝐣 = { 𝛘 𝐢𝐣 𝐌𝐚𝐱 𝛘 𝐢𝐣 𝐌𝐢𝐧 𝛘 𝐢𝐣 𝛘 𝐢𝐣 } Jika i ∶ Benefit Jika j ∶  Cost (1)
dimana :
R ij =  Rating kinerja ternormlisasi
Max χ ij =   Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom ( benefit )
Min χ ij =   Nilai minimum dari setiap baris dan kolom ( cost ) χ ij =   Baris dan kolom matriks
Dimana  estimsi  kinerja  rating  ternormalisasikan 𝐴 𝜄 dari alternatif pada atribut 𝐾 𝑗 :  i =1,2,..,m dan j = 1,2,..,n. Nilai prefensi untuk setiap alternatif 𝑉 𝑖 diberikan  pada  persamaan    diberikan  pada persamaan 2.
𝐕 𝐢 = ∑ j=1 n 𝐖 𝐢 𝐑 𝐢𝐣 (2)
Keterangan :
V i = Nilai akhir alternatif W i = Nilai Bobot dari kriteria
R ij = Nilai rating kinerja normalisasi matriks Pada  perhitungan  yang  dilakukan  di  atas  akan menghasilkan  nilai  ,  nilai  yang  paling  terbesar merupakan alternatif terbaik dan terpilih

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Tahapan Penelitian
Tahapan  Penelitian  yang  dilakukan  dalam Penelitian ini meliputi :
Gambar 1. Tahapan penelitian
- Identifikasi Masalah Mengidentifikasi permasalahan utama dalam pemilihan  kapal  sebagai  moda  transportasi rute surabaya – lombok
- Pengumpulan data
Dalam  pengumpulan  data  dilakukan  melalui sebaran  kuesioner  (angket)  yang  dibuat menggunakan Google  Form .  Kuesioner  ini menggunakan  skala  linkert  yang  mencakup penilaian  dari  1  hingga  5,  dimana  1 menandakan “sangat tidak puas”, 2 jika “tidak puas”, 3 jika “cukup puas”, 4 jika “puas“ dan 5 jika “sangat  puas”. Kuesioner ini  disebarkan melalui  Google  Form  dan  diperoleh  total  30 sampel  dari  30  responden  yang  mengisi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940
angket  tersebut.  Data  yang  terkumpul didasarkan  pada  Penilaian  terhadap  tujuh alternatif  kapal  berdasarkan  dari    kriteria, yaitu harga tiket, waktu tempuh, kenyamanan perjalanan,  fasilitas  kapal,  kapasitas  kapal, keamanan, keteraturan jadwal keberangkatan, dan reputasi operator. Selain itu, Penulis melakukan tahapan pengumpulan data dengan studi literatur mempelajari buku- buku, jurnal Penelitian, dan e-book teori yang terkait.
- Penerapan Metode SAW Metode ini diterapkan untuk mencari alternatif dengan  menggunakan  metode simple additive weighting . Adapun dalam prosesnya melibatkan  penghitungan  nilai  pembobotan, normalisasi data, perhitungan nilai akhir, dan terakhir penentuan peringkat alternatif
- Perancangan Sistem
Dalam  perancangan  sistem  ini,  dirancang berdasarkan  tahap  pembuatan Flowchart sistem , Data  Flow  Diagram (DFD), Conteks Diagram (CD), Relasi  Tabel ,  dan Desain
Interface .  Tahapan  akhir  dari  proses  ini dengan  mengimplementasi  menggunakan bahasa  pemrograman PHP,  CSS ,  dan JavaScript dengan  menggunakan  editor
Visual Studio Code.
- Pengujian Sistem Melakukan  pengujian  sistem  yang  telah dirancang, proses pengujian dilakukan untuk
memastikan bahwa sistem berfungsi dengan baik,  menghasilkan  output  yang  akurat,  dan memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil akhir dengan  membandingkan  perhitungan  nilai akhir di sistem dan perhitungan menggunakan Microsoft excel .

## 3.2. Teknik Analisis Data
Analisis  data  deskriptif  menggunakan  teknik analisis  data  kuantitatif  untuk  mengevaluasi tanggapan  dari  kuesioner.  Ini  mencakup menghitung nilai rata-rata dari setiap kriteria yang dinilai  oleh  responden,  dan  menentukan  bobot untuk  masing-masing  kriteria  sesuai  dengan tingkat  kepentingannya.  Teknik  ini  membantu memahami  pola  dan  signifikansi  dari  data kuantitatif, memberikan dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih terinformasi.

## 3.3. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian di lakukan di Asrama selaparang lombok yogyakarta.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Hasil Penelitian
1. Analisa Perhitungan dengan Metode SAW
Untuk mempermudah pengisian dan pengolahan data, penulis mengambil  7  alternatif kapal yang beroperasi    rute  surabaya  -  lombok  yang dijadikan  alternatif  pada  proses  pemilihan.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940
Adapun  alternatif  kapal  yang  digunakan  adalah sebagai berikut :
Tabel 1  Alternatif Alternatif Kapal Kode KMP LAGUNI A1 KMP BATU LAYAR A2 KMP RUCITRA VIII A3 KMP KIRANA VII A4 KMP OASIS A5 KMP MANDALIKA A6 KMP EGON A7

## 2. Menentukan Kriteria dan Bobot
Penentuan  kriteria  dan  bobot  ini  akan  menjadi acuan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk memilih  kapal terbaik.  Kriteria dan Bobot dapat dilihat dalam Tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2  Kriteria dan Bobot KRITERIA KODE BOBOT Atribut Harga Tiket K1 0.15 Cost Waktu Tempuh K2 0.2 Cost Kenyamanan Perjalanan K3 0.2 Benefit Fasilitas Kapal K4 0.15 Benefit Kapasitas Kapal K5 0.05 Benefit Keamanan Kapal K6 0.1 Benefit Keteraturan Jadwal K K7 0.1 Benefit Reputasi Operator K8 0.05 Benefit TOTAL 1
Setelah  selesai  menentukan  kriteria  dan  bobt, langkah  selanjutnya    adalah  menetapkan  bobot penilaian  kriteria  atau  nilai  subkriteria berdasarkan menggunakan skala likert 1 – 5 pada kusioner, dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3  Bobot Penilaian Subkriteria No Kriteria Subkriteria Nilai 1 Harga Tiket Sangat Murah 5 Relatif Murah 4
Sedang 3 Relatif Mahal 2 Sangat Mahal 1 2 Waktu Sangat Cepat 5 Cepat 4 Tempuh Sedang 3 Lambat 2 Sangat Lambat 1 3 Kenyamanan Sangat Nyaman 5 Relatif Nyaman 4 Perjalanan Cukup 3 Kurang Nyaman 2 Sangat Tidak Nyaman 1 4 Fasilitas Sangat Lengkap 5 Lengkap 4 Kapal Cukup 3 Terbatas 2 Sangat Terbatas 1 5 Kapasitas Sangat Besar 5 Besar 4 Kapal Sedang 3 Kecil 2 Sangat Kecil 1 6 Keamanan Sangat Aman 5 Aman 4 Kapal Cukup Aman 3 Tidak Aman 2 Sangat Tidak Aman 1 7 Keteraturan Sangat Tepat Waktu 5 Tepat Waktu 4 Jadwal K. Cukup Tepat Waktu 3 Tidak Tepat Waktu 2 Sangat Tidak Tepat Waktu 1 8 Reputasi Sangat Baik 5 Baik 4 Operator Cukup 3 Kurang 2 Sangat Kurang 1
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940

## 3. Menetukan  Data  Alternarif  Nilai  Rating
Kecocokan
Setelah diperoleh data dari 30 sampel, kemudian dihitung nilai rata-rata dari setiap alternatif kapal dan  kriterianya,  yang  menghasilkan  data alternatif  nilai  rating  kecocokan,  dapat  dilihat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4 Nilai Rating Kecocokan
Alternatif KRITERIA
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 A1 3.73 3.13 3.43 3.33 3.6 3.5 2.13 3.7 A2 3.37 2.87 3.27 3.43 3.77 3.5 2.6 3.2 A3 3 3.57 3.77 3.77 3.73 3.63 3.67 3.67 A4 2.87 3.7 3.73 3.83 3.73 3.8 4 3.77 A5 3.17 3.53 3.57 3.7 3.33 3.63 3.83 3.73 A6 3.52 3.13 3.37 3.27 3.17 3.4 3.3 3.47 A7 3.83 2.83 3.2 3.1 3.47 3.33 3.23 3.4

## 4. Perhitungan SAW
Hasil  Normalisasi  Matriks  Keputusan  dihitung menggunakan  Persamaan  1,  bisa  dilihat  pada Tabel 5 dibawah
Tabel 5 Normalisasi Matriks Keputusan
Alternatif KRITERIA
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 A1 0,769 0,904 0,91 0,869 0,955 0,921 0,533 0,981 A2 0,852 0,986 0,867 0,896 1 0,921 0,65 0,849 A3 0,957 0,793 1 0,984 0,989 0,955 0,918 0,973 A4 1 0,765 0,989 1 0,989 1 1 1 A5 0,905 0,802 0,947 0,966 0,883 0,955 0,958 0,989 A6 0,815 0,904 0,894 0,854 0,841 0,895 0,825 0,92 A7 0,749 1 0,849 0,809 0,92 0,876 0,808 0,902
Selanjutnya tahap peringkat dihitung
menggunakan Persamaan 2.
v1  = (0,15 x 0,769) + (0,2 x 0,904) + (0,2 x 0,91) + (0,15 x 0,869)  + (0,05 𝑥 0,955)  + (0,1 x 0,92) + (0,1 x 0,53) + (0,05 x 0,98)
= 0,114 + 0,18 + 0,182 + 0,129 + 0,0475 + 0,092 + 0,053 + 0,049
= 0,8507
v2  = (0,15 x 0,852 ) + (0,2 x 0,986) + (0,2 x 0,867) + (0,15 x 0,896)  +
(0,05 x 1) +   (0,1 x 0,921) + (0,1 x 0,65) + (0,05 x 0,849 )
= 0.1278 + 0.1972 + 0.1734 + 0.1344 + 0.05 + 0.0921 + 0.065 + 0.04245 =  0,88245 v 3 = (0,15 x 0,957) + (0,2 x 0,793) + (0,2 x 1) + (0,15 x 0,984) + (0,05 x 0,989) + (0,1 x 0,955) + (0,1 x 0,918) + (0,05 x 0,973) =   0.14355 + 0.1586 + 0.2 + 0.1476 + 0.04945 + 0.0955 + 0.0918
+0.04865
=  0,93515 v 4 = (0,15 x 1) + (0,2 x 0,765) + (0,2 x 0,989) + (0,15 x 1) + (0,05 x 0,989) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,05 x 1)
=  0.15 + 0.153 + 0.1978 + 0.15 + 0.04945 + 0.1 + 0.1 + 0.05
=  0,95425
v5  = (0,15 x 0,905) + (0,2 x 0,802) + (0,2 x 0,947) + (0,15 x 0,966) + (0,05 x 0,883) + (0,1 x 0,955) + (0,1 x 0,958) + (0,05 x 0,989) =  0.13575 + 0.1604 + 0.1894 + 0.1449 + 0.04415 + 0.0955 + 0.0958  + 0.04945 =  0,915 535 v6  = (0,15 x 0,815) + (0,2 x 0,904) + (0,2 x 0,894) + (0,15 x 0,854) + (0,05 x 0,841) + (0,1 x 0,895) + (0,1 x 0,825) + (0,05 x 0,92) =  0.12225 + 0.1808 + 0.1788 + 0.1281 + 0.04205 + 0.0895 + 0.0825 +0.046 =  0,8709 v7 = (0,15 x 0,749) + (0,2 x 1) + (0,2 x 0,849) + (0,15 x 0,809) + (0,05 x 0,92) + (0,1 x 0,876) +  (0,1 x 0,808) + (0,05 x 0,902)
=  0.11235 + 0.20 + 0.1698 + 0.12135 + 0.046 + 0.0876 + 0.0808 + 0.0451
=  0,863

## 4.2 Hasil
1. Halaman Login
Halaman  Pengguna diminta untuk memasukkan username  dan  password  yang  sesuai  dengan akun  mereka.  Bagi  pengguna  yang  belum memiliki akun, terdapat opsi untuk registrasi baru. Setelah login berhasil, pengguna akan diarahkan ke  halaman  utama  sistem.  Form  Login  sistem Penelitian ini bisa dapat dilihat pada Gambar 1
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940

## 2. Halaman Beranda
Halaman  beranda  merupakan  halaman  utama setelah berhasil login pada sistem . Pada halaman ini  menyajikan  deskripsi  tentang  konsep  dan tujuan  sistem  pendukung  keputusan  dalam memilih  kapal  sebagai  moda  transportasi  laut. Tampilan halaman beranda sistem ini bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar  1 Tampilan Halaman Beranda
3. Halaman Data Kapal
Halaman  ini  menampilkan  data  kapal  yang bersumber  dari  hasil  kusioner.  Proses  pada halaman  ini  mencakup  fungsi  CRUD.  Selain  itu, sistem ini menghitung nilai rata-rata dari  kriteria tersebut  untuk  setiap  kapal  secara  otomatis. Halaman kapal bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar  2 Tampilan Halaman Data Kapal
4. Halaman Hasil
Setelah  data  alternatif,  kriteria  bobot,  dan subkriteria  diinputkan,  maka  ototmatis  nilai tersebut masuk ke Halaman hasil. Pada Halaman
ini  menampilkan  hasil  dari  tiga  proses  utama: Hasil matriks keputusan dan normalisasi matriks (Gambar  7),  dan  peringkat  kapal  (Gambar  8). Matriks  keputusan  memberikan  gambaran tentang performa relatif setiap kapal berdasarkan penilaian  responden  terhadap  kriteria  yang ditetapkan.  Normalisasi  matriks  mengubah  nilai- nilai  matriks  keputusan  untuk  mencerminkan kontribusi  relatif  terhadap  kriteria.  Hasil normalisasi  ini  menunjukkan  kontribusi  relatif setiap  alternatif  terhadap  kriteria.  Proses peringkat  melibatkan  perhitungan  total  hasil Simple  Additive  Weighting,  evaluasi  total  hasil, klasifikasi  alternatif,  dan  rekomendasi  terkait penerimaan atau penolakan suatu alternatif. Hasil akhir  menunjukkan  bahwa  Kapal  Kirana  VII dengan  nilai  0,95  merupakan  peringkat  kapal terbaik.
Gambar  3.  Hasil  Matriks  Keputusan  dan Normalisasi
Gambar  4 Hasil Peringkat
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940

## 4.3 Perbanding hasil uji
Pengujian  ini  membandingkan  hasil  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  perhitungan menggunakan Microsoft  Excel yang  dilakukan oleh administrator. Tujuannya adalah memverifikasi  keakuratan  hasil  yang  diberikan oleh  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan membandingkannya  dengan  hasil  akhir  yang diperoleh. Penulis melakukan pengujian perbandingan antara hasil perhitungan Microsoft Excel dan  Sistem  Pendukung  itu  sendiri.  Hasil perbandingan tersebut dapat dilihat dalam Tabel
Tabel 6 Hasil Perbandingan ALTERNATIF Sistem Excel KMP LAGUNI 0.8507 0,850799079 KMP BATU LAYAR 0.88235 0,882311937 KMP RUCITRA VIII 0.93515 0,9351131 KMP KIRANA VII 0.95025 0,950320453 KMP OASIS 0.91535 0,915353164 KMP MANDALIKA 0.87 0,870016878 KMP EGON 0.863 0,863068921
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑢𝑗𝑖 = 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐸𝑥𝑐𝑒𝑙 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑆𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑥 100 % (3)
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑢𝑗𝑖 = 7 7 𝑥 100 %  =  100 %
Perbandingan  hasil  uji  menunjukkan  kesamaan 100%, menunjukkan bahwa Perhitungan Metode
Simple Additive Weighting di Sistem dan Microsoft Excel memberikan  hasil  yang  sama  yang membedakannya  hanyalah  persentase  angka  di belakang koma.

## 5. Kesimpulan
Hasil  perbandingan  antara  nilai  perhitungan Sistem dan Microsoft Excel menunjukkan tingkat kesamaan  hasil  100%.  Hal  ini  menegaskan bahwa sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting memberikan  rekomendasi  yang  sangat  akurat dalam memilih kapal terbaik sesuai kriteria yang ditetapkan.  Dengan  demikian,  pemilihan  Kapal Kirana  VII  dengan  nilai  tertinggi  menunjukkan bahwa  kapal  tersebut  memenuhi  semua  kriteria yang  ditetapkan,  sehingga  menempatkannya pada peringkat pertama dengan nilai 0,95. Sistem ini  terbukti  efektif  dan  dapat  diandalkan  dalam membantu  mahasiswa  asrama  selaparang lombok  yogyakarta    membuat  keputusan  yang tepat  serta  memberikan  gambaran  dan rekomendasi  kepada  mahasiswa  dalam  memilih kapal  yang  paling  tepat  untuk  digunakan  di  rute surabaya  –  lombok  atau  sebaliknya.  Selain  itu, sistem  ini  mampu  menyediakan  rekomendasi yang lebih akurat dan representatif berdasarkan data yang dihitung.

## 6. Daftar Pustaka
[1] A.  Wibowo,,  ““Communication  Concept Between Bluetooth As a Master and Slave To  Exchange  Digital  Information,”,” Int.  J.
Eng. Adv. Technol., , Vol. %1 dari %2vol. 9,
no. 2, no. ISSN: 2249 – 8958, 2019.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940
[2] Kaleb Yefune Sun , Yonky Pernando & M. Ibnu  Safari  ,  ““Perancangan  Sistem  IOT Pada  Smart  Doorlock  Menggunakan Aplikasi  Blynk”,” Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi, pp. Vol. 1 No. 3,, 2021.
[3] M.  Natsir, Dwi  Bayu Rendra,  Acep  Derby Yudha  Anggara,  "Implementasi  Iot  Untuk Sistem  Kendali  Ac  Otomatis  Pada  Ruang Kelas  Diuniversitas  Serang  Raya," Jurnal PROSISKO, vol. 6, no. e-ISSN: 2597-9922, p-ISSN: 2406-7733, p. 70, 2019
[4] Muhammad Ilham Ali, Suryo Adi Wibowo, Agung Panji Sasmito, “Keamanan Brankas Menggunakan  E-Ktp  Dan  Notifikasi  Via Telegram Berbasis Iot (Internet Of Things),”
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, Vol.
%1 dari %2Vol. 5 No. 2,, 2021.
[5] Nur  Wakhid  Fauzan  &  Zuly  Budiarso, “Rancang  Bangun  Alat  Keamanan  Pintu Rumah  Berbasis  Internet  of  Things  dan Kartu  RFID,” Jurnal  Penelitian  Ilmu  dan Teknologi Komputer, vol. Volume 14 No. 1,
2022.
[6] Prihandani,  Kamal,  and  Agung  S.  Y. Irawan. , “"Door Lock Berbasis Internet of Things.",” Systematics, Vol. %1 dari %2vol.
1, no. 1, 2019, , no. pp. 22-32.
[7] R. Fathur Rizky, A. Turmudi Zy, and A. S. Sunge,  ““Sistem  Smart  Door  Lock Menggunakan Voice Recognition Berbasis Arduino”,” Bulletin of Information
Technology, vol. Vol 4. No 2., pp. 239 - 244,
2023.
[8]  . Wahyudi and E. Edidas, , ““ Perancang dan Pembuatan  Sistem  Keamanan  Rumah Berbasis Internet of Things Menggunakan ESP32-CAM”,” jptam, Vol. %1 dari %2vo [9]   Rahman  Maulana,  Ines  Heidiani  Ikasari,
“Implementasi Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Sekolah
BerbasisWeb dengan Pendekatan Metode
Waterfall,” Jurnal  Riset  Informatika  dan Inovasi, vol.  Vol  01. No  01.,  pp.  247-251,
2023.
[10]    R ieke  Adriati  Wijayanti.,  Ahmad  Wilda Yulianto., Dianthy Marya., M. Syirajuddin.S., Nurul Hidayati., “Antarmuka Mikrokontroller IoT (ESP32) Dengan USB
[9] Yuda  Irawan  ,  Refni  Wahyuni  ,  Desi Rahmawati dan Haris Tri Saputra, “Sistem Keamanan Smart Brankas Menggunakan,” Jurnal  Jaringan  Sistem  Informasi  Robotik (JSR),  vol.  Vol.  6  No.  1  ,  no.  E  -  ISSN  : 2579-373X, 2022.
[10] A.  Wibowo,,  ““Communication  Concept Between Bluetooth As a Master and Slave To  Exchange  Digital  Information,”,”  Int.  J. Eng. Adv. Technol., , Vol. %1 dari %2vol. 9, no. 2, no. ISSN: 2249 – 8958, 2019
[11] Saleh  Dwiyatno,  Edy  Rachmat,  Ayu Purnama Sari, Oki Gustiawan, “Implementasi Virtualisasi Server Berbasis
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25940 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25940
Docker Container,” Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer, vol. Vol 7. No 2., 2020.
[12] Rahman  Maulana,  Ines  Heidiani  Ikasari,
“Implementasi Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Sekolah
BerbasisWeb dengan Pendekatan Metode
Waterfall,”  Jurnal  Riset  Informatika  dan
Inovasi, vol.  Vol  01. No  01.,  pp.  247-251,
2023.
[13] S.  P.  Aji,  “Alat  Monitoring  Tetesan  Infus Menggunakan  Web  Secara,” Jurnal Elektronik  Pendidikan  Teknik  Elektronika,
vol. Vol 7. No 1, 2018.
[14] R. Fathur Rizky, A. Turmudi Zy, and A. S. Sunge,  ““Sistem  Smart  Door  Lock
Menggunakan Voice Recognition Berbasis
Arduino”,” Bulletin of Information
Technology, vol. Vol 4. No 2., pp. 239 - 244,
2023.
[15] A.  Sudianto,  H.  Sunaryo,  S.  Suhartini,  H. Ahmadi,  H.  Harianto,  and  L.  Samsu,
“Design  And  Build  Of  Web-Based  Sasak Encyclopedia  As  An  Effort  In  Preserving Sasak  Language,”  Aug.  2022.  Accessed: Jul.  18,  2023.  [Online].  Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/m antik/article/view/2631
[16] A.  Sudianto,  M.  Wasil,  and  M.  Mahpuz,
“Penerapan  Sistem  Informasi  Geografis dalam  Pemetaan  Sebaran  Kasus  Gizi
Buruk,” Infotek :  Jurnal  Informatika  dan Teknologi , vol. 4, no. 2, pp. 142–150, Jul.
2021, doi: 10.29408/jit.v4i2.3559