Journal Sensi                                                                            Online ISSN: 2655-5298
Research Article                                               Open Access (CC–BY-SA)

## Pengembangan Model Penilaian Kualitas Produk dengan Pendekatan Multikriteria Berbasis Website
Aris Martono 1 , Tilly Ray Citra Widya *2 , Ika Rheyna Permatasari 3
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sain dan Teknologi  Universitas Raharja
*2 Program Studi Magister Teknik Informatika , Fakultas Sain dan Teknologi Universitas Raharja
3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sain dan Teknologi Universitas Raharja e-mail : 1 aris.martono@raharja.info , *2 tilly.raycitra@raharja.info , 3 ika.rheyna@raharja.info

## Abstrak
Penilaian  kualitas  produk  merupakan  aspek  penting  dalam  memastikan  keberhasilan  suatu perusahaan dan kepuasan pelanggan. Hasil penilaian dapat dipengaruhi oleh keterbatasan dan subjektivitas dalam  pengumpulan  data,  pemilihan  kriteria,  dan  penentuan  bobot  relatif.  Selain  itu,  interpretasi  hasil penilaian juga harus dilakukan dengan hati-hati, mengingat kompleksitas dan konteks yang terlibat dalam penilaian kualitas produk. Dalam era digital saat ini, penggunaan pendekatan multikriteria dan teknologi web menjadi semakin relevan dalam pengembangan model penilaian kualitas produk. Artikel ini bertujuan untuk  mengembangkan  model  penilaian  kualitas  produk  dengan  pendekatan  multikriteria  berbasis  web. Dalam penelitian ini, penilaian kualitas produk menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan pendekatan multikriteria. Kriteria-kriteria yang relevan, seperti performa produk, keandalan, ketersediaan, harga, fitur, dan keberlanjutan, diidentifikasi dan diberikan bobot relatif untuk masing-masing kriteria  tersebut.  Metode  SAW  digunakan  untuk  menghitung  skor  kualitas  relatif  untuk  setiap  produk berdasarkan nilai kriteria yang dinormalisasi dan bobot yang ditetapkan. Hasil penilaian dapat memberikan peringkat  produk  yang  berguna  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  meningkatkan  kualitas  produk, Diharapkan  bahwa  pengembangan  model  penilaian  kualitas  produk  dengan  pendekatan  multikriteria berbasis  web  ini  akan  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  peningkatan  kualitas  produk  dan mendukung  proses  penilaian  kualitas  produk  yang  lebih  objektif.  Model  ini  dapat  digunakan  oleh perusahaan  dalam  meningkatkan  produk  mereka  dan  memberikan  panduan  yang  lebih  baik  dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci-- Penilaian kualitas produk, Simple Additive Weighting (SAW), Multikriteria

## Abstract
Product  quality  assessment  is  an  important  aspect  in  ensuring  the  success  of  a  company  and customer  satisfaction.  The  results  of  the  assessment  can  be  influenced  by  limitations  and  subjectivity  in data collection, selection of criteria, and determination of relative weights. In addition, the interpretation of  the  assessment  results  must  also  be  done  with  caution,  bearing  in  mind  the  complexity  and  context involved in assessing product quality. In today's digital era, the use of a multi-criteria approach and web technology  is  becoming  increasingly  relevant  in  the  development  of  product  quality  assessment  models. This article aims to develop a product quality assessment model with a web-based multi-criteria approach. In  this  study,  product  quality  assessment  uses the  Simple Additive  Weighting  (SAW) method  based on  a multi-criteria  approach.  Relevant  criteria,  such  as  product  performance,  reliability,  availability,  price, features and sustainability, are identified and given a relative weight for each of them. The SAW method is used to calculate the relative quality score for each product based on the normalized criterion values and assigned  weights.  The  results  of  the  assessment  can  provide  product  ratings  that  are  useful  in  making decisions  to  improve  product  quality.  It  is  hoped  that  the  development  of  a  product  quality  assessment model with a web-based multi-criteria approach will make a significant contribution to improving product
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                            238
quality and supporting a more objective campus accreditation assessment process. This model can be used by companies to improve their products and provide better guidance in decision making.
Keywords-- Product quality assessment, Simple Additive Weighting (SAW), Multicriteria

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi  dan  persaingan  yang  semakin  ketat,  penilaian  kualitas  produk menjadi  hal  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan  untuk  memenangkan  persaingan  pasar. Pelanggan  memiliki  harapan  yang  tinggi  terhadap  kualitas  produk  yang  mereka  beli,  baik dari segi  kinerja,  keandalan,  daya  tahan,  maupun  aspek-aspek  lain  yang  relevan.  Oleh  karena  itu, perusahaan  harus  mampu  mengukur  dan  memantau  kualitas  produk  secara  efektif  untuk memenuhi  harapan  pelanggan  dan  meningkatkan  keunggulan  kompetitif.  Dalam  penilaian kualitas  produk,  terdapat  berbagai  faktor  yang  harus  dipertimbangkan  secara  holistik.  Faktor- faktor tersebut meliputi aspek teknis, desain, keandalan, kepuasan pelanggan, harga, dan faktor- faktor lain yang dapat mempengaruhi persepsi pelanggan terhadap kualitas produk. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang komprehensif dan sistematis untuk mengukur dan mengevaluasi kualitas  produk.    Pendekatan  multikriteria  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk mengatasi  kompleksitas  dalam  penilaian  kualitas  produk[1][2].  Metode  ini  memungkinkan penilaian  kualitas  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  berbagai  kriteria  yang  relevan  secara seimbang.  Dalam  pendekatan  multikriteria,  setiap  kriteria  diberi  bobot  yang  sesuai  untuk mencerminkan  tingkat  kepentingannya  dalam  penilaian  kualitas  produk.  Dengan  demikian, penilaian kualitas dapat dilakukan secara lebih obyektif dan terstruktur.
Namun,  penggunaan  pendekatan  multikriteria  dalam  penilaian  kualitas  produk  masih dihadapkan  pada  beberapa  tantangan.  Salah  satu  tantangan  utama  adalah  kompleksitas  dalam mengelola dan menganalisis data yang terkait dengan kriteria penilaian. Selain itu, pengumpulan data  dari  berbagai  sumber  yang  berbeda  dan  penggunaan  metode  yang  tepat  untuk menggabungkan  kriteria  juga  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  penilaian kualitas[3].  Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  pengembangan  model  penilaian  kualitas  produk dengan  pendekatan  multikriteria  berbasis  web  menjadi  alternatif  yang  menarik.  Penggunaan platform  web  memungkinkan  akses  yang  mudah,  pengumpulan  data  yang  efisien,  dan  analisis yang  lebih  cepat.  Selain  itu,  integrasi  dengan  sistem  manajemen  data  produk  yang  ada  juga memudahkan  penggunaan  dan  pengelolaan  data.  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  dalam artikel  ilmiah  ini  akan  dikembangkan  model  penilaian  kualitas  produk  dengan  pendekatan multikriteria  berbasis  web.  Model  ini  diharapkan  dapat  memberikan  panduan  yang  jelas  dan sistematis dalam mengevaluasi kualitas produk. Dengan menggunakan pendekatan multikriteria, berbagai  aspek  yang  relevan  dapat  dipertimbangkan  secara  komprehensif.  Selain  itu,  dengan pendekatan berbasis web, model ini dapat diakses dan digunakan dengan lebih mudah dan efisien oleh berbagai pemangku kepentingan, termasuk manajer produk, pengembang, dan pelanggan.
Melalui pengembangan model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis  web  ini,  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi  perusahaan  dan industri  dalam  meningkatkan  kualitas  produk  mereka.  Dengan  menggunakan  model  ini, perusahaan dapat mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki, mengukur dampak perubahan yang dilakukan, dan mengambil keputusan yang lebih terinformasi dalam upaya meningkatkan kualitas produk. Selain itu, model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis web juga  memberikan  keuntungan  dalam  hal  efisiensi  dan  efektivitas.  Penggunaan  teknologi  web memungkinkan pengumpulan data yang lebih efisien, analisis yang lebih cepat, dan pengambilan keputusan yang lebih akurat. Selain itu, integrasi dengan sistem manajemen data produk [4] [5] yang  ada  memungkinkan  penggunaan  data  yang  tersedia  secara  maksimal  dan  menghindari duplikasi data.

## Print    ISSN: 2461-1409
Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655-5298
Beberapa penelitian terdahulu telah mengusulkan penggunaan metode SAW sebagai metode untuk pengambilan keputusan. Pengguna]an metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu dalam pengambilan  keputusan  terbaik  dari  beberapa  keputusan  untuk  mendapatkan  keputusan  yang  akurat  dan optimal[6]. Sistem ini dikembangkan menggunakan  239ndust  pemrograman PHP dan  database  MySQL. Selain itu, penelitian ini mengembangkan pendukung keputusan untuk pemilihan pemasok menggunakan pendekatan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)[7][8][9].  Metode  SAW  digunakan  untuk  mengatasi kompleksitas  dalam  memilih  pemasok  yang  tepat  dengan  mempertimbangkan  berbagai  kriteria  yang relevan.  Dalam  penelitian  ini,  para  peneliti  mengidentifikasi  kriteria  penting  untuk  pemilihan  pemasok, seperti kualitas produk, harga, waktu pengiriman, dan layanan purna jual.
Penelitian dengan menganalisis dan merancang pendukung keputusan sesuai dengan kriteria yang ada  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  agar  dapat  dikembangkan  menjadi  DSS berbasis  web[10].  Metode  yang  digunakan  dimulai  dengan  komunikasi  dengan  manajemen,  khususnya pelaku penilaian kinerja karyawan. Selanjutnya, perencanaan, proses pengumpulan data, analisis, desain, dan  akhirnya  pembuatan  laporan  dilakukan.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  memberikan  saran  untuk menggunakan kriteria yang telah diberikan dua kriteria tambahan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan bagian yang menjelaskan tentang pendekatan dan langkah- langkah yang digunakan dalam melakukan penelitian. Berikut tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Identifikasi Kriteria Penilaian: Tahap ini melibatkan identifikasi kriteria-kriteria yang relevan untuk  penilaian  kualitas  produk.  Kriteria-kriteria  ini  dapat  mencakup  aspek  teknis,  desain, keandalan, kepuasan pelanggan, harga, dan lain-lain. Setiap kriteria akan diberi bobot yang sesuai berdasarkan tingkat kepentingannya.
2. Pengumpulan Data: Data yang diperlukan untuk penilaian kualitas produk akan dikumpulkan dari  berbagai  sumber  yang  relevan.  Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  melalui  239ndust, wawancara, observasi, atau sumber data internal perusahaan. Data yang dikumpulkan harus lengkap, akurat, dan terkini untuk memastikan hasil penilaian yang valid.
3. Pengolahan  Data:  Data  yang  telah  dikumpulkan  akan  diolah  dan  dianalisis  menggunakan metode  yang  sesuai.  Pengolahan  data  meliputi  aktivitas  seperti  verifikasi  data, pengklasifikasian,  normalisasi  data,  dan  perhitungan  skor  kriteria.  Penggunaan  teknik statistik dan analisis data dapat membantu dalam menghasilkan hasil yang lebih akurat dan reliabel.
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                            240
4. Pengembangan Antarmuka Web: Model penilaian kualitas produk akan diimplementasikan dalam  bentuk  antarmuka  web  yang  user-friendly.  Antarmuka  ini  akan  memudahkan penggunaan  model  oleh  berbagai  pemangku  kepentingan,  termasuk  manajer  produk, pengembang, dan pelanggan. Pengguna dapat mengakses model, memasukkan data, melihat hasil penilaian, dan mengambil keputusan berdasarkan informasi yang diberikan.
5. Interpretasi Hasil: Tahap terakhir  adalah interpretasi hasil penelitian. Hasil penelitian akan dianalisis  dan  diinterpretasikan  untuk  menarik  kesimpulan  yang  relevan  dengan  tujuan penelitian. Kesimpulan ini dapat berupa rekomendasi, saran, atau implikasi praktis.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk mengembangkan  model  penilaian  kualitas  produk  berdasarkan  multikriteria.  Metode  SAW merupakan salah satu pendekatan yang umum digunakan dalam pengambilan keputusan multi- kriteria, yang memungkinkan penilaian relatif terhadap setiap kriteria yang digunakan. Langkah- langkah dalam penggunaan Metode SAW dapat dilhat pada gambar 2 berikut ini :

## Gambar 2. Tahapan Penilaian Kualitas Produk Dengan SAW
Langkah  pertama  dalam  metode  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  kriteria  yang relevan  untuk  mengevaluasi  kualitas  produk.  Kriteria  ini  dipilih  berdasarkan  kualitas  produk terkait dan penelitian sebelumnya dalam domain yang sama. Dalam penelitian ini, kriteria yang dipilih adalah performa produk, keandalan, ketersediaan, harga, dan fitur. Kriteria ini dianggap penting dan relevan dalam menentukan kualitas produk secara keseluruhan. Setelah kriteria yang relevan  diidentifikasi,  langkah  selanjutnya  adalah  mengumpulkan  data  produk  yang  akan dievaluasi.  Data  ini  dapat  diperoleh  melalui  survei  konsumen,  ulasan  pelanggan,  data  internal perusahaan, atau sumber data lainnya yang relevan. Penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan mencakup variasi yang memadai dalam produk yang dievaluasi.
Selanjutnya,  diberikan  bobot  relatif  pada  setiap  kriteria  yang  diidentifikasi.  Bobot  ini mencerminkan  tingkat  kepentingan relatif dari setiap  kriteria  dalam menentukan  kualitas  produk.  Proses pemberian  bobot  ini  dapat  melibatkan  penilaian  ahli,  pendekatan  analisis  statistik,  atau  kombinasi keduanya.  Dalam  beberapa  kasus,  metode  analisis  seperti  analisis  faktor  atau  analisis  hierarki  dapat digunakan  untuk  menentukan  bobot  relatif  dengan  lebih  objektif.  Setelah  bobot  relatif  ditentukan,  akan dihitung skor kualitas produk untuk setiap produk yang dievaluasi. Skor ini dihitung dengan menjumlahkan hasil perkalian antara bobot relatif dan nilai yang diberikan pada setiap kriteria. Proses ini memberikan nilai agregat  yang  mencerminkan  kualitas  produk  secara  keseluruhan.  Produk  dengan  skor  tertinggi  akan dianggap memiliki kualitas terbaik.
Identifik asi Kriteria 1 Pengum pulan Data Produk 2 Pemberi an bobot 3 Hitung skor 4
Multiple Atribute Decision Making (MADM)
Merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengatasi situasi ketika keputusan harus dibuat  berdasarkan  beberapa  kriteria  atau  atribut  yang  berbeda.  Dalam  konteks  ini,  MADM digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  di  mana  terdapat  banyak alternatif yang mungkin dan setiap alternatif harus dievaluasi berdasarkan beberapa kriteria yang relevan[11].  Tujuan  utama  dari  MADM  adalah  untuk  menghasilkan  urutan  preferensi  atau peringkat  alternatif  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Proses  ini  melibatkan  pemodelan  preferensi pengambil  keputusan  dan  mengaplikasikan  metode  matematis  atau  statistik  untuk  menghitung skor atau bobot relatif untuk setiap alternatif. Dengan demikian, MADM memberikan kerangka kerja  sistematis  untuk  mengorganisir  dan  menginterpretasikan  informasi  yang  relevan  dalam pengambilan  keputusan.  Dengan  menggunakan  MADM,  pengambil  keputusan  dapat menggabungkan  banyak  kriteria  yang  saling  terkait  dan  menghasilkan  keputusan  yang  lebih rasional.

## Simple  Additive  Weighting  (SAW)
Adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  cukup  sederhana  namun efektif. Metode ini berfokus pada penilaian relatif dari alternatif berdasarkan  bobot yang  telah ditetapkan untuk setiap kriteria yang relevan. Meskipun sederhana, SAW telah banyak digunakan dalam  berbagai  aplikasi  pengambilan  keputusan.  Kelebihan  utamanya  adalah  kemudahan penggunaan  dan  interpretasi  hasil.  Selain  itu,  Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut[7]. Prosedur yang dilakukan pada metode SAW ini  adalah  sebagai  berikut :
1. Identifikasi Kriteria: Identifikasi kriteria yang relevan dalam pengambilan keputusan. Kriteria ini harus jelas, terukur, dan berhubungan dengan tujuan pengambilan keputusan.
2. Penentuan Bobot: Berikan bobot untuk setiap kriteria  berdasarkan tingkat kepentingannya. Bobot ini mencerminkan preferensi subjektif pengambil keputusan terhadap setiap kriteria. Bobot dapat ditentukan melalui metode kualitatif atau kuantitatif, seperti menggunakan skala 1-10.
3. Normalisasi  Data:  Normalisasi  data  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  semua  kriteria memiliki skala yang seragam dan dapat dibandingkan secara langsung.
4. Perhitungan Skor Alternatif: Berikan skor relatif untuk setiap alternatif berdasarkan kriteria yang  ada.  Skor  ini  menunjukkan  sejauh  mana  alternatif  tersebut  memenuhi  atau  mencapai tingkat kriteria yang diinginkan
5. Perhitungan  Nilai  Total:  Kalikan  setiap  skor  alternatif  dengan  bobot  kriteria  yang  sesuai. Kemudian, jumlahkan hasil perkalian ini untuk setiap alternatif. Nilai total ini menunjukkan sejauh  mana  setiap  alternatif  memenuhi  preferensi  berdasarkan  bobot  kriteria  yang  telah ditentukan.
6. Perangkingan Alternatif: Urutkan alternatif berdasarkan nilai total yang dihitung sebelumnya. Alternatif  dengan  nilai  total  tertinggi  mendapatkan  peringkat  teratas,  sedangkan  alternatif dengan nilai total terendah mendapatkan peringkat terakhir.
Dalam  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  normalisasi  data  dilakukan  untuk memastikan bahwa semua kriteria memiliki skala yang seragam dan dapat dibandingkan secara langsung. Normalisasi bertujuan untuk menghindari bias dalam perbandingan antara kriteria yang memiliki skala yang berbeda-beda. Normalisasi data dapat dilakukan dari dua perspektif yaitu sisi benefit  (keuntungan)  dan  sisi  cost  (biaya).  Pendekatan  ini  bergantung  pada  sifat  kriteria  yang dievaluasi, apakah semakin tinggi nilainya dianggap menguntungkan atau sebaliknya.
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                            242

## Normalisasi dari Sisi Benefit
Dalam normalisasi dari sisi benefit, kriteria dengan nilai yang lebih tinggi dianggap lebih menguntungkan  atau  diinginkan,  perhitungan    kriteria    manfaat    menggunakan    persamaan berikut.
R ij  = X ij
X ij Max
Skenario  kedua  adalah  kriteria  biaya (cost).  Dalam normalisasi dari sisi cost, kriteria dengan  nilai  yang  lebih  rendah  dianggap  lebih  menguntungkan  atau  diinginkan    Dimana normalisasi  kriteria  biaya  menggunakan  persamaan  sebagai-berikut.
R ij  = X ij Min X ij
Keterangan : R ij = Skor  kinerja  yang  dinormalisasi X ij = Skor  atribut  dari  setiap  kriteria Max  X ij
= Skor  maksimum  dari  setiap  kriteria Min  X ij = Skor  minimal  dari  setiap  kriteria
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan  rumus  sebagai-berikut:
n V i = ∑   W j R ij j=1
Keterangan : V i =  Ranking  tiap  alternatif W j =  Nilai  bobot rank  (dari  tiap  alternatif) R ij =  Nilai  performance  rating  dinormalisasi Nilai  V i =  semakin  besar  V i menunjukkan  semakin besar kemungkinan terpilih

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  melakukan  penelitian  menggunakan  metode  SAW  dalam  penilaian  kualitas  produk, diharapkan dapat dihasilkan model yang lebih komprehensif, akurat, dan dapat diterapkan secara luas dalam berbagai industri.
Berikut adalah kriteria yang digunakan dalam penilaian kualitas produk dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan pendekatan multikriteria:
1. Performa Produk: Kriteria ini mencakup aspek-aspek seperti kecepatan, daya tahan, dan kemampuan  produk  untuk  memenuhi  tujuan  fungsionalnya.  Performa  yang  baik  akan memberikan  pengalaman  pengguna  yang  memuaskan  dan  efektivitas  produk  dalam memenuhi kebutuhan konsumen.
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                          243
2. Keandalan: Kriteria ini menilai sejauh mana produk dapat bekerja secara konsisten dan tanpa gangguan. Keandalan yang tinggi berarti produk dapat berfungsi dengan baik dalam jangka waktu yang lama dan minim risiko kegagalan.
3. Ketersediaan: Kriteria ini mencakup faktor-faktor seperti ketersediaan produk di pasar, kemudahan  aksesibilitas,  dan  ketersediaan  layanan  purna  jual.  Ketersediaan  yang  baik akan  memastikan  bahwa  konsumen  dapat  dengan  mudah  mendapatkan  produk  yang mereka inginkan dan mendapatkan dukungan yang diperlukan setelah pembelian.
4. Harga: Kriteria ini menilai harga produk dalam kaitannya dengan nilai yang diberikan. Harga yang wajar dan sebanding dengan kualitas produk akan memberikan daya  yang lebih besar bagi konsumen.
5. Fitur: Kriteria ini mencakup fitur-fitur tambahan atau inovatif yang dimiliki oleh produk. Fitur  yang  relevan  dan  bermanfaat  akan  meningkatkan  nilai  produk  dalam  perspektif konsumen.
6. Keberlanjutan: Kriteria ini mengevaluasi dampak produk terhadap lingkungan dan aspek- aspek  keberlanjutan  lainnya,  seperti  penggunaan  energi,  bahan  baku,  atau  pemulihan limbah.  Produk  yang  ramah  lingkungan  dan  berkontribusi  pada  keberlanjutan  akan menjadi pertimbangan penting bagi konsumen yang peduli lingkungan.
Setiap kriteria dapat diberikan bobot relatif berdasarkan tingkat kepentingannya  dalam penilaian kualitas produk. Bobot untuk masing-masing produk seperti tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Daftar  Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Jenis C1 Performa 30 Benefit C2 Keandalan 20 Benefit C3 Ketersediaan 15 Benefit C4 Harga 10 Cost C5 Fitur 25 Benefit
Bobot  diatas  mencerminkan  preferensi  dan  prioritas  pengambil  keputusan.  Dalam penilaian  menggunakan  metode  SAW,  setiap  produk  akan  diberikan  nilai  pada  setiap  kriteria berdasarkan  skala  atau  metode  yang  ditentukan.  Bobot  ini  mencerminkan  tingkat  kepentingan dari  setiap  kriteria  dalam  penilaian  kualitas  produk.  Proses  penentuan  bobot  dapat  melibatkan pendekatan subjektif atau dapat dilakukan melalui teknik analisis dengan metode tertentu.
Setelah  bobot  kriteria  ditentukan,  langkah  selanjutnya  adalah  memberikan  nilai  pada setiap kriteria untuk setiap produk yang dievaluasi. Nilai ini dapat diberikan dalam bentuk skala numerik atau dalam bentuk perbandingan relatif antara produk-produk yang dievaluasi. Metode yang tepat untuk memberikan nilai pada setiap kriteria dapat ditentukan berdasarkan karakteristik dan sifat kriteria seperti tabel 3 di bawah ini.
Tabel  3. Skor Alternatif DATA Performa Keandalan Ketersediaan Harga Fitur ALTERNATIF BENEFIT BENEFIT BENEFIT COST BENEFIT Produk A 90 70 60 1200 80 Produk B 80 85 70 1000 70 Produk C 95 75 80 1500 90 Produk D 85 80 75 1300 65 Produk E 80 75 70 1250 70
ISSN: 1978-1520
Setelah  semua  kriteria  dinilai,  langkah  terakhir  adalah  mengalikan  nilai  setiap  kriteria dengan bobotnya masing-masing dan menjumlahkan hasilnya untuk setiap produk. Dalam metode SAW, skor total yang dihasilkan ini mencerminkan kualitas dari setiap produk yang dievaluasi. Hasil dari penilaian menggunakan metode SAW dapat berupa peringkat produk berdasarkan skor total yang diperoleh. Produk dengan skor tertinggi akan mendapatkan peringkat yang lebih tinggi dalam  hal  kualitas.  Hasil  ini  dapat  digunakan  sebagai  panduan  dalam  pengambilan  keputusan untuk meningkatkan kualitas produk, mengarahkan pengembangan produk, atau membandingkan produk dengan pesaing di pasar. Langkat tersebut dapat dilakukan dengan membuat matriks skor sebagai-berikut :
Z= ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 90 70 60 1200 80 80 85 70 1000 70 95 75 80 1500 90 85 80 75 1300 65 80 75 70 1250 70⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Dari  nilai  setiap  kriteria,  selanjutnya  akan  dilakukan  normalisasi  menggunakan  persamaan dengan  formula  yang  disesuaikan.  Apakah  kriteria  tersebut  masuk  kedalam  kategori  cost  atau benefit :
R ij  = X ij X ij Max
untuk criteria dengan tipe benefit, dan R ij = X ij Min X ij untuk tipe cost
Hasil normalasi dengan menggunakan nilai tiap kriteria berdasarkan jenisnya, didapatkan hasil seperti tabel 4 di bawah ini. :
Tabel 4. Hasil Normalisasi Alternatif/Kriteria Performa Keandalan Ketersediaan Harga Fitur Produk A 0.947 0.824 0.750 0.833 0.889 Produk B 0.842 1.000 0.875 1.000 0.778 Produk C 1.000 0.882 1.000 0.667 1.000 Produk D 0.895 0.941 0.938 0.769 0.722 Produk E 0.842 0.882 0.875 0.800 0.778
Selanjutnya  adalah  melakukan  perangkingan  dengan  cara  menghitung  nilai  total  untuk  setiap  alternatif. Yaitu  dengan  mengalikan  setiap  nilai  kriteria  dengan  bobotnya,  dan  kemudian  menjumlahkan  hasilnya. Hasil operasi tersebut memberikan hasil pemeringkat seperti tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Hasil Pemeringkatan Nama Produk Hasil Peringkat Produk A 0.87 Produk B 0.88 Produk C 0.94 Produk D 0.85
Produk E 0.83
Dari table hasil pemeringkatan diatas dapat disimpulkan bahwa Produk C mendapatkan peringkat  tertinggi  dengan  nilai  0.94.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  produk  C  dinilai  memiliki kualitas  yang  paling  baik  berdasarkan  metode  atau  kriteria  yang  digunakan  dalam  proses pemeringkatan.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan untuk  pengembangan  model penilaian kualitas produk  dengan pendekatan multikriteria berbasis website adalah:
Pendekatan  Multikriteria  dalam  penilaian  kualitas  produk  memberikan  keuntungan  dalam mengintegrasikan berbagai aspek yang relevan dan mempertimbangkan beberapa kriteria dalam proses penilaian. Hal ini membantu dalam menghasilkan penilaian yang lebih komprehensif dan obyektif.  Pengembangan  model  penilaian  kualitas  produk  memungkinkan  pengguna  atau konsumen untuk mengevaluasi produk berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Model yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  kriteria  yaitu  Performa,  Keandalan, Ketersediaan,    Harga  dan  Fitur.  Pendekatan  multikriteria  memungkinkan  bobot  yang  berbeda diberikan  untuk  setiap  kriteria  sesuai  dengan  kepentingannya.  Disamping  itu  menggunakan pendekatan  multikriteria  berbasis  website  memungkinkan  akses  yang  mudah  dan  cepat  bagi pengguna  untuk  melakukan  penilaian  kualitas  produk.  Website  menyediakan  antarmuka  yang interaktif,    memungkinkan  pengguna  untuk  memasukkan  data  penilaian,  memilih  kriteria,  dan melihat  hasil  penilaian  dengan  mudah.  Dengan  adanya  model  penilaian  kualitas  produk  yang berbasis website, pengguna dapat membuat keputusan pembelian yang lebih objektif dan dapat dengan cepat membandingkan produk berdasarkan kriteria yang relevan dan melihat peringkat atau skor kualitas produk secara langsung.

## 5. SARAN
Saran-saran yang dapat diberikan untuk pengembangan model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis website adalah:
1. Pada penelitian selanjutnya, disarankan untuk mempertimbangkan lebih banyak kriteria yang relevan dalam penilaian kualitas produk. Mengidentifikasi dan memasukkan kriteria-kriteria yang lebih komprehensif dapat memberikan perspektif yang lebih luas dalam mengevaluasi produk.
2. Gunakan metode agregasi yang sesuai untuk menggabungkan nilai-nilai dari setiap kriteria. Metode  yang  umum  digunakan  adalah  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)[12],  atau Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)[13]. Bandingkan dan analisis metode-metode ini untuk memilih yang paling cocok sesuai dengan kebutuhan penelitian.
3. Mengintegrasikan  data  pelanggan  yang  relevan  dalam  model  penilaian.  Data  pelanggan seperti ulasan produk, umpan balik, dan preferensi pengguna dapat memberikan  informasi penting dalam mengevaluasi kualitas produk
4. Selain  pengembangan  website,  dapat  juga  mengembangkan  aplikasi  mobile  yang  dapat diakses  melalui  perangkat  seluler  untuk  meningkatkan  aksesibilitas  dan  kenyamanan  bagi pengguna yang ingin melakukan penilaian produk secara cepat dan mudah.
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                            246
DAFTAR PUSTAKA
[1] I Masudin, MGF Ayni. 2018. Pengambilan keputusan multi kriteria: Kajian teoritis metode dan pendekatan dalam pemilihan pemasok. Journals.ums.ac.id
[2] Ade Nurma Ruditya, Djazuly Chalidyanto. 2015. Hubungan karakteristik individu terhadap penilaian  kualitas  produk  apotek  rawat  jalan.  Jurnal  Administrasi  Kesehatan  Indonesia Volume 3 Nomor 2 Juli-Desember 2015
[3]  G  Gumilar.  2015.  Pemanfaatan  instagram  sebagai  sarana  promosi  oleh  pengelola  industri kreatif fashion di kota Bandung . Unikom : Jurnal Ilmu Politik dan Komunikasi
[4] A Purwanto, M Asbari, D Novitasari. 2021. Peningkatan Kualitas Produk dengan Pelatihan ISO 9001: 2015 Sistem Manajemen Mutu Pada Industri Packaging di Tangerang. Journal of Community
[5]  Yuliana  Kusuma,  Jacky  S.  B.  Sumarauw,  Shinta  J.  C.  Wangke.  2017.  Analisis  Sistem Manajemen Pergudangan Pada CV. Sulawesi Pratama Manado. VOL 5 NO.2. HAL. 487 – 611. Unsrat : Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi
[6]  Resi  dan  Ali  Ibrahim.  2020.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Perbaikan  Jalan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus  :  Dinas  P.U  Bina  Marga Kabupaten Ogan Ilir). Jurnal Sistem Informasi Vol 12, No 1 (2020)
[7] Ardiansyah, Ricki.  Maha  Rani. Revi Gusriva. Elmi  Rahmawati. 2022. Decision  Support System  For Toko  Anda  Supplier  Selection  With  The  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method.  Jurnal  Riset Informatika.  Vol 4 No 3 (2022)
[8] Nashrudin Setiawan, M D T P Nasution, Yossie Rossanty, Anna Riana Suryanti Tambunan, Martina Girsang,R T A Agus, Muhammad Yusuf, Rian Vebrianto, Oktaviana Nirmala Purba, Achmad Fauzi, Surya  Perdana,  Khairun  Nisa.  2018.  Simple  additive  weighting  as  decision  support  system  for determining  employees  salary.  Vol  7  (2.14).  p309-313.  International  Journal  of  Engineering  & Technology
[9]  Nizar  Affi,  Fitri  Marisa.  2018.  Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk  Menentukan  Tampilan Perangkat  Lunak  Berdasarkan  Prinsip  Usability.  (Jointecs)  Journal  of  Information  Technology  and Computer Science  Vol. 3, No. 3, September 2018.
[10]  Taufiq,  Rohmat.  Ri  Sabti  Septarini.  Ahmad  Hambali.  Yulianti  Yulianti.  Analysis  and  Design  of Decision  Support  System  for  Employee  Performance  Appraisal  with  Simple  Additive  Weighting (SAW) Method. Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 5 No 3. 2020
[11] GH Tzeng, JJ Huang . 2011.Multiple attribute decision making: methods and applications.A Chapman & Hall Book
[12]  Dewan  Rahadyan.  Ana  Hadiana.  2018.  Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Kansei Engineering dan Analytical Hierarchy Process. Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi. Vol 4 No 2 (2018)
[13]  Lorena  G  Ramón-Canul,  Diana  L  Margarito-Carrizal,  Rogelio  Limón-Rivera,  Uriel  A Morales-Carrrera,  Ingrid  M  Rodríguez-Buenfil,  Manuel  O  Ramírez-Sucre,  Adán  Cabal- Prieto, José A Herrera-Corredor, Emmanuel de Jesús Ramírez-Rivera. 2021. Technique for order  of  preference  by  similarity  to  ideal  solution  (TOPSIS)  method  for  the  generation  of external preference mapping using rapid sensometric  techniques. Journal of the Science of Food and AgricultureVolume 101, Issue 8 p. 3298-3307