Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1992 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 445-451 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTING THE BEST MASTER PULSE DEALER TO DETERMINE MONTHLY BONUSES USING THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD
Bagus Prastowo Yuwono 1 , Yusra Fernando *2
1 Information System, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
2 Informatics, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia Email: 1 bagus_prastowo_yuwono@teknorat.ac.id , 2 yusra.fernando@teknokrat.ac.id
(Article received: April 18, 2024; Revision: May 13, 2024; published: August 07, 2024)

## Abstract
The pulse industry is one of the most dynamic and competitive business sectors, selecting the right master dealer is critical to ensuring optimal business performance. However, a manual selection process can be cumbersome. In this context, user of a decision support system (SPK) that uses simple additive weighting (SAW) are essential. This research aims to design and implement the SPK o.’[uj This research aims to design and implement a system that  allows  pulse  business  owners  to  select  the  best  master  dealer  more  efficiently  and  objectively.  The  SAW method is used to calculate the relative weight of each criterion used in the selection of master dealers, such as total transactions, total deposits, number of agents and product marketing. The use of this method makes it possible to assign a relative value to each criterion, according to the preferences and interests of the business owner. By using this SPK, they can determine the master dealer that best suits their business needs and maximize the monthly bonus earned. In addition, the integration of technology in the selection process can also improve operational efficiency and reduce human errors that may occur in manual processes. And in the ranking stage, the final result of the master dealer has been selected on behalf of Ilmi with the highest score of 1.0 and Gagah with the lowest score of 0.26.
Keywords : Decision Support System, Master Pulse Dealer, Monthly Bonus, Results, Simple Additive Weighting.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MASTER DEALER PULSA TERBAIK UNTUK MENENTUKAN BONUS BULANAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITVE WEIGHTING

## Abstrak
Industri pulsa adalah salah satu sektor bisnis yang sangat dinamis dan kompetitif, pemilihan master dealer yang tepat sangat penting untuk memastikan kinerja bisnis yang optimal. Namun, proses pemilihan yang manual dapat menjadi  rumit,  Dalam  konteks  ini,  pengguna  sistem  pendukung  kepuitusan  (SPK)  yang  menggunakan simple additive  weighting (SAW)  menjadi  esensial.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  perancangan  dan implementasi SPK tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah sistem yang memungkinkan pemilik bisnis pulsa untuk memilih master dealer terbaik dengan lebih efisien dan objektif. Metode  SAW  digunakan  untuk  menghitung  bobot  relatif  dari  setiap  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan master dealer , seperti total transaksi, total deposit, jumlah agen dan Pemasaran produk. Penggunaan metode ini memungkinkan  untuk  menetapkan  nilai  relatif  untuk  setiap  kriteria,  sesuai  dengan  preferensi  dan  kepentingan pemilik bisnis. Dengan menggunakan SPK ini, mereka dapat menentukan master dealer yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka dan memaksimalkan bonus bulanan yang diperoleh. Selain itu, integrasi teknologi dalam proses pemilihan juga dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi kesalahan manusia yang mungkin terjadi dalam proses manual. Dan di tahap perangkingan telah terpilih hasil akhir master dealer atas nama Ilmi dengan nilai tertinggi 1,0 dan Gagah dengan nilai terendah yaitu 0,26.
Kata  kunci : Bonus  Bulanan,  Hasil,  Master  Dealer  Pulsa,  Simple  Additive  Weighting,  Sistem  Pendukung Keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  industri  yang  sangat  dinamis  dengan
segala perkembangannya, bisnis pulsa menjadi salah
satu sektor yang sangat dinamis dan kompetitif[1]. PT Prima  Serverindo  Perkasa,  sebagai  entitas  yang bergerak  dalam  industri  ini,  dihadapkan  pada tantangan  untuk  memilih Master  Dealer Pulsa  yang ideal  agar  dapat  mencapai  kesuksesan  bisnis  yang maksimal.  Keputusan  ini  tidak  hanya  berkaitan dengan  keuntungan  langsung,  tetapi  juga  dengan bonus  bulanan  yang  dapat  memotivasi  dan mendorong pertumbuhan perusahaan[2].
Masalah yang muncul dapat berskala besar atau kecil yang sangat berpengaruh dalam hasil keputusan. Sekarang ini manusia mulai mengembangkan sistem yang dapat  membantu  menentukan alternatif terbaik dalam  suatu  permasalahan,  yaitu  sistem  pendukung keputusan  (SPK).  Di  dalam  sistem  pendukung keputusan terdapat alternatif, kriteria dan bobot yang digunakan untuk menentukan suatu solusi[3].
Oleh karena itu diperlukan sebuah metode yang mampu  menyelesaikan  pengambilan  keputusan Penilaian Master Dealer Pulsa terbaik dengan banyak kriteria  (multikriteria)  dan  memerlukan  waktu pemrosesan  yang  relatif  cepat[4].  Salah  satu  solusi dengan  penerapan  teknologi  informasi  dalam pengambilan  keputusan  adalah  penggunaan  Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Penerapan SPK dalam dalam  pengambilan  keputusan  terhadap  suatu masalah bisa dilakukan dengan cepat. SPK memiliki beberapa  metode,  dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan  metode  SAW  (Simple  Additive Weighting),  sebagai  pembobotan  kriteria  sekaligus perangkingan. Prinsip dasar dari metode SAW adalah menghitung  total  terbobot  dari  nilai  kinerja  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  bisa digunakan  untuk  pendukung  pengambilan  suatu keputusan dengan menghasilkan nilai[5]
Penelitian  ini  menggunakan  himpunan Fuzzy Simple  Additive  Weighting untuk  menentukan  nilai bobot.  Himpunan fuzzy merupakan  metode  yang menentukan  pilihan  terbaik  dari  kriteria  yang  ada berdasarkan bilangan[6]. Kriteria atau variable yang dievaluasi dalam himpunan fuzzy terdiri dari kategori seperti  rendah,  sedang,  atau  tinggi  yang  masing- masingnya  menunjukan  tingkat  keanggotaan  nilai terhadap  kriteria  tersebut.  Dengan  menggunakan himpiunan fuzzy dalam metode SAW, model tersebur menangkap  ketidakpastian  dan  ambiguitas  yang  ada dalam  data,  dan  memberikan  fleksibilitas  dalam pengambilan  keputusan  serta  membuat  perhitungan bagaimana  menangani  kompleksitas  dan  variasi dalam data secara lebih baik, serta menghasilkan hasil yang  lebih  relevan  dan  dapat  dipertanggung jawabkan[7].
Pada  bisnis  pulsa,  pemilihan Master  Dealer Pulsa  yang  tepat  dapat  memiliki  dampak  signifikan terhadap kesuksesan usaha. Oleh karena itu, penting untuk  memiliki  kriteria  yang  jelas dan  metode  yang sistematis untuk memilih Master Dealer yang paling sesuai[8]. Master  dealer adalah  orang  yang menduduki  posisi  puncak  atau  kepemimpinan beberapa  orang  bawahanya,  untuk  bersama-sama
menjual  pulsa  dari  server  pulsa  tertentu.  Biasanya kebanyakan master dealer mencari server pulsa yang menawarkan  harga  murah.  Untuk  mencapai  status master  dealer, dibuthkan  deposit  yang  lebih  besar daripada  yang  dibutuhkan  aoleh  agen.  Namun, seorang master  dealer akan  mendapatkan  manfaat ganda  dari  dua  sumber  pendapatatan.  Pertama, mereka  akan  memperoleh  pendapatan  tambahan dengan  menjual  pulsa  secara  langsung  atau  melalui agen yang terdaftar sebagai bawahannya dari master dealer [9].
Tidak  seperti  master  dealer  pulsa,  agen merupakan  bawahan  dari  master  dealer  yang bertanggung jawab langsung dalam interaksi dengan konsumen.  Tugas  utama  agen  adalah  mencara konsumen  dan  meningkatan  penjualan  pulsa  untuk memperolah keuntungan maksimal. Secara fleksibel, agen  memiliki  kewenangan  untuk  menyesuaikan harga jual pulsa  mereka  sesua dengan  kondisi pasar lokal  mereka.  Untuk  menjadi  agen  pulsa,  terdapat persyaratan  deposit  awal  minimal  sebesar  Rp 50.000.[10].
Pemilihan master  dealer pulsa  terbaik,  dapat mempertimbangkan  kriteria  seperti  banyaknya jumlah  transaksi,  jumlah  deposit  terhadap  server pulsa,  jumlah  agen  yang  dimiliki,  dan  pemasaran produk.  Metodologi  SAW  membantu  mengatur  dan menyederhanakan data terkait kriteria ini. Memungkinkan perusahaan dapat mengambil keputusan  berdasarkan  data  yang  kuat  dan  analisis yang objektif[11].
Dengan menerapakan Sistem Pendukung Keputusan  berbasis  metode  SAW  pada  pemilihan Master  Dealer Pulsa,  PT  Prima  Serverindo  Perkasa diharpkan  dapat  meningkatkan  efisiensi  dalam pengambilan  keputusan,  mengoptimalkan  bonus bulanan,  dan  pada  akhirnya  mencapai  pertumbuhan yang berkelanjutan dalam industri pulsa yang sangat kompetitif ini[12].

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Tahap Penelitian
Proses melakukan penelitian melibatkan pendekatan  ilmiah,  sistematis  dan  logis  untuk memperoleh pengetahuan atau memecahkan masalah. Dalam proses penelitian, tahapan penelitian tentunya berkaitan erat dengan penelitian itu sendiri. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.1.1. Survei Literatur
Dalam tahap ini, peneliti melakukan pengumpulan bahan berupa literatur terkait informasi.

## 2.1.2. Identifikasi Masalah
Penelitian  dilakukan  dengan  mengidentifikasi masalah yang akan dibahas, terkait dengan pemilihan pendukung  keputusan  untuk  menentukan  bonus
Bagus Prastowo Yuwono, et al., DECISION SUPPORT SYSTEM FOR … 447
bulanan bagi master dealer pulsa terbaik di PT  Prima Serverindo Perkasa. Penelitian ini akan menggunakan metode simple additive weighting (SAW) berdasarkan informasi yang telah diperoleh.

## Gambar 1. Tahap Penelitian

## 2.1.3. Studi Pustaka
Peneliti telah melakukan kajian literatur dengan mempelajari  buku-buku  teori  yang  membahas tentang  sistem  pendukung  keputusan  dan  metode simple  additive  weigthing  (SAW),  yang  menjadi landasasn  teori  dalam  penelitian  ini.  Metode  SAW sering dikenal sebagai metode penjumlahan terbobot. Konsep dasarnya adalah menghitung total bobot dari nilai  kinerja  setiap  alternatif  untuk  semua  atribut. Untuk  menerapkan  metode  SAW,  proses  matriks keputusan  (X)  harus  dinormalisasi  ke  dalam  skala yang  dapat  dibandingkan  dengan  seluruh  alternatif penilaian  yang  ada.  Formula  yang  digunakan  untuk melakukan normalisasi ini adalah:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑖𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑖𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
Sumber : [13]
Keterangan: Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria Min Xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternomalisasi dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i=1,2...,m  dan j=1,2,...,n.
𝑉 𝑖 = ∑
𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (vi) diberikan sebagai berikut;
Vi = Rangking untuk setiap alternatif Wj = Nilai Bobot Rangking (setiap kriteria) Rij = Nilai Rating kinerja Ternomalisasi

## 2.1.4. Obeservasi Langsung
Peneliti  datang  langsung  ke  PT  Prima Serverindo Perkasa.

## 2.1.5. Mengumpulkan Data
Peneliti  menanyakan apa saja nilai dan kriteria untuk  pemilihan Master  Dealer Pulsa  terbaik  untuk dijadikan  data  yang  dibutuhkan  dalam  membuat statistik Simple Additive Weighting.

## 2.1.6. Analisi Data
Peneliti  menganilisa  dan  mengolah  data  dari informasi yang didapat dengan menggunakan skala.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data

## 2.2.1. Observasi
Dalam penelitian ini, data dikumpulkan melalui observasi,  kunjungan  ke  lokasi  terkait,  dan pengumpulan  informasi  dari  literatur  atau  studi pustaka yang relevan dengan topik yang dibahas.

## 2.2.2. Populasi dan Sampel
Populasi ialah populasi keseluruhan elemen atau unsur yang akan diteliti. Sedangkan sampel jika tidak ada  populasi  idealnya  gar  hasil  penelitiannyua  lebih bisa  dipercaya[14].  Berikut  ini  adalah  sampel  yang digunakan untuk penelitian:
Tabel 1. Sampel Master Dealer Pulsa
No Kode Master Dealer Pulsa Nama 1. A1 Alung Mitra Cell 2. A2 Amro 3. A3 Gagah 4. A4 Ilmi 5. A5 Intan Cell 6. A6 Logan 7. A7 Maranata Cell 8. A8 Roy Cell 9. A9 SWT Cell 10. A10 Victory

## 2.3. Analisis Data
Analisis  adalah  bagian  peting  dari  metodologi penelitian. Hal ini dikarenakan dengan menganalisis data  dapat  memberikan  arti  dan  makna  yang  dapat membantu  memecahkan  masalah.  Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  adalah  pendekatan  yang luas  dalam  pengumpulan  Keputusan.  Analisis  data yang  diterapkan  mencakup  kedua  aspek  kualitatif maupun kuantitatif.
Survei Literatur Identifikasi Masalah
Studi Pustaka
Observasi Langsung Mengumpulkan Data Analisis Data Selesai

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tahapan Penentuan Kriteria dan Bobot
Dalam  proses  analisis  penelitian,  peneliti mengadopsi  strategi  pengambilan  sampel  yang mengikuti metode simple additive weighting (SAW).
Berikut  adalah  table  yang  merinci  kriteria  dan indiktor  yang  dipakai  untuk  menilai master  dealer pulsa terbaik.
Tabel 2. Ketentuan Kriteria Kode Kriteria Bobot C1 Total Transaksi 0,30 (30%) C2 Total Deposit 0,30 (30%) C3 Jumlah Agen 0,20 (20%) C4 Pemasaran Produk 0,20 (20%) 1. Kriteria Total Transaksi
Kriteria  total  transaksi  dilihat  dari  seberapa banyak  setiap master  dealer melakukan  transaksi dalam satu bulan.  Kriteria ini merupakan persyaratan yang  dibutuhkan  dalam  pemilihan master  dealer pulsa terbaik, yang telah diberikan oleh perusahaan.
Tabel 3. Kriteria Total Transaksi Total Transaksi Skala Bobot <200 Sangat Buruk 1 200-500 Buruk 2 500-800 Cukup 3 800-1300 Baik 4 >1300 Sangat baik 5 2. Kriteria Total Deposit
Kriterita  total  deposit  dilihat  seberapa  banyak master dealer pulsa melakukan deposit kepada server dalam satu bulan. Kriteria ini merupakan persyaratan yang  dibutuhkan  dalam  pemilihan master  dealer pulsa terbaik, yang telah diberikan oleh perusahaan.
Tabel 4. Kriteria Total Deposit Total Deposit Skala Bobot <=5.000.000 Sangat Buruk 1 5.000.000-10.000.000 Buruk 2 10.000.000-20.000.000 Cukup 3 20.000.000-40.000.000 Baik 4 >40.000.000 Sangat baik 5
3. Kriteria Jumlah Agen
Kriteria  jumlah  agen  dilihat  dari  seberapa banyak agen yang dimiliki oleh setiap master dealer pulsa.  Kriteria  ini  merupakan  persyaratan  yang dibutuhkan  dalam  pemilihan master  dealer pulsa terbaik, yang telah diberikan oleh perusahaan.
Tabel 5. Kriteria Jumlah Agen Jumlah Agen Skala Bobot <50 Sangat Buruk 1 50-100 Buruk 2 100-200 Cukup 3 200-300 Baik 4 >300 Sangat Baik 5
4. Kriteria Pemasaran Produk Kriteria  pemasaran  produk  ini  dilihat  dari banyaknya produk yang dijualkan oleh master dealer pulsa tersebut, contoh produk itu seperti PLN, pulsa indosat,  pulsa  telkomsel,  pulsa  XL,  dan  lain-lain.
Kriteria ini merupakan persyaratan yang dibutuhkan dalam  pemilihan master  dealer pulsa  terbaik,  yang telah diberikan oleh perusahaan.
Tabel 6. Kriteria Pemasaran Produk Pemasaran Produk Skala Bobot 1-12 Sangat Buruk 1 13-24 Buruk 2 25-36 Cukup 3 37-48 Baik 4 49-60 Sangat baik 5
Dalam proses pemilihan Master Dealer Terbaik menggunakan  metode Simple  Additive  Weigting (SAW).  Berdasarkan  kriteria  yang  disebutkan sebelumnya, data berikut dihasilkan:
Tabel 7 Kecocokan Alternatif No Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 1 Alung Mitra Cell 2 3 1 2 2 Amro 5 4 2 1 3 Gagah 1 1 1 1 4 Ilmi 5 5 5 2 5 Intan Cell 2 4 5 2 6 Logan 2 3 1 2 7 Maranata Cell 4 3 3 1 8 Roy Cell 3 3 3 2 9 SWT Cell 3 5 1 1 10 Victory 5 5 5 1
Setelah  menetapkan  penilaian  alternatif  untuk setiap  kriteria,  tabel  perbandingan  alternatif  diubah menjadi  matriks  keputusan  (X)  menggunakan  data yang tersedia.
X =
(
2               3               1               2 5               4               2               1 1               1               1               1 5               5               5               2 2               4               5               2 2               3               1               2 4               3               3               1 3               3               3               2 3               5               1               1
5               5               5               1     )

## 3.2. Normalisasi Matriks
Menormalisasi  matriks  dilakukan  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  tipe  atribut masing-masing,  sehingga  menghasilkan  matriks ternomaliasi R seperti yang ditunjukan di bawah ini.
Untuk Atribut Benefit.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 (3) 1. Normalisasi Untuk Total Transaksi R11 = 0,4 R12 = 1,0 R13 = 0,2 R14 = 1,0 R15 = 0,8 R16 = 0,4 R17 = 0,8 R18 = 0,6
R19 = 0,6 R110 = 1,0 2. Normalisasi Untuk Total Deposit R21 = 0,6
R22 = 0,8 R23 = 0,2
R24 = 1,0
R25 = 0,8
R26 = 0,6
R27 = 0,6 R28 = 0,6
R29 = 1,0
R210 = 1,0 3. Normalisasi Untuk Jumlah Agen
R31 = 0,2
R32 = 0,4
R33 = 0,2 R34 = 1,0
R35 = 1,0
R36 = 0,2
R37 = 0,6
R38 = 0,6 R39 = 0,2 R310 = 1,0 4. Normalisasi Untuk Pemasaran Produk R41 = 1,0 R42 = 0,5 R43 = 0,5 R44 = 1,0 R45 = 1,0
R46 = 1,0 R47 = 0,5 R48 = 1,0 R49 = 0,5 R410 = 0,5 R = (
0,4       0,6       0,2       1,0 1,0       0,8       0,4       0,5 0,2       0,2       0,2       0,5 1,0       1,0       1,0       1,0 0,8       0,8       1,0       1,0 0,4       0,6       0,2       1,0 0,8       0,6       0,6       0,5 0,6       0,6       0,6       1,0 0,6       1,0       0,2       0,5 1,0      1,0       1,0       0,5   )

## 3.3. Proses Perangkingan
Untuk  menentukan  peringkat master  dealer Pulsa terbaik dalam proses pengambilan Keputusan. Digunakan rumus berikut untuk menghitung nilai dari setiap master dealer pulsa.
V1 = (0,4*0,30)+(0,6*0,30)+(0,2*0,20)+(1,0*0,20) = 0,12+0,18+0,04+0,2 = 0,54 V2 = (1,0*0,30)+(0,8*0,30)+(0,4*0,20)+(0,5*0,20) = 0,3+0,24+0,08+0,1 = 0,72 V3 = (0,2*0,30)+(0,2*0,30)+(0,2*0,20)+(0,5*0,20) = 0,6+0,6+0,4+0,1 = 0,26
V4 = (1,0*0,30)+(1,0*0,30)+(1,0*0,20)+(1,0*0,20)
= 0,3+0,3+0,2+0,1 = 1,0
V5 = (0,8*0,30)+(0,8*0,30)+(1,0*0,20)+(1,0*0,20)
= 0,24+0,24+0,2+0,2
= 0,88
V6 = (0,4*0,30)+(0,6*0,30)+(0,2*0,20)+(1,0*0,20) = 0,12+0,18+0,04+0,2 = 0,54 V7 = (0,8*0,30)+(0,6*0,30)+(0,6*0,20)+(0,5*0,20) = 0,24+0,18+0,12+0,2
= 0,64
V8 = (0,6*0,30)+(0,6*0,30)+(0,6*0,20)+(1,0*0,20) = 0,18+0,18+0,12+0,2 = 0,68 V9 = (0,6*0,30)+(1,0*0,30)+(0,2*0,20)+(0,5*0,20) = 0,18+0,3+0,04+0,1 = 0,62 V10  = (1,0*0,30)+(1,0*0,30)+(1,0*0,20)+(0,5*0,20) = 0,3+0,3+0,04+0,9
= 0,9
Hasil dari perhitungan di atas dapat disimpulkan hasil  dengan  perangkingan  nilai  V1  dari  nilai Terbesar  dan  Terkecil,  sehingga  di  dapat  alternatif terbaik pemilihinan Master Dealer terbaik berdasarkan  nilai  tertinggi  terdapat  pada  grafik berikut ini:
Gambar 2 . Grafik Perangkingan Master Dealer Pulsa

## 4. DISKUSI
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang juga  menentukan  menggunakan  metode  SAW, namun  peneliti  menentukan master  dealer pulsa terbaik.  Salah  satu  peneliti  terdahulu  meneliti penilaian  karyawan  terbaik  menggunakan  metode SAW. Berdasarkan perhitungan akhir dari penelitian menggunakan  4  kriteria  yang  memberikan  hasil tertinggi  0,82  dan  hasil  terendah  0,62[5].  Penelitian lain yaitu penerapan metode SAW dalam pemberian reward bagi karyawan. Perhitungan ini menggunakan 4 kriteria yang menghasilkan perhitungan akhir 0,757 sebagai hasil tertinggi dan 0,419 hasil terendah[15].
0, 54 0, 72 0, 26 1 0, 88 0, 54 0, 64 0, 68 0, 62 0, 9 A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A 1 0

## R A N G K I N G   M A S T E R D E A L E R  T E R B A I K
Hasil
Kemudian  penelitian  lainnya  menentukan program  bedah  rumah  untuk  membantu  dinas perumahan dan pemukiman. Untuk menentukan nilai bobot , perhitungan ini menggunakan 5 kriteria yang memberikan hasil nilai tertinggi 1 dan hasil terendah 0,654[16]. Beberapa penelitian terdahulu menunjukan  bahwa  hasil  akhir  pada  setiap perangkingan  memlikiki  hasil  yang  berbeda-beda tergantung  pada  jumlah  kriteria,  pembobotan  dan lainnya.
Berdasarkan  penelitian  ini  dapat  disimpulkan pada  gambar  2.  Hasil  akhir  dengan  nilai  tertinggi diperoleh  oleh  alternatif  A4  sebesar  1  dan  nilai terendah yaitu Alternatif A3 dengan hasil akhir 0,26. Selain itu penelitian ini juga memiliki perbedaan dari penelitian  lainnya,  seperti  penelitian  ini  membahas tentang master dealer pulsa, yaitu menentukan bonus bulanan  berupa  saldo  pulsa  kepada  masing-masing master dealer . Berbeda dengan penelitian sebelumnya,  yang  membahas  tentang  penilaian karyawan  terbaik.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini membahas  objek  penelitian  yang  berbeda  dari penelitian-penelitian lainnya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa menggunakan  metode  SAW  dapat  membantu  PT Prima Serverindo Perkasa dalam  mengambil sebuah keputusan untuk  memberikan bonus bulanan berupa saldo  pulsa.  Pada  penelitian  ini  terdapat  10 master dealer yang menjadi alternatif, dan terdapat 4 kriteria penilaian  yaitu  total  transaksi,  total  deposit,  jumlah agen  dan  pemasaran  produk.  Hasil  akhir  dari perhitungan  rangking  terpilih  A4  dengan  nilai tertinggi  yaitu  1  dan  alternatif  A3  dengan  nilai terendah  yaitu  0,26.  Hasil  dari  penelitian  ini memberikan  saran  yang  objektif,  terstruktur,  jelas, dan  transparan  kepada  pihak  perusahaan  dengan melalui  proses  penentuan  kriteria,  penilaian master dealer ,  dan  perhitungan  skor  dengan  metode  SAW. Diharapkan penelitian ini dapat meningkatkan proses dalam pengambilan keputusan tentang bonus bulanan master dealer pulsa.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  banyak  peneliti  ucapkan  kepada PT Prima Serverindo Perkasa yang sudah memberikan kesempatan untuk melakukan penelitain sehingga paper penelitian ini berhasil disusun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. N. Hayati, “Financial Technology Sebagai Instrumen  Inklusi  Keuangan  Menuju  Bisnis Berkelanjutan Di Era Vuca,” J. Ilmu Manaj. dan Akunt. Terap. , vol. 13, no. 2, p. 1, 2022, doi: 10.36694/jimat.v13i2.421.
[2] C. Pertiwi and  A. Dianan,  “Aplikasi  Sistem
Pendukung  Keputusan  Penilaian  Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  AHP  Dan SAW,” J.  Budi  Luhur  Inform.  Tecnol. ,  vol.
17,  no.  1,  pp.  23–30,  2020,  [Online]. Available:
https://journal.budiluhur.ac.id/index.php/bit [3] S.  Syam  and  M.  Rabidin,  “Metode  Simple Additive Weighting dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan
Berprestasi  (Studi  Kasus :  PT.  Indomarco Prismatama cabang Tangerang 1),” Unistek , vol.  6,  no.  1,  pp.  14–18,  2019,  doi: 10.33592/unistek.v6i1.168.
[4] N.  Y.  Fadilah,  S.  Juanita,  and  P.  Larasati,
“Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekrutmen Karyawan dengan Multi Kriteria
menggunakan  Metode  AHP  dan  SAW,” J. Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  2,  p.  158, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43233.
[5] A. Zumarniansyah, R. Ardianto, Y. Alkhalifi, and  Q.  Nur  Azizah,  “Penerapan  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Karyawan Terbaik  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  10,  no.  2,  pp. 75–81, 2021, doi: 10.51998/jsi.v10i2.419.
[6] R.  N.  Aini et  al. ,  “PERANCANGAN MODEL SPK DALAM PENILAIAN GURU TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE FUZZY DAN SAW STUDI KASUS : SDIT YASIR CIPONDOH,” J u r n a l I D E A L I S , vol. 2, no. 2, pp. 182–189, 2019.
[7] Y.  Retno,  W.  Utami,  and  S.  R.  I.  Siswanti, “Sistem pendukung keputusan,” eprints.sinus.ac.id , 2020. [8]
K. R. Rahmadani, “MANAJEMEN KEUANGAN  MULTIUSAHA  DALAM MENJAGA TINGKAT STABILITAS DISTRIBUSI DANA  DAN  ANGGARAN,”
2024.
[9] R.  Pulsa,  “apa  itu  MD  atau master  dealer ,” rajareloadpulsamurah.  Accessed:  Mar.  31, 2024. [Online]. Available: https://www.rajareloadpulsamurah.com/201 6/06/apa-itu-md-atau- master - dealer - pulsa.html
[10] Hesti,  “Perbedaan Master  Dealer dan  Agen Pulsa,”  yopay.co.id.  Accessed:  Mar.  31, 2024. [Online]. Available: https://yopay.co.id/blog/perbedaan- master - dealer -dan-agen-pulsa/
[11] B.  E.  Waruwu  and  A.  Simangunsong, “Application  of  the  Simple  Additive Weighting ( SAW ) Method in Determining The  Best  Customers  for  Home  Furniture,” vol. 14, no. 2, pp. 315–321, 2020.
[12] D. S. Wijaya and D. S. Widodo, “Evaluation Supplier  Involve  on  Food  Safety  and  Halal Criteria using Fuzzy AHP : A Case Study in
Indonesia,” J. Tek. Ind. , vol. 23, no. 1, pp. 67– 78, 2023.
[13] M.  M.  Saw,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SAPI  SIAP JUAL  (  TERNAK  SAPI  LEMBU  JAYA LESTARI  LAMPUNG  TENGAH  ),” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol.
3, no. 2, pp. 138–144, 2022.
[14] N. F. Amin, S. Garancang, K. Abunawas, M. Makassar,  I.  Negeri,  and  A.  Makassar, “PENDAHULUAN  Penelitian  merupakan proses  kreatif  untuk  mengungkapkan  suatu gejala  melalui  cara  tersendiri  sehingga diperoleh  suatu  informasi  .  Pada  dasarnya  , informasi  tersebut  merupakan  jawaban  atas masalah-masalah yang
dipertanyakan sebelumnya  .  Oleh  ka,” J.  PILAR  J.  Kaji. Islam Kontemporer , vol. 14, no. 1, pp. 15–31, 2023.
[15] T.  Panggabean,  M.  Mesran,  and  Y.  F.
Manalu, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemberian Reward
Bagi Pegawai Honorer Menggunakan
Pembobotan Rank Order Centroid,” J. Media Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  4,  p.  1667,
2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3146.
[16] A. M. Yunita, A. H. Wibowo, R. Rizky, and N. N. Wardah, “Implementasi Metode SAW Untuk Menentukan Program Bantuan Bedah
Rumah  Di  Kabupaten  Pandeglang,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 3, pp.
197–202, 2023,
doi: 10.47233/jteksis.v5i3.835.