## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Elvira Felicia a , Mohammad Badrul b a b Universitas Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin No.2, Cipinang Melayu, Jakarta Timur, 13620, Indonesia
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 03 Agustus 2022 Revisi Akhir: 23 Agustus 2022 Diterbitkan Online : 15 September 2022
The existence of suppliers or suppliers plays an important role in the availability of raw materials for the ongoing production activities of a company. The role of suppliers is very vital in a company, so suppliers must maintain the availability of goods so that company activities  can  run  smoothly.  PT.  Dutamasindo  Labora  Jaya  is  a  company  engaged  in logistics and distribution. Companies are required to provide the best service to customers so that the company's performance remains stable and of course it is expected to increase as announced by the management. PT. Dutamasindo Labora Jaya is required to cooperate with  many  supplier  companies  to  meet  the  company's  operational  needs.  The  problem faced  by  the  company  is  the  difficulty  of  determining  which  supplier  has  good performance  in  terms of  delivery  time,  quantity  and  quantity  so  that  the  company  can prioritize these suppliers in meeting the raw materials needed. In this study, the author will implement a decision support system for selecting the best supplier using the simple additive weighting method.
K ATA K UNCI

## Supplier

## Simple Additive Weighting
Sistem Pendukung Keputusan

## K ORESPONDENSI
E-mail: mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Keberadaan  pemasok  mempunyai  peranan  sangat  penting untuk  menyediakan  bahan  baku  dan  tentunya  untuk keberlangsungan aktivitas suatu institusi atau perusahaan[1]. Hal ini dikarenakan penentuan pemasok atau supplier yang baik akan sangat membantu institusi atau perusahan mendapatkan pasokan sesuai  dengan  harapan  kedepannya  bagi  perusahaan.  Peran supplier  atau  pemasok  sangat  vital  di  institusi  atau  perusahaan, sehingga  pemasok  atau  supplier  harus  bisa  menyediakan  bahan baku  supaya  aktifitas  suatu  institusi  atau  perusahaan  dapat berjalan  baik  sesuai  yang  direncanakan[2]. Oleh  sebab  itu tentunya  perusahaan  atau  institusi  perlu  untuk  bekerjasama dengan pemasok untuk keberlangsungan produksi mereka.
PT.  Dutamasindo  Labora  Jaya  adalah  perusahaan  yang bergerak  dibidang  logistik  dan  distribusi.  Perusahaan  dituntut untuk  memberikan  pelayanan  terbaik  ke  pelanggan  supaya kinerja  perusahaan  tetap  stabil  dan  tentunya  diharapkan meningkat  seperti  yang  sudah  dicanangkan  oleh  bagian manajemen. Ketersediaan produk atau jasa merupakan komponen yang  sangat  dibutuhkan  bagi  perusahaan  atau  institusi  supaya aktifitas perusahaan bisa tetap berjalan dan pelanngan tetap bisa melakukan  transaksi  di  perusahaan  atau  institusi  tersebut.
Beberapa  hal  yang  menjadi  penentu  pelanggan  puas  atau  tidak dengan layanan perusahaan antara lain kelengkapan produk atau jasa,  kualitas  barang  atau  jasa  dan  tentunya  harga  yang ditawarkan  sesuai  dengan  kualitas  sehingga  pihak  perusahaan dapat  menjadi  loyalitas  dari  pelanggannya  dan  tentunya  akan berdampak pada finansial yang diperoleh perusahaan[3].
Untuk  memperlancar  kegiatan  perusahaan  yang  bergerak dalam  bidang  logistic  dan  distribusi,  PT.  Dutamasindo  Labora Jaya  dituntut  untuk  bekerja  sama  dengan  banyak  perusahaan supplier  untuk  memenuhi  kebutuhan  operasional  perusahaan. Masalah  yang  terjadi  di  PT.  Dutamansindo  Labora  jaya diantaranya  sulit  memilih  supplier  yang  memiliki  performansi tinggi  dari  hal  kualitas,  ketepatan  pengiriman  barang,  dan kuantitas  yang  kedepannya  PT.  Dutamasindo  dapat  melakukan prioritas  supplier  untuk  terpenuhinya  barang  atau  jasa  yang dibutuhkan.  PT.  Dutamasindo  Labora  Jaya  sebelumnya  juga masih menggunakan cara manual atau subyektif untuk penentuan supplier  terbaik  dengan  melihat  histori  selama  menjadi  mitra supplier tanpa melihat kriteria yang ada. Hal ini tentunya kurang efektif  jika digunakan  sebagai  pertimbangan untuk  menentukan supplier terbaik.
Ada beberapa penelitian yang membahas tentang pemilihan supplier  terbaik  seperti  tema  yang  penulis  bahas  seperti  yang dilakukan  oleh[4],  kendala  yang  dihadapi  adalah  sulitnya
menyeleksi  bahan  produksi  yang  disediakan  oleh  supplier, algoritma  yang  dipilih  penulis  adalah  algoritma  SAW  dengan memasukan nilai kontribusi dan nilai parameter.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh[5]  yang  membahas tentang permasalahan pemlihan supplier yang sebelumnya hanya berdasarkan nota yang diterima tiap tahun,  algoritma SAW dan AHP  dipilih  oleh  penulis  untuk  menyelesaikan  masalah  ini, Algoritma AHP dipakai sebab merupakan algoritma populer yang digunakan  untuk  mencari  nilai  dengan  cara  menentukan  bobot dari kriteria yang ditentukan yaitu waktu kirim, kualitas barang, garansi, dan harga. Metode simple additive weighting mempunyai kelebihan  dalam  hal  menggambarkan  prioritas  dari  urutan alternatif  berupa  perangkingan  dari  nilai  tertinggi  sampai terendah,  Implementasinya  mudah,  dan  tentunya  menerapkan konsep pembobotan yang dipakai.
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh[3]membahas  tentang kesulitan  pihak  perusahaan  untuk  penentuan  distributor  yang direkomendasikan  dari  distributor  yang  bekerjasama  dengan perusahaan  karena  sebelumnya  pemilihan  distributor  masih bersifat  subjektif,  peneliti  memilih    metode  SAW  dikarenakan metode  ini  bisa  menggunakan  pembobotan  dari  masing-masing atribut,  selanjutnya  melakukan  proses  pengurutan  berdasarkan nilai terbaik dengan cara perankingan alternatif yang mempunyai nilai terbaik dari sejumlah alternatif.
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  mengimplementasikan sistem informasi untuk pemilihan supplier terbaik menggunakan salah  satu  metode  yaitu  algoritma  atau  metode  SAW  Karena metode ini dapat menentukan nilai bobot dari setiap atribut dan kemudian mengurutkan alternatif terbaik dari beberapa alternatif berupa  ranking  paing  tinggi  sampai  rangking  paling  rendah, implementasinya  mudah  dilakukan  dan  menggunakan  konsep pembobotan[6]  dengan harapan  PT.  Dutamasindo  Labora  Jaya dapat  mengidentifikasi  supplier  atau  pemasok  terbaik  dengan mudah supaya pengadaan bahan baku dapat berjalan lancar dan dapat terus bekerja sama dengan perusahaan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Penunjang Keputusan Merupakan  suatu  proses  untuk  menentukan  keputusan dengan  cara  memilih  alternatif  atau  opsi  terbaik  dari  beberapa alternatif atau opsi yang ada. Menurut[6] Hasil akhir penerapan dari bidang ini adalah:
a. Diperuntukkan  bagi  pihak  manajemen  dalam  proses pengambilan keputusan bukan menggantikan peran manajemen  sehingga  akan  terbentuk  sistem  yang  didukung data,  informasi  yang  akurat  diharapkan  pihak  manajemen dapat  membuat  keputusan  yang  tentunya  lebih  cepat, berkualitas dan akurat.
b. Keputusan yang dihasilkan tentunya akan berkualitas karena keputusan yang diambil berdasarkan data yang valid.
c. Sistem  ini  menggunakan  perangkat  komputer  yang berdampak pada pihak manajemen atau pengambil keputusan untuk  dapat  melakukan  proses  pengambilan  keputusan dengan waktu yang lebih cepat karena didukung sistem yang bisa mengolah data dengan lebih cepat dan jumlah data yang banyak.
d. Meningkatnya  tingkat  pengendalian  pengecekan  kesalahan atau eror di sistem yang tentunya dapat mengantisipasi eror yang ada.
e. Menghasilkan  keputusan  lebih  efektif  dan  lebih  efisien. Efisiensi  ini  bisa  dilihat  dari  manajemen  waktu  dan peningkatan kualitas informasi yang dihasilkan.
Proses  pengambilan  keputusan  terdiri  dari  tiga  fase diantaranya [7]:
1. Intelligence
Merupakan  suatu  tahap  yang  melakukan  penelusuran  dan proses pendeteksian dari lingkup permasalahan yang ada dengan cara  memahami  dan  mengenali  masalah.  Masukan  untuk  data diperoleh,  selanjutnya  akan  diproses  kemudian  data  akan  diuji untuk mengidentifikasi masalah.
2. Design
Merupakan salah satu tahapan yang melakukan serangkaian tahapan untuk menemukan, proses mengembangkan masalah dan menganalisis  pilihan  atau  alternatif  tindakan  yang  dapat dilakukan.
3. Choice
Merupakan  tahapan  akhir  yang  akan  melakukan  proses pemilihan  dari  beberapa  pilihan  atau  alternatif  yang  ada  atau tindakan yang mungkin dipilih untuk dijalankan. Hasil tahap ini selanjutnya  akan  dijalankan  atau  diimplementasikan  oleh  pihak manajemen.

## 2.2 Supplier
Menurut  [8]  Supplier  atau  pemasok  merupakan  salah  satu perusahaan atau institusi yang bersedia menyiapkan bahan baku yang dibutuhkan institusi untuk menghasilan produk baik barang dan  jasa.  pemilihan  supplier  yang  kurang  tepat  bisa  berimbas pada kerugian yang akan dialami oleh perusahaan seperti estimasi pengiriman  yang  tidak  sesuai,  kualitas  barang  tidak  sesuai pesanan atau standar kualitas yang ditentukan.
2.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  atau  algoritma  yang  biasanya  dikenal  dengan penjumlahan  terbobot.  algoritma  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada  [9]. SAW  merupakan  algoritma  yang  banyak  digunakan  untuk menentukan  keputusan  yang  memiliki  banyak  kriteria  atau atribut.
Berikut  tahap  untuk  menyelesaikan  menggunakan  Metode Simple Additive Weighting :
1. Tahap  pertama  yaitu  menentukan  kriteria  yang  akan  jadi rujukan dalam pengambilan keputusan, yaitu: Ci.
2. Tahap  kedua  yaitu  menentukan  kecocokan  data  dari  setiap pilihan alternatif pada setiap kriteria.
3. Tahap  ketiga  yaitu  membuat  matriks  keputusan  yang beracuan  pada  kriteria  (Ci),  Langkah  selanjutnya  adalah membuat  normalisasi  dari  persamaan  yang  disesuaikan dengan atribut yang digunakan (atribut biaya ataupun atribut keuntungan) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Tahap  terakhir  merupakan  tahap  perankingan  yang melakukan  penjumlahan  dari  matriks  yang  sudah  melewati tahap normalisasi R dengan bobot vector sehingga kemudian didapat nilai maksimum yang terpilih sebagai alternatif atau ssolusi terbaik (Ai).
Rumus untuk menentukan normalisasi dari tahapan algoritma diatas adalah:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎(𝑐𝑜𝑠𝑡)
Dimana  rij  adalah  rating  di  tahap  kinerja  normalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj, i=1, 2,...,m dan j=1,2,...,n.
Hasil nilai preferensi dari alternatif (Vi) diberikan rumus seperti berikut ini:
𝑉 𝑖 ∑ 𝑊 𝑗    𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1

## 3. METODOLOGI
Adapun tahapan penelitian yang penulis lakukan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan penelitian Dari gambar 1, berikut tahapan penelitian yang dilakukan oleh penulis:
1. Identifkasi Masalah Langkah  pertama  adalah  mengidentifikasi  permasalahan yang  ada  sehingga  hasil  yang  ada  sesuai  dengan  alur penelitian yang ditentukan.
2. Tujuan Penelitian Tujuan  penelitian  untuk  mengetahuipemilihan  supplier terbaik.
3. Tinjauan Pustaka Berupa  memahami  konsep  yang  sesuai  dengan  tema  yang digunakan oleh peneliti yang sesuai dengan penelitian yang peneliti bahas.
4. Survey Tahap ini penulis melakukan survey untuk pengambilan data dengan  cara  menyebarkan  kuesioner  kepada  pihak  yang sudah ditentukan.
5. Penentuan Sampel Penelitian Penelitian ini melibatkan responden sebanyak 15 karyawan.
6. Pembuatan Kuesioner Tahap  ini  penulis  membuat  daftar  pertanyaan  yang  terkait dengan masalah yang dibahas oleh peneliti.
7. Pengumpulan & Olah data dengan SAW Tahap  ini  merupakan  tahapan  mengumpulkan  data  dari penyebaran kuesioner ke responden. Sedangkan pengolahan data  dari  hasil  penyebaran  kuesioner  diolah  dengan  metode SAW untuk mencari normalisasi R.
8. Hasil luaran dengan aplikasi program Hasil  luaran  sistem  dari  pengolahan  data  untuk  mencari perangkingan yang lebih efektif dan efisien.
9. Hasil dan Pembahasan Hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  untuk  mendapatkan hasil supplier terbaik pada PT. Dutamasindo Labora Jaya dari proses olah data yang menggunakan metode SAW.
10. Kesimpulan dan Saran Tahap ini diperoleh dari hasil data yang diolah serta hasil dan bahasan  yang  dilakukan  menggunakan  metode  SAW  serta saran  usulan  perbaikan  terhadap  pemilihan  supplier  terbaik yang  akan  memudahkan  berjalannya  operasional  pada  PT. Dutamasindo Labora Jaya dalam memperoleh informasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengolahan data dengan SAW
a. Kriteria ditentukan
Tabel 1. Penentuan kriteria Kriteria Keterangan C1 Kredibilitas C2 Kualitas Produk C3 Garansi Pengembalian Produk C4 Konsistensi C5 Layanan Cepat Tanggap
Sumber: Penelitian tahun 2022
Tabel 1 berisi tahapan pertama menggunakan metode SAW yaitu penentuan kriteria, ada 5 kriteria yang penulis gunakan yaitu kredibilitas,  kualitas  produk,  garansi  pengembalian  produk, konsistensi dan layanan cepat tanggap yang dikodekan mulai dari C1 sd C5. Selanjutnya menentukan bobot kriteria menggunakan skala likert dimana nilai 5 sangat baik dan nilai 1 sangat kurang.
b. Menentukan Preferensi Terbobot (W)
Tabel 2. Penentuan W Kriteria Prosentase Bobot Kredibilitas 20% 0,20 Kualitas Produk 35% 0,35 Garansi Pengembalian Produk 25% 0,25 Konsistensi 15% 0,15 Layanan Cepat Tanggap 5% 0,05 Sumber: Penelitian tahun 2022
Tabel 2 merupakan tahapan menentukan bobot preferensi dari 5  kriteria  yang  digunakan  berikut  nilai  prosesntasi  dari  bobot yang ditentukan sehingga jika ditotal berjumlah 100 %.
c. Data Alternatif (Ai) ditentukan
Penulis  menggunakan  lima  supplier  terbaik  yang  ada selanjutnya  dijadikan  alternatif  dalam  proses  penentuan pilihan. Ada 5 supplier yang digunakan yaitu PT. Mandom, PT.Kino,  PT.  Onitsuka,  PT.  Bagus  dan  PT.  Wilmar  yang dikodekan  dengan  A1  sd  A5.  Untuk  mendapatkan  data alternatif penulis harus mengolah kuesioner terlebih dahulu data kuesioner dari 15 responden.
d. Nilai Rating Kecocokan Setiap Alternatif ditentukan Tabel 3. Penentuan rating kecocokan data alternatif
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 PT. Mandom 4 4 3.4 3.667 4 PT. Kino 4 3.8 3.867 3.333 3.733 PT. Onitsuka 3.3333 3.33 3.267 3.4 3.733 PT. Bagus 4.6667 4.267 3.733 3.067 4.2 PT. Wilmar 3.6667 3.667 3.733 3.867 3.733 Sumber: Penelitian tahun 2022
Tabel 3 merupakan tahapan penentuan rating kecocokan dari 5 kriteria dan 5 alternatif yang diperoleh dari wawancara dengan responden.
e. Membuat Matriks Keputusan (X)
Matriks  keputusan  dibuat  dari  kriteria  yang  sudah ditentukan,  selanjutnya  membuat  normalisasi  matriks dari rumus atau persamaan kemudian disesuaikan dengan jenis atribut sehingga didapat matriks ternormalisasi R.
𝑥 =
[ 𝑋11    𝑋12    𝑋13    𝑋14    𝑋15 𝑋21    𝑋22    𝑋23    𝑋24    𝑋25
𝑋31    𝑋32    𝑋33    𝑋34    𝑋35 𝑋41    𝑋42    𝑋43    𝑋44    𝑋45
𝑋51    𝑋52    𝑋53    𝑋54    𝑋55]
= [ 4             4   3.4  3.667        4 4           3.8 3.8673.3333.733 3. 333    3.3333 2673.43.733 4.6667    4.267      3.733 3.067           4.2
3.6667     3.667  3.733 3.867 3.733 ]
f. Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan (x)
Berikut ini tabel pengelompokkan atribut kriteria:
Tabel 4. Normalisasi Matriks keputusan
Kriteria Keuntungan ( Benefit ) Biaya ( Cost )
(C1)

(C2)
 (C3)  (C4)  (C5) 
Sumber: Penelitian tahun 2022
Tabel  4  merupakan  tahap  normalisasi  matriks  keputusan. Sebelum  normalisasi  matriks  keputusan  dilakukan,  penulis mengelompokkan  atribut  kriteria.  Atribut  kriteria  terdiri  dari keuntungan  (benefit)  dan  biaya  (cost).  C1,  C2,  C3  dan  C5 merupakan  atribut  kriteria  benefit  yaitu  nilai  terbesar  adalah nilai  terbaik,  sedangkan  C4  merupakan  atribut  kriteria  cost yaitu nilai terkecil adalah nilai terbaik.
Selanjutnya lakukan normalisasi dengan rumus:
𝑟 𝑖𝑗 =
{ 𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎(𝑐𝑜𝑠𝑡)
g. Membuat Matriks Normalisasi (R)
Hasil didapat dari perhitungan setiap kriteria, maka matriks normalisasi sebagai berikut:
0.85714 0.93743 0.87923 0.83638 0.95238 0.85714 0.89056 1 0.9408 0.88881 Xij = 0.71427 0.78041 0.84484 0.90206 0.88881 1 1 0.96535 1 1 0.78572 0.85939 0.96535 0.79312 0.88881 Tabel 5. Penentuan bobot normalisasi Bobot (W) 0.2 0.35 0.25 0.15 0.5
Tabel  5  merupakan  tahapan  penentuan  bobot  normalisasi dari  5  kriteria  yang  digunakan  yang  selanjutnya  akan menghasilkan matriks normalisasi terbobot dibawah ini Nilai Xij * Wj
0.17143 0.3281 0.21981 0.12546 0.47619 0.17143 0.3117 0.25 0.14112 0.44441 Xij = 0.14285 0.27314 0.21121 0.13531 0.44441 0.2 0.35 0.24134 0.15 0.5 0.15714 0.30079 0.24134 0.11897 0.44441 h. Hasil Perangkingan Tabel 6. Hasil Perangkingan No. Nama Supplier Nilai Rangking 1 PT. Mandom 1.3210 2 2 PT. Kino 1.3187 3 3 PT. Onitsuka 1.2069 5 4 PT. Bagus 1.4413 1 5 PT. Wilmar 1.2627 4
Sumber: Penelitian tahun 2022
Dari tabel 6 diatas terlihat hasil perangkingan nilai tertinggi yaitu  PT.  Bagus  dengan  nilai  1.4413.  Sedangkan perangkingan  terendah  adalah  PT.  Onitsuka  dengan  nilai 1.2069.

## Sumber: Penelitian tahun 2022
Gambar 2. Hasil Perangkingan Hasil tabel 7 bisa juga disajikan menggunakan grafik seperti gambar 2 untuk visualisasi supaya mempermudah dalam proses pengambilan keputusan.

## 4.2. Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode
SAW

## Sumber: Penelitian tahun 2022
Gambar 3. Tampilan form pemilihan supplier Pada  halaman  ini  di  mana  user  langsung  menginput  data  dari masing-masing  hasil  kriteria  dan  aternatif  serta  mendapatkan nilai total.
Sumber: Penelitian tahun 2022
Gambar 4. Input data kriteria dan alternatif Pada halaman ini adalah hasil penilaian total dari masing-masing kriteria  dan  alternatif,  setelah  hasil  total  mendapatkan  nilai tertinggi pada tampilan berikut:

## Sumber: Penelitian tahun 2022
Gambar 5. Hasil Penilaian kriteria dan alternatif Pada  halaman  ini  di  tampilkan  masing-masing  input  total  dari alternatif dan mendapatkan nilai tertinggi pada tampilan di bawah ini.

## Sumber: Penelitian tahun 2022
Gambar 6. Hasil akhir dan perangkingan Pada  halaman  ini  adalah  tampilan  hasil  akhir  yaitu  rangking terbaik  dari  seluruh  alternatif,  alternatif  yang  mendapatkan rangking 1 adalah PT.Bagus dengan total 1.44019.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  lakukan  didapat  kesimpulan  bahwa, Penerapan  algoritma  SAW untuk  menetukan  distributor  atau supplier  terbaik  pada  PT.  Dutamasindo  Labora  Jaya  ini,  dapat menentukan secara objektif supplier terbaik. Dan nantinya akan menjadi solusi untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitas dari proses penilaian supplier terbaik yang mendapatkan kepercayaan perusahaan. Penulis menyimpulkan seperti berikut ini:
1. Setelah  tahapan  penghitungan  dengan  menggunakan algoritma SAW, maka didapati yang berhak menjadi supplier terbaik  adalah:    rangking  1  pada  PT.  Dutamasindo  Labora Jaya  yaitu  PT.  Bagus  dengan  total  nilai  1,4413,  rangking  2 PT.mandom dengan total nilai 1.3210, rangking  3 PT. Kino dengan total nilai 1.3187, rangking 4 PT.Wilmar dengan total nilai  1.2627,    Sedangkan  rangking  5  PT.Onitsuka  dengan total nilai 1.2069.
2. Penentuan  supplier  atau  distributor  terbaik  pada  PT. Dutamasindo Labora Jaya dengan menggunakan perhitungan dari algoritma SAW membantu pihak manajemen dalam hal kecepatan  proses  seleksi  supplier  atau  distributor,  dan meminimalisir eror yang dilakukan manusia.
3. Algoritma  SAW  dapat  menghasilkan  rekomendasi  untuk menentukan supplier atau distributor terbaik secara tepat dan cepat pada PT. Dutamasindo Labora Jaya
4. Dengan  hasil  luaran  aplikasi  javascript,  proses  pengolahan data di PT. Dutamasindo Labora Jaya dapat mempergunakannya  dalam  pemilihan  supplier  terbaik  dan sangat  membantu  untuk  pengambilan  keputusan  yang  lebih akurat, lebih objektif, efisien.
Sedangkan  masukan  penulis  dari  penelitian  yang  sudah dilakukan yaitu:
1. Untuk  pengembangan  penelitian  kedepannya,  peneliti  bisa menggunakan  metode  lain  seperti  weighted product, profile matching atau yang lainnya untuk membandingkan hasil yang diperoleh  jika  menggunakan  metode  lain  supaya  algoritma atau metode yang dihasilkan lebih maksimal.
2. Untuk  penelitian  selanjurnya  dapat  menggunakan  atau mengembangkan  kriteria  lain  atau  alternatif  lain  yang dimiliki oleh perusahaan .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Putra,  D.  R.  Habibie,  and  I.  F.  Handayani,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Pada  TB. Nameene  dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting,”
PENGARUH Pengguna. PASTA LABU KUNING (Cucurbita  Moschata)  UNTUK  SUBSTITUSI  TEPUNG TERIGU  DENGAN  PENAMBAHAN  TEPUNG  ANGKAK DALAM  PEMBUATAN  MIE  KERING ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 274–282, 2020.
[2] A. Y. Pradipta and A. Diana, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Supplier pada Apotek dengan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus Apotek XYZ),” Sisfotek , vol. 3584, pp. 107–114, 2017.
[3] W. A. Maulana, A. Nugroho, and T. Andriyanto, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  Di  Toko  Bangunan Ragil,” Pros.  SEMNAS  INOTEK  (Seminar  Nas.  Inov. Teknol. , vol. 5, no. 2, pp. 154–159, 2021.
[4] S.  D.  Hapid et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penyeleksian  Supplier  bahan  produksi  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting,”  vol.  10,  no.  1,  pp.  33–37, 2020.
[5] P.  A.  Pangestu  and  A.  Diana,  “Penggabungan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  Dan  Simple  Additive Weighting  Untuk  Pemilihan  Supplier  Pada  Sici  Busana,” IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, pp. 281–287, 2020, doi: 10.36080/idealis.v3i1.1683.
[6] Diana, Metode dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Sleman: Deepublish, 2018.
[7] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi criteria decision making (MCDM)  pada  sistem  penduung  keputusan ,  Edisi  1. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[8] D.  Pujotomo,  M.  A.  Umaindra,  and  P.  A.  Wicaksono, “Perancangan  Model  Pemilihan Supplier Produk  Cetakan Dengan  Menggunakan  Grey  Based  Topsis  (Studi  Kasus: Rumah Sakit Islam Sultan Agung Semarang),” J@ti Undip J.  Tek.  Ind. ,  vol.  13,  no.  2,  p.  99,  2018,  doi: 10.14710/jati.13.2.99-108.
[9] Simanjuntak, P., Pangaribuan, H., & Syastra, M. T. (2021). Data  Mining  Rekomendasi  Pemakaian  Skincare. MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) , 6 (1), 80-83.
[10]  A. W. Tonni Limbong, Muttaqin Muttaqin, Akbar Iskandar, Agus  Perdana  Windarto,  Janner  Simarmata,  Mesran Mesran,  Oris  Krianto  Sulaiman,  Dodi  Siregar,  Dicky Nofriansyah,  Darmawan  Napitupulu, Sistem  Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.

## BIODATA PENULIS

## Elvira Felicia
Mahasiswi Universitas Nusa Mandiri Program Studi Sistem Informasi Email: elvirafelicia@gmail.com

## Mohammad Badrul, M.Kom
Dosen  Universitas  Nusa  Mandiri  Jakarta Program Studi Sistem Informasi. Fakultas Teknologi Informasi Email: Mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id