Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 598-609

## Sistem Pendukung Keputusan Pembuatan Pusat Oleh-oleh Menurut Kecamatan di Temanggung menggunakan Metode SAW
Bramastya Arya Gandhi Rusmantara 1 , Adi Nugroho 2 1,2 Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia E-mail: 1 672018437@student.uksw.edu, 2 adi.nugroho@uksw.edu

## Abstract
Indonesia's economic condition, especially in Temanggung Regency, has experienced a significant increase, including in the tourism sector after the COVID-19 pandemic. This study aims to find out the best sub-districts in the Temanggung district as places for the construction of souvenir centers that can support the tourism sector. This study uses the SAW method and quantitative methods to determine the best decision. Data processing in this  study  was  assisted  by  using  Microsoft  Excel.  The  data  for  this  study  used  19  sub- districts in the  Temanggung  district.  The  data that  has  been  processed  produce the  best decision  for  the  construction  of  souvenir  centers  in  Temanggung  district,  namely, Ngadirejo District (A12; 129.16667), Kedu District (A9; 126.6667), and Parakan District (A13;  126.6667).  Further  researchers  can  develop  this  research  by  combining  several decision  support  methods  such  as  AHP,  ELECTRE,  or  PROMETHEE  with  the  SAW method. This research is expected to help related parties to develop the development of a souvenir center as a support for the tourism sector in Temanggung district.
Keywords: Souvenir center, SAW, AHP, ELECTRE, PROMETHEE

## Abstract
Kondisi ekonomi Indonesia terutama di Kabupaten Temanggung mengalami kenaikan yang  signifikan  termasuk  pada  sektor  pariwisata  pasca  pandemi  COVID-19.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kecamatan  terbaik  di  kabupaten  Temanggung  sebagai tempat  pembangunan  pusat  oleh-oleh  yang  dapat  menunjang  sektor  pariwisata. Penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW  dan  metode  kuantitatif  untuk  menentukan keputusan terbaik. Pengolahan data dalam penelitian ini dibantu menggunakan Microsoft Excel.  Data  penelitian  ini  menggunakan  19  kecamatan  yang  berada  di  kabupaten Temanggung.  Data  yang  telah  diolah  menghasilkan  keputusan  terbaik  untuk pembangunan  pusat  oleh-oleh  di  kabupaten  Temanggung  yaitu,  Kecamatan  Ngadirejo (A12;  129.16667),  Kecamatan  Kedu  (A9;  126.6667),  dan  Kecamatan  Parakan  (A13; 126.6667).  Peneliti  selanjutnya  dapat  mengembangkan  penelitian  ini  dengan menggabungkan  beberapa  metode  pendukung  keputusan  seperti  AHP,  ELECTRE,  atau PROMETHEE  dengan  metode  SAW.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak terkait  untuk  mengembangkan  pembangunan  pusat  oleh-oleh  sebagai  penunjang  sektor pariwisata di kabupaten Temanggung.
Keywords: Pusat oleh-oleh, SAW, AHP, ELECTRE, PROMETHEE

## 1. Pendahuluan
Indonesia  telah  mengalami  pandemi  Covid-19  selama  hampir  3  tahun  lamanya. Masyarakat tidak  banyak  mengalami  perubahan  di segala  aspek  kehidupan  selama  masa pandemi  COVID-19.  Beberapa  perusahaan  tetap  beroperasi  dengan  menerapkan  WFH ( Work From Home ). Semua hal ini dilakukan karena Indonesia saat ini belum benar-benar terbebas dari wabah pandemi ini. Sampai sekarang pandemi Covid-19 sangat berdampak besar  dalam  kehidupan  seluruh  manusia  di  dunia,  termasuk  di  Indonesia.  Pandemi COVID-19  di  Indonesia  tidak  hanya  berdampak  pada  kesehatan  masyarakat,  tetapi  juga
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 598-609
mempengaruhi  pendidikan,  kehidupan  sosial  dan  termasuk  kondisi  perekonomian. Berdasarkan artikel dari Kementerian Keuangan Republik Indonesia, ekonomi  Indonesia dimasa  pasca  pandemi  ini mengalami  pertumbuhan  ekonomi  (PDB)  sebesar  3,69  persen sepanjang  tahun  2021  dari  segala  sektor  [8].  Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS), perekonomian  Indonesia  mengalami  pertumbuhan  sebesar  5,31%  pada  tahun  2022  [14]. Sedangkan  untuk  pertumbuhan  ekonomi  di  temanggung  menurut  BPS  Kabupaten Temanggung  mengalami  kenaikan  sebesar  5,20%  pada  tahun  2022  termasuk  di  sektor pariwisata.  Dari  data  tersebut  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  di  Kabupaten Temanggung [3].
Secara geografis Kabupaten Temanggung memiliki luas wilayah 87.065 hektar. Secara administrasi pemerintahan, wilayah Kabupaten Temanggung terdiri atas 20 kecamatan. Di Kabupaten Temanggung terdapat berbagai wisata, seperti wisata air, wisata alam dan lain sebagainya,  namun  di  tempat  pariwisata  tersebut  masih  jarang  ada  toko  yang menyediakan  oleh-oleh  khas  Temanggung  untuk  para  pelancong  yang  akan  membeli oleh-oleh [3]. Sedikitnya fasilitas tersebut membuat para pelancong harus datang ke toko oleh-oleh yang berada di pusat kota Temanggung hanya untuk membelinya dengan jarak antara  tempat  wisata  dan  pusat  kota  yang  sangat  jauh.  Hal  itu  tidak  efisien  dalam  segi waktu  dan  biaya.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW  dalam pendukung  keputusan  pembuatan  pusat  oleh-oleh  menurut  kecamatan  di  Kabupaten Temanggung.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  untuk  pemerintah setempat  dan  para  pelaku  UMKM  dalam  membangun  pusat  oleh-oleh  guna  menambah investasi daerah dan diri mereka sendiri.
Metode  SAW  ini  dipilih  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut. Dalam metode ini dilakukan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari  sejumlah  alternatif.  Alternatif  yang  dimaksud  adalah  pusat  oleh-oleh  yang  akan dibangun  di  kecamatan  yang  memiliki  rangking  tertinggi.  Metode  ini  diharapkan memberikan penilaian yang lebih tepat karena dibuat berdasarkan nilai kriteria dan bobot yang  sudah  ditentukan,  sehingga  menghasilkan  data  yang  lebih  akurat  dan  optimal  pada daerah  terpilih  yang  dapat  menjadi  pertimbangan  oleh  pengambil  keputusan  untuk membangun pusat oleh-oleh.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Tinjauan Pustaka
Penelitian ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu  yang  masih  memiliki  keterkaitan  di dalam  pengkajiannya.  Dalam  penelitian  Devi,  S.,  &  Sihotang,  H.  T.  (2019)  tentang pendukung  keputusan  dalam  Penilaian  desa  terbaik  di  kecamatan  Perbaungan menggunakan  metode  SAW  dengan  lima  belas  kriteria  dan  tujuh  alternatif  yang digunakan  untuk  menormalisasi  data-data  yang  ada.  Penelitian  tersebut  menghasilkan rancangan sistem aplikasi pendukung keputusan penilaian desa terbaik dengan hasil desa Adolina(A1) bernilai 0,833325 dengan predikat Terbaik [4].
Dalam  penelitian  Anto,  A.  G.,  Mustafidah,  H.,  &  Suyadi,  A.  (2019)  membahas mengenai  penilaian  kinerja  karyawan  di  Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto,  di dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW  dan  menggunakan  lima  kriteria  dan alternatif  yang  tak  terhingga.  Dalam  penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan berbasis desktop [2].
Adianto, T. R., Zainal., A., Khairina., D. M., Grand, M., & Green, P. (2017) di dalam penelitiannya  membahas  pemilihan  rumah  tinggal  di  perumahan  yang  berada  di  Kota Samarinda  menggunakan  metode  SAW,  di  dalam  penelitian  ini  terdapat  empat  kriteria dan sepuluh alternatif yang digunakan untuk mengolah data. Penelitian ini menghasilkan alternatif terbaik yaitu calon lokasi rumah dengan nilai 16.999 [1].
Penelitian  Fauzan,  R.,  Indrasary,  Y.,  &  Muthia,  N.  (2018)  membahas  mengenai mahasiswa  Penerima  beasiswa  bidik  misi  di  POLIBAN  menggunakan  metode  SAW
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 598-609
memiliki lima kriteria dan dua ribu seratus lima puluh empat alternatif. hasil penelitian ini berbasis Web dengan hasil V9 yang bernilai 16,3792 [6].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  P,  Lusa  Indah  &  R,  Dede.  (2022)  membahas mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai Menggunakan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Di  Desa  Sukatenang.  Didalam penelitian  ini  menggunakan  91  alternatif  dan  4  kriteria,  dengan  hasil  A38  bernama Mahmudin dengan nilai 1.00 [10].
M.  R.  Ramadhan  dan  M.  K.  Nizam  melakukan  penelitian  Penerapan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting)  Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi  Berprestasi  Pada  Sekolah SMK  Swasta  Mustafa  Muhammad.  Penelitian  ini  menggunakan  30  alternatif  serta  6 kriteria untuk menentukan Siswa-siswi berprestasi, dengan hasil alternatif ke 12 atau A12 bernama Farel mendapatkan peringkat pertama dengan nilai preferensi 0.43830 [12].
Dari  beberapa  penelitian  tersebut,  peneliti  ingin  melakukan  penelitian  menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan  kriteria  dan  alternatif  yang  berbeda untuk menentukan lokasi optimal pembuatan pusat oleh-oleh di Kabupaten Temanggung berdasarkan  kecamatan.  Hasil  rancangan  dari  penelitian  ini  akan  menunjukkan  saran keputusan  yang  lebih  akurat,  dapat  diandalkan,  efektif  dalam  meningkatkan  potensi perekonomian  di  kecamatan  terpilih,  sehingga  diharapkan  memberikan  kontribusi  bagi pengambilan  keputusan  dan  pengembangan  UMKM  oleh-oleh  di  Kabupaten Temanggung.
Penelitian  ini  memiliki  keunggulan  dibandingkan  penelitian  terdahulu  dengan mengimplementasikan  metode  SAW  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembuatan Pusat Oleh-oleh Menurut Kecamatan di Temanggung. Metode ini memberikan kerangka kerja  yang  lebih  sistematis  dan  terstruktur  dalam  mengevaluasi  dan  memilih  pusat  oleh- oleh yang optimal berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

## 2.1.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  yang  menyajikan informasi,  pemodelan  data,  dan  data  itu  sendiri  [11].  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  proses  alternatif  tindakan  yang  dilakukan  untuk mencapai suatu tujuan atau sasaran tertentu. Sistem pendukung keputusan dilakukan dengan  cara  pendekatan  sistematis  terhadap  suatu  masalah  yang  dilakukan  melalui sebuah  proses  mengumpulkan  sebuah  data  menjadi  sebuah  informasi,  disertai penambahan  faktor-faktor  yang  sangat  perlu  dalam  mempertimbangkan  penentuan suatu keputusan [5][9].

## 2.1.2. Multi Attribute Decision Making (MADM)
Menurut  penelitian  dari  Yevita  Nursyanti  MADM  adalah  suatu  metode  dengan mengambil  banyak  kriteria  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan,  dengan  penilaian yang  subjektif  menyangkut  masalah  pemilihan,  dimana  analisis  matema tis  tidak terlalu  banyak  dan  digunakan  untuk  pemilihan  alternatif  dalam  jumlah  sedikit. MADM  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal dari sejumlah alternatif dengan  kriteria tertentu [15]. Lalu penelitian oleh Gulo  dan Sianturi MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu  [7].  Dapat disimpulkan  MADM  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
MADM memiliki beberapa metode dalam penyelesaian masalah antara lain , SAW (Simple Additive Weighting Method), WP (Weighted Product), ELECTRE, TOPSIS (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution),  AHP  (Analyti c Hierarchy Process). Pendekatan MADM sebagian besar dilakukan melalui 2 langkah yaitu;  pertama,  melakukan  agregasi  terhadap  keputusan-keputusan  yang  tanggap
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 598-609
terhadap  semua  tujuan  pada  setiap  alternatif.  Kedua,  melakukan  perangkingan alternatif-alternatif  keputusan  tersebut  berdasarkan  hasil  agregasi  keputusan.  Pada dasarnya  proses  MADM  sendiri  memiliki  3  tahap,  tahap  penyusunan  komponen- komponen situasi, tahap analisis, tahap sintesis informasi [13].

## 2.1.3. Simple Additive Weighting (SAW)
SAW  merupakan  salah  satu  metode  dalam  SPK  yang  memiliki  prinsip  dasar mencari  penjumlahan  terbobot  dari  alternatif  pada  tiap  kriteria.  Metode  SAW mewajibkan  peneliti  atau  pembuat  keputusan  untuk  menetapkan  nilai  bobot  dalam tiap  kriteria  Metode  ini  membutuhkan  prosedur  normalisasi  matriks  keputusan  (X) ke  dalam  rasio  perbandingan  semua  alternatif  yang  ada.  Tahapan  yang  digunakan dalam mengerjakan metode SAW adalah sebagai berikut [11].
a. Perhitungan matriks normalisasi (X)
(1)
Keterangan:
R_ij = rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai Max x_ij  = nilai maksimum dari setiap kriteria i Min x_ij  = nilai minimum dari setiap kriteria i x_ij   = nilai atribut dari setiap kriteria benefit  = jika nilai semakin besar maka dianggap terbaik cost  = jika nilai semakin kecil maka dianggap terbaik
b. Menghitung nilai preferensi vi
(2)
Keterangan: v_i  = nilai preferensi rangking untuk setiap alternatif w_j = nilai bobot rangking tiap alternatif r_ij = nilai matriks normalisasi

## 2.2. Metode Penelitian
Kerangka  kerja  berikut  akan  digunakan  oleh  peneliti  untuk  mengumpulkan  data  dan informasi  yang  akan  membantu  pengembangan  penelitian  ini.  Pengumpulan  data penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Menggunakan  data  yang  telah  tersedia dan hasilnya matematis.
Gambar 1. Metode penelitian
a. Identifikasi Masalah
Pada  penelitian  kali  ini,  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  Identifikasi  masalah, langkah  ini  didasarkan  pada  data  yang  diperoleh  dari BPS  kabupaten Temanggung,  dari
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 598-609
data  yang  diperoleh,  ditemukan  bahwa  masih  ada  banyak  wilayah  di  Kabupaten Temanggung  yang  tidak  memiliki  pusat  oleh  oleh  bagi  para  wisatawan  yang  datang  ke Kabupaten Temanggung untuk membeli souvenir yang akan dibawa pulang.
b. Penentuan kriteria, bobot dan Alternatif
Dalam hal ini, kriteria tertentu akan digunakan untuk memilih dimana pusat oleh-oleh akan didirikan di Kabupaten Temanggung. Kriteria tersebut adalah luas wilayah,  jumlah penduduk,  kepadatan  penduduk,  tempat  usaha,  jarak  dengan  kota  Temanggung,  dan jumlah  kendaraan  bermotor  angkutan  penumpang.  Dari  kriteria  yang  telah  ditentukan dapat  diberikan  bobot  kepentingan  yang  telah  ditentukan.  Alternatif  yang  digunakan adalah  seluruh  kecamatan  yang  berada  di  kabupaten  Temanggung.  nilai  bobot kepentingan dapat ditentukan dengan langkah-langkah berikut secara singkat:
1. Identifikasi Kriteria: Tentukan kriteria yang relevan untuk pengambilan keputusan.
2. Skala  Penilaian:  Tentukan  skala  penilaian  yang  akan  digunakan  untuk  menilai setiap kriteria.
3. Penilaian  Bobot  Kepentingan:  Berikan  bobot  kepentingan  untuk  setiap  kriteria dengan menjumlahkan total bobot kepentingan menjadi 1. Bobot ini mencerminkan tingkat kepentingan relatif dari setiap kriteria.
4. Normalisasi  Bobot:  Bagi  setiap  bobot  kepentingan  dengan  jumlah  total  bobot kepentingan untuk mendapatkan bobot yang dinormalisasi antara 0 dan 1.
5. Penggunaan  Bobot  dalam  Perhitungan:  Gunakan  bobot  kepentingan  yang dinormalisasi  dalam  perhitungan  metode  SAW.  Kalikan  setiap  kriteria  dengan bobot  kepentingannya,  lalu  jumlahkan  untuk  setiap  alternatif.  Alternatif  dengan nilai terbesar akan dianggap sebagai pilihan terbaik.
c. Pengumpulan data
Pada  penelitian  ini,  pengumpulan  data  digunakan  data  dari  BPS  Kabupaten Temanggung,  yaitu  data  Kabupaten  Temanggung  Dalam  Angka  2023  dan  data  dari beberapa kecamatan di kabupaten Temanggung yaitu data Kecamatan “(kecamatan yang berada di Kabupaten Temanggung)” dalam Angka 2022 [3].
d. Analisis data
Pada penelitian ini, analisis data diolah menggunakan metode SAW dan menggunakan Microsoft Excel.
e. Normalisasi
Pada  tahap  ini,  Proses  normalisasi  dalam  metode  SAW  dilakukan  dengan  mengubah semua  nilai  kriteria  dari  masing-masing  alternatif  ke  dalam  skala  yang  sama,  sehingga perbandingan  antar  kriteria  menjadi  lebih  adil.  Ada  beberapa  langkah  dalam  proses normalisasi pada metode SAW, yaitu:
1. Menentukan  matriks  keputusan,  yaitu  tabel  yang  berisi  nilai  kriteria  dari  setiap alternatif.
2. Menentukan  bobot  untuk  setiap  kriteria.  Bobot  ini  dapat  diberikan  berdasarkan pengalaman, pengetahuan, atau melalui metode AHP.
3. Melakukan  normalisasi  pada  nilai  kriteria  dengan  menggunakan  rumus:  xij  / sqrt(sum(xij^2)) dimana xij adalah nilai kriteria dari alternatif i pada kriteria j, dan sum(xij^2)  adalah  akar  kuadrat  dari  jumlah  kuadrat  dari  semua  nilai  kriteria  pada kriteria j.
4. Mengalikan nilai normalisasi dengan bobot kriteria yang telah ditentukan.
5. Menjumlahkan  hasil  perkalian  pada  setiap  alternatif  untuk  mendapatkan  skor kinerja  relatif  dari  masing-masing  alternatif.  Dengan  proses  normalisasi  ini,  nilai-
nilai kriteria akan memiliki bobot yang sama dan dapat dihitung dengan lebih adil untuk menentukan skor kinerja relatif dari setiap alternatif.
f. Proses Perangkingan
Setelah  skor  kinerja  relatif  untuk  setiap  alternatif  dihitung,  alternatif  akan  diberikan peringkat berdasarkan skor kinerja relatif tertinggi. Alternatif dengan skor kinerja relatif tertinggi  akan  ditempatkan  pada  peringkat  teratas,  sedangkan  alternatif  dengan  skor kinerja  relatif  terendah  akan  ditempatkan  pada  peringkat  terakhir.  Bobot  kriteria  yang digunakan  harus  akurat  dan  relevan  dengan  tujuan  dari  analisis.  Selain  itu,  skala preferensi  yang  digunakan  harus  jelas  dan  konsisten  untuk  menghindari  bias  dalam penilaian.  Hasil  perangkingan  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan keputusan  atau  sebagai  masukan  untuk  pengembangan  produk  atau  layanan  yang  lebih baik.
g. Kesimpulan
Dari  proses  perangkingan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  kecamatan  di  Kabupaten Temanggung  mana  yang  memiliki  peluang  terbaik  untuk  dipertimbangkan  dalam pengembangan pusat oleh-oleh menggunakan metode SAW.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dapat  dilihat  di  gambar  2  metode  SAW  tersebut  memiliki  dua  tahap,  yaitu  tahap persiapan dan tahap perhitungan.
Gambar 2. Tahapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada  Gambar  3  menunjukan  terdapat  6  kriteria  dari  C1  hingga  C6.  Kriteria  tersebut masing-masing  diberi  variable  Luas  Wilayah  (C1),  Jumlah  Penduduk  (C2),  Kepadatan Penduduk  (C3),  Tempat  Usaha  (C4),  Jarak  dengan  Pusat  Kota  (C5),  dan  yang  terakhir Jumlah Kendaraan Angkutan Penumpang (C6). Dimana setiap variabel tersebut memiliki bobot  masing  masing  untuk  C1  memiliki  bobot  10%,  C2  memiliki  bobot  65%,  C3 memiliki  bobot  10%,  dan  untuk  C4  hingga  C6  memiliki  bobot  yang  sama  yaitu  5%. Terdapat  suatu  kondisi  yang  digunakan  untuk  mengubah  data  yang  tidak  seragam  atau heterogen ke bentuk data seragam atau data homogen. Untuk kriteria C1 hingga C4 dan C6 sendiri berupa data angka. Sedangkan untuk C5  kondisi kriteria data tersebut berupa data  kategori,  yaitu  kondisi  Yes  dan  No.  Untuk  Kriteria  C1  hingga  C6  yang  berada  di Gambar 3 sendiri dijelaskan sebagai berikut :
Pada  Kriteria  Luas  Wilayah  (C1),  jika  kondisi  Luas  wilayah  Kurang  dari  3000  maka kondisi tersebut diberi nilai 1. jika kondisi Luas wilayah Kurang dari 5000 maka kondisi
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 598-609
tersebut diberi nilai 2. Dan jika kondisi Luas wilayah Lebih dari sama dengan 5000 maka kondisi tersebut diberi nilai 3.
Pada  Kriteria  Jumlah  Penduduk  (C2),  jika  kondisi  Jumlah  Penduduk  Kurang  dari 30000  maka  kondisi  tersebut  diberi  nilai  1.  jika  kondisi  Jumlah  Penduduk  Kurang  dari 50000 maka kondisi tersebut diberi nilai 2. Dan jika kondisi Jumlah Penduduk Lebih dari sama dengan 50000 maka kondisi tersebut diberi nilai 3.
Pada  Kriteria  Kepadatan  Penduduk  (C3),  jika  kondisi  Kepadatan  Penduduk  Kurang dari  700  maka  kondisi  tersebut  diberi  nilai  1.  jika  kondisi  Kepadatan  Penduduk  Kurang dari  1500  maka  kondisi  tersebut  diberi  nilai  2.  Dan  jika  kondisi  Kepadatan  Penduduk Lebih dari sama dengan 1500 maka kondisi tersebut diberi nilai 3.
Pada Kriteria Tempat  Usaha  (C4), jika  kondisi Tempat  Usaha Kurang  dari  300  maka kondisi tersebut diberi nilai 1. jika kondisi Tempat Usaha Kurang dari 500 maka kondisi tersebut diberi nilai 2. Dan jika kondisi Tempat Usaha Lebih dari sama dengan 500 maka kondisi tersebut diberi nilai 3.
Pada  Jarak  Dengan  Kota  Temanggung  (C5),  Suatu  data  tersebut  akan  bernilai  False atau No jika kondisi jarak dengan Kota Temanggung lebih dari sama dengan 20 Km, dan jika  bernilai  Yes  atau  True  jika  kondisi  jarak  dengan  kota  Temanggung  kurang  dari  20 Km
Pada  Kriteria  Jumlah  Kendaraan  Bermotor  Angkutan  Penumpang  (C6),  jika  kondisi Jumlah  Kendaraan  Bermotor  Angkutan  Penumpang  Kurang  dari  100  maka  kondisi tersebut  diberi  nilai  1.  jika  kondisi  Jumlah  Kendaraan  Bermotor  Angkutan  Penumpang Kurang dari 200 maka kondisi tersebut diberi nilai 2. Dan jika kondisi Jumlah Kendaraan Bermotor Angkutan Penumpang Lebih dari sama dengan 200 maka kondisi tersebut diberi nilai 3.
Gambar 3. Kriteria, dan Indeks Penilaian
Tabel 1. Alternatif Kode Alternatif A1 Bansari A2 Bejen A3 Bulu A4 Candiroto A5 Gemawang A6 Jumo A7 Kaloran A8 Kandangan A9 Kedu

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Kode Alternatif A10 Kledung A11 Kranggan A12 Ngadirejo A13 Parakan A14 Pringsurat A15 Selopampang A16 Tembarak A17 Tlogomulyo A18 Tretep A19 Wonoboyo
Pada Tabel 1 ditunjukan bahwa terdapat suatu Kode dari A1 hingga A19, dimana kode ini  digunakan  untuk  memberikan  tanda  untuk  setiap  Alternatif  di  setiap  Kecamatan  di Kabupaten Temanggung.
Tabel 1. Nilai Masing-masing Kriteria Alternatif/ Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Luas Wilayah Jumlah Penduduk Kepadatan Penduduk Tempat Usaha Jarak Dengan Kota Jumlah Angkutan Penumpang A1 2,254 23,973 1,064 248 Yes 0 A2 6,884 21,399 311 293 No 0 A3 4,304 48,745 1,133 468 Yes 20 A4 5,994 32,509 542 367 No 59 A5 6,711 33,518 499 387 No 33 A6 2,932 29,837 1,018 337 No 22 A7 6,392 45,064 705 393 Yes 31 A8 7,835 53,084 677 546 Yes 67 A9 3,496 59,147 1,692 624 Yes 24 A10 3,221 27,652 858 302 No 5 A11 5,761 49,212 854 707 Yes 44 A12 5,331 56,142 1,053 875 Yes 89 A13 2,223 53,322 2,399 495 Yes 190 A14 5,727 52,209 912 682 Yes 46 A15 1,729 20,244 1,171 266 Yes 11 A16 2,684 31,227 1,163 392 Yes 56 A17 2,484 23,270 937 161 Yes 33 A18 3,365 21,229 631 186 No 0 A19 4,398 26,401 600 244 No 0
Pada Tabel 2 menunjukan nilai setiap Alternatif dari A1 hingga A19. Setiap alternatif terdapat  kriteria  yang  memiliki  nilai  berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistika  (BPS) Kabupaten Temanggung.
Tabel 3. Nilai Penyeragaman Tiap Kriteria
Kode/ Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1 1 2 1 2 1 A2 3 1 1 1 1 1 A3 2 2 2 2 2 1 A4 3 2 1 2 1 2 A5 3 2 1 2 1 1 A6 1 1 2 2 1 1 A7 3 2 2 2 2 1 A8 3 3 1 3 2 2

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
A9 2 3 3 3 2 1 A10 2 1 2 2 1 1 A11 3 2 2 3 2 1 A12 3 3 2 3 2 2 A13 1 3 3 2 2 3 A14 3 3 2 3 2 1 A15 1 1 2 1 2 1 A16 1 2 2 2 2 2 A17 1 1 2 1 2 1 A18 2 1 1 1 1 1 A19 2 1 1 1 1 1
Pada Tabel 3 ditunjukan bahwa nilai sudah dilakukan normalisasi pada setiap kriteria sesuai dengan penyeragaman yang telah ditentukan sebelumnya pada Gambar 3.
Tabel 4. Normalisasi Nilai  Maksimal 3 3 3 3 2 3 Alternatif/ Kriteria C1 C2 C3 C4 C5  C6 A1 0.333333  0.5  0.666667  0.333333 1 0.5 A2 1 0.5  0.333333  0.333333  0.5  0.5 A3 0.666667 1 0.666667  0.666667 1 0.5 A4 1 1 0.333333  0.666667  0.5 1 A5 1 1 0.333333  0.666667  0.5  0.5 A6 0.333333  0.5  0.666667  0.666667  0.5  0.5 A7 1 1 0.666667  0.666667 1 0.5 A8 1 1.5  0.333333 1 1 1 A9 0.666667  1.5 1 1 1 0.5 A10 0.666667  0.5  0.666667  0.666667  0.5  0.5 A11 1 1 0.666667 1 1 0.5 A12 1 1.5  0.666667 1 1 1 A13 0.333333  1.5 1 0.666667 1 1.5 A14 1 1.5  0.666667 1 1 0.5 A15 0.333333  0.5  0.666667  0.333333 1 0.5 A16 0.333333 1 0.666667  0.666667 1 1 A17 0.333333  0.5  0.666667  0.333333 1 0.5 A18 0.666667  0.5  0.333333  0.333333  0.5  0.5 A19 0.666667  0.5  0.333333  0.333333  0.5  0.5
Pada  Tabel  4  ditunjukan  bahwa  dilakukan  proses  Normalisasi  dari  nilai  yang  telah diseragamkan  pada  Tabel  3.  Pada  Tabel  4  terdapat  kolom  MAX,  yang  dimana mendapatkan nilai tersebut dari nilai maximal dari setiap kondisi dari C1 hingga C6 pada Tabel  2.  Untuk  C1  hingga  C4  dan  C6  sendiri  memiliki  Nilai  Max  3,  dan  untuk  C5 memiliki  nilai  Max  2.  Untuk  melakukan  normalisasi,  setiap  Nilai  kriteria  pada  Tabel  2 akan dibagi oleh Nilai Max dari Tabel 3 itu sendiri. Seperti contohnya pada Alternatif A1, dimana  C1  memiliki  nilai  1  maka  nilai  1  tersebut  akan  dibagi  oleh  Nilai  Max  dari  C1 yaitu  3.  Sehingga  untuk  A1  kondisi  C1  akan  bernilai  0,33.  Dan  seterusnya,  untuk  C5 sendiri nilai akan dibagi dengan Nilai Max C6 yaitu 2.
Tabel 5. Tahap Perangkingan Bobot Utama 10 65 10 5 5 5 Alternatif/ Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3.333333  32.5  6.666667  1.666667 5 2.5

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Bobot Utama 10 65 10 5 5 5 Alternatif/ Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A2 10 32.5  3.333333  1.666667 2.5 2.5 A3 6.666667 65 6.666667  3.333333 5 2.5 A4 10 65 3.333333  3.333333 2.5 5 A5 10 65 3.333333  3.333333 2.5 2.5 A6 3.333333  32.5  6.666667  3.333333 2.5 2.5 A7 10 65 6.666667  3.333333 5 2.5 A8 10 97.5  3.333333 5 5 5 A9 6.666667  97.5 10 5 5 2.5 A10 6.666667  32.5  6.666667  3.333333 2.5 2.5 A11 10 65 6.666667 5 5 2.5 A12 10 97.5  6.666667 5 5 5 A13 3.333333  97.5 10 3.333333 5 7.5 A14 10 97.5  6.666667 5 5 2.5 A15 3.333333  32.5  6.666667  1.666667 5 2.5 A16 3.333333 65 6.666667  3.333333 5 5 A17 3.333333  32.5  6.666667  1.666667 5 2.5 A18 6.666667  32.5  3.333333  1.666667 2.5 2.5 A19 6.666667  32.5  3.333333  1.666667 2.5 2.5
Pada Tabel 5 ditunjukan kolom bobot utama, dimana nilai dari bobot utama didapatkan dari  Gambar  2,  yaitu  bobot  dari  setiap  Kriteria  C1  hingga  C6.  Bobot  utama  itu  sendiri bernilai untuk C1 memiliki bobot 10%, C2 memiliki bobot 65%, C3 memiliki bobot 10%, dan untuk C4 hingga C6 memiliki bobot yang sama yaitu 5%. Dan untuk menghitung di perangkingan  cukup  mengalikan  bobot  utama  dengan  nilai  dari  Tabel  3.  Seperti contohnya,  pada  Tabel  3  C1  pada  A1,  nilai  C1  0,33  yang  nanti  akan  dikalikan  dengan nilai Bobot utama C1 di Tabel 4 yaitu 10% jadi hasilnya adalah 3,33. Begitu juga dengan nilai Kriteria lain.
Tabel 6. Hasil Akhir Perangkingan Kode/ Kriteria Total Rangking A1 51.66667 14 A2 52.5 13 A3 89.16667 8 A4 89.16667 9 A5 86.66667 11 A6 50.83333 16 A7 92.5 7 A8 125.8333 5 A9 126.6667 2 A10 54.16667 12 A11 94.16667 6 A12 129.1667 1 A13 126.6667 3 A14 126.6667 4 A15 51.66667 17 A16 88.33333 10 A17 51.66667 15 A18 49.16667 18 A19 49.16667 19
Pada Tabel 6 untuk mencari nilai tersebut dengan setiap kode dari A1 hingga A19 akan dijumlahkan setiap barisnya, setelah keluar jumlahnya, akan dilakukan perangkingan dari
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 598-609
yang  nilai  terbesar  hingga  terkecil.  Dan  dapat  dilihat  yang  mendapat  peringkat  1  adalah Kecamatan Ngadirejo (A12). Oleh karena itu, jika pendukung keputusan ini diaplikasikan, maka  keputusan  terbaik  yang  baik  untuk  dipilih  yaitu  Kecamatan  Ngadirejo  (A12), Kecamatan Kedu (A9) dan Kecamatan Parakan (A13).

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pengujian  terhadap  salah  satu  metode MADM  yaitu  metode  SAW  menggunakan  data  dari  Kabupaten  Temanggung  dapat digunakan  untuk  menentukan  prioritas  pembangunan  pusat  oleh-oleh  di  Kabupaten Temanggung dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan yaitu Luas Wilayah, Jumlah Penduduk,  Kepadatan  Penduduk,  Tempat  Usaha,  Jarak  dengan  Kota  Temanggung,  dan Jumlah  Kendaraan  Bermotor  Angkutan  Penumpang.  Bahwa  dari  19  kecamatan  yang berada di kabupaten Temanggung telah dilakukan perbandingan sebagian besar memiliki nilai  akhir  yang  berbeda,  sehingga  diperoleh  peringkat  terbaik  dari  kecamatan    di kabupaten Temanggung  untuk  pengembangan  pembangunan  pusat  oleh-oleh.  Keputusan terbaik  yang  diperoleh    yaitu  Kecamatan  Ngadirejo  (A12),  Kecamatan  Kedu  (A9)  dan Kecamatan Parakan (A13).
Dengan demikian dari hasil pengujian model diatas dapat membantu dalam menyusun hasil  laporan  berjudul  Pendukung  Keputusan  Pembuatan  Pusat  Oleh  Oleh  Khas Temanggung  Menurut  Kecamatan  di  Kabupaten  Temanggung  menggunakan  Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting).  Sehingga  hasil  penelitian  tersebut  menjadi  lebih akurat, tepat sasaran, dan tepat waktu.

## Daftar Pustaka
[1] T.  R.  Adianto,  A.  Zainal.,  D.  M.  Khairina.,  M.  Grand,  and  P.  Green,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah  Tinggal  Di  Perumahan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) (Studi Kasus : Kota Samarinda),” Pros. Semin. Ilmu Komput. Dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 197–201, 2017.
[2] A.  G.  Anto,  H.  Mustafidah,  and  A.  Suyadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)  di  Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto  (Decision,” Juita ,  vol.  3, no. 1, pp. 193–200, 2019.
[3] Badan  Pusat  Statistik,  “Kabupaten  Temanggung  dalam  angka  202X,”  2023, [Online].
Available: https://temanggungkab.bps.go.id/publication/2023/02/28/cfa802d1309732b50eb97
c12/kabupaten-temanggung-dalam-angka-2023.html
[4] S.  Devi  and  H.  T.  Sihotang,  “Decision  Support  Systems  Assessment  of  the  best village  in  Perbaungan  sub-district  with  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Method,” 2019. [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
[5] I.  Edi,  E  Noverta,  “SATIN  –  Sains  dan  Teknologi  Informasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  ( SAW ),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 03, no. 01, pp. 1–9, 2019.
[6] R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  and  N.  Muthia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi  di  POLIBAN  dengan  Metode  SAW  Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[7] F.  Gulo  and  F.  A.  Sianturi,  “Analisa  Perbandingan  Metode  SAW  Dengan  AHP Dalama  Pelihan  Supervisor  Pada The  Batik  Hotel,” SAINTEK  (Jurnal  Sains  dan
Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 43–50, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/saintek/article/view/210/204
[8] Kementerian  Pendayagunaan  Aparatur  Negara  dan  Reformasi  Birokrasi  Republik Indonesia,  “Ekonomi  Indonesia  Tahun  2022  Tumbuh  5,31  Persen,”  2023.
https://www.menpan.go.id/site/berita-terkini/berita-daerah/ekonomi-indonesia- tahun-2022-tumbuh-5-31-persen#:~:text=Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat,%2C01 persen (yoy)
[9] T.  Limbong,  Muttaqin,  Akbar  Iskandar,  Agus  Perdana  Windarto,  Janner Simarmata,  Mesran,  Oris  Krianto  Sulaiman,  Dodi  Siregar,  Dicky  Nofriansyah, Darmawan  Napitupulu,  Anjar  Wanto, Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  & Implementasi , Cetakan 1,. Kita Menulis,  2020. [Online]. Available:
https://kitamenulis.id/2020/03/24/sistem-pendukung-keputusan-metode- implementasi/
[10] L. I. Prahartiwi and D. Rosita, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung  Tunai  Menggunakan  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  Di  Desa Sukatenang,” vol. 8, no. 1, pp. 28–33, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[11] I. I. Rahmawati and R. Apriyanto, “Analisis Dan Perancangan Pemberian Bantuan Sosial  Dampak  COVID-19  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),” POSITIF    J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  31–43,  2021,  doi: 10.31961/positif.v7i1.1075.
[12] M.  R.  Ramadhan  and  M.  K.  Nizam,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN  Terap.  Inform.  … ,  vol.  1,  no.  9,  pp.  459–471,  2021,  [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin/article/view/655
[13] Syafnidawaty,  “Multiple  Attribute  Decision  Making  (MADM),”  2020. https://raharja.ac.id/2020/04/12/multiple-attribute-decision-making-madm/
[14] Yenni  Ratna  Pratiwi,  “Pemulihan  Perekonomian  Indonesia  Setelah  Kontraksi Akibat  Pandemi  Covid-19,”  2022.  https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl- banjarmasin/baca-artikel/14769/Pemulihan-Perekonomian-Indonesia-Setelah- Kontraksi-Akibat-Pandemi-Covid-19.html
[15] Yevita  Nursyanti,  “Penentuan  Penyedia  Jasa  Trucking  di  PT  Yicheng  Logistics Dengan  Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting),” J.  Teknol. dan  Manaj.  Ind.  Terap. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  210–222,  2022,  doi:
10.55826/tmit.v1iiii.49.