## SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KURIR TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING  DAN  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS BERBASIS WEB
Dinda M. Khatami 1 , Ruuhwan 2 , Yusuf Sumaryana 3
1,2,3 Universitas Perjuangan; Jln. Peta No. 177, Kahuripan, Kec. Tawang, Kota Tasikmalaya; (0265) 326058
Riwayat artikel: Received: 1 Agustus 2023 Accepted: 10 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Sistem Pendukung Keputusan, AHP, SAW.
Corespondent Email: ruuhwan@unper.ac.id
Abstrak. Setiap jasa pengiriman barang memiliki banyak kurir yang tersebar di setiap kota, dari para kurir tersebut ada yang kurir tetap dan kurir freelance atau magang begitupun pada salah satu penyedia jasa pengiriman barang yaitu JNE Express Pangandaran. Pada JNE Express Pangandaran masih banyak kurir yang berstatus freelance atau magang, pihak supervisor terkadang kebingungan dalam mempromosikan kurir magang menjadi kurir tetap dikarenakan beberapa faktor mulai  dari  banyaknya  kurir  magang,  dan  belum  adanya  kriteria  tetap  dalam mempromosikan  kurir  magang  menjadi  kurir  tetap.  Oleh  karena  itu  diperlukan sebuah  Sistem  Pemdukung  Keputusan  (SPK)  guna  membantu  pihak  supervisor dalam menentukan kurir terbaik yang nantinya akan diangkat menjadi kurir tetap. Terdapat dua metode yang akan digunakan dalam membangun Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  ini,  yaitu  Analytical  Hierarcy  Prosses  (AHP)  yang  memiliki kelebihan dalam mengelola data kriteria, karena metode ini akan membandingkan 1  kriteria  dengan  lainnya  secara  terstruktur.  Dan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW) memiliki kelebihan dalam menghitung alternatif, karena metode ini  dalam  proses  perhitungan  alternatifnya  tidak  terlalu  panjang.  Penelitian  ini menghasilkan sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web dengan  metode  AHP  dan  SAW  yang  berhasil  diterapkan,  sehingga  pihak supervisor  dapat  lebih  mudah  dalam  mentukan  kurir  magang  yang  akan dipromosikan menjadi kurir tetap.
Abstract. Every freight forwarding service has many couriers spread in each city, of  these  couriers  there  are  permanent  couriers  and  freelance  couriers  or apprentices as well as one of the freight forwarding service providers, JNE Express Pangandaran.  At  JNE  Express  Pangandaran,  there  are  still  many  couriers  who have  freelance  or  internship  status,  the  supervisors  are  sometimes  confused  in promoting  apprentice  couriers  to  permanent  couriers  due  to  several  factors ranging  from  the  number  of  intern  couriers,  and  there  are  no  fixed  criteria  in promoting  apprentice  couriers  to  permanent  couriers.  Therefore,  a  Decision Support  System  (SPK)  is  needed  to  assist  supervisors  in  determining  the  best courier who will later be appointed as a permanent courier. There are two methods that will be used in building this Decision Support System (DSS), namely Analytical Hierarcy Process (AHP) which has advantages in managing criteria data, because this method will compare 1 criterion with others in a structured manner. And the Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  has  advantages  in  calculating alternatives, because this method in the alternative calculation process is not too long.  This  research  resulted  in  a  web-based  Decision  Support  System  (SPK) application  with  AHP  and  SAW  methods  that  were  successfully  applied,  so  that supervisors  could  more  easily  find  intern  couriers  who  would  be  promoted  to permanent couriers.

## 1. PENDAHULUAN
Naik  juga  pembelian  produk  melalui  online. Baik  pembeli  serta  penjual  yang  bertransaksi melalui media online pada pengantaran barangnya bisa memakai 2 metode pengantaran barang, yakni berjumpa  langsung,  maupun  memakai  jasa pengantaran  barang.  Setiap  individu  memerlukan pengantaran  barang  yang  aman  serta  cepat  guna menjamin barangnya tiba di tujuan sertawaktu yang diharapkan.[1]
Setiap  jasa  pengiriman  barang  memiliki banyak kurir yang tersebar di setiap kota, dari para kurir  tersebut  ada  yang  kurir  tetap  dan  kurir freelance  atau  magang  begitupun  pada  salah  satu penyedia jasa pengiriman barang yaitu JNE Express Pangandaran.
Dikarenakan  masih  banyak  kurir  yang berstatus  freelance  atau  magang,  pihak  supervisor terkadang  kebingungan  dalam  mempromosikan kurir  yang  awalnya  kurir  magang  menjadi  kurir tetap  dikarenakan  beberapa  factor  mulai  dari banyaknya kurir magang, dan belum adanya kriteria tetap dalam mempromosikan kurir magang menjadi kurir tetap.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  penulis tertarik untuk membangun sebuah sistem penunjang keputusan melalui cara
mengimplementasikan  metode Simple  Additive Weighting serta  metode Analytical  Hierarcy Process berbasis web.

## 2. STUDI PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  SPK merupakan  suatu  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  melakukan  pendekatan  untuk menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk membantu  pihak  tertentu  dalam  menangani permasalahan  dengan  menggunakan  data  dan model.[2]

## 2.2 PHP
Hypertext  Preprocessor    atau  PHP  adalah bahasa  pemrograman  open  source  yang  biasa digunakan dalam pengembangan web.[3]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan dalam penelitian ini dilakukan dengan 2 cara, antara lain:
1. Wawancara
Pengumpulan  data  dengan  melakukan wawancara  bersama  narasumber  yaitu supervisor JNE Pangandaran guna mendapatkan data yang diperlukan.
2. Studi Pustaka Melakukan pengumpulan data dengan cara mengumpulkan  sumber-sumber  tertulis, dengan  cara  membaca,  mempelajari,  dan mencatat hal-hal penting yang berhubungan  dengan  sistem  pendukung keputusan pemilihan kurir terbaik menggunakan metode AHP dan SAW.

## 3.2 Metode Pengembangan Sistem
Pengembangan  sistem  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  pengembangan  Waterfall. Secara  umum  tahapan  dari  model  waterfall  dapat dilihat pada gambar dibawah [4]:
Gambar 2. 1 Waterfall
3.3 Analytical Hierarcy Process (AHP)
Metode  AHP  ialah  kerangka  kerja  dalam membuat  kebijakan  yang  efektif  tentang  masalah yang rumit melalui penyederhanaan serta percepatan  metode  dalam  mengambil  keputusan melalui pemecahan masalah menjadi bagian-bagian dan  menyusun  bagian-bagian  maupun  variabel tersebut pada urutan hierarkis[5].
Pada  proses  mengambil  keputusan  melalui metode  AHP,  mekanisme  maupun  tahapan  padaa metode AHP ialah [6]:
1. Menentukan  permasalahan  serta  menemukan solusi  yang  diinginkan.  Dimana  kemudian menyusun hierarki masalah yang dialami.
2. Penentuan unsur utama:
a. Langkah  1  untuk  memastikan  prioritas item  ialah  menciptakan  perbandingan berpasangan; yakni melalui cara membandingkan item berpasangan berdasarkan kriteria yang ditentukan.
b. Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi dengan  angka  yang  mewakili  tingkat urgensi suatu item atas item lainnya.
3. Sintesis  Aspek  perbandingan  berpasangan disintesa  guna  mendapatkan  prioritas  umum. Pada  fase  berikut,  sejumlah  hal  yang  harus dijalankan:
a. Total  nilai  atas  seluruh  kolom  dalam matriks.
b. Membagi  tiap skor pada  kolom  atas total kolom yang berkaitan supaya mendpatkan normalisasi matriks.
c. Total nilai atas masing-masing baris serta bagi  berdasarkan  banyaknya  unsur  guna memperoleh bobot rerata.
4. Menilai Konsistensi kondisi yang dilaksanakan  pada  tahapan  berikut  ialah diantaranya:
a. Mengkalikan tiap nilai di kolom ke 1 pada prioritas  relatif  item  pertama,  nilai  di kolom  kedua  pada  prioritas  relatif  item kedua, serta selanjutnya.
b. Tambahkan tiap barisnya
c. Hasil penjumlahan baris dibagi atas unsur keutamaan relatif yang bersesuaian.
d. Hitung hasil bagi atas untuk jumlah unsur yang  ada,  hasilnya  dikenal  sebagai  λ maks.
5. Perhitungan  CI  ( Consistency  Index )  melalui persamaan:
𝐶𝐼 =   (λmax –  n)/n
(1)
Dimana: λmax = nilai eigen n = jumlah elemen. 6. Prhitungan Rasio Konsistensi/ CR ( Consistency Ratio ) lewat persamaan:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼/𝑅𝐼
(2) Keterangan: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index RI = Index Random Consistency.
7. Mengecek  konsistensi  hierarki.  Apabila skornya di atas 10 %, maka riset data judgment perlu  diperbaiki.  Akan  tetapi  apabila  rasio konsistensi (CI/IR) di bawah maupun sejumlah 0,1,  maka  hasil  perhitungan  bias  dibilang benar.[7]
Daftar  indeks  random  konsistensi  (RI)  yang nilainya bisa dicermati dalam tabel beerikut:
Tabel 2. 1 Daftar Indikator Random Konsistensi[8]
Penilaian  serta  pendefinisian  gagasan kualitatif  pada  skala  perbandingan  dapat  diukur melalui penggunaan tabel penganalisisan yang bisa dilihat melalui Tabel 2.2.
Tabel 2. 2 Nilai Perbandingan

## 3.4 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW juga biasa disebut dengan metode penjumlahan tertimbang. Ide utama metode SAW ialah pencarian penjumlahan berbobot atas nilai kinerja tiap alternatif dengan seluruh kelengkapan. [9][10]
Terdapat sejumlah upaya pada penyelesaian metode SAW yakni diantaranya[11]:
1. Mengidentifikasi kriteria yang hendak menjadi acuan dalam mengambil keputusan yakni Ci.
2. Memastikan  kesesuaian  tiap  alternatif  untuk tiap kualifikasi.
3. Menciptakan  matriks  keputusan  atas  dasar kriteria  (Ci)  kemudian  menormalkan  matriks tersebut sesuai dengan jenis atributnya (atribut pendapatan  atau  atribut  biaya)  menurut persamaan  biasa  untuk  mendapatkan  matriks ternormalisasi R.
4. Didapatkan hasil akhir atas proses perangkingan yakni perkalian matriks
ternormalisasi  R  pada  vektor  bobot  dengan demikian  dipilih  nilai  paling  besar  menjadi alternatif terbaik (Ai) dalam menjadi solusi.
5. Formula untuk melakukan normalisasi
tersebut adalah :
Rumus pada Atribut benefit :
𝑟𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗
(3)
Rumus pada atribut cost :
𝑟𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (4)
Keterangan:
rij = ukuran kinerja ternormalisasi
Maxij  =  nilai  maksimal  atas  tiap  kolom  serta baris
Minij  =  nilai  minimal  atas  tiap  kolom  serta baris Xij = kolom serta baris daari matriks Dengan rij ialah ukuran kinerja ternormalisasi atas  alternatif  Ai  dalam  kelengkapan  Cj;  i =1,2,…m serta j = 1,2,…,n.
Formula  nilai  preferensi  bagi  tiap  alternatif (Vi) diberikan meliputi [12]:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
(5)
yakni:
Vi = Skor akhir dari alternatif rij = Normalisasi matriks wj = Skor yang sudah ditetapkan Skor Vi yang lebih besar menandakan bahwasanya alternatif Ai paling dipilih

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Analisa Sistem
Sistem yang akan dibangun  menggunakan arsitektur  berbasis  web.  Sistem  menerapkan perhitungan  ahp  dan  saw. User  interface memberikan  aksi  kepada  user  untuk  memasukkan data kriteria yang diinginkan dan akan menampilkan alternatif yang sesuai dengan kriteria yang  diinputkan.  Input  yang  akan  dimasukkan  ke dalam sistem adalah data kriteria, data sub kriteria dan alternatif. Kebutuhan keluaran dari perancangan aplikasi ini adalah sebuah rekomendasi  tempat  wisata  yang  sesuai  dengan kriteria yang ada.

## 4.2 Persiapan Data
Sistem  Pendukung  Kepututsan  pemilihan kurir  terbaik  yang  ada  di  JNE  Pangandaran  ini menggunakan  4  kriteria.  Terlihat  pada  tabel  4.1 merupakan kriteria serta sub kriteria.
Tabel 3. 1 Kriteria dan Sub Kriteria
No Kriteria Nama Subkriteria 1 C01 - Lama Magang > 4 Tahun 2 C01 - Lama Magang 3-4 Tahun
3 C01 - Lama Magang 2-3 Tahun 4 C01 - Lama Magang 1-2 Tahun 5 C01 - Lama Magang 0-1 Tahun 6 C02 - Paket dikirim / bulan >200 Paket 7 C02 - Paket dikirim / bulan 150-200 Paket 8 C02 - Paket dikirim / bulan 100-150 Paket 9 C02 - Paket dikirim / bulan 50-100 Paket 10 C02 - Paket dikirim / bulan 1-50 paket 11 C03 - Kecepatan Pengiriman Tepat Waktu 12 C03 - Kecepatan Pengiriman Terkadang Terlambat 13 C03 - Kecepatan Pengiriman Sering Terlambat 14 C04 - Salah Pengiriman Sangat Sering 15 C04 - Salah Pengiriman Sering 16 C04 - Salah Pengiriman Cukup Sering 17 C04 - Salah Pengiriman Tidak Pernah

## 4.3 Analisa Perhitungan Manual
Di  bawah  ialah  langkah-langkah  dalam menghitung  metode  AHP  serta  SAW  secara manual, dengan menggunakan metode AHP untuk menghitung  kriteria  dan  metode  SAW  untuk menghitung alternatif. Berikut langkah- langkahnya:
1. Menetapkan Matrik Berpasangan Tahapan  awalnya  ialah  mementukan  matrik berpasangan seperti tabel di bawah:
Tabel 3. 2 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
2. Menetapkan Matrik Nilai Kriteria Tahapan beerikutnya ialah menetapkan matrik nilai kriteria melalui pemakaian persamaan baris1 kriteria/jumlah.
= 1 / 1,95
= 0,512
Lanjutkan berdasarkan tabel selanjutnya sampai mendapatkan nilai layaknya tabel di bawah
Tabel 3. 3 Matrik Nilai Kriteria
Nilai  totoal  dalam  table  diatas  diperoleh melalui  mekanisme  penjumlahan  tiap  kriteria yang ada yakni = 0,512 + 0,521 + 0,555 + 0,357 = 1,947 dan seterusnya.
Pada  nilai  priortias  diatas  diperoleh  melalui proses penjumlahan/jumlah kriteria yakni = 1,947 / 4 = 0,486 dan seterusnya.
3. Matriks Penjumlahan Tiap Baris Berikutnya  ialah  menjumlahkan  tiap  baris, yakni  nilai  prioritas/  melalui  kriteria  di  tiap baris, yakni
=  1  /  0,486  =  0,486,  jalankan  di  tiap  baris berikutnya supaya mendapatkan nilai layaknya tabel di bawah:
Tabel 3. 4 Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria
Pada  nilai  jumlah  tersebut  diperoleh  melalui proses  penjumlahan  tiap  kriteria  yang  ada yakni 0,486 + 0,504 + 0,754 + 0,360 = 2,107 serta seterusnya.
4. Perhitungan Rasio Konsistensi Guna  menghitung  rasio  konsistensi  diperoleh melalui proses penjumlahan/prioritas yakni =  2,107  /  0,486  =  4,328,  jelankan  terus- menerus sampai memperoleh layaknya tabel di bawah:
Tabel 3. 5 Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria
5. Menetapkan Nilai Lambda, Ci, Ri, serta Cr Kemudian harus dicari nilai lambda, ci, ri srta cr guna menetapkan apakah nilainya konsisten maupun  tidak.  Nilai  lambda  ditentukan melalui rerata hasil sebelumnya, yakni Lamda = 4,328 + 4,318 + 4,226 + 4,036 / 4 = 4,227 Pada ci yakni Ci = (lambda-4)/(4-1) = 0,075 Pada  ri  yakni  diakibatkan  kriterinya  4  ialah nilai utama yakni 0,9 Ri =  0,9 Serta pada cr yakni Cr = ci/ri = 0,075 / 0,9 = 0,084
Nilai  cr  di  bawah  1  dimana  maknanya  nilai konsisten serta bisa dipakai. Pada sub kriteria prosedurnya  sama  dengan  diatas  supaya mendapatkan nilai layaknya di bawah:
Tabel 3. 6 Perhitungan Rasiao Konsistensi Sub Kriteria Lama Magang Jumlah Prioritas Hasil > 4 Tahun 2,544010545 0,463356228 5,490398942 3-4 Tahun 1,43660051 0,261862111 5,486095362 2-3 Tahun 0,673849429 0,126451826 5,328902321 1-2 Tahun 0,512527036 0,100718331 5,088716545 0-1 Tahun 0,244540156 0,047611505 5,136156854 Lambda 5,306054005 CI 0,076513501 RI 1,12
CR 0,068315626 KONSISTEN Tabel 3. 7 Perhitungan Rasiao Konsistensi Sub Kriteria Paket dikirim / bulan Jumlah Prioritas Hasil >200 Paket 2,854319815 0,533456589 5,350613101 150-200 Paket 1,054597141 0,199669604 5,281710994 100-150 Paket 0,661215703 0,127579055 5,182791982 50-100 Paket 0,455592294 0,090773728 5,018988466 1-50 Paket 0,24743077 0,048521024 5,099454821 Lambda 5,186711873 CI 0,046677968 RI 1,12 CR 0,041676757 KONSISTEN Tabel 3. 8 Perhitungan Rasio Konsistensi Sub Kriteria Kecepatan Pengiriman Jumlah Prioritas Hasil Tepat Waktu 1,890838207 0,623224728 3,033958892 Terkadang Terlambat 0,721804511 0,239487608 3,013953488 Sering Terlambat 0,41283765 0,137287664 3,007099391 Lambda 3,018337257 CI 0,009168629 RI 0,58 CR 0,01580798 KONSISTEN

## Tabel 3. 9 Perhitungan Rasiao Konsistensi Sub
Kriteria Salah Pengiriman Jumlah Prioritas Hasil Sangat Sering 2,529270987 0,574815081 4,400147227 Sering 1,012568211 0,235221628 4,304741115 Cukup Sering 0,510839397 0,126210351 4,047523775 Tidak Pernah 0,260430977 0,06375294 4,085003412 Lambda 4,209353882 CI 0,069784627 RI 0,9 CR 0,077538475 KONSISTEN
Sesudahnya masukan nilai kriteria metode ahp pada metode saw layaknya di bawah ini:
Tabel 3. 10 Nilai Bobot Sub Kriteria Lama
Magang Kriteria Lama Magang Subkriteria Bobot > 4 Tahun 1 3-4 Tahun 0,565142097 2-3 Tahun 0,272904125 1-2 Tahun 0,217366951 0-1 Tahun 0,102753566

## Tabel 3. 11 Nilai Bobot Sub Kriteria Paket
Dikirim / Bulan Kriteria Paket dikirim / bulan Subkriteria Bobot >200 Paket 1 150-200 Paket 0,374294006 100-150 Paket 0,239155458 50-100 Paket 0,170161415 1-50 Paket 0,0909559

## Tabel 3. 12 Nilai Bobot Sub Kriteria Kecepatan Pengiriman
Kriteria Kecepatan Pengiriman Subkriteria Bobot Tepat Waktu 1 Terkadang Terlambat 0,384271671 Sering Terlambat 0,22028597

## Tabel 3. 13 Nilai Bobot Sub Kriteria Salah Pengiriman
Kriteria Salah Pengiriman Subkriteria Bobot Sangat Sering 1 Sering 0,409212693 Cukup Sering 0,219566875 Tidak Pernah 0,110910347
Berikutnya  ialah  perhitungan  alternatif,  misalnya disini memakai data, yakni contohnya:
Tabel 3. 14 Data Alternatif
Berikutnya  ialah  merubah  kriteria  tersebut  pada nilai bobot yang telah ada ayaknya tabel ini
Tabel 3. 15 Nilai Bobot Alternatif
Berikutnya ialah menormalisasi matriks yakni r 11 = 1 𝑀𝑎𝑥 (1;0,56;0,27;0,21;0,10) = 1 dan
seterusnya  supaya  mendapatkan  tabel  layaknya  di bawah:
Tabel 3. 16 menormalisasi matriks
Berikutnya ialah perhitungan perangkingan Tabel 3. 17 Nilai Bobot Kriteria Kriteria Tipe Bobot Lama Magang Benefit 0,486814514 Paket dikirim / bulan Benefit 0,252335828 Kecepatan Pengiriman Benefit 0,188667914 Salah pengiriman Cost 0,072181743
Perhitungan perankingan A 1 =    (0.48682)*(1)  +  (0.25234)*(1)  + (0.18867)*(1) + (0.07218)*(1) =  1 Dan seterusnya sehingga menghasilkan nilai seperti table berikut :
Tabel 3. 18 Perankingan
Melalui hasil perhitungan berikut bahwasanya  Ridwan  ialah  alternatif  paling  aik lantaran mempunyai skor paling tinggi. 4.4 Perancangan Sistem
Pada tahapan berikut dilaksanakan perancangan  untuk  sistem  yang  hendak  dibuat, rancangan sistem disini memakai UML diantaranya usecase  diagram , activity  diagram ,  dan sequence diagram .

## 3.4.1. Use case Diagram
Use case memperlihatkan korelasi interaksi antar  aktor  pada Use  case didalam  sebuah  sistem yang  tujuannya  guna  menetapkan  proses  aktor dalam berinteraksi pada suatu sistem.[13]
Berikut ialah diagram Use Case yang akan disajikan dalam Gambar 4.1.
LOGIN PENILAIAN KELOLA KRITERIA KELOLA SUB KRITERIA KELOLA ALTERNATIF ADMIN
Gambar 3. 1 Use Case Diagram Gambar  tersebut  ialah  contoh use  case diagram pada sistem yang dirancang dengan aktor yakni  admin,  yang  mengharuskan  admin  untuk login  supaya  dapat  mengatur  data  kriteria,  data subkriteria, data alternatif serta mengetahui skor.

## 4.1.1 Activity Diagram
Dalam Activity  Diagram tersusun  atas Activity penilaian ,  Activity  login,  Activity kelola alternatif Activity kelola sub kriteria, serta Activity kelola kriteria.
1. Activity Login Berikut ialah gambar 3.2 yang mendeskripsikan  perihal  mekanisme  pada Activity Login
Login Admin Sistem Ph as e membuka aplikasi menampilkan halaman utama user memilih menu login menampilkan halaman login mengisi username & password Halaman Utama Admin cek login benar salah Gambar 3. 2 Activity Diagram Login 2. Activity Penilaian
Berikut ini gambar 3.3 yang mendeskripsikan perihal mekanisme dari Activity Penilaian Penilaian Admin Sistem Ph as e login Ke Halaman utama admin memilih menu penilaian menampilkan halaman penilaian
Gambar 3. 3 Activity Diagram Penilaian 3. Activity Kelola Kriteria Berikut ialah gambar 3.4 yang
mendeskripsikan  perihal  mekanisme  pada
Activity Kelola Kriteria.
Kriteria Admin Sistem Ph as e login Ke Halaman utama admin memilih menu kriteria menampilkan halaman kriteria Tambah Data Edit Data Hapus Data Data bertambah, berubah dan terhapus

## Gambar 3. 4 Activity Diagram Kriteria
4. Activity Kelola Sub Kriteria
Berikut ini gambar 4.5 yang mendeskripsikan perihal  mekanisme  dari Activity Kelola  Sub Kriteria
Sub Kriteria Admin Sistem Ph as e login Ke Halaman utama admin memilih menu sub kriteria menampilkan halaman sub kriteria Tambah Data Edit Data Hapus Data Data bertambah, berubah dan terhapus
Gambar 3. 5 Activity Diagram Rating 5. Activity Kelola Alternatif Berikut iialah gambar 3.6 yang mendeskripsikan  perihal  mekanisme  dari
Activity Kelola Alternatif
Alternatif Admin Sistem Ph as e login Ke Halaman utama admin memilih menu alternatif menampilkan halaman alternatif Tambah Data Edit Data Hapus Data Data bertambah, berubah dan terhapus
Gambar 3. 6 Activity Diagram Kelola Alternatif

## 3.4.2. Sequence Diagram
Berikut ialah gambar 4.7 yang mendeskripsikan perihal mekanisme pada Sequence Diagram Admin
ADMIN KRITERIA SUB KRITERIA LOGIN membuka aplikasi menampilkan halaman utama user memilih menu login menampilkan halaman login mengisi username & password jika benar menampilkan halaman utama, jika salah tetap pada halaman login ALTERNATIF memilih menu kriteria menampilkan halaman kriteria menambah, merubah dan menghapus data data berhasil bertambah, berubah dan terhapus memilih menu sub kriteria menampilkan halaman sub kriteria menambah, merubah dan menghapus data data berhasil bertambah, berubah dan terhapus memilih menu alternatif menampilkan halaman alternatif menambah, merubah dan menghapus data data berhasil bertambah, berubah dan terhapus PENILAIAN memilih menu penilaian menampilkan halaman penilaian Gambar 3. 7 Sequence Diagram Admin

## 3.4.3. Class Diagram
Berikut ialah gambar 3.8 yang mendeskripsikan perihal alur pada Class Diagram Alternatif Kriteria Kriteria Sub Kriteria Sub Kriteria Ahp Saw Alternatif Kriteria Ahp Saw Admin M 1 M 1 1 M M M M 1 M - id : int(11) - id_alternatif : int(11) - id_kriteria : int(11) - id_subkriteria : int(11) + Read () - id_kriteria : int(11) - kode_kriteria : varchar(10) - nama_kriteria : varchar(50) - tipe : enum('cost','benefit') - prioritas : float + Create () + Update () + Read () + Delete () - id_subkriteria : int(11) - id_kriteria : int(11) - nama_subkriteria : varchar(50) - keterangan : text - prioritas : float + Create () + Update () + Read () + Delete () - id : int(11) - id_kriteria : int(11) - id_subkriteria_1 : int(11) - id_subkriteria_2 : int(11) - nilai_1 : float - nilai_2 : float + Read () - id_alternatif: int(11) - kode_alternatif : varchar(5) - nama_alternatif : varchar(50) + Create () + Update () + Read () + Delete () - id: int(11) - id_kriteria_1: int(11) - id_kriteria_2 :int(11) - nilai_1 : float - nilai_2 : float + Read () - id_admin: int(11) - nama_lengkap: varchar(50) - username:varchar(20) - password : varchar(255) + Login ()

## Gambar 3. 8 Class Diagram

## 4.5 Impelementasi Hasil
Berikut  ialah  perancangan  display  pada sistem  yang  nantinya  dirancaang  yang  dimana seperti.
1. Display Login Berikut ialah gambar 3. 9 display dari login
Gambar 3. 9 Display Login
Gambar  tersebut  ialah  hasil  penerapan  dari rancangan  login,  dimana  admin  menginput username serta passwordnya di laman tersebut.
2. Display Menu Utama
Berikut ialah gambar 3. 10 display utama
Gambar 3.10 display Menu Utama
Gambar tersebt ialah hasil penerapan rancangan  menu  utama  user,  yakni  pada  halaman tersebut  akan  muncul  pertama  kali  saat  pengguna mengakses aplikasi.
3. Display Menu Utama Admin
Berikut ialah gambar 3.11 display menu utama admin
Gambar 3. 11 display Menu Utama Admin
Gambar  tersebut  ialah  hasil  penerapan  dari rancangan menu utama admin, yakni pada halaman tersebut nantinya tampil sesudah admin login.
4. Display Kriteria
Berikut ini gambar 3. 12 display kriteria
Gambar 3. 12 Display Kriteria
Gambar  tersebut  ialah  hasil  penerapan  dari rancangan  kriteria,  yakni  pada  pada  halaman
tersebut  admin  bisa  menambah,  merubah  bahkan menghapus data kriteria yang sudah ada.
5. Display Sub Kriteria Berikut ialah gambar 3. 13 diplay subkriteria
Gambar 3. 13 Display Sub Kriteria
Gambar  tersebut  ialah  hasil  penerapan  dari rancangan sub kriteria, yakni pada halaman berikut admin bisa menambah, mengubah serta menghapus data sub kriteria yang ada.
6. Display Alternatif
Berikut ialah gambar 3. 14 display alternatif
Gambar 3. 14 Display Alternatif
Gambar diatas merupakan hasil implementasi dari rancangan  alternatif,  yakni  pada  halaman  berikut admin bisa menambah, mengubah serta menghapus data alternatif yang ada.
7. Display Penilaian
Berikut ini gambar 3. 15 display penilaian
Gambar 3. 15 Display Alternatif
Gambar  tersebut  ialah  hasil  penerapan  dari rancangan  alternatif,  yakni  pada  halaman  tersebut admin  bisa  menambahkan,  mengubah  bahkan menghapus data alternatif yang ada.

## 4.6 Pengujian
Pengujian yang dilaksanakan supaya memahami  apakah  sistem  yang  dirancang  sudah
cocok  dengan  apa  yang  diinginkan,  pengujian menggunakan  metode  blackbox  testing  guna mengetahui  sudah  tidak  adalagi  bug  /  error  pada sistem yang dibuat. Pengujian akan dijelaskan pada table berikut:
Tabel 3.19  Pengujian Login
Tabel 3. 20 Pengujian Rekomendasi Tabel 3. 21 Pengujian Kriteria Tabel 3. 22 Pengujian Sub Kriteria
Tabel 3. 23 Pengujian Alternatif
Tabel 3. 24 Pengujian Penilaian
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Pada  riset  yang  sudah  dibuat  maka didapatkan sejumlah kesimpulan diantaranya: 1. Berhasil membuat sistem penunjang keputusan  pemilihan  kurir  terbaik  dengan menerapkan  metode  AHP  dan  SAW  berbasis web.
2. Aplikasi  yang  dibuat  telah  diuji  memakai metode  black  box  testing  serta  sesuai  padaa apa yang diharapkan.
5.2 Saran
Adapun saran pada riset berikut ialah sebagai berikut :
1. Untuk  penelitian  selanjutnya  alangkah  lebih baik menggunakan kriteria yang lebih banyak lagi.
2. Dari  segi  fitur  bisa  ditambahkan  menu  yang lainnya agar terlihat lebih kompleks.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Dosen pembimbing yang telah membantu  menyelesaikan  penelitian  ini.  serta kepada  orang  tua  dan  teman-teman  yang  telah menyemangati penulis dalam melakukan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Wasiyanti  and  A.  Putri,  “Pemilihan  Jasa Pengiriman Barang Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW),” SATIN  -  Sains  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  10–19,  2020,  doi: 10.33372/stn.v6i1.577.
[2]  N.  Nurjannah,  Z.  Arifin,  and  D.  M.  Khairina, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda Motor Dengan Metode Weighted Product,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, p. 20, 2015, doi: 10.30872/jim.v10i2.186.
[3]  R. T. Octavia, A. Hamdi, F. I. Komputer, and U. A. Purwokerto,  “PENERAPAN  FRAMEWORK CODEIGNITER PADA FORUM ALUMNI,” vol.
11, no. 3, pp. 575–581, 2023.
[4]  H.  Nurrahmi  and  B.  Misbahuddin,  “Perbandingan Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dan AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan
Terbaik,” Sainstech J. Penelit. dan Pengkaj. Sains dan  Teknol. ,  vol.  29,  no.  1,  pp.  65–69,  2019, doi: 10.37277/stch.v29i1.322.
[5]  P.  Diah,  S.  Dewi,  and  S.  Suryati,  “Penerapan Metode AHP dan SAW untuk Penentuan Kenaikan Jabatan  Karyawan,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 60–73, 2018, doi: 10.35957/jatisi.v5i1.130.
[6]  G. S. Mahendra and K. Y. Ernanda Aryanto, “SPK Penentuan  Lokasi  ATM  Menggunakan  Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol.
5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi:
10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[7]  S.  Ipnuwati,  K.  Khotimah,  and  K.  P.  Sari,  “Spk Pemilihan  Cafe  Terbaik  Menggunakan  Metode Ahp,” J.  Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 08, no. 01, pp. 29–38, 2018.
[8]  R.  I.  Handayani  and  Y.  Darmianti,  “Pemilihan Supplier  Bahan  Baku  Bangunan  Pada  PT  .  Cipta Nuansa,” Progr.  Stud.  Manaj.  Inform.  AMIK  BSI Jakarta  Progr.  Stud.  Sist.  Inf.  STMIK  Nusa Mandiri , vol. XIV, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[9]  A.  Alif,  I.  R.  Arlingga,  I.  N.  Suciati,  and  B. Priambodo, “Perbandingan Penggunaan SAW dan AHP  untuk  Penentuan  Prioritas  Maintenance Rusunawa  Depok,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  10–17,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.942.
[10]  A.  Sudiarjo  and  Ruuhwan,  “Application  of  the Simple Additive Weigthing Method in the selection of  housing  in  the  city  of  Tasikmalaya,” J.  Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1477,  no.  3,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1477/3/032025.
[11]  P.  Taqwa  Prasetyaningrum,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Kepuasan  Pelanggan  Pada  Jasa  Tour And  Travel  ‘Losari  Tour’  Berdasarkan  Paket Tujuan  Wisata  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  Decision  Support  System Customer Satisfaction On Tour And Travel ‘Losari Tour’ Services Base,” Semin. Nas. Multimed. Artif.
Intell. SMAI , vol. 2021, p. 45, 2021.
[12]  P. M. Kusumantara, M. I. Alfian, and Y. Yodistina, “Analisis Metode Ahp Dan Saw Pada Pendukung Keputusan  Seleksi  Ketua  Departemen  Himpunan Mahasiswa,” J. Sist. Inf. dan Bisnis Cerdas , vol. 12, no. 1, pp. 16–22, 2019, doi:
10.33005/sibc.v12i1.1584.
[13]  A.  P.  Windarto,  “Penilaian  Prestasi  Kerja Karyawan  PTPN  III  Pematangsiantar  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, p. 84, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v2i1.22.