Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bahan Bakar Sepeda Motor Matic Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Renny Puspita Sari * , Muhammad Rizqi Darmawan
Fakultas Matematika Ilmu Pengetahuan Alam, Prodi Sistem Informasi, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* rennysari.untan@gmail.com, 2 muhammadrizqid12@student.untan.ac.id Submitted: 08/05/2021 ; Accepted: 26/05/2021 ; Published: 30/05/2021
Abstrak– Bahan bakar minyak merupakan kebutuhan utama ketika masyarakat ingin berkendara, salah satu kendaraannya yaitu sepeda motor matic yang banyak digunakan masyarakat. Terdapat banyak bahan bakar di SPBU yaitu premium, pertalite dan pertamax. Dalam memilih bahan bakar masyarakat masih terdapat banyak yang dipertimbangkan, baik itu dari kualitas, harga, keiritan  bahan  bakar,  dan  lainnya.  Dari  berbagai  pertimbangan  itu  masyarakat  pasti  bingung  mana  yang  sesuai  untuk kebutuhannya. Untuk itu adanya SPK( Sistem Pendukung Keputusan ) pemilihan bahan bakar sepeda motor untuk membantu dalam mencari bahan bakar yang sesuai. Sistem ini dibuat dengan menggunakan metode MADM( Multiple Attribute Decision Making )  untuk  mencari  alternatif  dari  berbagai  kriteria  yang  didalamnya  metode  SAW( Simple  Additive  Weighting )  untuk mencari  rating  dari  setiap  kriteria  terbobot.  Pada  metode  SAW  rating  terbesar  merupakan  hasil  pilihan  alternatif.  Hasil perhitungan dari metode adalah apabila alternatif yang terpilih memenuhi kriteria yang  telah ditentukan. Pada penelitian ini hasil dari simulasi perhitungan yang didapatkan melalui survey adalah bahan bakar pertalite dengan hasil akhir perankingan 0,718 sedangkan pertamax 0,716 dan premium 0,665.
Kata Kunci: SPK; SPBU; Bahan Bakar; MADM; SAW
Abstract –Fuel oil is the main requirement when people want to drive, one of the vehicles is an automatic motorbike which is widely used by the community. There are many fuels at the gas station, namely premium, pertalite and pertamax. In choosing community fuels, there are still many things to consider, both in terms of quality, price, fuel efficiency, and others. From these various considerations, people must be confused about which one is suitable for their needs. For this reason, there is a DSS ( Decision Support System ) for selecting motorcycle fuel to assist in finding the appropriate fuel. This system was created using the MADM ( Multiple Attribute Decision Making ) method to find alternatives to various criteria, including the SAW ( Simple Additive Weighting ) method to find a rating for each weighted criterion. In the SAW method, the largest rating is the result of alternative choices. The calculation result of the method is if the selected alternative meets the predetermined criteria. In this study, the results of the calculation simulation obtained through the survey are pertalite fuel with the final rating of 0.718, while Pertamax is 0.716 and premium is 0.665.
Keywords : DSS; Gas Station; Fuel; MADM; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  dalam  melakukan  setiap  kegiatan  bepergian  baik  dekat  maupun  jauh  memerlukan  alat  transportasi kendaraan untuk menempuh perjalanan tersebut. Masyarakat sekarang banyak menggunakan kendaraan roda dua sebagai alat transportasi, yang menjadi pilihan masyarakat salah satunya yaitu sepeda motor terutama sepeda motor matic. Sepeda motor matic merupakan alat transportasi roda dua yang paling sering digunakan karena harga dari sepeda motor matic umumnya lebih murah dibandingkan kendaraan bermotor lainnya. Selain itu, sepeda motor banyak digunakan karena lebih cepat dan praktis sehingga lebih mudah dalam menjangkau tujuan yang diinginkan. Dalam penggunaannya sepeda motor merupakan alat tranportasi bermotor atau bermesin yang memerlukan bahan bakar minyak untuk menghidupkannya. Jika tidak ada bahan bakar minyak sepeda motor tidak dapat digunakan, karena bahan bakar minyak sebagai bahan untuk pembakaran dan pengapian dalam menghidupkan mesin sepeda motor.
Bahan  bakar  minyak  sepeda  motor  sekarang  sudah  ada  berbagai  macam  yaitu  premium,  pertalite  dan pertamax. Karena berbagai macam jenis bahan bakar minyak untuk sepeda motor tersebut, membuat masyarakat bingung dalam memilih bahan bakar minyak mana yang cocok untuk sepeda motor miliknya. Pemilihan bahan bakar  tidak  boleh  sembarangan  terdapat  beberapa  aturan  khusus  yang  mengharuskan  kita  untuk  menyesuaikan antara rasio kompresi dengan nilai oktan suatu bahan bakar[1]. Masyarakat akan merasa rugi apabila salah memilih bahan bakar, baik dari segi kualitas dari bahan bakar minyak ataupun dari harga bahan bakar minyak tersebut. Meski  begitu,  masyarakat  umumnya  lebih  banyak  memilih  bahan  bakar  minyak  sepeda  motor  yang  sering digunakan sekarang yaitu pertalite karena harganya yang tidak jauh berbeda dan mulai langkanya premium. Selain harganya,  kualitas  yang  dimiliki  pertalite  juga  lebih  baik  dibandingkan  dengan  premium.  Sedangkan  pertamax jarang digunakan karena harganya yang mahal, tetapi saat ini sudah banyak orang yang mulai beralih ke pertamax karena orang-orang malas mengantri untuk membeli pertalite ataupun premium di Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum  (SPBU).  Setiap  jenis  bahan  bakar  minyak  memiliki  kualitas  yang  berbeda  jika  diterapkan  pada  sepeda motor.  Kualitas  tersebut  dapat  berbeda  dalam  menghasilkan  performa  mesin  dan  dampak  dari  polusi  yang ditimbulkan oleh bahan bakar minyak yang berbeda sesuai kandungan nilai oktan atau Research Octane Number (RON)  yang  dmiliki  setiap  bahan  bakar  minyak  tersebut.  Kualitas  salah  satu  faktor  penentu  harga,  biasanya semakin kualitas itu baik maka harganya pun semakin tinggi [2].
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028
Di SPBU pertamina memasarkan beberapa jenis bahan bakar minyak yang mengandung Research Octane Number  antara  lain:  premium  dengan  RON  88,  pertalite  dengan  RON  90,  pertamax  dengan  RON  92,  masing- masing kandungan RON di dalam bahan bakar mempunyai spesifikasi yang berbeda-beda, semakin tinggi nilai RON, maka semakin baik dan menghasilkan polusi Nox dan Cox dalam jumlah sedikit sehingga polusi tersebut ramah lingkungan[2]. Untuk itu harga dari bahan bakar minyak tersebut berbeda-beda semakin tinggi RON yang dimiliki bahan bakar minyak tersebut maka semakin tinggi pula harga yang bahan bakar minyak tersebut. Maka dari itu, harga Pertamax selalu lebih tinggi dibandingkan dengan bahan bakar lainnya. Meski begitu, masyarakat terkadang  mengabaikan  kuliatas  dari  bahan  bakar  minyak,  masyarakat  lebih  mementingkan  harga  yang  murah dibanding  kualitas.  Oleh  kerena  itu,  masyarakat  jarang  membeli  Pertamax  karena  harganya  yang  lebih  mahal. Akan  tetapi,  sebagian  masyarakat  juga  tidak  membeli  pertalite  karena  antriannya  yang  terlalu  panjang  jika membelinya  di  Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum  (SPBU).  Sedangkan  Premium,  masyarakat  susah  untuk menemukannya karena dapat dikatakan langka, dibeberapa daerah Premium hanya dapat dibeli jika memiliki kartu subsidi dari pemerintah dan juga hanya dapat ditemukan di penjual eceran. Untuk itu masyarakat membutuhkan suatu sistem yang dapat membantu dalam memilih bahan bakar minyak sesuai dengan yang mereka butuhkan dan mereka utamakan.
Dari  latar  belakang  masalah  diatas  dapat  diketahui  bahwa  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  tentang masyarakat bingung dalam pemilihan bahan bakar minyak yang cocok untuk kendaraan sepeda motor miliknya. Oleh kerena itu, perlu adanya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menyelesaikan masalah ini. SPK adalah merupakan  sistem  bantu  berbasis  komputer  untuk  pengambilan  keputusan  dibidang  manajemen  yang  bergelut dalam keputusan yang resmi terstruktur[3]. Kebutuhan sistem pendukung keputusan akan sangat diperlukan untuk menjaga  kestabilan  hasil  akhir  dari  proses  perhitungan  pemilihan  alternatif  keputusan.  Kerumitan  dan  ruang lingkup  pengambilan  keputusan  dapat  diatasi  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)[4],  [5].  Masyarakat dapat  melihat  dari  berbagai  macam  pertimbangan  atau  kriteria  yang  dimiliki  tiap  bahan  bakar  minyak  sebagai alternatif  pilihan  masyarakat.  Kriteria  yang  dapat  menjadi  pertimbangan  masyarakat  yaitu  kualitas  dari  bahan bakar  minyak,  keiritan  bahan  bakar  minyak  tersebut  ketika  digunakan,  kemudian  harga  bahan  bakar  minyak tersebut dan panjang antrian ketika membeli bahan bakar minyak. Oleh karena itu, penulis membuat suatu sistem yang  dapat  membantu  dalam  pemilihan  bahan  bakar  minyak  sepeda  motor.  Sebelumnya  telah  ada  penelitian mengenai pemilihan bahan bakar akan tetapi menggunakan metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dengan judul  jurnal  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam  Memilih  Bahan  Bakar  Minyak  untuk Kendaraan Roda Dua”.
Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang terdapat dalam metode Multiple Attribute Decision Making (MADM). Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut[6].  Metode  SAW  dapat  digunakan  untuk mencari  alternatif  dengan  melakukan  perhitungan  kriteria,  dan  perankingan  untuk  pengambilan  keputusan pemilihan bahan bakar minyak. Penulis memilih menggunakan metode ini karena sistem yang dibuat memiliki sedikit alternatif sehingga lebih mudah dalam perhitungan dan dianggap lebih cepat dalam menghasilkan alternatif yang diinginkan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk menjalankan penelitian ini terdapat beberapa tahan untuk melakukannya. Tahapan yang diperlukan adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan penelitian
Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan data. Pengumpulan data merupakan syarat mutlak yang harus dipenuhi di dalam melakukan penelitian. Dalam usaha untuk mendapatkan data yang valid dan sesuai dengan
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028
yang  diinginkan,  maka  digunakan  beberapa  metode  pengumpulan  data  agar  penelitian  dapat  dibuktikan[7]. Pengumpulan data dilakukan dengan survey menggunakan fitur google form kepada masyarakat. Kemudian data yang  sudah  dikumpulkan  dianalisa  agar  dapat  mengetahui  kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun  atau dikembangkan.  Selanjutnya,  membuat  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  SAW  untuk menghitung kriteria dalam memilih alternatif. Setelah sistem dibuat selanjutnya melakukan pengujian perhitungan dengan  metode  SAW,  setelah  selesai  pengujian  didapatlah  hasil  alternatif  pilihan  yang  akan  digunakan  untuk pengambilan  keputusan.  Setelah  semuanya  selesai  hasil  dari  penelitian  dibuat  dalam  bentuk  laporan  sebagai dokumentasi.

## 2.2 Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut  Fishburn  dan  MacCrimmon  dalam  konsep  dasar  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW memerlukan proses normalisasi matriks keputusan pada suatu skala yang akan dibandingkan dengan semua rating dari alternatif yang ada [8]. Ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode Simple Additive Weighting (SAW) [9], sebagai berikut:
a. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pendukung keputusan yaitu Ci.
b. Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria sebagai W.
c. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci).
e. Kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut keuntungan maupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi r .
f. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi r dengan  vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai solusi[10].
Berikut tahapan dari proses metode SAW[11]–[14], yaitu:
1. Membentuk Matriks keputusan
R = [ 𝒓 𝟏𝟏 𝒓 𝟐𝟏 𝒓 𝟑𝟏 𝒓 𝟏𝟐 𝒓 𝟐𝟐 𝒓 𝟑𝟐 𝒓 𝟏𝟑 𝒓 𝟐𝟑 𝒓 𝟑𝟑 ] (1)
2. Melakukan Normalisasi Matrik Keputusan
𝐫 𝐢𝐣 = { 𝐗𝐢𝐣 𝐌𝐚𝐱  𝐗𝐢𝐣 Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
𝐌𝐢𝐧 𝐗𝐢𝐣 𝐗𝐢𝐣 Jika j adalah atribut biaya (cost) (2)
Keterangan : r ij = Rating kinerja ternormalisasi Max  = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min  = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij = Baris dan kolom dari matriks Dengan r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
3. Menghitung Preferensi
𝑽 𝒊 = ∑ 𝒘 𝒋 𝒓 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝒊 (3)
Keterangan : Vi    = Nilai akhir dari alternatif w j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks Nilai yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih[8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode SAW
Dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  bahan  bakar  sepeda  motor  matic  perlu  adanya  sistem  yang  dapat membantu memudahkan seorang pengambil keputusan. Metode SAW ini dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan denga proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028
terbaik dari sejumlah alternatif yang ada[15]. Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam pemecahan masalah. Tahap pertama, menentukan alternatif yang akan dipilih oleh seorang pengambil keputusan. Alternatif tersebut adalah  pertamax,  pertalite  dan  premium.  Kemudian,  menentukan  kriteria  dari  alternatif  tersebut.  Dalam menentukan kriteria penulis melakukan survey kepada mahasiswa sistem informasi Universitas Tanjungpura. Dari pilihan responden, penulis mengambil 5 kriteria terbanyak yang dipilih responden. Kriteria tersebut adalah harga, keiritan, kelangkaan, kualitas dan antrian.

## 3.1.1 Penentuan Kriteria
Dalam melakukan pemecahan masalah sistem pendukung keputusan paling utama ditentukan adalah kriteria. Ada beberapa  kriteria  dalam  yang  dibutuhkan  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  bahan  bakar  sepeda  motor, antara lain:
a. Kriteria Harga
Dalam pembelian bahan bakar hal yang biasanya jadi pertimbangan adalah harga untuk menentukan seorang pembeli akan membeli bahan bakar tersebut.
Tabel 1. Kriteria harga Kriteria Sub-Kriteria Nilai Kriteria Harga Rp 9200 - Rp 11000 1 Rp 7850 – Rp 10000 2 Rp 7850 – Rp 10000 3
b. Kriteria Keiritan
Dalam pembelian bahan bakar keiritan suatu bahan bakar biasanya jadi pertimbangan untuk menentukan seorang pembeli akan membeli bahan bakar tersebut.
Tabel 2. Kriteria keiritan Kriteria Sub-Kriteria Nilai Kriteria Keiritan Boros 1 Sedang 2 Irit 3
c. Kriteria Kelangkaan
Dalam pembelian bahan bakar mudah atau langkanya bahan bakar biasanya menjadi pertimbangan karena jika langka akan susah mencarinya bahkan dapat jauh dari tempat tinggal dan yang lainnya.
Tabel 3. Kriteria kelangkaan Kriteria Sub-Kriteria Nilai Kriteria Kelangkaan Sulit Ditemukan 1 Cukup Mudah 2 Mudah Ditemukan 3
d. Kriteria Kualitas
Dalam pembelian bahan bakar kualitas akan menjadi pertimbangan dalam menentukan seorang pembeli akan membeli bahan bakar tersebut.
Tabel 4. Kriteria kualitas Kriteria Sub-Kriteria Nilai Kriteria Kualitas Cukup 1 Baik 2 Sangat Baik 3
e. Kriteria Antrian
Dalam pembelian bahan bakar antrian yang panjang ataupun yang pendek biasanya jadi pertimbangan, semakin panjang maka semakin tidak menjadi pilihan seorang pembeli.
Tabel 5. Kriteria antrian Kriteria Sub-Kriteria Nilai Kriteria Antrian Antrian Panjang 1 Antrian Pendek 2 3.1.2 Penentuan Jenis dan Bobot Kriteria
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028
Dalam pengambilan keputusan memerlukan jenis kriteria dan bobot kriteria untuk dapat mengetahui kriteria mana yang diutamakan oleh seorang pengambil keputusan. Jenis kriteria digunakan untuk menentukan apakah kriteria termasuk kedalam “cost” atau “benefit”. Cost adalah semakin kecil maka nilai semakin bagus, sedangkan benefit adalah semakin besar maka semakin bagus. Penentuan jenis dan bobot ini diambil dari responden dalam survey penulis.
Tabel 6. Jenis dan Bobot Kriteria Kriteria Jenis Kriteria Bobot Kriteria Harga Cost 10% Keiritan Cost 20% Kelangkaan Benefit 25% Kualitas Benefit 15% Antrian Cost 30%

## 3.1.3 Perhitungan Pemilihan Bahan Bakar Sepeda Motor
a. Pemberian Nilai Alternatif
Untuk menghitung pilihan memerlukan pemberian nilai alternatif. Pemberian sebagai berikut.
Tabel 7. Pemberian Nilai Alternatif Alternatif Kriteria Harga Keiritan Kelangkaan Kualitas Antrian C1 C2 C3 C4 C5 Pertamax Rp 9200 - Rp 11000 Irit Mudah Ditemukan Sangat Baik Antrian Pendek Pertalite Rp 7850 – Rp 10000 Sedang Cukup Mudah Baik Antrian Panjang Premium Rp 6450 – Rp 8000 Boros Sulit Ditemukan Cukup Antrian Panjang
Setelah diberikan nilai kemudian di normalisasi dalam bentuk angka sesuai dengan penentuan nilai kriteria.
Tabel 8. Normalisasi Nilai Alternatif Alternatif Kriteria Harga Keiritan Kelangkaan Kualitas Antrian C1 C2 C3 C4 C5 Pertamax 1 3 3 3 2 Pertalite 2 2 2 2 1 Premium 3 1 1 1 1
b. Pembuatan Matriks Keputusan Pembuatan matriks keputusan untuk memudahkan menghitung pemilihan keputusan.
R = [ 𝟏 𝟑 𝟑 𝟐 𝟐 𝟐 𝟑 𝟏 𝟏 𝟑 𝟐 𝟐 𝟏 𝟏 𝟏 ]
c. Normalisasi Kriteria
Melakukan normalisasi kriteria dengan menggunakan rumus dalam metode SAW
1) Kriteria Harga(Cost)
Melakukan normalisasi pada kriteria harga.
R 11 = min (1,2,3) 1 = 1 1 = 1 R 12 = min (1,2,3) 2 = 1 2 = 0,50 R 13 = min (1,2,3) 3 = 1 3 = 0,33
2) Kriteria Keiritan(Cost)
Melakukan normalisasi pada kriteria keiritan.
R 21 = min (3,2,1) 3 = 1 3 = 0,33 R 22 = min (3,2,1) 2 = 1 2 = 0,50 R 23 = min (3,2,1) 1 = 1 1 = 1
3) Kriteria Kelangkaan(Benefit) Melakukan normalisasi pada kriteria kelangkaan.
R 31 = 3 max(3,2,1) = 3 3 = 1 R 32 = 2 max(3,2,1) = 2 3 = 0,67 R 33 = 1 max(3,2,1) = 1 3 = 0,33
4) Kriteria Kualitas(Benefit)
Melakukan normalisasi pada kriteria kualitas
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028
R 41 = 3 max(3,2,1) = 3 3 = 1 R 42 = 2 max(3,2,1) = 2 3 = 0,67 R 43 = 1 max(3,2,1) = 1 3 = 0,33
5) Kriteria Antrian(Cost) Melakukan normalisasi pada kriteria antrian.
R 51 = min (2,11) 2 = 1 2 = 0,50 R 52 = min (2,1,1) 1 = 1 1 = 1 R 53 = min (2,1,1) 1 = 1 1 = 1 d. Melakukan Perankingan
Melakukan perankingan untuk mengetahui hasil akhir dari pemilihan alternatif keputusan.
V 11 = (1)(10) + (0,33)(20) + (1)(25) + (1)(15) + (0,50)(30) = 0,716
V 12 = (0,50)(10) + (0,50)(20) + (0,67)(25) + (0,67)(15) + (1)(30) = 0,718 V 13 = (0,33)(10) + (1)(20) + (0,33)(25) + (0,33)(15) + (1)(30) = 0,665
e. Hasil Perankingan
Ini merupakan hasil perankingan yang telah dihitung sebelumnya.
Tabel 9. Hasil Perankingan No. Alternatif Nilai Ranking 1 Pertamax 0,716 Ranking 2 2 Pertalite 0,718 Ranking 1 3 Premium 0,665 Ranking 3

## 3.2 Perancangan Sistem
Dalam membuat sistem pendukung keputusan penulis melakukan perancangan sistem dengan desain baru. Desain tersebut menjadi tampilan fisik yang dapat dilihat atau dinikmati langsung oleh pengguna.

## 3.2.1 Diagram Perancangan
a. Use Case Diagram
Use case diagram merupakan diagram yang menggambarkan hubungan antara aktor dengan sistem. Use case diagram bisa mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem yang akan dibuat. Use  case  diagram  juga  bisa  digunakan  untuk  mengetahui  fungsi  apa  saja  yang  ada  di  dalam  sebuah  sistem dan  bisa juga mempresentasikan sebuah interaksi aktor dengan sistem[16].
1. Use Case Diagram Admin
Pada  Use  case  diagram  admin,  admin  dapat  harus  melakukan  register  terlebih  dahulu  untuk  memasuki sistem dan sistem secara otomatis akan mengetahui bahwa aktor berlevel admin. Kemudian setelah register admin harus login untuk memasuki sistem dan semua yang ada pada sistem dapat dijalankan ketika sudah login. Terdapat halaman beranda pada sistem yang berisi apa itu sistem pendukung keputusan dan apa saja fungsi  admin  sistem.  Kemudian  terdapat  halaman  data  pengguna  untuk  mengeola  data  pengguna  yang masuk sistem.
Gambar 2. Use case diagram Admin
2. Use Case Diagram User
Pada  Use  case  diagram  user  atau  pengguna,  pengguna  harus  melakukan  register  terlebih  dahulu  untuk memasuki sistem Kemudian setelah register admin harus login untuk memasuki sistem dan semua  yang ada  pada  sistem  dapat  dijalankan  ketika  sudah  login.  Terdapat  halaman  beranda  yang  dapat  digunakan untuk memasukkan form kriteria yang kemudian keluar hasil ketika di submit, kemudian dapat melihan transaksi perhitungan pada sistem, transaksi akan ada ketika sudah mengisi form kriteria.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028
Gambar 3. Use case diagram User

## 3.3 Implementasi Program
a. Tampilan Halaman Login
Halaman login dibuat untuk memberi fasilitas pada pengguna aplikasi untuk masuk dan menggunakan sistem ini. Berikut adalah tampilan untuk masuk ke sistem.
Gambar 4. Tampilan Login
b. Tampilan Halaman Register Halaman  register  dibuat  untuk  memberi  fasilitas  pada  pengguna  aplikasi  mendaftar  dan  masuk  untuk menggunakan sistem ini. Berikut adalah tampilan register ke sistem.
Gambar 5. Tampilan Register c. Beranda Administator
Halaman ini ditujukan untuk pengguna level administrator yang didalamnya ada link menu utama yaitu, beranda, transaksi, tentang, logout, berikut adalah tampilanya.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028
Halaman  ini  hanya  dapat  diakses  pengguna  berlevel  admin.  Halaman  ini  digunakan  untuk  mengelola  data pengguna yang masuk kedalam sistem.
Gambar 7. Kelola Data Pengguna
e. Beranda User
Halaman ini ditujukan untuk pengguna yang didalamnya ada link menu utama yaitu, beranda, transaksi, tentang, logout, dan berisi form untuk input kriteria yang digunakan untuk mencari alternatif, berikut adalah tampilanya.
Gambar 8. Beranda User f. Tampilan Hasil Seleksi
Halaman ini merupkan hasil dari submit yang dari form kriteria pada halaman beranda dan dapat melihat hasil dari kriteria yang telah diinputkan. Berikut tampilannya.
Gambar 9. Tampilan Hasil Seleksi
g. Tampilan Transaksi (Normalisasi Kriteria)
Halaman ini merupakan tampilan transaksi yang merupakan hasil normalisasi kriteria menggunakan metode SAW. Berikut tampilannya.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028

## h. Tampilan Transaksi (Hasil Perangkingan)
Halaman ini merupakan tampilan transaksi yang merupakan hasil perankingan dari dikalikan dengan bobot yang diberikan menggunakan metode SAW. Berikut tampilannya.
Gambar 11. Tampilan Transaksi (Hasil Perangkingan )

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  dalam  pemilihan  bahan  bakar  kendaraan  sepeda  motor  dapat  dilakukan  dengan menggunakan sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan ini dibuat dengan metode SAW untuk melakukan  perhitungan  dan  pembobotan  kriteria.  Hasil  dari  perhitungan  kriteria  yang  kemudian  mendapatkan hasil alternatif pilihan sesuai dengan contoh kasus diatas pertalite mendapatkan nilai perankingan tertinggi dengan nilai 0,716 sehingga menjadi alternatif yang dipilih.

## REFERENCES
[1]  A. Muzaki, “Harga BBM: Pertalite, Premium, Pertamax, dan Pertamax Turbo di Semua Provinsi Februari 2021,” 2021. .
[2]  S. R. Abdul Rojak and A. Rifai,  “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Memilih Bahan Bakar Minyak untuk Kendaraan Roda Dua,” J. Kaji. Ilm. , vol. 18, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[3]  U.  Kasma,  J.  S.  Informasi,  and  P.  Berbobot,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 7–2, no. 2, pp. 104–115, 2018.
[4]  E. I. Putra,  “Sistem Pendukung Keputusan Memilih Sepeda Motor Matic Terbaik  ‘Honda 110cc’ Dengan Metode AHP,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, p. 3(2), 165-169, 2018.
[5]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[6]  T. Limbong, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk,” Pengetahuan, J. Ilmu Komputer, D A N Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 233–238, 2018.
[7]  Asep  Syaputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Kurang  Mampu  Dengan  Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 1, no. 2, pp. 50–55, 2019.
[8]  F.  Frieyadie,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight  (Saw)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016.
[9]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[10]  A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting(SAW)  Untuk Pemilihan Siswa Terbaik,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 104, 2018.
[11]  I. Judi, T. Situmeang, S. Hummairoh, and S. M. Harahap, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[12]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[13]  S.  K.  Simanullang  and  A.  G.  Simorangkir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[14]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3028
[15]  E.  Ridhawati,  G.  r  K.  Sirega,  and  D.  Iriawan,  “Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Penilai Kinerja Guru (Pkg) (Studi Kasus Smp 17 1 Pagelaran),” J. Inf. dan Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 38–49, 2018.
[16]  M. K. Hutauruk, “UML Diagram : Use Case Diagram,” 2019. .