## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955

## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Sales Terbaik Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Rima Tamara Aldisa 1 , Fifto Nugroho 2,* , Mesran 3 , Susi Agustini Sinaga 3 , Kelik Sussolaikah 4
1 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Kec. Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia
2 Prodi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta Jl. Pegangsaan Timur No.17A, Menteng, RT.1/RW.1, Pegangsaan, Kec. Menteng, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
4 Prodi Teknik Informatika, Universitas PGRI Madiun, Madiun Jl. Setia Budi No.85, Kanigoro, Kec. Kartoharjo, Kota Madiun, Jawa Timur, Indonesia Email: 1 rimatamaraa@gmail.com, 2,* fiftonugroho@ubk.ac.id, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com, 4 susisinaga.08@gmail.com,
5 vikaelisabeth@gmail.com Email Penulis Korespondensi: fiftonugroho@ubk.ac.id Submitted: 25/07/2022 ; Accepted: 30/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak −Pada penelitian ini, penulis menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk menentukan sales terbaik pada perusahaan penjualan. Metode SAW dianggap sesuai dalam menentukan sales terbaik karena metode SAW melakukan proses  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menentukan  kriteria,  alternatif  dan  bobot,  kemudian  dilakukan  proses  persiapan  matriks,  menghitung  normalisasi  dan menghitung preferensi. Sehingga dari hasil perhitungan preferensi dilakukan proses perangkingan yang menentukan alternatif terbaik. Hasil penelitian memberikan rekomendasi terhadap alternatif ke 6 memiliki nilai tertinggi dengan nilai 0.879 menjadi sales terbaik.
Kata Kunci : Sales Terbaik; SAW; Sistem Pendukung Keputusan; Perangkingan; Penjualan
Abstract −In this study, the author uses the SAW (Simple Additive Weighting) method to determine the best sales at marketing company. The SAW method is considered appropriate in determining the best sales because the SAW method performs the weighted summation process of the performance rating on each alternative on all attributes. This research was conducted by determining the criteria, alternatives and weights, then carried out the matrix preparation process, calculating normalization and calculating preferences. So from the results of the calculation of preferences, a ranking process is carried out to determine the best alternative. The results of the study provide recommendations for the 6th alternative which has the highest value with a value of 0.879 being the best sales.
Keywords : Best Sales; SAW; Decision Support System; Ranking; Marketing

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan marketing merupakan satu dealer di kota Medan yang menjual produk Nissan dan Datsun. Perusahaan marketing memiliki banyak karyawan termaksud sales dalam melakukan proses penjualan. Perusahaan marketing telah banyak diketahui oleh kalangan masyarakan karena para sales melakukan proses penjualan atau yang sering disebut canvasing ke daerah-daerah di kota Medan. Penjualan Perusahaan marketing setiap bulannya termasuk memiliki penjualan yang banyak.  Bagi  sales yang terpilih  menjadi  sales terbaik  akan mendapatkan bonus serta kenaikan gaji dari perusahaan. Maka sales harus mampu bersaing untuk mendapatkan gelar sales terbaik.
Dalam  penjualan,  sales  yang  memiliki  penjualan  banyak  akan  mendapatkan  apresiasi  dari  atasan.  Pada Perusahaan marketing pernah mengalami kesalahpahaman dalam menentukan sales terbaik, hal ini mengakibatkan adanya komplain dari sales yang dirugikan. Untuk mengatasi hal seperti ini, maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan(SPK).    Pada  Perusahaan  marketing  ada  beberapa  sales  yang  memiliki  jumlah  penjualan  yang  sama dalam  1  bulan.  Pada  saat  ditentukan  sales  terbaik  terdapat  beberapa  hal  yang  harus  dilihat  agar  tidak  ada kesalahpahaman dan dapat diterima oleh semua pihak. Adapun beberapa hal yang dapat dijadikan faktor dalam pengambilan keputusan adalah jumlah penjualan, pelayanan, perilaku, kedisiplinan, kerjasama, serta lama kerja. Hal tersebut harus dijadikan sebagai acuan untuk menentukan sales terbaik pada Perusahaan marketing.
Penerapan  SPK  dalam  hal  ini  mampu  membantu  mengatasi  permasalahan  dan  menjadi  dasar  dalam pengambilan keputusan dalam menentukan sales terbaik[1]. Pada pengolahan data berbasis pendukung keputusan dapat  digunakan  metode  perangkingan,  diantaranya  metode  SAW (Simple  Additive  Weighting) ,  WP, PROMETHEE,  TOPSIS,  COPRAS  [1].  Banyak  penelitian  yang  menggunakan  metode  tersebut,  seperti  yang dilakukan  oleh  Rahma  Yuni  Simanulang  tahun  2021  tentang  keputusan  penerima  bantuan  COVID-19.  Hasil penelitian  memberikan  pilihan  terbaik  terhadap  penerima  bantuan  dengan  nilai  terbaik  [2].  Penelitian  yang dilakukan  oleh Iman  Judi  Situmeang  (2021)  dengan  menerapkan  metode  SAW  memberikan  hasil  yang  terbaik pada calon Duta Kampus dengan nilai 1.000 [3],
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode SAW, medote SAW  merupakan  mencari penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  [4].  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955
ada. Metode SAW sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Penulis  mengharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  membantu  Perusahaan  marketing  dalam menentukan  sales  terbaik  dengan  efektif,  akurat  dan  tepat  sasaran  sehingga  mampu  mengatasi  permasalahan menyelesaikan permahasalan yang dihadapi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan sebuah sistem yang mampu memberi  kemampuan  dalam  pemecahan  masalah,  atau  kemampuan  pengkomunikasian  dalam  masalah  dengan kondisi  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Sistem  ini  juga  digunakan  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan di dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur, yang dimana tak seorang pun tahu dengan pasti bagaimana seharusnya sebuah keputusan dibuat [5], [6].

## 2.2 Sales
Seorang  Sales  adalah  seorang  penjual,  dimana  biasanya  penilaian  seorang  Sales  diukur  dari  volume  penjualan yang  sudah  dicapai  (closing).  Seorang  Sales  atau  Salesman  akan  berurusan  langsung  dengan  konsumen  atau nasabah ataupelanggan atau klien, mulai dari hal menawarkan produk sampai dengan produk tersebut terjual atau terjadi  transaksi.  Seperti  telah  diutarakan  bahwa  pengertian  Sales  secara  sederhana  adalah  penjualan,  yaitu kecakapan seorang Sales dalam

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode  ini  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  X  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut [7], [8], [17]–[19], [9]–[16].
1. Menentukan Kriteria, Alternatif dan Bobot
2. Mempersiapkan Matriks Keputusan
X 𝑖𝑗   = [ 𝑥 11 𝑥 12 . 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 . 𝑥 2𝑛 . . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 . 𝑥 𝑏𝑛 ] (1)
3. Menghitung Matrik Normalisasi (Rij)
Untuk Kriteria Keuntungan, semakin nilai matrik keputusannya tinggi maka hasilnya peluangnya akan semakin baik
𝑅𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 Max 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Untuk Kriteria Biaya, semakin nilai matrik keputusannya rendah maka peluangnya semakin baik
𝑅𝑖𝑗 = Min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗
(3)
4. Menghitung Preferensi (Vi)
Pada tahapan akhir ini untuk menentukan nilai peringkat dari setia alternatif. Nilai preferensi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Didalam  melakukan  penelitian  pada  Perusahaan  marketing,  penulis  melakukan  beberapa  tahapan  diantaranya, yaitu:
1. Penelitian Lapangan,  pada tahapan awal  penulis  melakukan pengamatan pada sistem  Perusahaan  marketing agar dapat mencari masalah dalam penentuan sales terbaik, dan penulis jadikan sebagai acuan untuk membuat penelitian ini.
2. Penelitian Kepustakaan, pada tahapan ini penulis membaca karya ilmiah dari internet tentang sistem pengambil keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk dapat merealisasikan dengan masalah yang penulis sedang teliti.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955
3. Tahapan Analisa dan Pengujian, pada tahap ini penulis melakukan pemilihan terhadap beberapa sampel data. Sebanyak 20 sampel data tentang sales
4. Tahapan Penetapan Hasil dan Resume Penetlitian,  pada tahap ini penulis mendapatkan hasil 3 sales terbaik dari hasil penelitian.
Dari tahapan di atas, dapat digambarkan pada bagian dibwah ini :
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  perhitungan  pemilihan  sales  dilakukan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  dan  setiap  kriteria memiliki bobot perhitungan. Pada penilaian sales terbaik Perusahaan marketing didapatkan 6 (enam) kriteria yang menjadi  acuan  dalam  pengambilan  keputusan.  Dimana  6  kriteria  tersebut  adalah  jumlah  penjualan,  pelayanan, perilaku, kedisiplinan, kerjasama dan lama kerja.
Didalam penerapan metode SAW terdapat beberapa langkah, yaitu:

## 1. Menentukan Kriteria, Bobot  dan Alternatif
Langkah pertama menentukan kriteria yang akan digunakan sebagai acuan dalam pemilihan sales terbaik, dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria  Keterangan Jenis Bobot C 1 Jumlah Penjualan Benefit 0.3 C 2 Pelayanan Benefit 0.15 C 3 Perilaku Benefit 0.15 C 4 Kedisiplinan Benefit 0.2 C 5 Kerjasama Benefit 0.1 C 6 Lama Kerja Cost 0.1
Keterangan:
Adapun kriteria pembobotan yang dilakukan penulis dalam penelitian pemilihan sales terbaik, yaitu: a. Penjualan
Total  jumlah  penjualan  sales  setiap  bulannya.  Penjualan  merupakan  benefit  karena  semakin  banyak  jumlah penjualan sales akan lebih baik.
b. Pelayanan
Pelayanan  merupakan  jenis  benefit  karena  semakin  baik  pelayanan  yang  dilakukan  oleh  sales  maka  akan semakin tinggi pula kesempatan sebagai sales terbaik.
c. Perilaku
Perilaku merupakan benefit karena semakin baik perilaku seorang sales, maka akan semakin baik.
d. Kedisiplinan
Kedisiplinan merupakan benefit karena semakin baik kedisiplinan seorang sales maka akan lebih tinggi pula peluang sebagai sales terbaik.
e. Kerjasama
Penelitian Lapangan

## Penelitian Kepustakaan
Analisa dan pengujian menerapkan Metode SAW 1. Penetapan Alternatif dan Rating 2. Menormalisasikan Matrik Keputusan 3. Menghitung Preferensi 4. Perangkingan Sales Terbaik Penetapan Hasil dan Resume Penelitian 1. Penetapan Sales Terbaik 2. Penulisan Laporan Penelitian

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955
Kerjasama  merupakan  benefit  karena  semakin  baik  kerjasama  seorang  sales  dengan  leasing  tertentu  akan semakin baik.
f. Lama Kerja
Lama kerja merupakan cost karena sales yang baru bekerja tetapi mempunyai penjualan yang banyak juga akan semakin baik untuk menjadi sales terbaik.
Untuk variabel pelayanan, perilaku, kedisiplinan serta Kerjasama terbagi atas 5, yaitu : Sangat Buruk
: 1
Buruk
: 2 Cukup
: 3 Baik : 4 Sangat Baik : 5 Untuk data-data alternatif yang telah penulis ambil pada perusahaan, dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Alternatif Nama Sales C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 Suji Desliana (A 1 ) 2 Unit Baik Baik Baik Baik 11 Bulan Fransiska Liharni (A 2 ) 3 Unit Baik Baik Sangat Baik Baik 11 Bulan Rani Puspita 1 Unit Cukup Cukup Cukup Baik 11 Bulan Fitri Wulandari 1 Unit Cukup Baik Cukup Cukup 3 Bulan Ahman Yogi 1 Unit Sangat Baik Baik Baik Baik 10 Bulan Rahman Rianto 5 Unit Sangat Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik 11 Bulan Jorge 1 Unit Buruk Cukup Cukup Baik 3 Bulan Jopvi Pengawalta 2 Unit Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik 6 Bulan Sigit Maulana 2 Unit Baik Baik Baik Sangat Baik 9 Bulan Gonggom Nababan 0 Unit Cukup Cukup Cukup Baik 8 Bulan Inggrit 0 Unit Cupup Baik Cukup Baik 9 Bulan Joko 3 Unit Cukup Cukup Baik Baik 4 Bulan Irwansyah 1 Unit Cukup Cukup Cukup Cukup 1 Bulan Syahputri 3 Unit Baik Cukup Sangat Baik Baik 5 Bulan Isra Mukti 2 Unit Cukup Baik Baik Baik 6 Bulan Prihatin 1 Unit Baik Cukup Buruk Baik 6 Bulan Supriadi 1 Unit Cukup Baik Baik Baik 3 Bulan Eko Suntoro 2 Unit Baik Cukup Cukup Baik 5 Bulan Hatta 3 Unit Baik Cukup Sangat Baik Baik 4 Bulan Rian 1 Unit Baik Baik Buruk Cukup 2 Bulan
Setelah diperoleh data kriteria, bobot dan alternatif maka dapat ditentukan data rating  kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria yang terlihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Rating Kecocokan
Nama Sales C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 Suji Desliana (A 1 ) 2 4 4 4 4 11 Fransiska Liharni (A 2 ) 3 4 4 5 4 11 Rani Puspita (A 3 ) 1 3 3 3 4 11 Fitri Wulandari (A 4 ) 1 3 4 3 3 3 Ahman Yogi (A 5 ) 1 5 4 4 4 10 Rahman Rianto (A 6 ) 5 5 4 5 5 11 Jorge (A 7 ) 1 2 3 3 4 3 Jopvi Pengawalta (A 8 ) 2 5 4 4 5 6 Sigit Maulana (A 9 ) 2 4 4 4 5 9 Gonggom Nababan (A 10 ) 0 3 3 3 4 8 Inggrit  (A 11 ) 0 3 4 3 4 9 Joko (A 12 ) 3 3 3 4 4 4 Irwansyah (A 13 ) 1 3 3 3 3 1 Syahputri (A 14 ) 3 4 3 5 4 5 Isra Mukti (A 15 ) 2 3 4 4 4 6 Prihatin (A 16 ) 1 4 3 2 4 6 Supriadi (A 17 ) 1 3 4 4 4 3 Eko Suntoro (A 18 ) 2 4 3 3 4 5 Hatta (A 19 ) 3 4 3 5 4 4 Rian (A 20 ) 1 4 4 2 3 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955

## 2. Membuat Matrik Keputusan
Setelah  nilai  rating  alternatif  pada  setiap  kriteria  ditentukan  maka  selanjutnya  adalah  pembentukan  matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Ci) sudah ditentukan.Matriks yang dihasilkan sebagai berikut:
𝑋𝑖𝑗 =
[ 2 4 4 4 4 11 3 4 4 5 4 11 1 3 3 3 4 11 1 3 4 3 3 3 1 5 4 4 4 10 5 5 4 5 5 11 1 2 3 3 4 3 2 5 4 4 5 6 2 4 4 4 5 9 0 3 3 3 4 8 0 3 4 3 4 9 3 3 3 4 4 4 1 3 3 3 3 1 3 4 3 5 4 5 2 3 4 4 4 6 1 4 3 2 4 6 1 3 4 4 4 3 2 4 3 3 4 5 3 4 3 5 4 4 1 4 4 2 3 2 ] Max/min    5    5    4    5     5     1
3. Menghitung Matrik Normalisasi (Rij)
Setelah selesai membuat matrik keputusan, tahap selanjutnya kita menghitung normalisai berdasarkan martrik 1, dengan cara berikut ini :
Menghitung normalisasi untuk kriteria C1  (Benefit) R 1.1 =  2/5 =  0.4 R 2.1 =  3/5 =  0.6
R 3.1 =  1/5 =  0.2
R 4.1 =  1/5 =  0.2
R 5.1 =  1/5 =  0.2
R 6.1 =  5/5 =  1 R 7.1 =  1/5 =  0.2
R 8.1 =  2/5 =  0.4
R 9.1 =  2/5 =  0.4 R 10.1 =  0/5 =  0 R 11.1 =  0/5 =  0 R 12.1 =  3/5 =  0.6 R 13.1 =  1/5 =  0.2 R 14.1 =  3/5 =  0.6 R 15.1 =  2/5 =  0.4 R 16.1 =  1/5 =  0.2 R 17.1 =  1/5 =  0.2 R 18.1 =  2/5 =  0.4 R 19.1 =  3/5 =  0.6 R 20.1 =  1/5 =  0.2 Menghitung normalisasi untuk kriteria C2  (Benefit) R 1.2 =  4/5 =  0.8 R 2.2 =  4/5 =  0.8 R 3.2 =  3/5 =  0.6 R 4.2 =  3/5 =  0.6 R 5.2 =  5/5 =  1 R 6.2 =  5/5 =  1 R 7.2 =  2/5 =  0.4 R 8.2 =  5/5 =  1 R 9.2 =  4/5 =  0.8 R 10.2 =  3/5 =  0.6 R 11.2 =  3/5 =  0.6

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955
R 12.2 =  3/5 =  0.6 R 13.2 =  3/5 =  0.6 R 14.2 =  4/5 =  0.8 R 15.2 =  3/5 =  0.6 R 16.2 =  4/5 =  0.8 R 17.2 =  3/5 =  0.6 R 18.2 =  4/5 =  0.8 R 19.2 =  4/5 =  0.8 R 20.2 =  4/5 =  0.8 Menghitung normalisasi untuk kriteria C3  (Benefit) R 1.3 =  4/5 =  0.8 R 2.3 =  4/5 =  0.8 R 3.3 =  3/5 =  0.6 R 4.3 =  4/5 =  0.8 R 5.3 =  4/5 =  0.8 R 6.3 =  4/5 =  0.8
R 7.3 =  3/5 =  0.6
R 8.3 =  4/5 =  0.8 R 9.3 =  4/5 =  0.8
R 10.3 =  3/5 =  0.6 R 11.3 =  4/5 =  0.8 R 12.3 =  3/5 =  0.6 R 13.3 =  3/5 =  0.6 R 14.3 =  3/5 =  0.6 R 15.3 =  4/5 =  0.8 R 16.3 =  3/5 =  0.6 R 17.3 =  4/5 =  0.8 R 18.3 =  3/5 =  0.6 R 19.3 =  3/5 =  0.6 R 20.3 =  4/5 =  0.8 Menghitung normalisasi untuk kriteria C4  (Benefit) R 1.4 =  4/5 =  0.8 R 2.4 =  5/5 =  1 R 3.4 =  3/5 =  0.6 R 4.4 =  3/5 =  0.6
R 5.4 =  4/5 =  0.8 R 6.4 =  5/5 =  1 R 7.4 =  3/5 =  0.6 R 8.4 =  4/5 =  0.8
R 9.4 =  4/5 =  0.8 R 10.4 =  3/5 =  0.6 R 11.4 =  3/5 =  0.6 R 12.4 =  4/5 =  0.8 R 13.4 =  3/5 =  0.6 R 14.4 =  5/5 =  1
R 15.4 =  4/5 =  0.8 R 16.4 =  2/5 =  0.4 R 17.4 =  4/5 =  0.8 R 18.4 =  3/5 =  0.6 R 19.4 =  5/5 =  1 R 20.4 =  2/5 =  0.4 Menghitung normalisasi untuk kriteria C5  (Benefit) R 1.5 =  4/5 =  0.8 R 2.5 =  4/5 =  0.8 R 3.5 =  4/5 =  0.8 R 4.5 =  3/5 =  0.6 R 5.5 =  4/5 =  0.8 R 6.5 =  5/5 =  1 R 7.5 =  4/5 =  0.8 R 8.5 =  5/5 =  1 R 9.5 =  5/5 =  1 R 10.5 =  4/5 =  0.8

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955
R 11.5 =  4/5 =  0.8 R 12.5 =  4/5 =  0.8 R 13.5 =  3/5 =  0.6 R 14.5 =  4/5 =  0.8 R 15.5 =  4/5 =  0.8 R 16.5 =  4/5 =  0.8 R 17.5 =  4/5 =  0.8 R 18.5 =  4/5 =  0.8 R 19.5 =  4/5 =  0.8 R 20.5 =  3/5 =  0.6 Menghitung normalisasi untuk kriteria C6  (Cost) R 1.6 =  1/11 =  0.090 R 2.6 =  1/11 =  0.090 R 3.6 =  1/11 =  0.090 R 4.6 =  1/3 =  0.333 R 5.6 =  1/10 =  0.1 R 6.6 =  1/11 =  0.090 R 7.6 =  1/3 =  0.333 R 8.6 =  1/6 =  0.167 R 9.6 =  1/9 =  0.111
R 10.6 =  1/8 =  0.125
R 11.6 =  1/9 =  0.111
R 12.6 =  1/4 =  0.25 R 13.6 =  1/1 =  1 R 14.6 =  1/5 =  0.2 R 15.6 =  1/6 =  0.167 R 16.6 =  1/6 =  0.167
R 17.6 =  1/3 =  0.333
R 18.6 =  1/5 =  0.2 R 19.6 =  1/4 =  0.25 R 20.6 =  1/2 =  0.5
Kemudian setelah selesai perhitungan tersebut, tahap selanjutnya membuat matrik Rij, berikut matrik Rij nya :
Rij =
[ 0.4 0.8 0.8 0.8 0.8 0.090 0.6 0.8 0.8 1 0.8 0.090 0.2 0.6 0.6 0.6 0.8 0.090 0.2 0.6 0.8 0.6 0.6 0.333 0.2 1 0.8 0.8 0.8 0.1
1 1 0.8 1 1 0.090 0.2 0.4 0.6 0.6 0.8 0.333 0.4 1 0.8 0.8 1 0.167 0.4 0.8 0.8 0.8 1 0.111 0 0.6 0.6 0.6 0.8 0.125 0 0.6 0.8 0.6 0.8 0.111 0.6 0.6 0.6 0.8 0.8 0.25 0.2 0.6 0.6 0.6 0.6 1 0.6 0.8 0.6 1 0.8 0.2 0.4 0.6 0.8 0.8 0.8 0.167 0.2 0.8 0.6 0.4 0.8 0.167 0.2 0.6 0.8 0.8 0.8 0.333 0.4 0.8 0.6 0.6 0.8 0.2 0.6 0.8 0.6 0.6 0.8 0.25 0.2 0.8 0.8 0.4 0.6 0.5 ]
4. Menghitung Preferensi Tahapan akhir menghitung nilai preferensi (Vi) sebagai berikut : V 1 = ∑(0.3 ∗ 0.4) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.090) = 0.489 V 2 = ∑(0.3 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 1) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.090) = 0.709
V 3 = ∑(0.3 ∗ 0.2) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.090) = 0.449 V 4 = ∑(0.3 ∗ 0.2) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.333) = 0.483
V 5 = ∑(0.3 ∗ 0.2) + (0.15 ∗ 1) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.1) = 0.58
V 6 = ∑(0.3 ∗ 1) + (0.15 ∗ 1) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 1) + (0.1 ∗ 1) + (0.1 ∗ 0.090) = 0.879

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955
V 7 = ∑(0.3 ∗ 0.2) + (0.15 ∗ 0.4) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.333) = 0.443
V 8 = ∑(0.3 ∗ 0.4) + (0.15 ∗ 1) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 1) + (0.1 ∗ 0.167) = 0.667
V 9 = ∑(0.3 ∗ 0.4) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 1) + (0.1 ∗ 0.111) = 0.548
V 10 = ∑(0.3 ∗ 0) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.125) = 0.392
V 11 = ∑(0.3 ∗ 0) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.111) = 0.421
V 12 = ∑(0.3 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.25) = 0.625
V 13 = ∑(0.3 ∗ 0.2) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 1) = 0.52
V 14 = ∑(0.3 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 1) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.2) = 0.69
V 15 = ∑(0.3 ∗ 0.4) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.167) = 0.587
V 16 = ∑(0.3 ∗ 0.2) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 0.4) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.167) = 0.447
V 17 = ∑(0.3 ∗ 0.2) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.333) = 0.543
V 18 = ∑(0.3 ∗ 0.4) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.2) = 0.55
V 19 = ∑(0.3 ∗ 0.6) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.15 ∗ 0.6) + (0.2 ∗ 0.6 +) + (0.1 ∗ 0.8) + (0.1 ∗ 0.25) = 0.615
V 20 = ∑(0.3 ∗ 0.2) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.15 ∗ 0.8) + (0.2 ∗ 0.4) + (0.1 ∗ 0.6) + (0.1 ∗ 0.5) = 0.49
Dari perhitungan diatas dapat dibuat tabel rangking sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Peringkat Sales
Alternatif Nama Vi Peringkat A 1 Suji Desliana 0.489 14 A 2 Fransiska Liharni 0.709 2 A 3 Rani Puspita 0.449 16 A 4 Fitri Wulandari 0.483 15 A 5 Ahman Yogi 0.58 8 A 6 Rahman Rianto 0.879 1 A 7 Jorge 0.443 18 A 8 Jopvi Pengawalta 0.667 4 A 9 Sigit Maulana 0.548 10 A 10 Gonggom Nababan 0.329 20 A 11 Inggrit 0.421 19 A 12 Joko 0.625 5 A 13 Irwansyah 0.52 12 A 14 Syahputri 0.69 3 A 15 Isra Mukti 0.587 7 A 16 Prihatin 0.447 17 A 17 Supriadi 0.543 11 A 18 Eko Suntoro 0.55 9 A 19 Hatta 0.615 6 A 20 Rian 0.49 13
Dari hasil perangkingan di atas sales terbaik di Perusahaan marketing, sebagai berikut : 1. Rahman Rianto (A 6 ) dengan nilai 0.879
2. Fransiska Liharni (A 2 ) dengan nilai 0.709
3. Syahputri (A 14 ) dengan nilai 0.69

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian untuk mendapatkan hasil sales terbaik dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW), maka dapat diperoleh kesimpulan bahwa dalam perhitungan sales terbaik dengan metode SAW mengacu pada  penilaian  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan  yaitu  jumlah  penjualan,  pelayanan,  perilaku, kedisiplinan,  kerjasama,  serta  lama  kerja.  Pada  hasil  akhir  bahwa  an  Rahman  Rianto  mendapatkan  hasil perhitungan  preferensi  yang  lebih  tinggi  yaitu  0.879.  Untuk  menentukan  sales  terbaik  tidak  hanya  dilihat  dari penjulan saja, tetapi  perilaku dan  kedisiplinan juga dinilai.  Berdasarkan dari hasil di  atas  metode SAW mampu memberikan hasil yang lebih efektif dalam memberikan informasi yang dibutuhkan pimpinan

## REFERENCES
[1] V. C. Hardita, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 2, p. 138, Jul. 2019.
[2] R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[3] I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “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.
[4] 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.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 548 − 556 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1955
[5] E. Turban, J. Aronson, and T. Llang, Decision Support Systems and Intelligent Systems . 2003.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] S. Ayu Rizkandari, R. Saptono, and , W., “Pemanfaatan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Penentuan Mahasiswa Berprestasi Tingkat Universitas Sebelas Maret Surakarta,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 3, no. 1, p. 34, 2016.
[8] Asminah, “Penerapan Metode Simple Additive Weigthing Untuk Penentuan Level Kondisi Penyandang Disabilitas,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 559–565, 2022.
[9] R.  P.  Sari  and  M.  R.  Maulana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 472–478, 2021.
[10]  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.
[11]  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.
[12]  R.  P.  Sari  and  E.  Rasimin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kategori  Skripsi  Bagi  Mahasiswa  Sistem Informasi,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 339–347, 2021.
[13]  J. D. Manik and A. R. Samosir, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Penerimaan Siswa Magang pada Universitas Budi Darma,” sudo J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, 2022.
[14]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and ..., “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.
[15]  M. D. L. Siahaan, Elviwani, A. B. Surbakti, A. H. Lubis, and A. P. U. Siahaan, “Implementation of Simple Additive Weighting Algorithm in Particular Instance,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 442–447, 2017.
[16]  S.  Yudha  Prayogi,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Dalam  Pemilihan  Tablet  Pc  Untuk  Pemula,” CESSJournal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 35–40, 2016.
[17]  S.  Sumarno,  I.  Gunawan,  and  H.  S.  Tambunan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Aparatur  Sipil  Negara Terbaik  Pada  Dinas  Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  Unit  Pelaksana  Teknis  Dinas  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 31, 2019.
[18]  A. Zumarniansyah, R. Ardianto, Y. Alkhalifi, and Q. Nur Azizah, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting,” J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, 2021.
[19]  M. T. Vaneza, Mesran, J. Afriany, W. Julitawaty, and K. Sussolaikah, “The IJICS ( International Journal of Informatics and Computer Science ) Implementation of the Simple Additive Weighting ( SAW ) Method in the Selection of Recipients of Social Funds for Poor Families,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 3, pp. 298–304, 2021.