## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Rekomendasi Desain Kacamata Terbaik Menggunakan Metode SAW
Maylson Longse * , Imam Suharjo
Teknologi Informasi, Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* maylson.longse@gmail.com, 2 imam@mercubuana-yogya.ac.id Email Penulis Korespondensi: maylson.longse@gmail.com
Abstrak− Dalam  era  di  mana  variasi  desain  kacamata  dan  perkembangan  tren  fashion  yang  beragam,  hal  ini  sering  menyulitkan konsumen untuk memilih desain kacamata terbaik untuk di gunakan sehingga di butuhkan sebuah sistem untuk hal tersebut  .Sistem pendukung keputusan menjadi solusi yang efektif dalam membantu pengambilan keputusan ini.penelitian ini menggunakan metode Simple  Additive  Weighting  untuk  membantu  dalam  memilih  desain  kacamata  berdasarkan  beberapa  kriteria  seperti desain,bahan,harga,jenis lensa dan merek. Metode Simple Additive Weighting memungkinkan perhitungan skor setiap kriteria yang di pilih, memberikan bobot yang sesuai, dan menghasilkan rekomendasi kacamata yang paling sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pelanggan. Penggunaan Sistem Penunjang Keputusan di harapkan tidak hanya mempermudah proses pemilihan kacamata, tetapi juga meningkatkan  kepuasan  pengguna  dengan  produk  yang  di  pilih  yang  sesuai  dengan  harapan  mereka.Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan pemahaman tentang pengunaan sistem pendukung keputusan  diterapkan pada industri optik untuk memberikan layanan yang  baik  pada  pelanggan.  Hasil  perbandingan  dari  30  data  yang  diambil  dari  3  orang  pelanggan  untuk  menguji  sistem  tersebut menunjukan kesamaan 86% pada tabel hasil pengujian metode (SAW).Sehingga sistem pedukung Keputusan dengan metode simple Addiptive  Weighting  adalah  sistem  yang  tepat  untuk    pemilihan  desain  kacamata  mengunakan  metode  saw  berdasarkan  kriteria  – kriteria  yang  di  tetapkan. Pemilihan  kacamata  dengan  merek  Supor  seri  FF151 ukuran  lensa  59mm  lebar  jembatan  16mm  Panjang tangkai  152mm  dengan  bahan  titanium  dengan  harga  Rp.450.000  dan  jenis  lensa  transisi  menjadi  pilihan  terbaik  dalam  pemilihan desain kacamata terbaik.
Kata Kunci: Kacamata; Sistem Pendukung Keputusan; Simple Additive Weighting;Desain; Optik;
Abstract− In an era where the variety of eyewear designs and the development of various fashion trends, often makes it difficult for consumers  to  choose  the best  eyewear  design  to use  so  that  a  system  is  needed  for  this.  Decision support  systems  are  an  effective solution in helping make this decision. This research uses the Simple Additive Weighting method to help in choosing eyewear designs based  on  several  criteria  such  as  design,  material,  price,  lens  type  and  brand.  The  Simple  Additive  Weighting  method  allows  the calculation of the score of each selected criterion, assigns the appropriate weights, and produces eyewear recommendations that best suit customer preferences and needs. The use of Decision Support Systems is expected to not only simplify the process of selecting glasses, but also increase user satisfaction with the selected product that matches their expectations. This research aims to provide an understanding  of  the  use  of  decision  support  systems  applied  to  the  optical  industry  to  provide  good  service  to  customers.  The comparison results of 30 data taken from 3 customers to test the system show a similarity of 86% in the  tabel of test results of the method  (SAW).So  that  the  decision  support  system  with  the  simple  Addiptive  Weighting  method  is  the  right  system  for  selecting eyewear designs using the saw method based on the criteria set. Selection of glasses with the Supor brand FF151 series lens size 59mm bridge width 16mm stalk length 152mm with titanium material at a price of Rp.450,000 and the type of transition lens is the best choice in choosing the best eyewear design.
Keywords : Glasses; Decision Support System; Simple Additive Weighting; Design; Optics

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  desain  kacamata  yang  tepat  sangat  penting  dalam  dunia  optik,  karena  desain  kacamata  tidak  hanya mempengaruhi penampilan pengguna tetapi juga kenyamanan dan kesesuaian dengan lensa yang digunakan. Kacamata yang tidak sesuai dapat menyebabkan ketidaknyamanan, gangguan penglihatan, dan bahkan masalah kesehatan lainnya. Oleh karena itu, pemilihan desain kacamata yang tepat merupakan keputusan yang krusial bagi setiap individu[1].
Seiring perkembangan zaman, semakin banyak jenis desain kacamata dari berbagai  merek dengan  kualitas dan harga yang bervariasi. Kacamata telah menjadi barang yang mudah ditemukan di toko-toko optik di sekitar kita, termasuk di Toko Jakarta Optik 354 yang berlokasi di Kota Yogyakarta. Di Toko ini konsumen dapat menemukan berbagai pilihan desain kacamata dengan variasi model, bahan frame, jenis lensa, dan harga yang bervariasi. Dalam memahami bisnis ritel, perilaku konsumen dalam bisnis ritel Kondisi ini seringkali membingungkan konsumen dalam menentukan pilihan yang paling  cocok  dengan  kebutuhan  dan  preferensi  mereka.  Selain  itu,  perkembangan  tren  fashion  yang  cepat  juga mempengaruhi  preferensi  konsumen  terhadap  desain  kacamata,  sehingga  toko  optik  harus  selalu  mengikuti perkembangan tren untuk memenuhi kebutuhan pasar[2].
Hal yang menjadi permasalahan dalam pemilihan desain kacamata adalah banyaknya pilihan desain kacamata yang membuat pelanggan menjadi bingung untuk memilih kemudian kualitas bahan yang menjadi tolak ukur awet nya sebuah kacamata dan jenis lensa yang mempengaruhi estetika dari desain kacamata berdasarkan warna lensa kemudian merek sebagai nilai tambah jaminan kualitas kacamata yang ditawarkan kemudian harga sebagai tolak ukur apakah kacamata tersebut sesuai kualitas dan harganya[3].
Namun,  tidak  semua  konsumen  memiliki  pengetahuan  yang  cukup  tentang  bagaimana  masing-masing  faktor tersebut mempengaruhi keputusan pemilihan desain kacamata. Akibatnya, banyak konsumen yang membutuhkan bantuan dalam  menentukan  desain  kacamata  yang  tepat.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat membantu konsumen dalam menentukan desain kacamata yang sesuai berdasarkan berbagai kriteria.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem berbasis komputer yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dengan menggabungkan data dan model analisis untuk memecahkan masalah yang kompleks dan membantu  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  [4].Dalam  pemilihan  desain  kacamata,  (SPK)  dapat  membantu konsumen menimbang berbagai kriteria dan memberikan rekomendasi yang optimal. (SPK) ini dapat mengolah informasi tentang desain kacamata, bahan , harga, jenis lensa, dan merek untuk memberikan rekomendasi desain kacamata yang paling sesuai dengan kebutuhan dan preferensi konsumen.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu metode yang sering digunakan dalam (SPK). (SAW) adalah  metode  yang  sederhana  dan  efektif  untuk  melakukan  penilaian  dan  pemilihan  alternatif  berdasarkan  beberapa kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  ini  bekerja  dengan  menjumlahkan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan  untuk  setiap  alternatif,  sehingga  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  objektif  dan  akurat.  (SAW) memungkinkan pengambilan  keputusan  yang lebih transparan dan  mudah dipahami, sehingga cocok digunakan dalam konteks pemilihan desain kacamata[5].
Dengan adanya sistem ini dapat membantu konsumen dalam membuat keputusan yang lebih baik dan mengurangi kebingungan dalam memilih desain yang sesuai. Sistem ini dapat mengolah berbagai kriteria seperti desain, bahan frame, harga,  bahan  lensa,  dan  merek  untuk  memberikan  rekomendasi  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi konsumen.  Dengan  demikian,  (SPK)  ini  dapat  meningkatkan  kepuasan  konsumen  dan  membantu  toko  optik  dalam memberikan layanan yang lebih baik.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya[6],  [7],  [8],  [9],  [10]  yang  menjadi  pembeda  dari  penelitian sebelumnnya  dimana  belum  ada  yang  membahas  tentang  desain  kacamata  yang  merupakan  elemen  penting  dalam pemilihan kacamata Dimana belum adanya sistem tersebut. Dalam penelitian ini akan mengembangkan sistem berbasis web dengan  menentukan desain kacamata terbaik dari penilaian  desain bahan harga jenis dan  merek agar tidak repot dalam memilih sebuah desain kacamata agar pelanggan dapat mudah dalam memilih kacamata yang berkualitas dan cocok dengan pelanggan.Penelitian ini mengusulkan masalah yang berbeda yaitu sistem pendukung Keputusan untuk pemiliha rekomendasi  kacamata  terbaik  mengunakan  metode  (SAW).sehingga  hal  tersebut  di  pilih  sebagai  topik  utama.Dalam penelitian  ini  peneliti  memutuskan  untuk  menggunakan  metode  simple  Addiptive  weighting(SAW).Penelitian  ini bertujuan  untuk  memudahkan  pelanggan  dalam  memilih  sebuah  desain  kacamata  terbaik  sehingga  pelanggan  dapat menyesuaikan berdasarkan rekomendasi dari sistem yang di buat  penelitian ini memiiki 10 data dari kacamata dari Toko Jakarta Optik 354  dan 5 kriteria,lalu nantinya kriteria ini akan digunakan untuk menetukan desain kacamata terbaik yang akan  menjadi  sebuah  pilihan  pelanggan  yaitu  Desain(C1),  Bahan(C2),Harga  Jenis(C3),  Lensa(C4),  dan  Merek(C5) dengan  5  kriteria  tersebut  nantinya  pelanggan  dapat  memasukan  nilai  bobot  kedalam  setiap  kriteria  yang  ada  untuk menyesuikan kebutuhan dari pelanggan tersebut,sehingga nanti nya dapat menghasilkan pilihan desain kacamata terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan penelitian ini, menjelaskan langkah-langkah yang dilakukan dari awal hingga akhir penelitian. Alur penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini, metode pengumpulan data yang digunakan meliputi langkah-langkah berikut:
a. Identifikasi  Masalah:  Langkah  ini  melibatkan  penulis  dalam  mengenali  masalah  yang  sudah  didefinisikan sebelumnya.
b. Studi Literatur: Dalam langkah ini, penulis meninjau literatur dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, dan karya ilmiah  lainnya  yang  relevan  dengan  topik  penelitian,  terutama  dalam  konteks  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting).
c. Pengumpulan Data: Pada tahap pengumpulan data, informasi dikumpulkan melalui wawancara dan observasi. Untuk memperoleh informasi yang diperlukan dalam penelitian ini, dilakukan wawancara dengan pelanggan dan pemilik toko  yang  menjual Kacamata. Selain itu, observasi juga dilakukan dengan  mengunjungi  langsung toko Kacamata Jakarta Optic wilayah Candi gembang,Yogyakarta.
d. Perancangan  Sistem: Perancangan  sistem  dibuat  dengan  conteks  diagram  diagram  flowchart  Sistem,  dan  desain antarmuka.
e. Implementasi: Pada tahap ini, data yang telah dikumpulkan diterapkan pada metode yang digunakan, dengan tujuan untuk mengembangkan sistem yang akan diwujudkan sebagai sebuah website.
f. Kesimpulan:  Tahap  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  kesimpulan  dari  proses  pengujian  data  sistem pendukung keputusan dalam memilih desain kacamata menggunakan metode SAW.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tahapan  pembuatan  sistem  ini  melibatkan  penggunaan  Diagram  Konteks,  Data  Flow  Diagram  untuk menggambarkan interaksi, serta Flowchart yang menunjukkan proses dari input data kriteria hingga output rekomendasi Diagram Konteks dari Sistem Pendukung Keputusan pemilihan desain kacamata terbaik mencakup Admin sebagai satu- satunya pengguna. Admin bertanggung jawab untuk menambahkan data alternatif kacamata , data kriteria, melakukan perhitungan,  dan  menghasilkan  perangkingan.  Output  dari  sistem  ini  meliputi  informasi  data  kriteria,  informasi  data alternatif, informasi data perhitungan, dan informasi data perangkingan. Hasil perancangan sistem ini dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Diagram Kontext
Data Flow Diagram (DFD) dari sistem pendukung keputusan rekomendasi Desain Kacamata mencakup penjelasan entitas setelah terurai dari diagram konteks. Ilustrasi dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 1. Data Flow Diagram
Flowchart  dimulai  dengan  pengguna  memasukkan  kriteria.  Setelah  itu,  pengguna  memasukkan  data  alternatif Kacamata  yang  akan  dievaluasi.  Sistem  melakukan  perhitungan  skor  untuk  setiap  alternatif  menggunakan  Metode Simpple Additive Weighting berdasarkan bobot yang telah ditetapkan untuk masing-masing kriteria. Hasil perhitungan kemudian  diperangkingkan  dari  yang  tertinggi  hingga  terendah  untuk  memberikan  rekomendasi  Desain  Kacamata Terbaik terbaik. Proses ini dapat dilihat pada Gambar 4, Flowchart Sistem di bawah ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 563−575 https://djournals.com/resolusi

## 2.2 Kacamata
Kacamata merupakan sebuah alat bantu penglihatan bagi seseorang yang memiliki gangguan pada indera penglihatan. Semakin pesatnya perkembangan teknologi khususnya benda-benda elektronik yang menggunakan layar monitor, setiap orang dituntut untuk mampu mengikuti perkembangan tersebut, seringnya melihat layar monitor, terkena paparan radiasi dari layar monitor baik komputer, telepon seluler, maupun benda elektronik lainnya maka semakin lama akan berpengaruh terhadap daya penglihatan seseorang[11]

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem informasi yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. SPK didesain untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan yang kompleks dengan  menyediakan  informasi  yang  terstruktur  dan  relevan.  Dalam  SPK,  data  dan  informasi  diolah  menggunakan metode-metode matematika atau statistika untuk menghasilkan rekomendasi atau opsi keputusan yang dapat membantu pengambilan keputusan[12], [13].
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System atau DSS) adalah sebuah sistem berbasis komputer yang interaktif  dan  dirancang  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dengan  menggunakan  data  dan  model  untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur. DSS, yang didukung oleh sistem informasi berbasis komputer, dapat membantu individu meningkatkan kinerja dalam pengambilan keputusan. Dalam suatu perusahaan, seorang manajer dapat menyelesaikan masalah yang bersifat semi-terstruktur dengan bekerja sama dengan komputer sebagai tim pemecah masalah. Sistem ini memanfaatkan sumber daya dari individu yang memiliki kemampuan komputasi untuk meningkatkan kualitas  keputusan  yang  diambil.  Dengan  demikian,  sistem  pendukung  berbasis  komputer  ini  dapat  digunakan  untuk manajemen pengambilan keputusan terkait dengan masalah semi-terstruktur.[14], [15].
Menurut  ahli,  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  menghasilkan berbagai  alternatif  keputusan  untuk  membantu  manajemen  dalam  menangani  berbagai  permasalahan  yang  terstruktur maupun tidak terstruktur dengan menggunakan data atau model hal ini didefinisikan oleh litlle[16].

## 2.4 Metode Simple additive Weighting (SAW)
Metode SAW, singkatan dari Simple Additive Weighting, sering digunakan dalam Multiple Attribute Decision Making (MADM). Ini merupakan salah satu metode MADM yang paling sederhana dan populer karena algoritmanya yang relatif mudah dipahami dan diimplementasikan. Metode ini juga dikenal sebagai metode penjumlahan terbobot.
Pada  dasarnya,  Metode  SAW  bertujuan  untuk  menentukan  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu. Langkah pertama adalah menentukan bobot untuk setiap kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Bobot  ini  mencerminkan  tingkat  kepentingan  relatif  dari  masing-masing  kriteria  terhadap  tujuan  akhir  pengambilan keputusan[17], [18]
Langkah awal dalam menerapkan metode SAW adalah dengan memisahkan setiap kriteria menjadi dua bagian, yakni benefit dan cost. Setelah pembagian kriteria dilakukan, langkah berikutnya adalah mengubah nilai dari setiap atribut ke  dalam  skala  0  -  1.  Setelah  itu,  dilakukan  normalisasi  nilai  atribut  menggunakan  rumus  yang  sesuai.  Namun,  perlu diingat bahwa pengelompokkan kriteria ke dalam kategori benefit atau cost tetap harus diperhatikan secara cermat.[19], [20]
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖𝑗  𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑗  𝑋𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (1)
Jika j ialah atribut keuntungan(Benefit) Jika j ialah atribut biaya(Cost) 𝑟 𝑖𝑗 = Nilai rating kinerja yang ternormalisasi 𝑥 𝑖 = Nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria. Max 𝑥 𝑖𝑗 = Nilai terbesar dari setiap kriteria i Min 𝑥 𝑖𝑗 = nilai terkecil dari setiap kriteria i
Setelah  nilai  atribut  di  normalisasikan,  selanjutnya  dapat  masuk  ke  Langkah  terakhir  yaitu  menghitung  setiap alternatif dengan menjumlahkan hasil perkalian setiap atribut dengan bobot kriteria dengan persamaan sebagai berikut.
𝑊 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑖 (2)
Vi rangking alternaif Wi = Bobot yang telah di tentukan 𝑟 𝑖𝑗 = Normalisasi matriks

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3.1 Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan untuk memberikan hasil keputusan yang membantu masyarakat atau customer dalam memilih atau mencari kacamata terbaik sesuai dengan kebutuhan mereka. Proses ini akan dihitung menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) melalui beberapa langkah berikut:

## 3.1.1 Data Kacamata
Pada Tabel 1, terdapat alternatif berupa data kacamata yang dapat menjadi pilihan bagi customer. Data tersebut mencakup Kode Alternatif Merek,Seri,Ukuran Lensa,Lebar Jembatan,Panjang Tangkai,Bahan,Harga. Data dalam Tabel 1 diambil dari sumber pada tanggal 4 Mei 2024
Tabel 1. Data Kacamata Data Kacamata Kode Alternatif Merek Seri Ukuran Lensa Lebar Jembatan Panjang Tangkai Bahan Harga Jenis Lensa A1 Licha Retro Vintage Black Marble 50 mm 20 mm 140 mm Titanium Rp398.000 Transisi A2 William Palmer 6617 C6 Black 51 mm 17 mm 142 mm Logam Rp450.000 Bening A3 Mont Blanc CRMC 53 mm 16 mm 150 mm Logam Rp250.000 Anti-UV A4 Shimmer Black Gun 49 mm 20 mm 140 mm Titanium Rp320.000 Transisi A5 EZTA Wayne 48 mm 18 mm 140 mm Acetate Rp180.000 Polaroid A6 Moscot Vilda 48 mm 22 mm 150 mm Acetate Rp270.000 Bening A7 Supor FF151 59 mm 16 mm 152 mm Titanium Rp450.000 Transisi A8 Stuborn Asian Fit 50 mm 22 mm 145 mm Plastik Rp315.000 Bening A9 Heykama Black Glossy 48 mm 23 mm 146 mm Logam Rp250.000 Anti-UV A10 Shelby TR 90 47 mm 16 mm 135 mm Plastik Rp170.000 Polaroid

## 3.1.2 Data Kriteria
Tabel 2 adalah data kriteria berfungsi sebagai dasar bagi pelanggan untuk memilih kacamata nantinya, di data kriteria memiliki 5 data.
Tabel 2. Data Kriteria Nama Kriteria Kode Nama Bobot Desain A1 5 0,3 Bahan A2 4 0,25 Harga A3 3 0,2 Jenis Lensa A4 2 0,15 Merek A5 1 0,1

## 3.1.3 Data Nilai Subkriteria
Sub Kriteria yang berfungsi untuk pemberian nilai pada setiap alternatif yang terdapat tabel 3-7, sebagai berikut. Subkriteria  desain  berfungsi    untuk  pemberian  nilai  berdasarkan  seberapa  kreatif  desain  yang  di  tawarkan  pada  layar alternatif
Tabel 3. Subkriteria Desain Subkriteria Nilai Sangatt Kreatif 5 Kreatif 4 Cukup Kreatif 3 Tidak Kreatif 2 Sangat Tidak Kreatif 1
Subkriteria bahan berfungsi utuk pemberian nilai berdasarkan seberapa kokoh kacamata dari bahan kaca mata pada layar alternatif
Tabel 4. Subkriteria Bahan Subkriteria Nilai Titanium 5

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 563−575 https://djournals.com/resolusi
Subkriteria Nilai Logam 4 Acetate 3 Plastik 2 Karet 1
Subkriteria harga berfungsi untuk pemberian nilai berdasarkan harga nominal kacamata yeng tersedia pada layar alternatif
Tabel 5. Subkriteria Harga Subkriteria Nilai 0 - 100.000 5 100.000 - 200.000 4 200.000  - 300.000 3 300.000 - 400.000 2 400.000 - 500.000 1
Subkriteria  jenis lensa berfungsi untuk pemberian nilai pada jenis lensa berdasarkan jenis lensa yang tersedia pada layar alternatif
Tabel 6. Subkriteria Jenis Lensa Subkriteria Nilai Bening 5 Anti-UV 4 Transisi 3 Polaroid 2 Tinted 1
Subkriteria merk berfungsi untuk pemberian nilai pada merek berdasarkan merek yang di cantumkan  yang tersedia pada layar alternatif
Tabel 7. Subkriteria Merk Subkriteria Nilai Merek Ternama 5 Merek Lokal 4 High-end Designer 3 Populer di Pasar 2 Non Merek 1

## 3.1.4 Pengelompokan Data
Pada bagian ini dilakukan pengelompokan kacamata pada (tabel 1) sesuai dengan sub kriteria atau bobot yang sudah di tentukan
Tabel 8. Data Pengelompokan Kode Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A1 4 5 2 3 3 A2 3
4 1 5 3 A3 5
3 3 4 4 A4 3
5 4 3 2 A5 4
4 3 2 3 A6 3 4 2 5 5 A7 5 5 1 3 3 A8 4 3 2 5 4 A9 3
4 3 4 5 A10 3
3 4 2 2

## 3.1.5 Normalisasi
Normalisasi Matriks Keputusan di hitung menggunakan persamaan 1. a) Kriteria desain Nilai Max = 5 𝑟 11 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 12 =   4 5  =   0,60 ⁄

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 563−575 https://djournals.com/resolusi
𝑟 13 =   4 5  =      1 ⁄ 𝑟 14 =   4 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 15 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 16 =   3 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 17 =   5 5  =     1 ⁄ 𝑟 18 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 19 =   3 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 20 =   3 5  =   0,60 ⁄ b) Kriteria Bahan Nilai Max = 5 𝑟 21 =   5 5  =   1 ⁄ 𝑟 22 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 23 =   3 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 24 =   5 5  =   1 ⁄ 𝑟 25 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 26 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 27 =   5 5  =   1 ⁄ 𝑟 28 =   3 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 29 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 30 =   3 5  =   0,60 ⁄ c) Kriteria Harga Nilai Min = 1 𝑟 31 =   2 1  =   0,50 ⁄ 𝑟 32 =   1 1  =   1 ⁄ 𝑟 33 =   3 1  =   0,33 ⁄ 𝑟 34 =   4 1  =   1 ⁄ 𝑟 35 =   3 1  =   0,33 ⁄ 𝑟 36 =   2 1  =   0,50 ⁄ 𝑟 37 =   1 1  =   1 ⁄ 𝑟 38 =   2 1  =   0,50 ⁄ 𝑟 39 =   3 1  =   0,33 ⁄ 𝑟 40 =   4 1  =   0,25 ⁄ d) Kriteria Jenis Lensa Nilai Max = 5 𝑟 41 =   5 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 42 =   5 5  =   1 ⁄ 𝑟 43 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 44 =   3 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 45 =   2 5  =   0,40 ⁄ 𝑟 46 =   5 5  =   1 ⁄ 𝑟 47 =   3 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 48 =   5 5  =   1 ⁄ 𝑟 49 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 50 =   2 5  =   0,40 ⁄ e) Kriteria Merek Nilai Max = 5 𝑟 51 =   4 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 52 =   4 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 53 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 54 =   4 5  =   0,40 ⁄ 𝑟 55 =   4 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 56 =   4 5  =   1 ⁄ 𝑟 57 =   4 5  =   0,60 ⁄ 𝑟 58 =   4 5  =   0,80 ⁄ 𝑟 59 =   4 5  =   1 ⁄ 𝑟 60 =   4 5  =   0,40 ⁄

## 3.1.6 Nilai Preferensi
Selanjutnya  aakan  dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  desain  kacamata  yang  terbaik  dengan  menggunakan persamaan 2.
𝒗𝟏  = (0,3 𝑥 0,80) + (0,25 𝑥 1,00) + (0,2 𝑥 0,50 ) + (0,15 𝑥 0,60 ) +   (0,1 𝑥 0,60)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 563−575 https://djournals.com/resolusi
=  0.24 + 0.25 + 0.10 + 0.09 + 0.06 = 0.74
𝒗𝟐 = (0,3 𝑥 0,60) + (0,25 𝑥 0,80) + (0,2 𝑥 1,00 ) + (0,15 𝑥 1,00) +   (0,1 𝑥 0,60)
= 0.18 + 0.20 + 0.20 + 0.15 + 0.06 = 0.79
𝒗 𝟑 = (0,3 𝑥 1,00) + (0,25 𝑥 0,60) + (0,2 𝑥 0,33 ) + (0,15 𝑥 0,80 ) +   (0,1 𝑥 0,80) = 0.3 + 0.15 + 0.066 + 0.12 + 0.08 = 0,72 𝒗 𝟒 = (0,3 𝑥 0,60) + (0,25 𝑥 1,00) + (0,2 𝑥 0,25 ) + (0,15 𝑥 0,60 ) +   (0,1 𝑥 0,40) = 0.18 + 0.25 + 0.05 + 0.09 + 0.04 = 0,61 𝒗𝟓  = (0,3 𝑥 0,80) + (0,25 𝑥 0,80) + (0,2 𝑥 0,33 ) + (0,15 𝑥 0,40 ) +   (0,1 𝑥 0,60)
= 0.24 + 0.20 + 0.066 + 0.06 + 0.63
𝒗𝟔  = (0,3 𝑥 0,60) + (0,25 𝑥 0,80) + (0,2 𝑥 0,50 ) + (0,15 𝑥 1,00 ) +   (0,1 𝑥 1,00) = 0.18 + 0.20 + 0.10 + 0.15 + 0.10 =  0,73 𝒗𝟕 = (0,3 𝑥 1,00) + (0,25 𝑥 1,00) + (0,2 𝑥 1,00 ) + (0,15 𝑥 0,60 ) +   (0,1 𝑥 0,60) = 0.3 + 0.25 + 0.2 + 0.09 + 0.06 =  0,90 𝒗𝟖  = (0,3 𝑥 0,80) + (0,25 𝑥 0,60) + (0,2 𝑥 0,50 ) + (0,15 𝑥 1,00 ) +   (0,1 𝑥 0,80) = 0.24 + 0.15 + 0.10 + 0.15 + 0.08 =  0,72 𝒗𝟗  = (0,3 𝑥 0,60) + (0,25 𝑥 0,80) + (0,2 𝑥 0,33 ) + (0,15 𝑥 0,80 ) +   (0,1 𝑥 1,00)
=  0.18 + 0.20 + 0.066 + 0.12 + 0.10      =  0,67
𝒗𝟏𝟎  = (0,3 𝑥 0,60) + (0,25 𝑥 0,60) + (0,2 𝑥 0,25 ) + (0,15 𝑥 0,40 ) +   (0,1 𝑥 0,40)
=  0.1125 + 0.15 + 0.225 + 0.2 + 0.1125        =  0,48

## 3.1.7 Perankingan
Setelah  dilakukan  perhitungan  preferensi  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  perangkingan  berdasarkan  perferensi terbesar, pada bagian ini diambil 5 data dengan nilai terbesar, dapat  dilihat pada tabel 10 sebagai berikut.
Tabel 9. Data Hasil Preferensi Kode Alternatif  Nilai Akhir A7 0,9 A2 0,79 A1 0,74 A6 0,73 A8 0,72 A3 0,72 A9 0,67 A5 0,63 A4 0,61 A10 0,48
Kemudian dilakukan pencocokan data dengan berdasarkan kode alternatif pada tabel 1 dan 10 sebagai berikut;
Tabel 10. Data Ranking Hasil Akhir
Pada  tabel  11  nilai  terbesar  dari  hasil  perhitungan  preferensi  yaitu  pada  alternatif  A7  (Supor)  yang  dimana merupakan pilihan terbaik dengan hasil akhir yaitu 0,90.
Kode Alternatif Merek Seri Ukuran Lensa Lebar Jembatan Panjang Tangkai Bahan Harga Jenis Lensa A7 Supor FF151 59 mm 16 mm 152 mm  Titanium  Rp450.000 Transisi A2 William Palmer  6617 C6 Black 51 mm 17 mm 142 mm Logam Rp450.000 Bening A1 Licha Retro Vintage Black Marble 50 mm 20 mm 140 mm  Titanium  Rp398.000 Transisi A6 Moscot Vilda 48 mm 22 mm 150 mm Acetate Rp270.000 Bening A8 Stuborn Asian Fit 50 mm 22 mm 145 mm Plastik Rp315.000 Bening A3 Mont Blanc CRMC 53 mm 16 mm 150 mm Logam Rp250.000 Anti- UV A9 Heykama Black Glossy 48 mm 23 mm 146 mm Logam Rp250.000 Anti- UV A5 EZTA Wayne 48 mm 18 mm 140 mm Acetate Rp180.000  Polaroid A4 Shimmer Black Gun 49 mm 20 mm 140 mm  Titanium  Rp320.000 Transisi A10 Shelby TR 90 47 mm 16 mm 135 mm Plastik Rp170.000  Polaroid

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3.1.8 Pengujian Akurasi Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pengujian Akurasi Metode Simple Additive Weighting(SAW)Menunjukkan hasil   pengujian   akurasi yang  telah  dibuat. Pengujian  diambil dari  10% hingga  100% data. Data yang di dapat kan dari 3 pelanggan sebanyak 30 untuk menguji akurasi dari sistem hasil nya dapat dilihat pada tabel 11 sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Pengujian Metode SAW No.  Persentase  Jumlah Data  Data Tidak Valid  Hasil Akurasi 1 10% 3 0 100% 2 20% 6 1 83.33% 3 30% 9 2 77.77% 4 40% 12 4 66,66% 5 50% 15 4 73,33% 6 60% 18 4 77,77% 7 70% 21 5 76,19% 8 80% 24 5 79,16% 9 90% 27 5 81,48% 10 100% 30 6 86% 𝑒  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% [21]                                                                                                                              (3)
𝑒  = 24 30 𝑥 100% = 86%

## 3.2 Pembahasan
Hasil  penelitian  ini  diimplementasikan  dalam  sistem  berbasis  web  dengan  menggunakan  Bahasa  pemrograman (PHP),(CSS)  dan  (Javascript)  dan  Visual  Studio  Code  sebagai  Editor  dan  databasenya  phpMyAdmin  dengan  domain local.

## 3.2.1 Dashboard
Gambar 5 Halaman dashboard merupakan tampilan utama dari pada halaman ini menampilkan deskripsi singkat sistem yang diakses tampilan dashboard. dimana user berikan pengenalan dari sistem yang di buat.

## Gambar 5. Tampilan Halaman dashboard

## 3.2.2 Halaman Alternatif
Gambar  6  Pada  halaman  alternatif  menyediakan  opsi  penilaian  untuk  kriteria  yang  akan  di  nilai  pada  halaman  ini pengguna dapat mencakup kemampuan untuk menghapus (delete) atau mengedit (edit) preferensi pengguna untuk desain kacamata, memastikan bahwa rekomendasi yang diberikan terus relevan dan akurat seiring perubahan preferensi.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 6. Tampilan Halaman Alternatif

## 3.2.3 Halaman Kriteria
Gambar 7 menampilkan  halaman  yang akan  pada halaman ini user dapat mengubah bobot kriteria agar sesuai dengan kebutuhan user saat memilih kacamata dimana tersedia nama kriteria atribut kriteria berupa benefit dan cost serta action berupa tambah edit dan delete.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Kriteria

## 3.2.4 Halaman Subkriteria
Gambar 5 menampilkan nilai atribut yang lebih spesifik untuk menilai alternatif berdasarkan kriteria. Nilai subkriteria diinput dan dihitung dari rata-rata penilaian responden terhadap data desain kacamata sebelumnya kemudian user dapat menyesuaikan sesuai kebutuhan karna di sedia kan tambah edit dan delete .

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 8. Tampilan Halaman Subkriteria

## 3.2.5 Halaman Normalisasi
Gambar 6 Proses menampilkan setiap kriteria diperlakukan dengan proporsi yang tepat dalam pengambilan keputusan. Dengan normalisasi yang benar, sistem dapat memberikan rekomendasi desain kacamata yang paling sesuai berdasarkan preferensi  dan  pentingnya  setiap  kriteria  yang  dipertimbangkan  user  dapat  melakukan  tambah  edit  dan  delete  sesuao kebutuhan user.

## Gambar 9. Tampilan Halaman Normalisasi

## 3.2.6 Halaman Perhitungan
Gambar 7 Halaman perhitungan adalah bagian dari sistem yang digunakan untuk pembobotan atau penentuan nilai skala kriteria yang akan digunakan dalam perhitungan akhir user dapat mengeksekusi hasil akhir pada halaman perhitungan tersebut.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3.2.7 Halaman Kesimpulan
Halaman  ini  imenampilkan  hasil  dari  tiga  proses  utama:  matriks  keputusan,  normalisasi  matriks,  dan  perangkingan  . Matriks keputusan memberikan gambaran tentang performa relatif setiap kapal berdasarkan penilaian responden terhadap kriteria  yang  ditetapkan.  Normalisasi  matriks  mengubah  nilai  matriks  keputusan  agar  mendapatkan  kontribusi  relatif terhadap kriteria. Hasil normalisasi ini menunjukkan kontribusi relatif setiap alternatif terhadap kriteria. Proses peringkat melibatkan  perhitungan  total  hasil  Simple  Additive  Weighting,  evaluasi  hasil  keseluruhan,  klasifikasi  alternatif,  dan rekomendasi mengenai penerimaan atau penolakan alternatif. Hasil akhir menunjukkan bahwa merek supor dengan nilai tertinggi  (0,90) merupakan desain kacamata terbaik terbaik.
Gambar 11. Tampilan Halaman Hasil Perhitungan
Gambar 12. Tampilan Halaman Hasil Normalisasi Data
Gambar 13. Tampilan Halaman Hasil Perankingan

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Pemilihan  Desain  Kacamata  Menggunakan  Metode (SAW) menunjukkan bahwa penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) efektif dalam membantu pengguna memilih desain kacamata yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini diimplementasikan dalam bentuk website

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
dengan keputusan manusia untuk meningkatkan keakuratan dan efisiensi dalam proses pemilihan desain. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  (SAW)  Perbandingan  ini  bertujuan  untuk  memverifikasi  keakuratan  sistem  dalam  memberikan rekomendasi desain kacamata kepada pengguna. Dengan adanya sistem ini, pengguna dapat memperoleh desain kacamata yang lebih sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka, mengurangi kebingungan dan waktu yang terbuang akibat banyaknya pilihan yang tersedia di pasaran.Hasil perbandingan dari 30 data yang diambil dari 3 orang pelanggan untuk menguji  sistem  tersebut  menunjukan  kesamaan  86%  pada  tabel  hasil  pengujian  metode  (SAW).Sehingga  sistem pendukung  Keputusan  dengan  metode  simple  Addiptive  Weighting  adalah  sistem  yang  tepat  untuk    pemilihan  desain kacamata mengunakan metode saw berdasarkan kriteria – kriteria yang di tetapkan. Pemilihan kacamata dengan merek Supor seri FF151 ukuran lensa 59mm lebar jembatan 16mm Panjang tangkai 152mm dengan bahan titanium dengan harga Rp.450.000 dan jenis lensa transisi menjadi pilihan terbaik dalam pemilihan desain kacamata terbaik dengan nilai (0,90) dan memastikan kacamata supor seri FF151 merupakan kacamata dengan desain terbaik dari 10 data tersebut.

## REFERENCES
[1] J. Tandarto Chin Akademi Refraksi Optisi dan Optometri Gapopin Pondok Aren dan A. Refraksi Optisi dan Optometri Gapopin Pondok Aren, “Pemilihan Bingkai Kacamata Yang Tepat Untuk Konsumen Dalam Meningkatkan Pelayanan Prima Di Optik Mahakam Zakaria Efendi Ferry Doringin,” 2020.
[2] D. Danang Sunyoto, C. B. L. D. M. Drs, dan M. M. Agus Mulyono, “Manajemen Bisnis Ritel Penerbit CV. Eureka  Media Aksara,” 2022.
[3] F. Roszalinda, M. Leo, L. A. Manafe, S. Tinggi, I. Ekonomi, dan M. Surabaya, “Demand Implikasi Inovasi Produk Terhadap Keunggulan Bersaing Produk Kacamata Pada Optik Nice,” 2021.
[4] G. S. Mahendra dkk., Implementasi Sistem Pendukung Keputusan: Teori & Studi Kasus. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=IF69EAAAQBAJ
[5] A. Yulandari dan S. Risqika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Ketua OSIS Menggunakan Metode Saw Pada Sma Negeri 3 Sigi Berbasis Website,” 2020.
[6] J. Kusuma, “Perancangan Sistem Pengambilan Keputusan Untuk Pemilihan Alat Bantu Penglihatan di  Jaya  Optikal  Medan dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” 2019.
[7] Y. N. Aprilia dan A. J. Wahidin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Optik Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting,” Swabumi, vol. 10, no. 1, hlm. 77–87, Mar 2022, doi: 10.31294/swabumi.v10i1.12226.
[8] P. Studi Mahasiswa, S. Triguna Dharma, P. Studi Dosen Pembimbing, dan S. Juliyanti, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kacamata Terlaris Pada Toko Piramid Mas Menggunakan Metode Aras,” Jurnal CyberTech, vol. x. No.x, 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[9] A. Haryanto dan H. Witriyono, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Lensa Kacamata Menggunakan Metode Weighting Product (Wp) Pada Toko Optik Berkah,” 2022.
[10]  D.  Ridha,  D.  Putri,  dan  M.  R.  Fahlevi,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting(SAW)  Dalam  Pemilihan  Kacamata Application of the Simple Additive Weighting (SAW) Method in the Selection of Glasses,” 2021.
[11]  T. Abdulghani dan R. M. Sembada, “Pemanfaatan Teknologi Augmented Reality untuk Memilih Model Kacamata di Central Optikal  165  dengan  Menggunakan  Metode  Markerless  Berbasis  Android,”  Media  Jurnal  Informatika,  vol.  13,  no.  1,  2021, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.unsur.ac.id/mjinformatika
[12]  L. T. S. N. A. H. I. G. I. S. M. S. A. M. M. B. D. M. N. L. W. S. R. G. L. M. F. I. Sarwandi,  Sistem Pendukung Keputusan. Graha Mitra Edukasi, 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=qmm-EAAAQBAJ
[13]  A.  Panata,  R.  Supardi,  dan  J.  Fredricka,  “Application  Of  Composite  Performance  Index  (CPI)  Method  In  Decision  Support System  Election  Of  Best  Village  Head  In  North  Bengkulu  District  Penerapan  Metode  Composite  Performance  Index  (CPI) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan kepala Desa Terbaik Kabupaten Bengkulu Utara,” 2024.
[14]  H.  Pratiwi,  S.  Widya,  dan  C.  Dharma,  “PENJELASAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN,”  2020.  [Daring].  Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publication/341767301
[15]  T. Sukwika, “Sistem Pendukung
Keputusan: Metode MAUT,” 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publication/372077112
[16]  S. K. M. K. Mustopa Husein Lubis, S. K. M. K. Muhammad Amin, S. K. M. K. Januardi Rosyidi Lubis, S. K. M. K. Feri Irawan, S. K. M. K. Nopi Purnomo, dan S. P. M. S. Akhir Abadi Tanjung, Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=X9J8EAAAQBAJ
[17]  W. Hadikurniawati, I. A. Nugraha, dan T. D. Cahyono, “Implementasi Metode Hybrid SAW-TOPSIS dalam Multi Attribute Decision Making Pemilihan Laptop,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 2, hlm. 127–132, Apr 2021, doi: 10.33330/jurteksi.v7i2.907.
[18]  P. Marga Kusumantara, S. Mukaromah, dan A. Brastama Putra, “Analisis Perbandingan Deviasi Metode SAW-WP-TOPSIS pada Sembarang Kasus MADM,” 2022.
[19]  N.  Dimas  Randy  dan  A.  Witanti,  “RESOLUSI :  Rekayasa  Teknik  Informatika  dan  Informasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Pemilihan Smartphone dengan Metode SAW,” 2024, [Daring]. Tersedia pada: https://djournals.com/resolusi
[20]  P. Setiaji, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Additive Weighting,” 2021.
[21]  H.  Nur  Anisa,  E.  Santoso,  dan  L.  Muflikhah,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  pada  Pembiayaan  Anggota  (Studi  Kasus:  Koperasi  Simpan  Pinjam  Pembiayaan  Syariah  Tunas Artha Mandiri (KSPPS TAM) di Kab. Nganjuk),” Akurasi, 2022. [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id