Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Mengelompokkan Kualitas Kacang Kedelai Di Rumah Tempe A-Zaki Padang
Ika Ima Nissa 1 , Yuhandri 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia Email: 1 180641.ikaimanissa@gmail.com, 2 yuyu@upiyptk.ac.id, 3 gunadiwidi@yahoo.co.id
Abstract
Soybeans are a legume that has quite high protein levels. This Decision Support System uses the Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method.  This  method  has  seven  stages,  namely  determining  the criteria  and  criteria  weight  values,  determining  the  suitability  rating  of  each  alternative  for  each criterion, determining the normalization value and weight attribute, determining the decision matrix, determining the normalized matrix value, calculating the matrix by adding up the respective criteria matrices, alternatively do Ranking. The data processed in this research comes from Rumah Tempe A- Zaki  Padang.  The  data  consists  of  4  alternatives,  namely  green  soybeans,  yellow  soybeans,  black soybeans, brown soybeans with 5 assessment criteria, namely color, texture, cost, aroma, taste which are used to apply the Simple Additive Weighting (SAW) method. The results of this research are that green soybeans have the highest value with a yield of 0.8525, yellow soybeans with a yield of 0.755, brown  soybeans  with  a  yield  of  0.6345  and  the  lowest  value  with  a  yield  of  0.6275.  Therefore,  the Decision Support System designed can help increase accuracy in determining the quality of soybeans using the Simple Additive Weighting (SAW) method and provide information for Rumah Tempe A-Zaki Padang in making decisions regarding the best quality of soybeans.
Keywords : Soybeans, Decision Support System, Simple Additive Weighting (SAW), Alternatives, Criteria

## Abstrak
Kacang  kedelai  merupakan  tanaman  polong  yang  mempunyai  kadar  protein  cukup  tinggi. Sistem Pendukung Keputusan ini menggunakan metode Simple Aditive Weighting (SAW). Metode ini memiliki  tujuh  tahapan  yaitu  menentukan  kriteria-kriteria  dan  nilai  bobot  kriteria,  menentukan rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria,  menentukan  nilai  normalisasi  dan  bobot atribut, menentukan matriks keputusan, menentukan nilai matriks yang ternormalisasi, menghitung matriks dengan menjumlahkan matriks kriteria masing-masing alternatif, melakukan Perangkingan. Data yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari Rumah Tempe A-Zaki Padang. Data terdiri dari 4 alternatif yaitu kacang kedelai hijau, kacang kedelai kuning, kacang kedelai hitam, kacang kedelai coklat dengan 5 kriteria penilaian yaitu warna, tekstur, biaya, aroma, cita rasa yang digunakan untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil dari penelitian ini yaitu kacang kedelai hijau memiliki nilai tertinggi dengan hasil 0.8525, kacang kedelai kuning dengan hasil 0.755, kacang kedelai  coklat  dengan  hasil  0.6345  dan  nilai  terendah  dengan  hasil  0.6275.  Oleh  karena  itu,  Sistem Pendukung Keputusan  yang dirancang dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  dalam  menentukan kualitas  kacang  kedelai  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  serta memberikan  informasi  bagi  pihak  Rumah  Tempe  A-Zaki  Padang  dalam  pengambilan  keputusan terhadap kualitas kacang kedelai terbaik.
Kata Kunci : Kacang Kedelai, Sistem Pendukung Keputusan, Simple  Additve Weighting(SAW), Alternatif,  Kriteria

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  sangat  penting  saat  ini  untuk  seorang  wirausaha. Penggunaan  teknologi  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  bisnis,  membuat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
inovasi, dan ide-ide serta menciptakan budaya digital. Bisnis tempe  [1]. Sebanyak 50%  dari  konsumsi  kedelai  Indonesia  diperoleh  dalam  bentuk  tempe.  Kedelai mengandung kadar protein lebih dari 40 persen dan lemak 20-15 persen [2].
Permasalahan  yang  terdapat  pada  sistem  yang  sedang  berjalan  saat  ini, seperti  pemisahan kacang kedelai yang utuh, kedelai yang rusak, dan kedelai yang keriput  dengan  melakukan  proses  sortir/pemisahan  menggunakan  cara  manual akan memerlukan waktu yang tidak sedikit, selain itu mengggunakan cara manual juga  akan  memerlukan  tenaga  kerja  yang  cukup  banyak  dan  biaya  yang dikeluarkan pun relatif besar.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  penulis membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) umumnya  adalah  sistem  komputer  berbasis  informasi  yang  dilengkapi  dengan kemampuan  pengambilan  keputusan  dalam  domain  tertentu  [3].  Tujuan  sistem pendukung  keputusan  yang  harus  dicapai  adalah  membantu  manajer  membuat keputusan, mendukung penilaian manajer bukan mencoba untuk menggantikannya, meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan manajer dari pada  efisiensinya  [4]. Sistem Pendukung Keputusan bagian dari sistem informasi berbasis computer yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan [5]. SPK memecahkan masalah dan memberikan rekomendasi yang membantu pengguna membuat keputusan yang lebih baik dan lebih  efisien  dengan  menggunakan  data  dan  pemodelan  sistem[6].  Nilai keterampilan  didalam  pengambilan  keputusan  yang  dimiliki  oleh  seorang pengambil  keputusan  misalnya  manajer,  tergantung  dari  beberapa  faktor  seperti faktor  intelegensi,  kapabilitas,  kapasitas  dan  tanggung  jawab  [7].  Komponen- komponen    Sistem    Pendukung    Keputusan    secara    garis    besar    meliputi, Manajemen  Data,  Basis  Model  Antarmuka  Pengguna  dan  Manajemen Pengetahuan [8].
Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  menggunakan  metode Simple  Aditive Weighting (SAW).  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternative  pada  semua  atribut  [9].  Sifat atribut pada metode SAW ada dua, yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya  ( cost ).  Metode  SAW  merupakan  parameter  pembanding  untuk  seluruh elemen  dalam  matriks  keputusan  [10].    Sistem  pendukung  keputusan  umumnya memakai  algoritma  yaitu  Simple  Additive  Weighting.  Simple  Additive  Weighting yaitu metode yang menggunakan kriteria-kriteria tertentu dari sejumlah alternatif untuk mencari alternatif yang optimum [11]. Nilai total didapatkan dari hasil kali ranking dan bobot masing-masing atribut [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Proses  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat digambarkan dalam kerangka penelitian yang disajikan pada Gambar 1.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Terdapat beberapa langkah dalam metode Simple Addtive Weighting , sebagai berikut:
2.1. Menentukan kriteria-kriteria dan nilai bobot kriteria Tahapan  awal  pada  penerapan  perhitungan  metode  SAW  ini  yaitu menentukan    kriteria  dan  nilai  bobot  kriteria.  Kriteria-kriteria  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bersumber  langsung  dari  Rumah  Tempe  A-Zaki  Padang dengan ketentuan kriteria yaitu warna, tekstur, biaya , aroma dan cita rasa.

## 2.2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  dengan memberikan  nilai  preferensi  pada  masing-masing  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam proses pengambilan keputusan. Adapun ketentuan penilaiannya yaitu sangat baik, baik, cukup baik  kurang baik dan tidak baik.

## 2.3. Menentukan nilai normalisasi dan bobot
Penentuan nilai normalisasi dan bobot atribut berdasarkan kriteria terhadap masing-masing  alternatif.  Nilai  normalisasi  dan  bobot  dikategorikan  menjadi  2 kriteria yaitu benefit dan cost .

## 2.4. Menentukan matriks keputusan
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menentukan  matriks  keputusan  setiap  alternatif terhadap setiap kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya pada hasil wawancara dan data yang diberikan oleh pihak Rumah Tempe A-Zaki Padang.

## 2.5. Menentukan nilai matriks yang ternormalisasi
Proses  normalisasi  dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi dari alternatif pada kriteria. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
= { Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )                                          (1)
= { Jika j adalah atribut biaya ( cost ) (2)
Di mana:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
= Nilai rating kinerja ternormalisasi
= Nilai maksimum dari baris dan kolom
= Nilai minimum dari baris dan kolom
= Nilai standar kriteria pada baris ke-i, kolom ke-j Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik Di mana    adalah  rating kinerja ternormalisasi dari rating A i pada atribut C j ; i= 1,2,..,m dan j = 1,2,…,n.
2.6.  Menghitung  matriks  dengan  menjumlahkan  matriks  kriteria  masing- masing alternatif
Hasil  prefensi  didapat  dari  hasil  jumlah  perkalian  baris  matriks ternormalisasi  dengan  bobot  preferensi  sesuai  kolom  matriks.  Nilai  preferensi untuk setiap alternatif ( Vi ) diberikan sebagai berikut:
V i =
(3)
Di mana:
V i = Nilai akhir dari alternatif
= Bobot yang telah ditentukan
= Normalisasi matriks n     = Jumlah alternatif Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## 2.7.  Melakukan perangkingan
Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh  nilai terbesar yang dipilih sebgagai alternatif terbaik sebagai solusi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kualitas  kacang  kedelai yang mana data digunakan untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW).  Proses  pengumpulan  data  dilakukan  melalui  wawancara  dan  mengambil data  di  Rumah  Tempe  A-Zaki  Padang.    Berikut  adalah  data  yang  diperoleh  dari Rumah Tempe A-Zaki Padang, Kecamatan Pauh, Kota Padang yang akan digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini:
Tabel 1. Data Kualitas kacang Kedelai Alternatif Kriteria  Ketentuan Penilaian Kedelai Kuning Warna Cukup Baik Cita Rasa Baik Tekstur Kurang Baik Aroma Baik Biaya Kurang Baik Kedelai Hitam Warna Baik Cita Rasa Kurang Baik
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Alternatif Kriteria  Ketentuan Penilaian Tekstur Kurang Baik Aroma Cukup Baik Biaya Kurang Baik Kedelai Hijau Warna Sangat Baik Cita Rasa Cukup Baik Tekstur Kurang Baik Aroma Cukup Baik Biaya Baik Kedelai Coklat Warna Cukup Baik Cita Rasa Tidak Baik Tekstur Kurang Baik Aroma Baik Biaya Baik
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  dengan menggunakan metode SAW adalah sebagai berikut:
1.  Menentukan Kriteria dan Nilai Bobot Kriteria Penelitian  ini  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  proses  seleksi  yaitu dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Kriteria No. Kriteria 1. Warna 2. Tekstur 3. Biaya 4. Aroma 5. Cita rasa
Penentuan  kriteria  akan  dijadikan  acuan  dalam  proses  pengambilan keputusan. Tahapan selanjutnya yaitu menentukan nilai bobot dari setiap kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai bobot Kriteria Bobot Atribut Warna 30 C1 ( Benefit ) Tekstur 20 C2 ( Benefit ) Biaya 10 C3 ( Cost ) Aroma 15 C4 ( Benefit ) Cita Rasa 25 C5 ( Benefit )

## 2.  Menentukan Rating Kecocokan Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
Penentuan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  dengan memberikan nilai preferensi pada masing-masing kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Nilai Preferensi No Ketentuan Penilaian          Nilai 1   Sangat Baik 100 2   Baik 80
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Ketentuan Penilaian          Nilai 3   Cukup Baik 60 4   Kurang baik 40 5   Tidak baik 20
Berdasarkan  Tabel  4  maka  ketentuan  yang  digunakan  untuk  menentukan rating kecocokan setiap alternatif terhadap setiap kriteria yaitu sebagai berikut: a.  Warna (C1)
Nilai 100 apabila warna yang dihasilkan sangat jernih, nilai 80 apabila warna yang dihasilkan jernih, nilai 60 apabila warna yang dihasilkan lebih terang, warna 40 apabila warna yang dihasilkan terang, warna 20 apabila warna yang dihasilkan gelap.
b. Tekstur (C2) Nilai 100 apabila tekstur yang dihasilkan padat, nilai 80 apabila tekstur yang dihasilkan sedikit padat, nilai 60 apabila tekstur yang dihasilkan tidak padat, nilai 40  apabila  tekstur  yang  dihasilkan  mudah  patah,  nilai  20  apabila  tekstur  yang dihasilkan tidak padat dan mudah patah.
c. Biaya (C3)
Nilai  100  apabila  biaya  yang  dikeluarkan  sebanyak  Rp.10.000.000,  nilai  80 apabila biaya yang dikeluarkan sebanyak Rp. 10.000.000 – Rp. 12.000.000, nilai 60 apabila biaya yang dikeluarkan sebanyak Rp. 12.000.000 – Rp.14.000.000, nilai 40 apabila biaya yang dikeluarkan sebanyak Rp.14.000.000 – Rp.16.000.000, nilai 20 apabila  biaya  yang  dikeluarkan  sebanyak  Rp.  16.000.000  –  Rp.  16.000.000  – Rp.18.000.000.
d. Aroma
Nilai  100  apabila  memiliki  aroma  lembut  khas  teempe,  nilai  80  apabila memiliki aroma tidak berbau menyengat tetapi berkurangnya aroma lembut khas tempe,  nilai  60  apabila  memiliki  aroma  yang  mulai  menyengat,  nilai  40  apabila memiliki aroma menyengat, nilai 20 apabila memiliki aroma sangat menyengat. e. Cita Rasa
Nilai 100 apabila memiliki cita rasa khas tempe, nilai 80 apabila memiliki cita rasa lebih manis, nilai 60 apabila memiliki cita rasa gurih tetapi hilangnya cita rasa khas  tempe,  nilai  40  apabila  memiliki  cita  rasa  sedikit  pahit,  nilai  20  apabila memiliki cita rasa sangat pahit.

## 3. Menentukan Nilai Normalisasi dan Bobot Atribut
Tabel  5  menunjukkan  nilai  bobot  dalam  bentuk  persentase,  menghasilkan nilai bobot dengan jumlah 1. Berikut adalah tahapan pencarian nilai bobot:
Tabel 5. Bobot Normalisasi Kriteria Bobot Normalisasi Warna 30 0.30 Cita Rasa 25 = 0.25 Tekstur 20 = 0.20
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kriteria Bobot Normalisasi Aroma 15 = 0.15 Biaya 10 = 0.10

## 4. Menentukan Matriks Keputusan
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menentukan  matriks  keputusan  setiap  alternatif terhadap setiap kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya pada hasil wawancara dan  data  yang  diberikan  oleh  pihak  Rumah  Tempe  A-Zaki  Padang,  seperti  yang terangkum pada Tabel 6.
Tabel 6. Matriks Keputusan Alternatif C1 C2 C3 © C4 C5 A1 60 80 40 80 40 A2 80 40 80 60 40 A3 100 60 100 60 80 A4 60 20 60 80 60 Nilai Max 100 80 100 80 80 Nilai Min 60 40 40 60 40

## 5. Menentukan Matriks ternormalisasi
Menentukan  matriks  ternormalisasi  untuk  C1,C2,C4  dan  C5  dapat  dihitung menggunakan rumus (1) dan untuk C3 menggunakan rumus (2) yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Matriks Ternormalisasi No. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 © C4 C5 1. Kedelai Kuning 2. Kedelai Hitam
3. Kedelai Hijau

## 4. Kedelai Coklat
Berdasarkan Tabel 7, Proses normalisasi dilakukan sebanyak jumlah kriteria untuk  setiap  alternatif,  yang  mana  terdapat  lima  kriteria  C1-C5,  sehingga  akan dilakukan lima kali proses normalisasi.

## 6.  Menghitung  Matriks  dengan  Menjumlahkan  Matriks  Kriteria  Masing- Masing Alternatif
Menghitung  matriks  dengan  menjumlahkan  matriks  kriteria  masing-masing alternatif  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  (3).  Tabel  dari  matriks ternormalisasi, dapat dilihat pada Tabel  8.
Tabel 8. Matriks KRITERIA Hasil C1  C2 C3 C4 C5 0.6 1 1 1 0.5   V1 = (0.30 x 0.60) + (0.20 x 1) + (0.10 x 1) + (0.15 x 1) + (0.25 x 0.5) = 0.755
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
KRITERIA Hasil C1  C2 C3 C4 C5 0.8  0.5 0.5  0.75  0.5   V2 = (0.30 x 0.8) + (0.20 x 0.5) + (0.15 x 0.75) + (0.25 x 0.5) = 0.6275 1  0.75  0.4  0.75 1   V3 = (0.30 x 1) + (0.20 x 0.75) + (0.10 x 0.4) + (0.15 x 0.75) + (0.25 x 1) = 0.8525 0.6  0.25  0.67 1 0.67 V4 = (0.30 x 0.6) + (0.20 x  0.25) + (0.10 X 0.67) + (0.15 x 1) + (0.25 x 0.75) = 0.6345
Berdasarkan  Tabel  8,  masing-masing  nilai  tiap  baris  kriteria  dikalikan dengan  masing-masing  bobot  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  diawal,  maka didapatkan hasil sebagai berikut:
a. Kacang kedelai kuning (V1) dengan nilai hasil 0.755.
b. Kacang kedelai hitam (V2) dengan nilai hasil 0.6275.
c. Kacang kedelai hijau (V3) dengan nilai hasil 0.8525.
d. Kacang kedelai cokelat (V4) dengan nilai hasil 0.6345.

## 7.  Melakukan Perangkingan
Selanjutnya  dilakukan  perangkingan  hasil  perhitungan Vi pada  setiap alternatif  untuk  menentukan  pengelompokan  kualitas  kacang  kedelai  yang berkualitas.  Berikut  ini  adalah  tabel  parameter  kelayakan  dan  tabel  hasil perangkingan yang didapatkan dari tabel matriks sebelumnya, yang dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perangkingan Alternatif Hasil Akhir Kedelai Hijau (A3) V3 = 0.8525 Kedelai Kuning (A1) V1 = 0.755 Kedelai Coklat (A5) V5 =  0.6345 Kedelai Hitam (A6) V4 = 0.6275
Berdasarkan  Tabel  9  yaitu  dalam  mengelompokan  kualitas  kacang  kedelai yang  memiliki  nilai utility keseluruhan  tertinggi  yaitu  Kacang  Kedelai  Hijau. Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  SAW  di  atas,  maka  dapat disimpulkan bahwa alternatif terbaik dari kualitas kacang kedelai, yaitu:
a. Kualitas  Kacang  Kedelai  yang  tertinggi  adalah  Kedelai  Hijau  dengan  hasil akhir perhitungan 0.8525.
b. Kualitas Kacang Kedelai Kuning dengan hasil akhir 0.755.
c. Kualitas Kacang Kedelai Coklat dengan hasil akhir 0.6345.
d. Kualitas Kacang Kedelai yang terendah adalah Kedelai Hitam dengan hasil akhir perhitungan 0.6275.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  mengenai  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam pengelompokkan  kualitas  kacang  kedelai,  maka  dapat  disimpulkan  kriteria- kriteria  yang  digunakan  dalam  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam menentukan  kualitas  kacang  kedelai  dapat  dianalisis,  sehingga  dapat  diperoleh informasi tentang kriteria-kriteria yang berpengaruh dalam menentukan kualitas kacang  kedelai  yaitu  warna,  tekstur,  biaya,  aroma  dan  cita  rasa  serta  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  dirancang  dapat  membantu  meningkatkan  akurasi dalam  menentukan  kualitas  kacang  kedelai  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Simanaviciene  And  L.  Ustinovichius,  “Sensitivity  Analysis  For  Multiple  Criteria Decision Making Methods: Topsis And Saw,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , Vol. 2, No. 6, Pp. 7743–7744, 2010, Doi: 10.1016/J.Sbspro.2010.05.207.
[2] R.  V.  Zendrato,  R.  Ryantama,  M.  A.  Nugroho,  D.  Putri,  D.  Kuncoro,  And  S. Parningotan,  “Analisis  Pengendalian  Kualitas  Pada  Tempe  Menggunakan  Metode Seven Tools,” Imtechno J. Ind. Manag. Technol. , Vol. 3, No. 2, Pp. 99–109, 2022, Doi: 10.31294/Imtechno.V3i2.1221.
[3] I.  Ismail  And  A.  Mukhlis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jurusan Menggunakan Metode Multi Factor Evaluation Process (Mfep) Di Sman 5 Soppeng,” J.  Ilm.  Sist.  Inf.  Dan  Tek.  Inform. ,  Vol.  6,  No.  1,  Pp.  9–19,  2023,  Doi: 10.57093/Jisti.V6i1.143.
[4] A.  Lisdiyanto,  “Sistem  Penilaian  Kinerja  Tridharma  Dosen  Menggunakan  Saw,” J. Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis ,  Vol.  5,  No.  1,  Pp.  69–72,  2023,  Doi: 10.47233/Jteksis.V5i1.760.
[5] E.  Maria  And  E.  Junirianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet Menggunakan  Metode Topsis,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  Vol.  16, No. 1, P. 7, 2021, Doi: 10.30872/Jim.V16i1.5132.
[6] R. Fauzan, Y. Indrasary, And N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa  Bidik  Misi  Di  Poliban  Dengan  Metode  Saw  Berbasis  Web,” J.  Online Inform. , Vol. 2, No. 2, P. 79, 2018, Doi: 10.15575/Join.V2i2.101.
[7] R.  N.  Syabaniah Et  Al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima Beasiswa  Tahfidz  Menggunakan  Metode  Saw,” Jsitik  J.  Sist.  Inf.  Dan  Teknol.  Inf. Komput. , Vol. 1, No. 2, Pp. 19–26, 2022, [Online]. Available: Http://Jurnal.Unprimdn.Ac.Id/Index.Php/Jutikomp/Article/View/2568
[8] A.  Choicharoon,  R.  Hodgett,  B.  Summers,  And  S.  Siraj,  “Hit  Or  Miss:  A  Decision Support System Framework For Signing New Musical Talent,” Eur. J. Oper. Res. , Vol. 312, No. 1, Pp. 324–337, 2024, Doi: 10.1016/J.Ejor.2023.06.014.
[9] Y. Maratullatifah, C. E. Widodo, K.  Adi, U.  Diponegoro, P. Korespondensi, And S. P. Keputusan,  “Perbandingan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Dan  Analytic Hierarchy Process Untuk Pemilihan Supplier Pada Restoran Comparison Of Simple Additive  Weighting  And  Analytic  Hierarchy,”  Vol.  9,  No.  1,  2022,  Doi: 10.25126/Jtiik.202294428.
[10]  M.  Y.  Firmansyah,  A.  C.  Murti,  And  R.  Nindyasari,  “Analisis  Perbandingan  Metode Ahp  (Analytical  Hierarchy  Process)  Dan  Saw  (Simple  Additive  Weight)  Dalam Pemilihan  Tempat  Usaha,” J.  Dialekt.  Inform. ,  Vol.  3,  No.  2,  Pp.  71–78,  2023,  Doi:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 310-319 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
10.24176/Detika.V3i2.10455.
[11]  M.  Nurrohim,  E.  Lestariningsih,  And  E.  Nurraharjo,  “Penerapan  Metode  Saw  Pada Rekomendasi  Pemilihan  Jenis  Jamur  Untuk  Budidaya  Dan  Konsumsi,”  Vol.  6,  No. September, Pp. 988–1001, 2022.
[12]  E. Satryawati, A. Fitriansyah, I. Cahyanto, F. Teknologi, And I. Teknologi, “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting  Pada  Aplikasi  Penentuan  Pemasok  Bahan Makanan Dan Minuman Abstrak Berdasarkan Pengalaman Dan Intuisi Pihak Yang Dipandang  Perusahaan  Berkompeten  Penting  Yaitu  ,  Harga  ,  Kualitas  ,  Cara Pembayarannya  ,  Dan  Pelayanan  Pemasok  .  Keempat,”  Vol.  9,  No.  1,  Pp.  84–99, 2023.