## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PRIORITAS BUG DALAM TAHAP PENGUJIAN DENGAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Sigit Heri Wibowo a , Mutaqin Akbar b
Prodi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email : 18111109@student.mercubuana-yogya.ac.id 1 Prodi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email : mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Menentukan tingkat prioritas bug masih menjadi masalah di dalam pengujian untuk saat ini. Ketika ditemukan beberapa bug, para software quality assurance masih terkadang  keliru  dalam  menempatkan  prioritas  dari  setiap  bug.  Pengambilan keputusan  untuk  menentukan  prioritas  dari  beberapa  bug  yang  telah  ditemukan secara  spontan  atau  tanpa  standar  yang  disepakati  menjadi  sebuah  masalah tersendiri. Sistem penunjang keputusan penjumlahan berbobot atau simple additive weighting  (SAW)  merupakan  satu  dari  sekian  solusi  yang  dapat  diterapkan  untuk menentukan prioritas dari sebuah bug. Dengan menentukan bobot dan kriteria lalu proses perangkingan  untuk  menyeleksi  nilai  dari  beberapa  alternatif.  Tahapan  dari penelitian adalah mengumpulkan data-data yang  dibutuhkan melalui observasi dan perhitungan  menggunakan  metode  SAW.  Perhitungan  SAW  mempunyai  langkah- langkah  menentukan  kriteria,  menentukan  tingkat  penerapan  setiap  alternatif, perhitungan normalisasi matriks dan  terakhir  perhitungan  hasil normalisasi  dengan vector bobot.  Sehingga hasil penelitian didapat  tingkat  akurasi  dalam  penelitian ini adalah 97,32% yang diketahui dari pengujian 10 koresponden terhadap jumlah koreksi prioritas bug atau alternatif yang mereka temukan. Hasil uji lainnya adalah didapat nilai kepuasan pengguna sistem informasi sebesar 8.6 dan tingkat kemudahan sistem sebesar 7.1.
Kata Kunci: sistem penunjang keputusan, simple additive weighting, prioritas bug.

## I. PENDAHULUAN
Dalam pengembangan
perangkat  lunak,  pengujian  jadi  salah satu  titik  penting  dimana  difase  ini perangkat  lunak  tersebut  dianggap layak  atau  tidak  untuk  dipakai. Pengujian  tersebut  bertujuan  untuk memeriksa  serta  menguji  semua sistem,  algoritma,  alur  dan  tampilan
dari  sebuah  perangkat  lunak.  Didunia industri  infomatika,  pengujian  juga disebut  Quality  Assurance  (QA)  yang merupakan  salah  satu  hal  kunci  yang tidak  bisa  diabaikan  dalam  proses mendapatkan produk yang berkualitas. Tujuan pengujian adalah untuk
mendapatkan  kepercayaan  pengguna bahwa  sistem  layak  untuk  digunakan
(Purnomo, 2017). Sebuah sistem yang berkualitas adalah sistem yang mempunyai  hasil  yang  akurat,  untuk itu  diperlukan  rentetan  pengujian (Tjandra  &  Pickerling,  2015).  Proses pengujian  adalah  ujung  tombak  dan mempunyai  beban  yang  besar  serta mengorbankan waktu (Xu et al., 2006).
Pada kenyataannya tidak jarang seorang  QA  kebingungan  ketika menentukan  prioritas  bug  yang  akan direkomendaikan untuk perbaiki terlebih  dahulu  sehingga.  Mengisolasi prioritas  setiap  bug  menjadi  sangat penting  untuk  seorang  QA  karena mendahului  memperbaiki  bug  yang berprioritas  rendah  dan  membiarkan bug  yang  berprioritas  tinggi  akan memperlama  proses  pengembangan perangkat  lunak.  Maka  dari  itu, dibutuhkan  sebuah  sistem  yang mampu  mengatasi hal tersebut untuk menentukan prioritas setiap bug yang ditemukan. Dengan mengimplemetasikan sistem penunjang  keputusan  (SPK)  metode penjumlahan  berbobot  atau  simple additive  weighting  (SAW)  dapat membantu untuk menentukan prioritas bug karena Menurut Fishburn dan  MacCrimmon  (Munthe,  2013) dalam  mengemukakan bahwa metode SAW sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot.
Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada semua atribut.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk mendapatkan  prioritas  dari  beberapa bug  yang  telah  ditemukan  oleh  QA dengan
menggunakan sistem
penunjang  keputusan  metode  SAW.
Dalam prosesnya dilakukan
perhitungan bobot terhadap alternatif
dan    atribut  sehingga  mendapatkan ranking.    Ranking    teratas  adalah  bug dengan  prioritas  tertinggi  untuk direkomendasikan diperbaiki.

## II. LANDASAN TEORI
Pengujian  adalah  tahap  dimana perangkat lunak di identifikasi kualitas yang telah dikembangkan dan memastikan  program  berjalan  sesuai yang diharapkan. Pengujian perangkat lunak biasanya dilakukan oleh seorang yang  berkompeten  yang  disebut dengan  QA  dimana  tugasnya  adalah menguji atau
mengoperasikan perangkat lunak untuk menangkap bug dan  menjamin  kualitas  dari  sebuah sistem,  memasukan  masukan  yang dipilih  dengan  cara  yang  sudah disepakati  atau  didokumentasikan. Sederhananya, pengujian adalah tahap untuk  mengetahui  apakah  sistem perangkat  lunak  yang  sedang  diuji mempunyai  cacat  program.  Pengujian pada  perangkat  lunak  ini  bertujuan untuk  mendeteksi  kesalahan  program sehingga  perangkat  lunak  dapat diperbaiki  sebelum  akhirnya  sampai kepada  pengguna.  Kasus  pengujian perangkat  lunak  terdiri  dari  tiga komponen,  yaitu  masukan,  keluaran, dan sistem yang bersangkutan.
Pengujian  perangkat  lunak  bukanlah hal  yang  bisa  diabaiakn  mengingat bahwa  ujung  tombak  kualitas  dari sebuah  sistem  ditentukan  pada  tahap ini  guna  untuk  mengetahui  seberapa layak  perangkat  lunak  tersebut  dirilis untuk digunakan oleh pengguna.
Tujuan  dari  pengujian  adalah mendeteksi  sebanyak  mungkin  cacat aplikasi  yang  ada  pada  perangkat lunak. Sebelum dirilis atau diserahkan ke  klien,  tahap  pengujian  melibatkan beberapa  tingkatan  yang  didalam dunia  pengujian  disebut  dengan testing pyramid.
Kualitas  dari  sebuah  perangkat lunak  adalah  tanggung  jawab  seluruh tim  pengembang,  namun  seorang  QA mempunyai wawasan, sudut pandang dan keterampilan unik untuk memastikan kelayakan
sebuah perangkat lunak  (Crispin  et  al., 2009). Kualitas  sebuah  perangkat  lunak  juga dapat  dilihat  dari  berapa  banyak  bug yang  ada  pada  perangkat  lunak  itu sendiri.
Gambar 2. Testing Pyramid Bug atau defect adalah masalah,  kendala  atau  kerusakan teknis  yang  ada  di  dalam  sebuah software, aplikasi atau perangkat lunak yang menyebabkan tidak berfungsinya algoritma  atau  sistem  pada  aplikasi tersebut.  Banyak  contoh  bug  didalam perangkat  lunak,  antara  lain  adalah tidak sesuainya keluaran yang dikehendaki.    Salah  satu  penyebab terbesar terjadinya bug adalah karena sebuah program masih dikembangkan oleh manusia, dimana tentu saja para pengembang  tidak  secara  sengaja menerapkan  kesalahan  sehingga  bug terjadi namun karena didalam sebuah aplikasi  terdiri  dari  ribuan  hingga jutaan  line  of  code  dan  sistem  yang begitu  kompleks  terkadang  membuat kesalahan  terjadi  sehingga  program
melakukan  sesuatu  yang  diluar  dari yang  dikehendaki  atau  dengan  kata lain  perangkat  lunak  melakukan  yang seharusnya  tidak  dilakukan  (Telles  & Hsieh, 2001).
Basis data adalah koleksi-koleksi
dari  berbagai  data  yang  disusun dengan cara sedemikian rupa sehingga mudah dalam disimpan dan dimanipulasi  (diperbaharui,  dicari, diolah dengan perhitungan- perhitungan  tertentu,  serta  dihapus) (Nugroho, 2004). Teori lain menyatakan basis data adalah kumpulan  data  (elementer)  yang secara logic berkaitan dalam mempresentasikan  fenomena  (fakta) secara  terstruktur  di  dalam  domain tertentu  untuk  mendukung  aplikasi dalam  sistem  tertentu  (Hariyanto,
2004).
Sistem  Penunjang  Keputusan adalah salah satu sistem yang mampu memberikan  saran  keputusan  baik masalah  yang  bersifat  terstruktur ataupun  tidak  terstruktur  terhadap pengguna  dengan  interaksi  sebuah sistem  dimana  hasilnya  didapat  dari perhitungan yang terstruktur menggunakan data yang distandarkan oleh  pengguna.  Sistem  penunjang keputusan merupakan kumpulan prosedur  pemrosesan  data  dan informasi  yang  berorientasi  pada penggunaan model
untuk menghasilkan  berbagai  jawaban  yang dapat  membantu  manajemen  dalam pengambilan  keputusan.  Sistem  ini harus  sederhana,  mudah  dan  adaptif (Turban, 2005).
SAW  adalah  salah  satu  metode yang  digunakan  dalam  SPK.  Dikenal juga  dengan  penjumlahan  berbobot atau  Multiple  Attribute  Decision
Making (MADM) yang dapat
digunakan untuk pengambilan beberapa alternative dengan perhitungan  berdasarkan  beberapa kriteria. Adapun langkah-langkah penyelesaian  antara  lain  sebagai berikut (Sri et al., 2006):
1. Menentukan  rating  kecocokan setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
2. Matriks  keputusan  X  yang  telah dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy.
3. Pengambil keputusan memberikan bobot, berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan.
4. Membuat  matriks  keputusan  X, dibuat dari tabel kecocokan.
5. Melakukan  normalisasi  matriks  R berdasarkan  matriks  X  untuk menghitung  nilai  masing-masing kriteria
6. Proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor bobot Dari perhitungan bobot tersebut akan  didapat  alternatif  dengan  nilai tertinggi. Alternatif tersebut yang akan menjadi referensi dan kemudian dapat dipertimbangkan oleh pengguna metode ini.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Bahan Penelitian
Data  berupa  kriteria  dilakukan
dengan  cara  wawancara  kepada seorang  project  manager  di  sebuah perusahaan  startup  di  Yogyakarta. Terdapat  5  kriteria  yang  berhasil peneliti  rangkum  dari  wawancara tersebut,  yaitu  komplain    klien  (C1), penghalang  fitur  lain  (C2),  Reprorate (C3), Tipe  testcase  (C4), dan  kalkulasi perbaikan  (C5).  Didapat  bahwa  sifat
dari  semua  kriteria  yang  akan  diuji adalah  Benefit.  Untuk  data  alternatif terdapat  5  yaitu  A1  sampai  A5  yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Alternatif No Nama Alternatif Alternatif 1 [Mail] Links on Upgrade  Headless Account has no any action when clicked except privacy policy A1 2 [Mail] Privacy policy can't be clicked A2 3 [AP] Resend verification code when  change  the email will triggering account verification instead  of  update email verification
A3 4 [AP]  Platform  and account  group  in linked account menu aren't translated A4 5 Got error 500 when trying to link to ps5 account A5

## 3.2. Jalan Penelitian
Gambar 3. Jalan Penelitian 3.2.2. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  digunakan untuk menentukan masalah yang akan diteliti serta menentukan batasan dari masalah tersebut

## 3.2.3. Studi Literatur
Studi  literatur  digunakan  untuk
memperkuat
pengetahuan dan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya.
3.2.4. PengumpulanData Pengumpulan  data  dilakukan
dengan
menggunakan metode wawancara  terhadap  seorang  Project
Manager  untuk  data  kriteria  dan observasi langsung untuk data alternatif.

## IV. PERANCANGAN SISTEM

## 4.1. Flowchart
Flowchart  dari  sistem  adalah alur  dari  sistem  berjalan.  Data  yang dimasukkan  oleh  admin  sekaligus pengguna akan diolah dengan metode Simple  Additive  Weighting  sehingga
menghasilkan alternatif yang mempunyai  nilai  tertinggi.  Mengingat daftar bug yang ada pada pengembangan perangkat lunak sangatlah  banyak,  maka  pertama pengguna akan mengisolasi daftar bug. Kemudian  pengguna  memasukkan data  bug.  Setelahnya,  pengguna memasukan  kriteria  beserta  sifat  dari kriteria tersebut. Langkah selanjutnya, penambahan sub-kriteria dengan rentang  dan  bobot  nilai  dari  setiap rentangnya. Lalu pengguna menentukan bobot dari setiap kriteria pada  setiap  kelompok  bug  sehingga pengguna dapat memasukan penilaian untuk setiap bug yang sudah dikelompokan dengan rentang kriteria yang  sudah  ditentukan.  Dan  terakhir adalah  mencetak  hasil  dimana  proses perhitungan  metode  SAW  akan  di lakukan . Flowchart sistem dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Flowchart Sistem
4.2. Perancangan Database Database di SPK prioritas digunakan  untuk  menampung  atau menyimpan data yang telah dimasukan oleh admin atau pengguna. Ada  8  tabel  yang  digunakan  didalam penelitian  ini  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Rancangan Database
4.3. Implementasi Sistem
Implementasi sistem untuk penelitian  ini  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  Java  serta query  database  untuk  akses  ke basisdata. Dan untuk tampilan
menggunakan css. Sistem ini
dijalankan  di  lokal  menggunakan aplikasi  XAMPP.  Tidak ada  framework
PHP  developer  pihak  ketiga  seperti Laravel atau Codeigniter yang digunakan  pada  penelitian  ini  namun tetap  menggunakan  struktur  MVC dimana  model,  view  dan  controler terpisah  dalam  3  bagian  tersendiri, seperti terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Struktur Sistem Informasi 4.4. Pengujian Dalam  penelitian  ini, dilakukan pengujian  blackbox  secara  adhoc. Pengujian  sistem  dilakukan  melalui tampilan antarmuka dengan mengoperasikan  sistem  sesuai  alur aktivitas pengguna,
pengujian terhadap  setiap  fitur  yang  dimasukan kedalam  sistem  serta  pengujian terhadap  tampilan  atau  UI  (User Interface).  Pengujian  kedua  adalah pengujian  dengan  membandingkan hasil  dari  keluaran  sistem  dengan perhitungan  manual  menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting yang digunakan untuk penelitian.

## V. IMPLEMENTASI
Pengujian  hasil  akhir  sistem dilakukan  untuk  melihat  akurasi  dari perhitungan  metode  penjumlahan berbobot  yang  diimplementasikan. Membandingkan  hasil  hitung  manual dengan  hasil  yang  ditampilkan  pada sistem adalah fokus pengujian ini. Hasil perbandingan  pada  sistem  informasi
diambil  dari  menu  hasil  dimana  pada menu  tersebut  ditampilkan  matrik keputusan, normalisasi serta hasil dari penjumlahan  bobot.  Dengan  kriteria dan alternatif yang sama dengan rating kecocokan serta bobot preferensi yang telah diketahui, maka langkah selanjutnya  adalah  membuat  matrik keputusan, normalisasi lalu penjumlahan bobot. 5.1 Rating Kecocokan, Rating Kepentingan dan Bobot Preferensi Rating  kecocokan  adalah  skala nilai  yang  ditentukan  dan  digunakan untuk  memberikan  nilai  terhadap setiap alternatif sehingga membentuk matrik keputusan seperti terlihat pada
Tabel 2.
Tabel 2. Rating Kecocokan Nilai Skala Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Cukup 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi Rating kepentingan adalah skala nilai yang digunakan untuk menentukan nilai dari bobot
preferensi ditampilkan pada Tabel 3.
Gambar 7. Tampilan Bobot Preferensi Sistem

## Tabel 3. Rating Kepentingan
Nilai Skala Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Tengah 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi
Bobot  Preferensi  dapat  di tentukan  melalui  menu  Bobot  pada sistem  informatika  dan  dapat  di kelompokan berdasarkan lingkup bug. Namun  dalam  perhitungan  ini,  telah diketahui bobot preferensi dari lingkup bug seperti pada Gambar 7 adalah:
𝑊 = (5, 3, 2, 2, 1)
5.1. Matrik Keputusan Diketahui  matrik  keputusan adalah  dapat  dilihat  yang  merupakan substitusi manual dari sistem informasi.
𝑋 =
[ 5 2 5 5 1 4 3 1 2 5 5 2 5 5 2 5 5 1 1 1 1 2 5 5 1] (1) 5.2. Normalisasi Normalisasi adalah penghitungan nilai dari masing-masing alternatif  pada  matrik  keputusan berdasarkan kriteria yang telah
ditentukan menggunakan rumus
perhitungan: 𝑅 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 (2)
jika kriteria tersebut bersifat Benefit atau
𝑅 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (3)
jika  kriteria  tersebut  bersifat  Cost. Berikut perhitungan normalisasi  untuk C1 dan C2:

## 1. C1 (Benefit)
𝐴1 = 5
𝑀𝑎𝑥(5; 4; 3; 1; 1) = 5 5 = 1 𝐴2 = 4 𝑀𝑎𝑥(5; 4; 3; 1; 1) = 4 5 =  0.8 𝐴3 = 3 𝑀𝑎𝑥(5; 4; 3; 1; 1) = 3 5 =  0.6 𝐴4 = 2 𝑀𝑎𝑥(5; 4; 3; 1; 1) = 2 5 =  0.2 𝐴5 = 2 𝑀𝑎𝑥(5; 4; 3; 1; 1) = 2 5 =  0.2 2. C2 (Benefit) 𝐴1 = 2 𝑀𝑎𝑥(2; 2; 2; 2; 1) = 2 2 = 1 𝐴2 = 2 𝑀𝑎𝑥(2; 2; 2; 2; 1) = 2 2 = 1 𝐴3 = 2 𝑀𝑎𝑥(2; 2; 2; 2; 1) = 2 2 = 1 𝐴4 = 2 𝑀𝑎𝑥(2; 2; 2; 2; 1) = 2 2 = 1 𝐴5 = 2 𝑀𝑎𝑥(2; 2; 2; 2; 1) = 2 2 = 1
Setelah  dilakukan  perhitungan terhadap  semua  alternate  untuk semua kriteria, didapatkan normalisasi matrik keputusan sebagai R yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Tampilan Matrik Keputusan Sistem
18
DOI : 10.51530/jutekin.v11i1.688
𝑅 = [ 1 1 1 1 1
0.8 0.6 0.2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.2 1 1 1 1]
(4)
Setelahnya,  dilakukan  perbandingan hasil  yang  telah  didapat  dengan  hasil yang ditampilkan pada tampilan sistem yang ditunjukan pada Gambar 21 dan diketahui mempunyai hasil yang sama.
5.3. Perangkingan Perangkingan adalah perhitungan  nilai  normalisasi  matrik keputusan pada masing-masing alternatif menggunakan bobot preferensi yang diketahui sebelumnya.
Perhitungan bobot menggunakan
rumus V  = ∑ 𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
dimana:
V = Rangking masing-masing alternatif
Wj = Nilai bobot dari setiap kriteria
rij = nilai rating kinerjaternormalisasi (R) Berikut perhitungan normalisasi
untuk setiap Alternatif. A1
𝑉1 = (1 x 5) + (1 x 3) + (1 x 2) + (1 x 2) + (1 x 1) 𝑉1 = 5 + 3 + 2 + 2 + 1 = 13 A2 𝑉1 = (0.8 x 5) + (1 x 3) + (1 x 2) + (1 x 2) + (1 x 1) 𝑉1 = 4 + 3 + 2 + 2 + 1 = 12 A3 𝑉1 = (0.6 x 5) + (1 x 3) + (1 x 2) + (1 x 2) + (1 x 1) 𝑉1 = 3 + 3 + 2 + 2 + 1 = 11 A4 𝑉1 = (0.2 x 5) + (1 x 3) + (1 x 2) + (1 x 2) + (1 x 1) 𝑉1 = 1 + 3 + 2 + 2 + 1 = 9 A5 𝑉1 = (0.2 x 5) + (1 x 3) + (1 x 2)
+ (1 x 2) + (1 x 1) 𝑉1 = 1 + 3 + 2 + 2 + 1 = 9 Setelah melalui proses
perhitungan  diatas,  didapatkan  hasil penjumlahan  bobot  yang  ditunjukan leh Tabel 5.3.
Gambar 9. Normalisasi Matrik Keputusan pada Sistem
Gambar 10. Hasil Perhitungan Penjumlahan Bobot pada Sistem
Setelahnya, dilakukan
perbandingan hasil yang telah didapat dengan  hasil  yang  ditampilkan  pada sistem yang dapat dilihat pada Gambar 10  dan  hasilnya  adalah  mempunyai hasil yang yang sama yaitu didapatkan A1  sebagai  prioritas  bug  yang  paling tinggi dengan nilai 13.
Setelahnya,
dilakukan perbandingan  hasil  yang  ada  pada sistem  dengan  hasil  yang  ditentukan secara  manual  oleh  ahli  yang  mana merupakan  project  manager  yang biasa menentukan prioritas bug dalam pekerjaannya.  Dalam  pelaksanaanya, daftar  bug  yang  diberikan  kemudian dipilih  untuk  diuji  dan  meminta  ahli untuk menentukan prioritas dari daftar bug tersebut tanpa  diberitahukan hasil dari  perhitungan  sistem  dan  didapat hasil  yang  sesuai  yang  dapat  dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Perbandingan Keputusan Ahli

## 5.4. Uji Manfaat Sistem
Uji  validitas  dilakukan  untuk mengetahui  manfaat  dari  penelitian terhadap  Software  Quality  Assurance dalam  menentukan  prioritas  bug. Pengujian  dilakukan  terhadap  10
koresponden  yang  berprofesi  sebagai
SQA yang sebelumnya telah mengikuti sosialisasi penggunaan sistem informasi oleh peneliti. Dalam pengujiannya,  10  koresponden  akan mencatat  semua  bug  yang  telah mereka temukan dalam satu sprint dan dimulai  pada  awal  sprint  lalu  akan menggunakan  sistem  informasi  pada penelitian  ini  untuk  menentukan prioritas    bug  yang  telah  mereka temukan  pada  akhir  sprint  sebelum grooming atau sprint evaluasi.
Manfaat  dinilai  dari  seberapa  banyak bug yang akan di evaluasi oleh Project Manager  dari  setiap  SQA.  Semakin sedikit  bug  yang  di  revisi  karena prioritasnya,  maka  semakin  besar manfaat dari penelitian ini.
Pengumpulan  hasil  manfaat  oleh koresponden dilakukan melalui Google form  yang  telah  peneliti  buat.  Data nama  koresponden  disembunyikan dan  diganti  K0,  K1  dan  seterusnya untuk menjaga kerahasiaan.
Dari  hasil  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  tingkat  keefektifitas  sistem informasi  yang  peneliti  kembangkan mencapai  97,32%  yang  dihitung  dari jumlah total bug yang koresponden uji dengan  jumlah  bug  yang  berhasil mendapat  prioritas  tanpa  revisi  dari supervisor yaitu:
𝐸𝑓𝑒𝑘𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 = 109 112 × 100% = 97.32%
Sedangkan  rata-rata  tingkat kepuasan  dan  tingkat  kemudahan penggunaan  sistem  informasi  yang peneliti  kembangkan  berturut-turut adalah 8. dan 7.1.
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑝𝑢𝑎𝑠𝑎𝑛 = 86
10 = 8.6
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑚𝑢𝑑𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 =
71
10 = 7.1 .

## VI. KESIMPULAN
Sistem  penunjang  keputusan penentuan prioritas bug menggunakan metode  simple  additive  weighting telah tersajikan. Dari hasil penggunaan sistem  oleh  10  koresponden  dapat dinyatakan  bahwa  akurasi  dalam presentase  penelitian  ini  adalah mencapai  97,32%  dalam  menentukan prioritas  bug  dengan  ketentuan kriteria  yang  berbeda-beda.  Tingkat kepuasan  pengguna  sistem  informasi ini  mencapai  nilai  sebesar  8.6.  Untuk tingkat  kemudahan  sistem  mencapai nilai sebesar 7.1

## VII. DAFTAR PUSTAKA
Crispin,  L.,  Gregory,  J.,  Lead,  A.  P., Mentor,  O.,  &  Services,  I.  K.
(2009).  Agile  Testing:  A  Practical Guide  for  Testers  and  Agile Teams. In Vasa. http://books.google.com/books?i d=3UdsAQAAQBAJ&pgis=1%5Cnh ttp://medcontent.metapress.com
/index/A65RM03P4874243N.pdf %5Cnhttp://books.google.com/b ooks?hl=en&lr=&id=3UdsAQAAQ BAJ&oi=fnd&pg=PR9&dq=AGILE+ TESTING+A+PRACTICAL+GUIDE+F OR+TESTERS+AND+AGILE+TEAMS &ots= Hariyanto,
B. (2004). Sistem
manajemen  basisdata.  Penerbit Informatika.
Munthe,  H.  G.  (2013).  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  PRIORITAS  USULAN SERTIFIKASI GURU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING.  Pelita  Informatika Budi Darma, IV No.2, 52–58. Nugroho, A. (2004). Konsep pengembangan sistem basis data.
Informatika Bandung. Purnomo,  A.  (2017).  Software  Testing Aplikasi  Website  PT  Gramedia Menggunakan  Metode  Blackbox pada PT WGS Bandung. E-Journal Universitas  Dianapura,  91,  399– 404.
Sri, R. K., Sri, H., Agus, H., & Wardoyo.
(2006).  Fuzzy  Multi-  Atribute Decision  Making  (Fuzzy  MADM). Graha Ilmu.
Telles,  M.,  &  Hsieh,  Y.  (2001).  The Science of Debugging. Coriolis.
Tjandra,  S.,  &  Pickerling,  C.  (2015). Aplikasi Metode-Metode Software Testing Pada Configuration , Compatibility Dan Usability Perangkat Lunak.
IDeaTech, 367–374.
Turban,  E.  (2005).  Decision  Support System  and  Intelligent  System (Sistem  Pendukung  Keputusan dan Sistem Cerdas). Andi Offset.
Xu, B., Xie, X., Shi, L., & Nie, C. (2006). Application  of  genetic  algorithms in  software  testing.  Advances  in Machine  Learning  Applications  in Software  Engineering,  8(3),  287– 317. https://doi.org/10.4018/978-1- 59140-941-1.ch012