INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 3395-3407 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Implementasi  Metode Simple Additive Weighting Menggunakan Python Terhadap Penentuan Menu Minuman Favorit
Daffa Agung Pratama 1 ✉ , Tukino 2 , Elfina Novalia 3 , April Lia Hananto 4
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Email: si20.daffapratama@mhs.ubpkarawang.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Menu favorit pada suatu café merupakan hal yang penting karena banyaknya berbagai menu yang tersedia membuat konsumen merasa kebingungan saat  ingin memilih menu. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan kemudahan bagi konsumen dalam memilih menu dengan adanya menu favorit yang membantu dalam proses pengambilan keputusan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan menu minuman favorit di Cafe Kopi Uwak Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW merupakan salah satu sistem yang tepat untuk digunakan dalam menentukan menu minuman favorit terdapat 2 kategori yaitu menu kopi dan menu non kopi dari kriteria-kriteria tertentu. Seperti rasa, harga, pelayanan, tingkat penjualan, dan  penyajian  sangat  penting  dalam  pemilihan  menu  favorit.  Data  yang  ditampilkan  adalah  data penjualan dalam satu bulan yang berjumlah sekitar 711. Berdasarkan perhitungan aplikasi Python, hasil analisis menunjukkan bahwa dari 20 macam menu minuman yang ada di Café Kopi Uwak yang menjadi menu teratas dalam kategori menu minuman kopi favorit adalah Kopi Uwak, dengan persentase 12,5%, diikuti oleh Caramel Macchiato, dengan persentase 12%, dan Kopi  Kongsi, dengan persentase 11,9%. Dan kategori pertama untuk menu minuman non kopi adalah Chocolate, dengan persentase 11%; kedua adalah Matcha Latte, dengan persentase 11%; dan ketiga yaitu Lychee Tea, dengan persentase 10,6%. Berdasarkan hasil tersebut, akan dihasilkan sebuah peringkat yang dapat menyarankan menu favorit pelanggan di Kopi Uwak.
Kata Kunci: SPK, Coffee Shop, Metode SAW, Python, Google Colaboratory

## Abstract
The absence of a favorite menu in a café confuses consumers when choosing a menu because of the many various menus available. The purpose of this study is to provide convenience for consumers in choosing a menu with a favorite menu that helps in the decision-making process. The Simple Additive Weighting (SAW) method is used in this study to determine the favorite drink menu at Cafe Kopi Uwak. The  decision  support  system  using  the  SAW  method  is  one  of  the  right  systems  to  be  used  in determining the favorite drink menu, there are 2 categories, namely the coffee menu and the non-coffee menu from certain criteria. Such as taste, price, service, sales level, and presentation are very important in choosing a favorite menu. The data displayed is sales data in one calendar month which amounts to around 711. Based on Python application calculations, the analysis results show that the top category of the favorite coffee drink menu is Kopi Uwak, with a percentage of 12.5%, followed by Caramel Macchiato, with a percentage of 12%, and Kopi Kongsi, with a percentage of 11.9%. And the first category for the non-coffee drink menu is Chocolate, with a percentage of 11%; second is Matcha Latte, with a percentage of 11%; and third is Lychee Tea, with a percentage of 10.6%. Based on these results, a ranking will be generated that can suggest the customer's favorite menu at Café Kopi Uwak.
Keywords: DSS, Coffee Shop, SAW Method, Python, Google Colaboratory

## PENDAHULUAN
Bisnis coffee  shop  merupakan  suatu  usaha  yang  berfokus  pada  pelayanan  dan transaksi  dengan  menu  utama  berupa  minuman  kopi  menawarkan  berbagai  minuman lainnya,  dan  makanan  ringan.  Adanya  kebiasaan  berkumpul  dengan  teman    dan mengerjakan  tugas  yang  umum  dilakukan  oleh  mahasiswa  telah  mendorong  para pengusaha untuk membuka coffee shop. Fenomena ini dapat terlihat dari banyaknya coffee shop yang berdiri saat ini. Café Kopi Uwak menyajikan berbagai menu minuman, antara lain.  Berbagai  jenis  minuman  kopi  dan  minuman  non  kopi  (Abdullah  and  Aldisa,  2023). Alasan  untuk  menentukan  menu  favorit  yang  ada  di café Kopi  Uwak  adalah  untuk meningkatkan daya tarik pembeli, memudahkan pelanggan dalam memilih menu hidangan, untuk  menstabilkan  pasokan  bahan  untuk  prosedur  pembuatan  menu.  Dengan  adanya menu  favorit café dapat  fokus  dalam  menyajikan  hidangan  unggulan  mereka,  sehingga dapat meningkatkan kualitas dan konsistensi hidangan yang disajikan kepada pelanggan. Penentuan menu favorit dapat dinilai dengan menggunakan sistem yang sesuai yang dapat dengan cepat menampilkan data dan melakukan analisis masalah yang akurat. Salah satu sistem yang cocok dan memenuhi persyaratan ini adalah sistem pendukung keputusan yang menilai menu favorit berdasarkan serangkaian kriteria (Lia et al., 2022)(Hanin and Adi, 2023).
Penggunaan metode Simple Additive Weighting dikarenakan metode tersebut dapat menghasilkan data yang lebih akurat karena berdasarkan bobot dan preferensi yang sudah
ditentukan, selain itu Simple Additive Weighting dapat memberikan alternatif terbaik dari beberapa alternatif lain dikarenakan ada proses perankingan setelah di tentukan nya bobot setiap alternatif.
Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem informasi berbasis komputer yang dibuat untuk  membantu  perusahaan  membuat  keputusan.  Sistem  ini  memanfaatkan  teknologi informasi dan analisis data untuk memproses informasi dan menghasilkan laporan sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat dan tepat waktu (Octa Fadilah, Huda and Hananto, 2023).
Selain  itu,  SPK  meningkatkan  efisiensi  dalam  pemecahan  masalah  dan  tugas.  SPK dapat  digerakkan  oleh  data,  menggunakan  teknik  seperti  penggalian  data  untuk memprediksi kejadian di masa depan, dan digunakan oleh manajemen tingkat menengah dan  tinggi  untuk  membuat  keputusan  yang  dapat  ditindaklanjuti  atau  menghasilkan berbagai  kemungkinan  hasil  berdasarkan  data  perusahaan  saat  ini  dan  historis.  SPPK membantu  memecahkan  masalah  semi-terstruktur,  membantu  manajer  membuat keputusan, dan meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan. Namun, keputusan akhir bergantung pada kebijakan pengambil keputusan, bukan alatnya. Data dan informasi dalam sistem  pendukung  keputusan  diperbarui  secara  berkala  untuk  memberikan  dasar  yang terbaru  dan  paling  akurat  untuk  proses  pengambilan  keputusan  (Kurnia,  Erianda  and Meidelfi, 2020).
Untuk  menentukan  menu  minuman  favorit,  metode  penjumlahan  terbobot  (SAW) digunakan.  SAW  telah  diterapkan  pada  berbagai  sistem  pendukung  keputusan menggunakan Google Collaboratory (Sukardi and Nasution, 2018).
A gus Iskandar melakukan penelitian sebelumnya pada tahun 2023. Untuk memilih Customer  Service  berdasarkan  pembobotan  ROC  (Receiver  Operating  Characteristic), analisis  dilakukan  menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting)  dan  WP ( Weighted Product). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Verawati, alternatif A2, memiliki nilai ROC terbaik sebesar 0,9843 (Iskandar, 2023). Penelitian lain yang dilakukan oleh Silvi Lestari pada tahun 2023 adalah studi kasus Bengkel Berkah, yang berfokus pada Metode Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembagian  Bonus  Tahunan  Karyawan.  Dengan menggunakan metode SAW, penelitian ini menemukan bahwa alternatif C7, dengan nilai 1, mendapatkan  nilai  tertinggi,  dan  Putri  Azzahra  adalah  karyawan  yang  paling  banyak menerima bonus tahunan (Silvi Lestari, 2023). Studi terbaru yang dilakukan pada tahun 2021 oleh  Rahma  Yuni  Simanullang  dan  rekannya  meneliti  "Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan Covid-19  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)." Penelitian tersebut menemukan bahwa pilihan penerima bantuan terbaik adalah A2, dengan
nilai  1.01,  yang  menempatkannya  pada  peringkat  tertinggi  dalam  sistem  pendukung keputusan (Simanullang, Melisa and Mesran, 2021). Menurut penelitian sebelumnya oleh Mustika Mentari pada tahun 2020 tentang "Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi Berbasis Java Desktop Dengan Penggabungan Metode SAW dan Topsis", A11 mendapat skor tertinggi sebesar 0.717(Putra and Mentari, 2021). Menurut hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Isnia Anjar Setyani pada tahun 2023, "Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Prestasi Siswa dengan Metode SAW ( Simple Addtive Weighting)," Faeza, siswa dengan  alternatif  A2,  menerima  nilai  1  pada  peringkat  pertama  (Setyani  and  Sipayung, 2023).

## METODE PENELITIAN

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem informasi interaktif, yang sering dikenal sebagai sistem pendukung keputusan, memfasilitasi  pengambilan  keputusan  baik  dalam  skenario  terstruktur  maupun  tidak terstruktur dengan menyajikan informasi dan memanipulasi serta memodelkan data. Sistem ini  sangat  berguna  dalam  situasi  di  mana  tidak  selalu  jelas  bagaimana  memilih  pilihan terbaik (Lia Hananto et al., 2021)(Hasan, 2018).

## Coffee Shop
Usaha Coffee Shop berfokus pada pelayanan dan transaksi, dengan menu utamanya merupakan  minuman  kopi.  Selain  itu,  ada  minuman  lain  dan  makanan  ringan.  Para pengusaha memutuskan untuk mendirikan kedai kopi karena kebiasaan mahasiswa untuk berkumpul  dan  mengerjakan  tugas  bersama.  Banyak coffee  shop  yang  berdiri  saat  ini menunjukkan fenomena ini (Prayoga, Nusyura and Setiawan, 2023).

## Google Colaboratory
Google Colaboratory (Google Colab) adalah platform berbasis cloud yang dirancang untuk  menulis,  menjalankan,  dan  berbagi  kode Python  melalui  web  browser,  google Colaboratory  dapat  digunakan  sebagai  platform  untuk  menjalankan  kode  Python  yang digunakan untuk membuat diagram dan modelisasi sistem informasi menggunakan UML (Novalia and Voutama, 2022).

## Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metodologi  penjumlahan,  umumnya  disebut  sebagai  metode Simple  Additive Weighting (SAW), menimbang matriks dalam  dua kategori: nilai dan biaya,  dengan nilai yang lebih tinggi diterapkan terlebih dahulu. Bobot total peringkat kinerja setiap alternatif
di  semua  kualitas  ditentukan  oleh  teknik  SAW.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  terlebih dahulu menstandarkan matriks pilihan ke dalam sebuah skala dan kemudian menghitung total peringkat kinerja untuk setiap alternatif pada setiap kriteria (Jufri, 2022)(Setiadi, Yunita and Ningsih, 2018)
Masalah yang melibatkan atribut dalam pengambilan keputusan dapat diselesaikan dengan  pendekatan Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Sehingga  semua  atribut  dapat dibandingkan  dalam  suatu  skala  dan  diberi  bobot,  metode  ini  memerlukan  standarisasi matriks keputusan. Untuk menghitung skor keseluruhan untuk setiap alternatif, peringkat setiap atribut dikalikan dengan bobotnya dan kemudian dijumlahkan hasilnya. Teknik ini membutuhkan metode untuk menilai kinerja setiap opsi berdasarkan standar (Marbun and Hansun, 2019).
1. Mempersiapkan matriks keputusan.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 12 ⋯    𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 ⋯   𝑋 2𝑛 ⋯      ⋯     ⋯      ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯    𝑋 𝑚𝑛 ]                           (1)

## 2. Menghitung matriks normalisasi
𝑅 𝑖𝑗 { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (2) Keltelrangan: Rij : Kinerja normalisasi Max : Nilai terbesar baris & segmen Min : Nilai terkecil baris & segmen Xij : baris & segmen matriks
3. Menghitung nilai preferensi
Nilai preferensi masing-masing pilihan (Vi) ditunjuk sbagai berikut:
V i = ∑ W j R ij n j=1 (3)
Keterangan:
Vi   : Nilai akhir alternatif
Wj   : Bobot yang sudah dimasukan Rij   : Matriks dari altelrnatif

## Tahapan Penelitian
Untuk menentukan Menu Favorit menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan bahasa pemograman Python, ada beberapa tahapan penelitian yang harus dilakukan. Tahapan-tahapan tersebut adalah sebagai berikut :
a. Analisis Masalah
Penelliti  harus  memahami  permasalahan  yang  ada  dan  mencari  solusi  untuk memecahkan permasalahan tersebut (Novalia elt al., 2020).
b. Pengumpulan Data
Setelah  mengidentifikasi  solusi  yang  potensial,  peneliti  perlu  mengumpulkan  data yang  diperlukan  untuk  membuktikan  solusi  tersebut.  Data  dapat  diperoleh  melalui wawancara pemilik café dan observasi secara langsung
c. Studi Literatur
Peneliti perlu melakukan studi literatur untuk memperoleh wawasan yang mendalam mengenai masalah yang diteliti. Hal ini dapat dilakukan melalui buku, jurnal, dan sumber informasi lainnya.

## d. Analisis dan Penerapan Metode
Setelah memperoleh informasi yang cukup, selanjutnya menerapkan metode Simple Additive Weighting Menggunakan Bahasa Python
e. Laporan Penelitian
Tahap terakhir yaitu menyusun laporan akhir penelitian. Laporan ini bertujuan untuk mencatat temuan penelitian dan dapat digunakan sebagai referensi bagi peneliti lain yang tertarik dengan subjek.
Dengan  mengikuti  langkah-langkah  ini,  penelitian  tentang  mengidentifikasi  menu favorit menggunakan metode penjumlahan terbobot dapat dilakukan secara sistematis dan terukur. Langkah-langkah ini akan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Untuk lebih jelasnya tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Analisis Pengumpulan Data Studi Litelatur Analisis dan Penerapan Metode Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) 1. Mempersiapkan matriks keputusan. 2. Menormalisasi matriks keputusan. 3. Menghitung nilai preferensi akhir
Penerapan Metode SAW dengan menggunakan
Python
Laporan
Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penerapan Metode Simple Additive Weighting
Metode  pengurangan  tambahan  sederhana  digunakan  pada  perhitungan.  Dimulai dengan  pembuatan  matriks  keputusan.  Kemudian,  matriks  keputusan  dinormalisasi, ditetapkan nilai preferensi, dan terakhir diberikan peringkat kepada alternatif.
Penetapan Alternatif dan Kriteria
Agar  sistem ini  dapat bekerja secara efektif, ada  beberapa persyaratan yang harus dipenuhi.  Salah  satu  syarat  penting  adalah  ketersediaan  data  dan  data  kriteria.  Data alternatif mengacu pada informasi yang digunakan untuk tujuan seleksi, seperti penilaian Menu Favorit dalam kasus ini. Untuk itu, diperlukan data yang memenuhi persyaratan agar dapat menentukan Menu Favorit secara akurat. Rincian penentuan ini dijelaskan pada Tabel 1 , dan 2 di bawah ini.
Tabel 1. Data Alternatif Menu Kopi Tabell 2. Data Alternatif Menu Non Kopi Altelrnatif Keltelrangan A 1 Kopi Uwak A 2 Kopi Kongsi A 3 Kopi Pokat Jelgels A 4 Long Black A 5 Caramel Macchiato A 6 Manual Brew A 7 Vietnam Drip A 8 Caffe Latte A 9 Cappucino A 10 Cold Brew Altelrnatif Keltelrangan B 1 Chocolate B 2 Choco Hazelnut B 3 Matcha Latte B 4 Red Velvelt B 5 Lemon Tea B 6 Lychee Tea B 7 Thai Tea B 8 Candy Mint B 9 Creamy Mango B 10 Sweet Brownie
Rasa, Harga, Pelayanan, Tingkat Penjualan, dan Penyajian  adalah data kriteria yang digunakan untuk memilih Menu Minuman Favorit. Dengan menggunakan semua kriteria ini, kita  dapat  menilai  kualitas  Menu  Minuman  Favorit  dari  setiap  kriteria  yang  ada.  Daftar kriteria yang digunakan dapat dilihat pada table 3 berikut :
Tabel 3. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot Kriteria C 1 Rasa Benefit 0,3 C 2 Harga Cost 0,2 C 3 Pelayanan Benefit 0,2
Setelah penetapan kriteria dan pembobotannya, data linguistik juga diberi bobot,
mengubahnya menjadi data numerik, seperti yang ditunjukkan pada tabel 4:
Tabel 4. Data Penilaian Kecocokan Alternatif Menu Kopi
Tabel 5. Data Penilaian Kecocokan Alternatif Menu Non Kopi

## Penetapan Perangkingan Alternatif
Perangkingan  dalam  metode SAW  adalah  proses  untuk  mengurutkan  alternatif berdasarkan nilai preferensi yang dihasilkan dari perhitungan yang dilakukan sebelumnya, dan mengurutkan alternatif berdasarkan nilai preferensi yang tertinggi. Hasil perangkingan alternatif menu kopi dan non kopi ditunjukan pada tabel 6 dan 7.
C 4 Tingkat Penjualan
Benefit 0,15 C 5 Penyajian Benefit
Altelrnatif  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 5 3 5 5 4 A 2 5 3 4 5 4 A 3 5 3 3 2 4 A 4 3 3 5 3 3 A 5 5 3 5 3 5 A 6 3 3 3 2 3 A 7 3 4 4 2 3 A 8 5 3 4 2 4 A 9 5 3 4 2 4 A 10 3 3 4 2 3 Altelrnatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 B 1 5 4 5 4 4 B 2 5 3 4 2 4 B 3 5 3 4 4 4 B 4 5 3 4 2 4 B 5 4 5 5 3 3 B 6 5 4 5 4 3 B 7 5 4 4 2 4 B 8 5 4 5 2 5 B 9 5 4 4 2 5 B 10 5 4 4 2 4
Tabell 7. Hasil perangkingan Menu Non Kopi
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Menggunakan Python
Google Collaboratory membangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan Menu Minuman Favorit dengan menggunakan metode penjumlahan terbobot. Langkah- langkah yang dilakukan oleh Google Collaboratory termasuk memasukkan data alternatif, data  kriteria,  dan  data  bobot untuk  setiap kriteria, menghitung,  menampilkan data, dan menampilkan hasil perangkingan. Berikut adalah beberapa tampilan Python yang berkaitan dengan penerapan metode penjumlahan terbobot.
Berikut hasil dari matriks ternormalisasi untuk menu kopi dan non kopi yang dapat dilihat pada gambar 2 dan 3 di bawah ini.
Alternatif Keterangan Nilai Preferensi Rangking A 1 Kopi Uwak 0,82 1 A 5 Caramel Macchiato 0,79 2 A 2 Kopi Kongsi 0,78 3 A 8 Caffe Latte 0,69 4 A 9 Cappucino 0,69 5 A 3 Kopi Pokat Jeges 0,65 6 A 4 Long Black 0,61 7 A 7 Vieltnam Drip 0,49 8 A 10 Cold Brew 0,54 9 A 6 Manual Brew 0,50 10 Alternatif Keterangan Nilai Preferensi Rangking B 1 Chocolate 0,8100 1 B 3 Choco Hazelnut 0,8100 2 B 6 Matcha Latte 0,7800 3 B 8 Red Velvelt 0,7650 4 B 2 Lemon Tea 0,7350 5 B 4 Lychee Tea 0,7350 6 B 9 Thai Tea 0,7250 7 B 7 Candy Mint 0,6950 8 B 10 Creamy Mango 0,6950 9 B 5 Sweet Brownie 0,6425 10
Gambar 2 Hasil Excecute untuk Menampilkan Matriks Ternormalisasi Menu Kopi
Gambar 3 Hasil Excecute untuk Menampilkan Matriks Ternormalisasi Menu Non Kopi Adapun hasil dari pelrhitungan yang telah dilakukan didapatkan perangkingan untuk menu kopi dan non kopi yang dapat dilihat pada gambar 4 dan 5 di bawah ini
Gambar 4 Hasil Excecute Untuk Menampilkan Perangkingan Menu kopi
Gambar 5 Hasil Excecute Untuk Melnampilkan Perangkingan Menu Non kopi Berikut adalah hasil visualisasi jumlah nilai presentasi dari preferensi menu kopi dan non kopi favorit dengan bentuk pie chart  yang dapat dilihat pada gambar 6 dan 7 dibawah ini.
Gambar 6 Hasil Excecute Pie Chart Jumlah Nilai Preferensi Menu Kopi Favorit
Gambar 7 Hasil Excecute Pie Chart Jumlah Nilai Preferensi Menu Non Kopi Favorit
Berdasarkan hasil implelmelntasi menggunakan Google Colaboratory dengan Bahasa Python  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  teratas  untuk  menu  kopi  yaitu  Kopi  Uwak,
Caramel  Macchiato,  dan  Kopi  Kongsi.  Kemudian  untuk  menu  non  kopi  yaitu  Chocolate, Matcha Latte, dan Lychee Tea

## SIMPULAN
Dengan  menggunakan  Bahasa  Pemograman Python  untuk  menentukan  menu minuman  favorit  pada  kategori  minuman  kopi  dan  non  kopi  pada Café Kopi  Uwak, kesimpulan dapat ditarik berdasarkan perhitungan dan hasil implementasi Metode SAW. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 20 macam menu minuman yang ada di Café Kopi Uwak yang menjadi menu teratas dalam kategori menu minuman kopi favorit adalah Kopi Uwak, dengan persentase 12,5%, diikuti oleh Caramel Macchiato, dengan persentase 12%,  dan  Kopi  Kongsi,  dengan  persentase  11,9%.  Dan  kategori  pertama  untuk  menu minuman non kopi adalah Chocolate, dengan persentase 11%; kedua adalah Matcha Latte, dengan persentase 11%; dan ketiga yaitu Lychee Tea, dengan persentase 10,6%. Hasil akhir dari  penelitian  ini  akan  menjadi  perangkingan  yang  dapat  memberikan  rekomendasi menu minuman favorit untuk konsumen pada Café Kopi Uwak.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, M.A. and Aldisa, R.T. (2023) ‘Penerapan Metode MABAC pada Penentuan Coffee Shop
Terbaik’, Jurnal Riset Komputer),
10(1), pp. 338 – 347. Available at: https://doi.org/10.30865/jurikom.v10i1.5820.
Hanin, N. and Adi, A.C. (2023) ‘Sistem Pendukung Kepu tusan Pemilihan Cafe Bagi Mahasiswa Kota Pontianak Dengan Metode SAW’, Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 9(2), pp.
95 – 102. Available at: https://doi.org/10.25077/teknosi.v9i2.2023.95-102.
Hasan, Y. (2018) ‘Implementasi Metode Analytical Hiera rchy Process Dalam Menentukan Kelayakan Guru Penerima Umrah’, MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), 3(1), pp. 81 – 88. Available at: https://doi.org/10.54367/means.v3i1.231.
Iskandar, A. (2023) ‘Analisis Metode SAW dan WP dalam Pemilihan Costumer Servi ce Berdasarkan Pembobotan  ROC’, Jurnal  Riset  Komputer),  10(3),  pp.  2407 – 389.  Available  at: https://doi.org/10.30865/jurikom.v10i3.6218.
Jufri,  H.  Al  (2022)  ‘PERHITUNGAN  MANUAL  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODA  SAW  (Simple Additive Weighting)’, Jurnal Simasi, 2(1), pp. 59 – 68.
Kurnia, V.A., Erianda, A. and Meidelfi, D. (2020) ‘Perancangan Website untuk Menentukan Produk Paling  Banyak  Terjual  di  Bengkel  Man  Motor  Metode TOPSIS’, Ultima InfoSys :  Jurnal  Ilmu Sistem Informasi, 11(2), pp. 125 – 129. Available at: https://doi.org/10.31937/si.v11i2.1756.
Lia, A. et al. (2022) ‘Assessment Decision Support System Best Teacher By Using Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Method’, 6(1). Available at: https://doi.org/10.29099/ijair.v6i1.1.572.
Lia Hananto, A. et al. (2021) ‘Analysis of the Best Employee Selection Decision Support System Using
Analytical Hierarchy Process (AHP)’, Journal of Physics: Conference Series, 1908(1). Available at: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1908/1/012023.
Marbun, E. and Hansun, S. (20 19) ‘Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode  Saw  Dan  Ahp’, ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  11(3),  pp.  175 – 183.  Available  at: https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i3.432.175-183.
Novalia,  E. et  al. (2020)  ‘Website  Implementation  with  the  Monte  Ca rlo  Method  as a  Media  for Predicting Sales of Cashier Applications’, Systematics, 2(3), pp. 118 – 131.
Novalia, E. and Voutama, A. (2022) ‘Black Box Testing dengan Teknik Equivalence Partitions Pada Aplikasi Android M- Magazine Mading Sekolah’, Syntax : Jurnal Informatika, 11(01), pp. 23 – 35. Available at: https://doi.org/10.35706/syji.v11i01.6413.
Octa Fadilah, A., Huda, B. and Hananto, A. (2023) ‘Strategi Promosi untuk Meningkatkan Penjualan Kedai Kopi Desimal Menggunakan Algoritma K- Medoids Clustering’, Jurnal Riset Komputer),
10(1), pp. 2407 – 389. Available at: https://doi.org/10.30865/jurikom.v10i1.5561.
Prayoga, R.A.A.S., Nusyura, F. and Setiawan, Y. (2023) ‘Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Café Dengan Metode Mabac’, JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 7(2), p. 279. Available at: https://doi.org/10.26798/jiko.v7i2.869.
Putra, R.W. and Mentari, M. (2021) ‘Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi Berbasis Java Desktop  Dengan  Penggabungan  Metode  SAW  dan  Topsis’, JASIEK  (Jurnal  Aplikasi  Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer),
2(2), pp. 112 – 122. Available at: https://doi.org/10.26905/jasiek.v2i2.4181.
Setiadi, A., Yunita, Y. and Ningsih, A.R. (2018) ‘Penerapan Metode Simple Additive Weighting(SAW) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik’, Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 7(2), pp. 104 – 109. Available at: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v7i2.572.
Setyani, I.A. and Sipayung, Y.R. (2023) ‘Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Berprestasi dengan Metode SAW (Simple Addtive Weighting)’, Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 4(4), p. 632. Available at: https://doi.org/10.30865/json.v4i4.6179.
Silvi Lestari (2023) ‘Sistem Pendukung Keputusan Pembagian Bonus Tahunan Karyawan( Study Kasus Bengkel Berkah)’, 08, pp. 2657– 1501.
Simanullang, R.Y., Melisa and Mesran (2021) ‘Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bant uan Covid 19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW )’, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia, 1(2), pp. 1 – 8.
Sukardi, S. and Nasution, M.B.K. (2018) ‘Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Pada Smp Negeri 2 Kualuh Hulu Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weight (Saw)’, U-NET Jurnal Teknik Informatika, 2(2), pp. 1 – 8.