## Penerapan Metode SAW Pada Rekomendasi Pemilihan Jenis Jamur Untuk Budidaya Dan Konsumsi
Muhammad Nurrohim 1 , Endang Lestariningsih 2 , Eddy Nurraharjo 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika Universitas Stikubank, Indonesia e-mail: 1 nurrohimmuhammad63@gmail.com, 2 endang_lestariningsih@edu.unisbank.ac.id,
3 eddynurraharjo@edu.unisbank.ac.id
Abstract
Advances and developments in technology are currently getting faster, because technology has many  uses.  One  of  them  is  technology  is  used  to  assist  in  making  decisions.  The  aim  of  this research project is to design and build a decision support system to determine which mushroom plants  can  be  cultivated  and  consumed  safely,  resulting  in  a  recommendation  system  for selecting  mushroom  species  for  cultivation  and  consumption  for  users  or  the  community.  In recent  years,  mushrooms  have  become  a  hot  topic  of  conversation  in  Indonesia.  Currently, people  in  Indonesia  are  starting  to  like  to  consume  various  processed  foods  made  from consumption  mushrooms.  So  that  the  raw  material  for  production,  namely  mushrooms,  is needed  quite  a  lot.  In  the  end,  several  elements  of  society  began  to  peek  at  business opportunities  to  cultivate  consumption  mushrooms  to  earn  income.  The  method  that  will  be applied  in  the  system  is  the  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  method.  The  workings  of  the method is to perform calculations, namely calculating the weighted number of rating criteria on all attributes in each alternative then producing the largest value which is selected as the best  alternative  and  a  thorough  ranking  is  carried  out.  The  results  obtained  are  for  oyster mushrooms to be ranked as the best alternative with the largest value of 23.
Keywords : Decision Support Systems, Simple Additive Weighting, Types of Mushrooms

## Abstrak
Kemajuan  dan  perkembangan  teknologi  saat  ini  semakin  cepat,  dikarenakan  teknologi memiliki  banyak  kegunaan.  Salah  satunya  adalah  teknologi  digunakan  untuk  membantu dalam  mengambil  keputusan.  Proyek  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  dapat  dirancang serta dibangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk menentukan tanaman jamur yang dapat  dibudidayakan  serta  dikonsumsi  dengan  aman,  sehingga  menghasilkan  sistem rekomendasi  pemilihan  jenis  jamur  untuk  budidaya  dan  konsumsi  bagi  pengguna  atau masyarakat.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  jamur  menjadi  topik  perbincangan  hangat  di Indonesia.  Saat  ini  masyarakat  di  Indonesia  mulai  gemar  mengkonsumsi  berbagai  olahan makanan  berbahan  dasar  jamur konsumsi. Sehingga  bahan  baku produksi yaitu jamur yang dibutuhkan  cukup  banyak.  Pada  akhirnya,  beberapa  elemen  masyarakat  mulai  mengintip peluang  usaha  untuk  membudidayakan  jamur  konsumsi  untuk  memperoleh  pendapatan. Metode  yang  akan  diterapkan  dalam  sistem  yaitu  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting). Cara  kerja  dari  metode  adalah  dengan  melakukan  perhitungan  yaitu  perhitungan  jumlah terbobot  dari  rating  kriteria  pada  semua  atribut  pada  setiap  alternatif  kemudian menghasilkan  nilai  terbesar  yang  dipilih  menjadi  alternatif  terbaik  serta  dilakukan pemeringkatan  secara  menyeluruh.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu  untuk  jamur  tiram  menjadi peringkat teratas sebagai alternatif terbaik dengan nilai terbesar 23.
Kata kunci : Jenis Jamur, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  saat  ini  kemajuan  teknologi  yang  dikembangkan semakin  canggih  dan  sangat  cepat.  Dari  sekian  banyak  teknologi  terdapat
satu teknologi yang paling banyak dan sering digunakan serta dijumpai yaitu teknologi  komputer.  Seiring  berjalannya  waktu,  teknologi  komputer mengalami  perkembangan  yang  luar  biasa.  Teknologi  komputer dikembangkan  untuk  dapat  menjalankan  perintah  dan  berpikir  seperti layaknya  manusia.  Dengan  adanya  teknologi  komputer  yang  sudah dikembangkan  sehingga  memiliki  kecerdasan  otak  mesin  layaknya kecerdasan manusia, teknologi komputer dapat menjadi pemberi solusi atau rekomendasi  terbaik  yang  mempermudah  saat  mengambil  keputusan, sehingga terciptalah sebuah sistem pendukung keputusan [1].
Sistem  pendukung  keputusan  diciptakan  serta  dikembangkan  agar dapat menghasilkan solusi serta mendukung dan menganalisis permasalahan dari  situasi  yang  tidak  terstruktur  sehingga  menjadi  sistem  informasi  yang fleksibel,  adaptif,  serta  interaktif  yang  digunakan  sebagai  peningkatan kualitas  dalam  mengambil  keputusan  [2].  Peningkatkan  efisiensi  serta efektifitas  dan  mendukung  kebutuhan  ketepatan  saat  pengambilan keputusan menjadi peran penting Sistem Pendukung Keputusan [3].
Dalam menyelesaikan masalah 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  [3].  Istilah sebutan metode penjumlahan terbobot dikenal melekat pada Metode Simple Additive  Weighting  [3].  Cara  kerja  metode  yakni  dengan  menentukan alternatif kemudian menentukan kriteria-kriteria untuk setiap alternatif dan menetapkan  bobot  untuk  kriteria  pada  semua  atribut  sehingga  kemudian dilakukan  perhitungan  yaitu  dijumlahkan  serta  dilakukan  normalisasi matriks  keputusan  (X)  menuju  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan seluruh  rating  alternatif  yang  tersedia  kemudian  menghasilkan  nilai-nilai yang dapat dilakukan perankingan secara keseluruhan dengan memilih atatu mengambil nilai terbesar sebagai alternatif yang terbaik [4].
Penelitian  memiliki  tujuan  yakni  merancang  dan  diterapkan  metode Simple Additive Weighting dalam penentuan rekomendasi jenis jamur untuk budidaya  dan  konsumsi  yang  berisi  tentang  penilaian  dan  perbandingan masing-masing  jenis  jamur  dilihat  dari  kriteria  yaitu  media  tanam,  kondisi lingkungan, produktivitas, masa panen, kandungan gizi, dan manfaat.
Jamur  merupakan  bagian  dari  tanaman  holtikultura  yang  banyak dijumpai  dan  menjadi  salah  satu  komoditi  hortikultura  sayuran  yang memiliki banyak peminat di Indonesia [5]. Berbagai macam jenis jamur yang tumbuh dapat dikelompokkan menjadi dua golongan yaitu jamur yang dapat dikonsumsi  dan  jamur  beracun  [6].  Jamur  memiliki  berbagai  macam  fungsi mulai dari fungsi kesehatan, fungsi pangan, dan fungsi ekonomi [7]. Sebagai bahan  makanan  jamur  konsumsi  mengandung  senyawa  kompleks  khusus, kandungan protein 35%, tidak kolesterol, rendah kalori, vitamin, asam lemak jenuh,  asam  amino  essensial,  polisakarida,  makro  dan  mikro  elemen,  serta melanin [8]. Jenis jamur konsumsi yang umum dibudidaya untuk kebutuhan industri,  yaitu  jamur  kancing,  jamur  merang,  jamur  tiram,  jamur  kuping, jamur shiitake dan jamur enoki [6]. Jamur konsumsi dapat menjadi sumber
pendapatan  yang  berfungsi  meningkatkan  perekonomian,  yaitu  dengan berbudidaya  jamur  konsumsi.  Kondisi  alam  Indonesia  dengan  iklim  tropis sangat  mendukung  dalam  berbudidaya  jamur  sehingga  Indonesia  memiliki potensi  besar  menjadi  produsen  jamur  konsumsi  dan  menghasilkan  jamur konsumsi  yang  memiliki  kandungan  gizi  yang  baik  [7].  Meningkatnya permintaan  jamur  di  pasar  bukan  hal  yang  mustahil  budidaya  jamur konsumsi  ini  menjadi  bisnis  yang  sangat  menjanjikan  [9].  Kenaikan  jumlah produksi  dan  penjualannya  di  Indonesia  pada  saat  ini  terjadi  karena peningkatan  konsumsi  masyarakat  di  Indonesia  yang  mulai  gemar mengonsumsi  berbagai  olahan  makanan  berbahan  dasar  jamur  konsumsi, sehingga  menunjukkan  bahwa  jamur  menjadi  tanaman  jenis  sayuran  yang potensial  untuk  dikembangkan  [10].  Pada  akhirnya  beberapa  elemen masyarakat  mulai  mengintip  peluang  usaha  untuk  berbudidaya  jamur konsumsi.
Namun  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam  memilih  atau menentukan  jenis  jamur  konsumsi  untuk  dikonsumsi  sendiri  ataupun dibudidayakan,  maka  dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem mempermudah menentukan ataupun memberikan pertimbangan keputusan. Sehingga dapat memberikan keleluasaan bagi pengguna dalam menentukan penilaian dan perbandingan terhadap jenis jamur konsumsi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  yakni  sistem  yang  menghasilkan informasi  untuk  disampaikan  dari  proses  pencarian  berdasarkan  kriteria- kriteria  tertentu  sehingga  memperoleh  alternatif  terbaik  yang  telah ditentukan,  serta  memiliki  kegunaan  untuk  membantu  dan  mempermudah dalam mengambil keputusan dalam situasi apapun, serta dapat memecahkan persoalan atau masalah yang bersifat tidak terstruktur [2].

## 2.2. Simple Additive Weighting
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  memiliki  sebutan  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  umum  metode  ini  yakni  dengan  melakukan pencarian dari perhitungan jumlah terbobot pada rating kinerja untuk setiap alternatif  dari  seluruh  atribut  [11].  Metode  SAW  adalah  metode penghitungan  yang  menimbang  serta  menyediakan  kriteria  tertentu  yang mempunyai bobot kemudian hasil yang didapat dari setiap nilai jumlah dari bobot digunakan sebagai keputusan akhir [12].
Langkah-langkah untuk menggunakan metode SAW yaitu [13]:
a) Memasukkan data alternatif (A),
b) Memasukkan kriteria untuk memilih sebagian alternatif ( ),
c) Memberi  rating  kecocokan  (nilai  sub  kriteria)  pada  setiap  kriteria untuk setiap alternatif,
d) Memberi  bobot  preferensi  sebagai  tingkat  kebutuhan  dari  masing- masing kriteria (W) seperti dalam formula (1).
W = ( , , , …, ) (1)
e) Membentuk matriks keputusan X yang diambil serta dibuat dari tabel rating  kecocokan  dari  setiap  kriteria  pada  setiap  alternatif.  Dalam formula (2) Nilai x setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditetapkan, dimana, i=1, 2, …m dan j=1, 2, …n.
X: [ ] (2)
f) Menjalankan  normalisasi  matriks.  Pada  formula  (3)  dengan perhitungan  nilai  rating  kecocokan  yang  ternomalisasi  ( )  dari alternatif pada kriteria sebagai berikut:
{ (3)
Keterangan  :
= rating kecocokan yang ternormalisasi = nilai setiap kriteria yang terdapat pada baris dan kolom dari matriks Max =  nilai  yang  tertinggi  dari  setiap  kriteria  yang  terdapat  pada baris dan kolom pada matriks Min =  nilai  yang  terendah  dari  setiap  kriteria  yang  terdapat  pada baris dan kolom pada matriks
g) Hasil  rating  yang  ternormalisasi  ( )  dalam  formula  (4)  membentuk matriks ternormalisasi (R). R: [ ] (4)
h) Hasil  nilai  preferensi  ( )  pada  formula  (5)  didapatkan  dengan perhitungan  jumlah  dari  hasil  kali  bobot  preferensi  (W)  dengan elemen  baris  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  yang  sesuai  dengan elemen kolom matriks (W).
= ∑
(5)
Keterangan  :
= nilai atau hasil untuk setiap alternatif (A) = bobot yang ditentukan untuk setiap kriteria (C)
= rating (sub kriteria) dari setiap kriteria yang ternormalisasi Nilai Vi yang paling tinggi merujuk bahwa alternatif Ai terambil.

## 2.4. Rancangan Sistem
a) Use Case Diagram Use  Case  Diagram mengilustrasikan  hubungan  interaksi  interaksi antara  pengguna  sistem  dengan  sistemnya.  Proses  sistem  rekomendasi pemilihan jenis jamur ini, terdapat empat tahap. Proses sistem rekomendasi pemilihan  jenis  jamur  ini  dimulai  dengan  tahap  pertama  yaitu  kelola  data alternatif  pada  menu  alternatif.  Pengguna  melakukan  aksi  memasukkan, mengubah,  dan  menghapus  data  jenis-jenis  jamur  konsumsi  yang  menjadi data  alternatif.  Setelah  berhasil  dilakukan  kelola  data  alternatif,  maka  data
akan disimpan dalam basis data. Proses selanjutnya  atau pada tahap  kedua yaitu pengguna kelola data bobot kriteria. Pengguna melakukan aksi memilih dan memasukkan bobot dari masing-masing kriteria yang telah tersedia, dan atau pengguna menghapus data bobot. Setelah berhasil dilakukan kelola data bobot kriteria, maka data akan disimpan dalam basis data. Kemudian tahap ketiga  yaitu  pengguna  kelola  data  penilaian  sub  kriteria  untuk  kriteria. Pengguna  memilih  dan  memasukkan  nilai  sub  kriteria  dari  masing-masing kriteria  yang  tersedia.    Apabila  nilai  sub  kriteria  lengkap,  maka  data  akan disimpan  dalam  basis  data.  Proses  terakhir  yaitu  tahap  perhitungan  untuk dilakukan  proses  perhitungan  oleh  sistem,  setelah  data-data  pada  tahap sebelumnya telah berhasil dimasukkan dengan lengkpa dan tersimpan pada basis  data.  Pada  tahap  perhitungan  ini  akan  keluar  hasil  dari  perhitungan normalisasi,  nilai  akhir,  serta  hasil  perankingan  yang  menjadi  hasil keputusan rekomendasi untuk pengguna.

## Gambar 1. Use Case Diagram
b) Activity Diagram
Diagram  mengilustrasikan  model  proses-proses  yang  terjadi  atau menggambarkan  aktivitas  apa  yang  terjadi  pada  sistem.  Urutan  atau  alur proses dari suatu sistem divisualkan secara vertikal. Proses Activity Diagram Alternatif  pada  Gambar  2.  adalah  menggambarkan  tiga activity utama  pada menu  alternatif. Activity pertama  yaitu  pengguna  menambahkan  data alternatif  dengan  melakukan  aksi input .  Kemudian,  pengguna  menekan tombol submit .  Jika  berhasil,  data  tersimpan  dalam  basis  data.  Jika  gagal, sistem  menampilkan  pesan  kesalahan.  Setelah  data  berhasil  diisi  lengkap, pengguna dapat melakukan activity kedua yaitu mengubah data yang sudah ditambahkan  dengan  menekan  tombol  ikon edit data  alternatif.  Kemudian sistem  menampilkan  halaman  ubah.  Pengguna  dapat  mengubah  data sebelumnya  dan  diganti  dengan  yang  baru.  Setelah  diubah,  pengguna menekan tombol submit . Jika berhasil data tersimpan dalam basis data. Jika gagal maka sistem menampilkan pesan kesalahan. Selain itu, pengguna dapat melakukan activity ketiga yaitu menghapus data alternatif dengan menekan
tombol  ikon  hapus,  jika  data  tidak  akan  digunakan.  Kemudian  data  akan dihapus dari basis data.
Gambar 2. Activity Diagram Alternatif
Proses Activity  Diagram Kriteria  pada  Gambar  3.  adalah mengilustrasikan  dua activity utama  pada  menu  kriteria. Activity pertama yaitu pengguna dapat menambahkan serta memasukkan data bobot kriteria dengan  melakukan  aksi input dengan  menekan  pada  kotak  pilihan  nilai . Dalam  aksi input pengguna  memilih  pilihan  bobot  dari  masing-masing kriteria  yang  disertai  dengan  keterangan  untuk  masing-masing  nilai  dari yang terkecil hingga terbesar. Setelah data pilihan nilai berhasil dimasukkan, kemudian  pengguna  dapat  melakukan  aksi  menekan  tombol  hitung  untuk mendapatkan  nilai  perbaikan  bobot,  yaitu  agar  menghasilkan  nilai  angka saja,  tidak  disertai  keterangan  seperti  aksi input sebelumnya.  Setelah  nilai angka  didapatkan,  pengguna  melakukan  aksi  menekan  tombol submit . Kemudian  data  nilai  bobot  tersebut  disimpan  dalam  basis  data. Activity kedua pengguna memilih aksi hapus untuk menghapus data bobot. Kemudian data akan dihapus dari basis data. Selain untuk menghapus data bobot, jika pengguna  ingin  menambahkan  nilai  atau  mengubah  bobot,  harus  terlebih dahulu menghapus data nilai bobot sebelumnya. Jika tidak  dihapus terlebih dahulu, maka pada saat melakukan aksi input nilai bobot kembali, pada saat menekan tombol submit , akan muncul kotak pesan kesalahan.
Gambar 3. Activity Diagram Kriteria
Proses Activity  Diagram Penilaian  pada  Gambar  4.  adalah mengilustrasikan  dua activity utama  pada  menu  penilaian. Activity pertama yaitu  pengguna  dapat  menambahkan  serta  memasukkan  data  nilai  sub kriteria  pada  masing-masing  kriteria  dengan  melakukan  aksi input dengan menekan  pada  kotak  pilihan  nilai . Dalam  aksi input pengguna  memilih pilihan  nama  alternatif  yang  sebelumnya  telah  dimasukkan  pada  menu alternatif, untuk terlebih dahulu akan diberikan nilai sub kriteria. Kemudian pengguna  memilih  pilihan  nilai  sub  kriteria  pada  masing-masing  kriteria yang  disertai  dengan  keterangan  untuk  masing-masing  nilai  dari  yang terkecil  hingga  terbesar.  Setelah  data  pilihan  nilai  sub  kriteria  berhasil dimasukkan,  pengguna  melakukan  aksi  menekan  tombol submit .  Kemudian data  nilai  sub  kriteria  tersebut  disimpan  dalam  basis  data. Activity kedua pengguna memilih aksi hapus untuk menghapus data nilai sub kriteria. Jika pengguna  ingin  mengubah  nilai  sub  kriteria,  harus  terlebih  dahulu menghapus data nilai sub kriteria, kemudian memasukkan kembali nilai sub kriteria dengan proses yang sama sebelumnya.
Gambar 4. Activity Diagram Penilaian
Proses Activity  Diagram Perhitungan  pada  Gambar  5.  adalah mengilustrasikan satu activity utama pada menu perhitungan. Activity utama dalam perhitungan yaitu pengguna memilih menu perhitungan untuk melihat halaman  data  perhitungan.  Pengguna  dapat  melihat  hasil  perhitungan  yang dilakukan sistem, setelah semua data-data pada proses activity sebelumnya telah  lengkap,  dan  berhasil  disimpan  dalam  basis  data.  Sistem  melakukan perhitungan  untuk  normalisasi  data  dan  perhitungan  hasil  akhir  nilai preferensi  setelah  dinormalisasi.  Pengguna  dapat  melihat  hasil  akhir perankingan yang digunakan dan menjadi rekomendasi keputusan pemilihan untuk pengguna.

## Gambar 5. Activity Diagram Perhitungan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  atau  sistem  rekomendasi  jenis jamur untuk budidaya dan konsumsi dengan penerapan metode SAW ( Simple
Additive  Weighting )  yang  berbasis  web  dibutuhkan  kriteria-kriteria  dan bobot  terlebih  dahulu  untuk  dilakukan  perhitungan  kemudian  memperoleh alternatif terbaik.
a) Alternatif dimana i = 1, 2, ...n adalah objek-objek yang berbeda dan mempunyai peluang sama dan setara untuk ditetapkan pengambil keputusan. Data yang dipakai  adalah  data  atlit  yang  diajukan  dalam  sistem  rekomendasi  jenis jamur untuk budidaya dan konsumsi dengan metode SAW.
Tabel 1. Alternatif Inisialisasi Alternatif Alternatif Jamur Tiram Jamur Kancing Jamur Kuping Jamur Merang Jamur Enoki Jamur Shiitake
b) Kriteria
Dalam  penelitian  ini  dibutuhkan  kriteria  yang  akan  menjadi  acuan dalam menentukan jenis jamur budidaya dan konsumsi dan digunakan dalam perhitungan.
Tabel 2. Kriteria Inisialisasi Kriteria Kriteria Media Tanam Kondisi Lingkungan Produktivitas Masa Panen Kandungan Gizi Manfaat
c) Rating Kecocokan :
1) Media Tanam
Kriteria media tanam dinilai dari seberapa mudah mendapatkan media tanam.  Media  tanam  untuk  budidaya  jamur  harus  dapat  mudah  diperoleh atau ditemukan dilingkungan sekitar. Media tanam budidaya jamur tidaklah membutuhkan  media  yang  besar  serta  yang  sulit  dan  mahal  demi menghasilkan  kualitas  yang  baik  dan  hasil  yang melimpah.  Budidaya  jamur biasanya menggunakan media tanam dari barang tidak terpakai.
Tabel 3. Rating Kecocokan Media Tanam Kriteria Nilai Sangat sulit 1 Sulit 2 Mudah 3 Sangat Mudah 4

## 2) Kondisi Lingkungan
Kriteria  kondisi  lingkungan  dinilai  dari  seberapa  mendukung  cuaca tersebut.  Kondisi  lingkungan  merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam budidaya  jamur,  karena  sangat  mempengaruhi  pertumbuhan  jamur  mulai dari  pertumbuhan  bibit  sampai  masa  panen.  Pertumbuhan  dalam  budidaya jamur  biasanya  berada  dilingkungan  yang  sejuk  dan  lembab,  serta  sedikit penyinaran. Kondisi lingkungan meliputi suhu sekitar lokasi. Budidaya jamur suhu harus selalu dikontrol dan dijaga.
Tabel 4. Rating Kecocokan Kondisi Lingkungan Kriteria  Nilai 15° - 20° 1 20° - 25° 2 25° - 30° 3 30° - 35° 4

## 3) Produktivitas
Kriteria  produktivitas  dinilai  dari  seberapa  cepat  pertumbuhan  jamur yang  dibudidayakan.  Setiap  jenis  jamur  biasanya  memiliki  tingkat pertumbuhan yang berbeda. Produktivitas jamur yang cepat atau tinggi akan meningkatkan  peluang  untuk  mendapatkan  laba  yang  besar  karena  besar juga hasil yang akan dipasarkan.
Tabel 5. Rating Kecocokan Produktivitas Kriteria Nilai Sangat Rendah 1 Rendah 2 Cepat/Tinggi 3 Sangat Tinggi 4

## 4) Masa Panen
Kriteria masa panen dinilai dari seberapa cepat atau lama waktu dalam masa  panen. Hasil panen  tersebut  yang  nantinya  akan  dipasarkan. Semakin cepat atau lama waktu masa panen, maka semakin cepat untuk memasarkan dan memenuhi kebutuhan pasar.
Tabel 6. Rating Kecocokan Masa Panen Kriteria Nilai 5 – 6 bulan 1 2 – 3 bulan 2 1 – 2 bulan 3 3 – 4 minggu 4

## 5) Kandungan Gizi
Kriteria  kandungan  gizi  dinilai  dari  seberapa  besar  dan  banyak kandungan  gizi  yang  ada  dalam  jamur  tersebut.  Tidak  bisa  dipungkiri  dan diremehkan, sebenarnya jamur memiliki kandungan gizi yang sangat banyak tidak  kalah  dengan  tanaman  atau  tumbuhan  konsumsi  lain.  Dan  mungkin bisa saja melebihi.
Tabel 7. Rating Kecocokan Kandungan Gizi Kriteria Nilai Kalsium, karbohidrat 1 Protein, lemak, serat 2 Protein, vitamin, asam amino 3 karbohidrat, protein, lemak, kalsium, serat 4 6) Manfaat Kriteria manfaat dinilai dari seberapa berkhasiat bagi tubuh dan untuk kegunaan sebagai obat. Berbudidaya biasanya tidak hanya mempertimbangkan  segi  bisnis.  Berbudidaya  juga  harus  melihat  dari  sisi manfaat.  Semakin  bermanfaat  semakin  banyak  konsumen  yang  akan mencari.
Tabel 8. Rating Kecocokan Manfaat Kriteria Nilai Anti Bakteri 1 Obat Jantung 2 Anti tumor, anti kanker, dan obat jantung 3 Anti tumor, anti virus, anti bakteri, anti oksidan, dan anti kanker 4
Memasukkan rating kecocokan setiap kriteria dari setiap alternatif.
Tabel 9. Rating Kecocokan  Setiap Kriteria Dari Setiap Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 4 4 4 4 4 A2 3 3 4 3 3 4 A3 4 3 4 4 4 4 A4 3 4 4 3 4 2 A5 3 3 3 2 2 3 A6 3 2 3 2 4 3
Memasukkan bobot preferensi dari setiap kriteria.
Tabel 10. Bobot Preferensi Inisialisasi Kriteria Kriteria Bobot C1 Media Tanam 4 C2 Kondisi Lingkungan 3 C3 Produktivitas 5 C4 Masa Panen 5 C5 Kandungan Gizi 3 C6 Manfaat 3
Tabel  rating  kecocokan  dibentuk  menjadi  matriks  keputusan  (X)  sebagai berikut:
X =
[ ]
Menormalisasi matriks X untuk melakukan perhitungan nilai setiap alternatif pada kriteria.
R11 = = = 1 R21 = = = 0,75 R31 =
= = 1 R41 =
= = 0,75 R51 = = = 0,75 R61 = = = 0,75 R12 = = = 1 R22 = = = 0,75 R32 = = = 0,75 R42 = = = 1 R52 = = = 0,75 R62 = = = 0,5 R13 = = = 1 R23 = = = 1 R33 = = = 1 R43 = = = 1 R53 = = = 0,75 R63 = = = 0,75 R14 = = = 1 R24 = = = 0,75 R34 = = = 1 R44 = = = 0,75 R54 =
= = 0,5 R64 = = = 0,5 R15 = = = 1 R25 = = = 0,75 R35 = = = 1 R45 = = = 1 R55 =
= = 0,5 R65 = = = 1 R16 = = = 1 R26 = = = 1 R36 = = = 1 R46 = = = 0,5 R56 = = = 0,75 R66 = = = 0,75
Hasil  perhitungan  normalisasi  matriks  X,  dapat  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
R =
[ ]
Proses  perankingan  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  serta memperoleh  hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  yang  didapatkan  dengan
menghitung jumlah dari hasil kali bobot preferensi (W) dengan elemen baris matriks ternormalisasi (R).
V1 = (4)(1) + (3)(1) + (5)(1) + (5)(1) + (3)(1) + (3)(1) = 23 V2 = (4)(0,75) + (3)(0,75) + (5)(1) + (5)(0,75) + (3)(0,75) + (3)(1) = 19,25 V3 = (4)(1) + (3)(0,75) + (5)(1) + (5)(1) + (3)(1) + (3)(1) = 22,25 V4 = (4)(0,75) + (3)(1) + (5)(1) + (5)(0,75) + (3)(1) + (3)(0,5) = 19,25 V5  =  (4)(0,75)  +  (3)(0,75)  +  (5)(0,75)  +  (5)(0,5)  +  (3)(0,5)  +  (3)(0,75)  =
15,25 V6 = (4)(0,75) + (3)(0,5) + (5)(0,75) + (5)(0,5) + (3)(1) + (3)(0,75) = 16
Hasil Perhitungan Vi telah memperoleh hasil nilai akhir serta urutan rekomendasi  pemilihan  jenis  jamur  untuk  budidaya  dan  konsumsi  yaitu untuk  V1  yang  menginterpretasikan  alternatif  1  (A1)  menjadi  pemuncak tabel  ranking,  sementara  V2  berada  diposisi  ketiga,  kemudian  V3  berhasil naik  keatas  namun  masih  berada  dibawah  V1  yaitu  posisi  kedua,  V4  masih tetap  sama  pada  urutannya  yaitu  posisi  keempat,  dan  terakhir  V6  berada diposisi kelima menggeser V5 yang harus turun dan berada diposisi terakhir.
Tabel 11. Hasil Perankingan Inisialisasi normalisasi R Alternatif Nilai (Vi) Rank R1 Jamur Tiram 23 I R2 Jamur Kancing 19,25 III R3 Jamur Kuping 22,25 II R4 Jamur Merang 19,25 IV R5 Jamur Enoki 15,25 VI R6 Jamur Shiitake 16 V

## 4.  SIMPULAN
Dengan  diterapkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  hasil yang  diperoleh  dari  penelitian  yakni  telah  mendapatkan  rekomendasi pemilihan  jenis  jamur  yang  akan  digunakan  untuk  budidaya  dan  konsumsi. Dengan enam kriteria yaitu media tanam, kondisi lingkungan, produktivitas, masa  panen,  kandungan  gizi,  dan  manfaat  serta  pembobotan  yang  telah ditetapkan  dan  diterapkan,  sehingga  lebih  mudah  untuk  mengetahui  mana yang lebih baik dan sesuai dengan pilihan yang diinginkan. Hasil perhitungan terdapat  nilai  yang  terbesar,  yaitu  V1,  oleh  karena  itu  alternatif  A1  yaitu Jamur  Tiram  menjadi  alternatif  yang  terambil  sebagai  alternatif  urutan teratas serta terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Maria,  E.,  and  Junirianto,  E.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Bibit Karet Menggunakan Metode TOPSIS”, Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol.16, No.1, pp. 7 – 12, Februari 2021
[2]. Jumini,  and  Oktafianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  (DSS)  Untuk Menentukan  Kualitas  Bibit  Padi  (Studi  Kasus  Petani  Tanjung  Dalam)
Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)”,  pp. 293 – 301, 2020
[3]. Fandinata,  I.,  and  Ginting,  B.  S.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Bibit  Unggul  Tanaman  Jambu  Madu  Menggunakan  Metode SAW”, Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK), Vol.2, No.1, pp. 27 – 36, Januari 2018
[4]. Kurnia,  I.,  and  Muhtarom,  A.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Siswa Terbaik Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan SAW”,  JIKO  (Jurnal  Informatika  dan  Komputer),  Vol.  4,  No.  3, pp.  164- 172, Desember 2021
[5]. Melani,S. S., Sulistyowati, L., and Trimo, L., “Sumber Risiko dan Mitigasi Risiko  Jamur  Merang  (Volvariella  volvaceae)  di  Kecamatan  Jatisari Kabupaten  Karawang”,  Jurnal  Pemikiran  Masyarakat  Ilmiah Berwawasan Agribisnis, pp. 1756 – 1769, Juli 2021
[6]. Suparti, and Utami, N. T., “Manfaat Media Campuran Daun Pisang Kering (Klaras)  dan  Batang  Jagung  Pada  Produktivitas  Jamur  Merang (Volvariella  Volvaceae)  Yang  Ditanam  Pada  Keranjang”,  Artikel Pemakalah Paralel, pp. 264 – 270, 2021
[7]. Untari,  A.  D.,  “Budidaya  Jamur  Tiram  Sebagai  Usaha  Alternatif  Bagi Masyarakat  (Pelatihan  di  Desa  Bale  Kencana,  Kecamatan  Mancak)”, Jurnal Abdikarya, Vol.2, No.1, pp. 8-18, April 2020
[8]. Hadiyanti,  N.,  Aji,  S.  B.,  and  Saptorini,  “Kajian  Produksi  Jamur  Kuping (Auricularia  auriculajudae)  Pada  Berbagai  Komposisi  Media  Tanam”, Jurnal Agrinika, Vol.1, No.4, pp. 1-14, Maret 2020
[9]. Machfudi,  Supriyatna,  A.,  and  Hendrawan,  H.,  “Budidaya  Jamur  Tiram Sebagai  Peluang  Usaha  (Studi  Kasus  PUSLIT  BIOLOGI  LIPI)”, Communnity Development Journal, Vol.2, No.1, pp. 127 – 135, Februari 2021
[10]. Putri,  C.  D.,  Abubakar,  and  Nur’azkiya,  L.,  “Prospek  Pengembangan Usahatani Jamur Merang (Volvariella volvacea) di Kecamatan Cilamaya Kulon  Kabupaten  Karawang”,  Rekayasa,  Vol.7,  No.3,  pp.  1  –  11,  Juni 2021
[11]. Perdamaian,  P.  N.,  Maria,  E.,  and  Rusmini,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Karet Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasi Web”, Buletin Poltanesa, Vol.21, No.2, pp. 58 – 63, Desember 2020
[12]. Frieyadie,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight  (SAW)  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi  Kenaikan  Jabatan”,  Jurnal  Pilar Nusa Mandiri, Vol.12, No.1, pp. 37 – 45, Maret 2016.
[13]. Arifin, I., Ahsan, M., and Budianto, A. E., “Implementasi Metode Simple Additive  Weighting  Sebagai  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Tanaman Pangan  Yang  Layak  di  Kabupaten  Malang”,  Jurnal  Terapan  Sains  & Teknologi, Vol.2, No.1, pp. 79 – 87, 2020