## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMILIHAN TABLET PC UNTUK PEMULA
Satria Yudha Prayogi Universitas Islam Sumatera Utara Jalan Sisingamangaraja, Kelurahan Teladan, Medan Kota, Sumatera Utara ogi_128@yahoo.co.id
Abstrak — Teknologi berkembang secara terus-menerus menyebabkan sumber daya manusia juga  harus  berkembang  untuk  mengikutinya.  Banyak  produk  –  produk  teknologi  baru bermunculan  yang  diiringi  dengan  persaingan  antara  vendor  raksasa  teknologi  dalam memasarkan produknya. Mulai dari ponsel yang dulunya hanya dimiliki oleh para eksekutif dan pebisnis kini dapat dimiliki oleh semua orang dari latar belakang apa saja, dari yang tua sampai yang muda. Setelah ponsel, muncul gadget baru bernama tablet. Ukurannya yang lebih  besar  dari  ponsel  membuat  gadget  ini  memiliki  ciri  khas  tersendiri.  Setelah  itu  ada lagi phablet yang merupakan gabungan antara phone dan tablet. Namun kebutuhan manusia yang semakin banyak membuat para vendor teknologi harus memikirkan produk baru yang mampu mengimbangi kebutuhan manusia dengan baik. Tablet PC merupakan salah satu dari jawaban  itu.  Namun  karena  banyaknya  produk  di  pasaran  membuat  pembeli  bingung  yang mana  yang  cocok  untuk  keperluannya,  khususnya  para  pemula.  Hanya  dengan  membaca info  produk  melalui  majalah  atau  internet  kadang  tidak  cukup  untuk  menemukan  produk mana  yang  cocok  untuk  mereka  gunakan.  Dengan  memanfaatkan  konsep  Sistem Pengambilan Keputusan  dengan metode Simple Additive Weighting  (SAW) dan menggunakan aplikasi  Mirosoft  Visual  Studio  2008  serta  database  MS  Access  2007  dapat diimplementasikan  untuk  membuat  analisa  sistem  dengan  merancang  aplikasi  untuk menentukan Tablet PC yang cocok untuk digunakan oleh para pemula
Keywords : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Simple  Additive  Weighting,  Tablet  PC, Mirosoft  Visual  Studio  2008, MS Access 2007

## I. PENDAHULUAN
Tablet  PC  adalah  sebuah  laptop  atau  computer portable  yang  berbentuk  seperti  buku  dimana memiliki  layar  sentuh  atau  teknologi  digital  yang memungkinkan  pengguna  komputer  mempergunakan pulpen  digital  selain  keyboard  ataupun  mouse komputer.  Hal  ini  membuat  produsen-produsen Tablet  PC  semakin  berlomba  untuk  memberikan layanan  terbaiknya.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  merk Tablet  PC  yang  bervariasi,  harga,  ukuran  dan  juga fiturnya.
Dari berbagai macam layanan yang ada, membuat calon pengguna banyak pilihannya, karena minimnya budget,  perbandingan  fitur  atau  keunggulan  merk. Karena  sikap  dan  perilaku  dari  calon  pengguna  yang bervariasi,  melalui  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  memutuskan  pilihannya  sesuai  dengan kriteria yang diinginkan calon pengguna.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  didesain  dalam beberapa  cara  yang  dapat  menolong  manajer  untuk memilih  satu  dari  banyak  alternatif  dari  sebuah masalah  (Tripathi,  Vol.2,  No.1).  Sistem  pendukung keputusan  dapat  menyelesaikan  masalah  semi- terstruktur  dan  tidak  terstruktur  yang  tidak  dapat
dituliskan  dalam  formula  yang  normal  (Yingchun,  et al, 2013).
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang juga  dikenal  sebagai  kombinasi  bobot  linear  atau metode  scoring  adalah  teknik  keputusan  yang sederhana  dan  multi  atribut  yang  paling  banyak digunakan.  Metode  ini  didasarkan  pada  bobot  rata- rata.  Skor  evaluasi  dihitung  untuk  setiap  alternatif dengan mengalikan nilai skala yang diberikan kepada alternatif  yang  atribut  dengan  bobot  kepentingan relatif ditetapkan langsung oleh pengambil keputusan yang diikuti dengan menjumlahkan hasil untuk semua kriteria (Afshari et al, 2010). Keuntungan dari metode ini adalah SAW memberikan transformasi linear yang proporsional  dari  data  mentah  dimana  urutan  relatif dari besar nilai standarnya tetap sama (Manokaran et al,  2011).  Menurut  Churchman  dan  Ackoff  (1945) dalam  jurnal  internasional  oleh  Widayanti,  et  al, 2013,  metode  SAW  bisa  dikatakan  sebagai  metode yang  paling  dikenal  dan  paling  banyak  digunakan untuk Multiple Attribute Decision Making (MADM).
Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting pada  pemilihan  tablet  PC  ini  yang  membantu pengguna  untuk  mengambil  keputusan  dengan menggunakan  berbagai  model  untuk  menyelesaikan masalah  yang  tidak  terstruktur.  Penerapan  sistem  itu
telah  dikembangkan  dalam  berbagai  bidang,  salah satunya akan diterapkan pada kasus pemilihan Tablet PC untuk pemula.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Aplikasi  komponen-komponen  sistem  pendukung keputusan  dapat  terdiri  dari  subsistem,  di  antaranya (Pristiwanto, 2014) :
1) Subsistem manajemen data. Subsistem manajemen  data  mencakup  satu  database  yang berisi  data  yang  relevan  untuk  situasi  dan dikelola oleh sistem manajemen basis data (Data
Base Management Systems (DBMS)).
Subsistem manajemen data
dapat diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untun data perusahaan  yang  relevan  untuk  pengambil keputusan. Biasanya data disimpan atau diakses via server web databasel. Subsistem manajemen data  dapat  diinterkoneksikan  dengan  data warehouse perusahaan.
2) Subsistem  manajemen  model. Merupakan paket perangkat  lunak  yang  memasukkan  model keuangan,  statistik,  ilmu  manajemen,  atau model  kuantitatif  lainnya  yang  memberikan kapabilitas  analitik  dan  manajemen  perangkat lunak yang tepat.
3) Subsistem  antarmuka  pengguna.  Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan DSS melalui  subsistem  ini.  Pengguna  adalah  bagian yang dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan  bahwa  beberapa  kontribusi  unik dari  DSS  berasal  dari  interaksi  yang  intensif antara komputer dan pembuat keputusan.
4) Subsistem  manajemen  berbasis-pengetahuan. Subsistem ini dapat mendukung semua subsistem lain atau bertindak sebagai komponen independen.  Ia  memberikan  inteligensi  untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan. Susbsistem
ini dapat diinterkoneksikan
dengan repositori pengetahuan  perusahaan  yang  kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional.
Gambar 1. Skematik DSS
Di bawah ini adalah karakteristik dan kemampuan ideal dari suatu Sistem Pendukung Keputusan:
1) Sistem  Pendukung  Keputusan  menyediakan dukungan  bagi  pengambil  keputusan  utamanya pada  situasi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur dengan  memadukan  pertimbangan  manusia  dan informasi  terkomputerisasi.  Berbagai  masalah tak dapat diselesaikan (atau tak dapat diselesaikan  secara  memuaskan)  oleh  sistem terkomputerisasi  lain,  seperti  EDP  atau  MIS tidak  juga  dengan  metode  atau tool kuantitatif standar.
2) Dukungan  disediakan  untuk  berbagai    level manajerial    yang    berbeda,    mulai    dari pimpinan puncak sampai manajer lapangan.
3) Dukungan  disediakan  bagi  individu    dan    juga bagi    group.    Pelbagai  masalah  organisasional melibatkan  pengambilan  keputusan  dari  orang dalam  group.  Untuk  masalah  yang  strukturnya lebih  sedikit    seringkali    hanya  membutuhkan keterlibatan  beberapa  individu  dari  departemen dan level organisasi yang berbeda.
4) Sistem  Pendukung  Keputusan  menyediakan dukungan ke berbagai keputusan yang berurutan atau saling berkaitan.
5) Sistem  Pendukung  Keputusan  mendukung pelbagai  fase  proses  pengambilan  keputusan: intelligence, design, choice dan implementation.
6) Sistem  Pendukung  Keputusan  mendukung pelbagai  proses  pengambilan  keputusan  dan style  yang  berbeda-beda,  ada  kesesuaian diantara  Sistem  Pendukung  Keputusan  dan atribut pengambil keputusan individu (contohnya vocabulary dan style keputusan).
7) Sistem  Pendukung  Keputusan  selalu  bisa beradaptasi    sepanjang    masa.  Pengambil keputusan  harus  reaktif,  mampu  mengatasi perubahan  kondisi  secepatnya  dan  beradaptasi untuk  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan selalu  bisa  menangani    perubahan    ini.    Sistem Pendukung  Keputusan    adalah    fleksibel, sehingga user dapat menambahkan, menghapus, mengkombinasikan,  mengubah,  atau  mengatur kembali  elemen-elemen  dasar  (menyediakan respon  cepat  pada  situasi  yang  tak  diharapkan). Kemampuan ini memberikan analisis yang tepat waktu dan cepat setiap saat.
8) Sistem  Pendukung  Keputusan  mudah  untuk digunakan.  User  harus  merasa  nyaman  dengan sistem ini. User-friendliness, fleksibelitas,
dukungan    grafis    terbaik,    dan    antarmuka bahasa    yang    sesuai    dengan    bahasa  manusia dapat meningkatkan efektivitas Sistem Pendukung Keputusan. Kemudahan penggunaan ini diiimplikasikan pada mode yang interaktif.
9) Sistem  Pendukung  Keputusan  mencoba  untuk meningkatkan  efektivitas  dari  pengambilan keputusan  (akurasi,  jangka  waktu,  kualitas), lebih    daripada    efisiensi    yang    bisa    diperoleh (biaya    membuat  keputusan,  termasuk  biaya penggunaan komputer).
10) Pengambil    keputusan    memiliki    kontrol menyeluruh    terhadap    semua    langkah  proses pengambilan  keputusan  dalam  menyelesaikan masalah.  Sistem  Pendukung  Keputusan  secara khusus  ditujukan  untuk  mendukung    dan    tak menggantikan pengambil keputusan. Pengambil    keputusan    dapat  menindaklanjuti rekomendasi  komputer  sembarang  waktu  dalam proses  dengan  tambahan  pendapat  pribadi  atau pun tidak.
11) Sistem  Pendukung  Keputusan  mengarah  pada pembelajaran,  yaitu  mengarah  pada  kebutuhan baru dan penyempurnaan sistem, yang mengarah  pada  pembelajaran  tambahan,  dan begitu  selanjutnya  dalam  proses  pengembangan dan peningkatan DSS secara berkelanjutan.
12) User/pengguna  harus  mampu  menyusun  sendiri sistem  yang sederhana. Sistem  yang lebih besar dapat  dibangun  dalam  organisasi  user  tadi dengan  melibatkan  sedikit  saja  bantuan  dari spesialis di bidang Information Systems (IS).
13) Sistem Pendukung Keputusan biasanya mendayagunakan  berbagai  model  (standar  atau sesuai  keinginan  user)  dalam  menganalisis berbagai    keputusan.    Kemampuan  pemodelan ini menjadikan percobaan yang dilakukan  dapat dilakukan    pada    berbagai    konfigurasi    yang berbeda.    Berbagai  percobaan  tersebut  lebih lanjut akan memberikan pandangan dan pembelajaran baru.
14) Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  tingkat lanjut  dilengkapi  dengan  komponen  knowledge yang  bisa  memberikan  solusi  yang  efisien  dan efektif dari pelbagai masalah yang pelik (Riyani, 2010).

## B. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  merupakan  metode  yang  paling dikenal  dan  paling  banyak  digunakan  dalam menghadapi situasi MADM. Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi  setiap  atribut.  Skor  total  untuk  sebuah  alternatif diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil perkalian  antara  rating  (yang  dapat  dibandingkan lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating  tiap atribut  haruslah  bebas  dimensi  dalam  arti  telah melewati  proses  normalisasi  sebelumnya.  Pada dasarnya metoda ini berdasarkan konsep pembobotan rata-rata.  Pembuat  keputusan  secara  langsung menentukan  bobot  “kepentingan  relatif”  pada masing-masing  peta  tematik.  Total  nilai  masing- masing  alternatif  didapatkan  dengan  mengalikan bobot  yang  ditentukan  untuk  masing-masing  atribut dan  menjumlahkan  hasil  atribut-atribut  tersebut. Menurut Thill saat  skor keseluruhan  semua alternatif dihitung, alternatif dengan nilai tertinggi akan dipilih. Evaluasi  aturan  keputusan  masing-masing  alternatif, Ai, seperti rumus sebagai berikut (Pristiwanto, 2014) :
Ai = Wj.Xij (1)
Dimana  Xij  adalah  alternatif  ke  i  pada  atribut  j, Wj adalah normalisasi bobot (Wj=1).
Bobot-bobot  tersebut  menunjukkan  pentingnya atribut  secara  relatif.  Alternatif  yang  paling  dipilih diseleksi dengan mengidentifikasi nilai Ai maksimum.
Ai (i=1,2,...,m)
(2)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut (fishburn,1967),(MacCrimmon,1968).  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X)  ke  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada.
di mana :
Rij
= nilai rating kinerja ternormalisasi
Xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria
i benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik di  mana rij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj ; i=1,2,...,m  dan j =1,2,...,n.  Nilai  preferensi  untuk setiap alternatif ( Vi ) diberikan:
di mana : Vi = rangking untuk setiap alternatif, wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi, Nilai Vi yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih (Pristiwanto, 2014).

## III. ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Memilih  Tablet  PC  untuk  para  pengguna  pemula tidak  semudah  seperti  pada  saat  membeli  kebutuhan lainnya  karena  hal  ini  erat  hubungannya  dengan selera,  budget/anggaran,  spesifikasi  dari  tablet  PC tersebut. Hal ini sangat berbepanguruh dengan  minat para pemula.
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW), merupakan  salah  satu  metode  dari decision  support making dimana akan  membutuhkan beberapa kriteria dari  masing-masing  alterenatif  yang  ditetapkan sebagai  salah  satu  output  yang  diharapkan.  SAW akan  melakukan  pembobotan  setiap  kriteria  masing- masing  alternatif  kemudian  akan  disesuaikan  dengan ranting kecocokan masing-masing kriteria.pada tahap akhir  akan  dilakukan  perangkingan  terhadap  hasil yang didapatkan. Nilai hasil yang tertinggi merupakan  alternatif  utama  sekaligus  menjadi  solusi utama  yang  mampu  diberikan  sebagai  pendukung keputusan bagi para pengguna pemula tablet PC.

## A. Arsitektur  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam Pemilihan Tablet PC
Setelah  dilakukan  penelitian  terhadap  penerapan metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  maka desain  arsitektur  sistem  pendukung  keputusan  dalam pemilihan  tablet  PC  dapat  dilihat  pada  gambar  di bawah ini.
Gambar 2. Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tablet PC

## B. Analisa kriteria
Penentuan  kriteria  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah dengan menyebarkan data kuesioner.
Disini  penulis  menentukan  harga,  ukuran  layar, kapasitas  RAM,  kapasitasi  memory  internal,  dan resolusi  kamera  sebagai  kriteria  dalam  memilih sebuah tablet PC bagi pengguna pemula.
1) Harga
Bagi  pengguna  pemula  harga  merupakan  hal yang sangat penting dalam membeli sebuah tablet pc karena  bagi  pengguna  pemula  jika  harga  murah meraka  akan  membeli  tablet  PC  dengan  spesifikasi tablet pc  dan merk yang  yang mereka harapkan.
2) Ukuran layar Kebanyakan  pengguna  pemula  menyukai  ukuran layar    terkecil  dari  layar  tablet  PC  tersebut.
Memudahkan  pengguna  pemula  untuk  membawanya berpergian dan mudah untuk dipegang.

## 3) Kapasitas RAM
Ukuran  RAM  yang  sesuai  dengan  kebutuhan pemula  dapat  memudahkan  pengguna  pemula  untuk melakukan  multitasking  aplikasi  yang  ada  dalam tablet  pc.  Dengan  ukuran  RAM  yang  tinggi  maka semakin baik tablet PC tersebut digunakan.

## 4) Kapasitas Memory Internal
Dalam sebuah tablet pc kapasitas memory internal cenderung    hanya  sebagai    media  penyimpanan berupa  foto  dan  dokumen  jadi  jika  menggunakan kapasitas  memory  internal  yang  sedang  bagi  pemula itu sudah lebih dari cukup.

## 5) Resolusi kamera
Pada kriteria yang terakhir adalah kriteria resolusi kamera  dimana  untuk  sebuah  tablet  PC  yang mempunyai  kamera  dengan  resolusi  kamera  yang tinggi  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  gambar yang baik.

## TABEL 1 HASIL RESPONDEN DALAM MENENTUKAN KRITERIA

## C. Analisa Kebutuhan Data
Kriteria  ini  disusun  berdasarkan  kebutuhan  dari pengguna  pemula  dalam  memilih  sebuah  tablet  PC, dimana  kriteria  yang  dimaksud  adalah  harga,  ukuran layar, kapasitas RAM, kapasitas internal memory dan resolusi kamera.
1) Penentuan Kriteria
TABEL 2 KRITERIA Kriteria Keterangan C1 Harga C2 Ukuran Layar C3 Kapasitas RAM C4 Kapasitas Internal Memory C5 Resolusi Kamera Simple Additive Weighting (SAW) dalam prosesnya  memerlukan  kriteria  yang  akan  dijadikan bahan  perhitungan  pada  proses  perankingan.  Dalam hal  ini  diinisialisasikan  variabel  C  sebagai  identitas untuk  menentukan  syarat  atau  ketentuan  pengguna
Kriteria Jumlah Responden Harga 5 Ukuran Layar 4 Kapasitas RAM 4 Kapasitas Internal Memory 2 Resolusi Kamera 3 baterai 0 Case Tablet PC 1 Merk 1 Total 20
pemula  untuk  memilih  tablet  PC.  Kriteria  yang menjadi bahan pertimbangan dalam proses penentuan pemilihan  tablet  PC  untuk  pemula  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 4.2.

## 2) Data Tablet PC
Berdasarkan banyaknya merk tablet PC pada saat ini  yang  menjadi  alternatif  maka  diambil  5  (lima) contoh  tablet  PC  untuk  penerapan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  dalam  penentuan pendukung tablet PC mana yang cocok untuk pemula. Data  yang  lainnya  dibuat  dalam  lampiran.  Data  dari tiap tablet PC pada Tabel 3.
TABEL 3

## DATA TABLET PC

## D. Melakukan Proses Perangkingan

## Dimana :
Vi = ranking untuk setiap alternatif w j = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Jadi : V1 = (0.75 * 1) + (0.25 * 0.75) + (0 .75 * 1) + (0.75 * 0.50) + (1 * 0.50)
= 0.75 + 0.1875 + 0.75 + 0.375 + 0.50 = 2.563 V2 = (0.75 * 1) + (1 * 0.75) + (0.75 * 1) + (0.75 * 0.50) + (1 * 0.50) = 0.75 + 0.75 + 0.75 + 0.375 + 0.50 = 3.125
V3 = (1 * 1) + (1 * 0.75) + (0.75 * 1) + (0.50 * 0.50) + (0.50 * 0.50) = 1 + 0.75 + 0.75 + 0.25 + 0.25 = 3 V4 = (0.50 * 1) + (0.25 * 0.75) + (1 * 1) + (1 * 0.50) + (1 * 0.50) = 0.50 + 0.1875 + 1 + 0.50 + 0.50 = 2.688 V5 = (1 * 1) + (1 * 0.75) + (0.25 * 1) + (0.75 * 0.50) + (0.75 * 0.50)
= 1 + 0.75 + 0.25 + 0.375 + 0.375
= 2.750
Dari  proses  perhitungan  perangkingan  diperoleh hasil seperti pada tabel 4 sebagai berikut :

## TABEL 4 HASIL PERHITUNGAN
Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4 diatas, maka  diperoleh  pengelompokkan  Tablet  PC  yang cocok atau tidak cocok untuk digunakan oleh pemula dengan ketentuan jika hasil perhitungan lebih besar 3 maka  tablet  PC  tersebut  yang  cocok  untuk  para pemula,  sedangkan  nilai  sama  dengan  2  atau  lebih besar 2 tidak cocok untuk para pemula.
Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini :
1) Tabel tablet PC yang cocok untuk pemula
Berdasarkan hasil perhitungan dari sample data  yang digunakan  maka tablet PC  yang cocok  untuk pemula dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut

## TABEL 5 TABEL HASIL PERHITUNGAN TABLET PC YANG COCOK

## UNTUK PEMULA

## 2) Tabel tablet PC yang tidak cocok untuk pemula
Berdasarkan hasil perhitungan dari sample data  yang digunakan  maka  tablet  PC  yang  tidak  cocok  untuk pemula dapat dilihat pada tabel di bawah ini  sebagai berikut :
No Merk Tablet PC (A) Nilai Kriteria C1 (Rp)
C2
(inch) C3 (GB) C4 (GB) C5 ( MP) 1. Acer Iconia Tab A500 1799000 10.1 1 16 5 2. Acer
Iconia Tab A100 2100000 7.0 1 16 5 3. Lenovo A7-30 3300 1399000 7.0 1 8 2 4. Samsung Ativ  Tab P8510 880.000 10.1 2 32 5 5. Samsung Galaxy Tab P1010 1000000 7.0 0,5 16 3.15
Tablet PC KRITERIA HASIL PERHI TUNG AN C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.75 1 0.75 0.75 1 2.563 A2 0.75 1 0.75 0.75 1 3.125 A3 1 1 0.75 0.50 0.50 3 A4 0.50 0.25 1 1 1 2.688 A5 1 1 0.25 0.75 0.75 2.750
Merk Tablet PC Type Hasil Perhitungan Acer Iconia Tab A100 3.125

## TABEL 6 TABEL HASIL PERHITUNGAN TABLET PC YANG TIDAK COCOK UNTUK PEMULA

## IV. IMPLEMENTASI
Adapun  implementasi  ini  dilakukan  dengan menerapkan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) dengan menentukan  kriteria – kriteria beserta bobot yang dijadikan inputan ke dalam sistem. Sistem dibangun  menggunakan  aplikasi  Microsoft  Visual Studio 2008 dan database Microsoft Access 2007.

## Implementasi Form Proses SAW
Form proses  SAW  merupakan form yang memberikan  akses  untuk  memproses  data  Tablet  PC untuk pemula  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Form ini  juga  dapat  menyimpan hasil  pemrosesan  metode  berupa  merk  tablet  PC dengan  saran  tablet  PC  untuk  pemula  beserta  hasil perhitungannya.  Bentuk  tampilan form proses  SAW dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 3. Tampilan Form Proses SAW

## V. SARAN

## A. Saran
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  kesimpulan, saran  untuk  penetapan  dan  kelanjutan  sistem pendukung keputusan ini adalah sebagai berikut :
1. Rancangan  sistem  untuk  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  ini hanya  dapat  diterapkan  dalam  penentuan tablet PC untuk pengguna pemula.
2. Sistem pendukung keputusan dengan metode Simple  Additie  Weighting  (SAW)  ini dirancang  dengan  menggunakan  aplikasi Microsoft  Visual  Studio  2008  dan  Database Microsoft  Access  2007.  Maka  pengguna akhir  dari  sistem  ini  diharapkan  dapat mempelajari
dan memahami cara mengoperasikan sistem ini dengan baik.
3. Bagi para peneliti yang ingin mengembangkan rancangan sistem pendukung  keputusan  ini  disarankan  untuk mencoba  dengan  metode  lain,  atau  dengan menambahkan  beberapa  kriteria  yang  lain serta alternatif seragam. Sehingga hasil yang didapat akan lebih akurat dan bervariasi.

## REFERENSI
[1] Afshari, Alireza, et al. (2010). “Simple Additive Weighting Approach  To  Personel  Selection  problem”.    International Journal of Innovation, Management and Technology, Vol. 1, No. 5.
[2] Deni, Widayanti,  et  al.  (2013).  “Analysis  and Implementation  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making SAW  Method  for  Selection  of  High  Achieving  Students  in Faculty  Level”.  IJCSI  International  Journal  of  Computer Science Issues, Vol. 10, Issue 1, No. 2.
[3] Ge,  Yingchun,  et  al.  (2013).  “A  Decision  Support  System For  Irrigation Water  Allocation Along The Middle Reaches Of  The  Heihe  River  Basin,  Northwest  China”.    Journal Elsevier.
[4] Manokaran, E., et al.  (2011). “Application of Multi Criteria Decision  Making  Tools  and  Validation  with  Optimization Technique-Case  Study  using  TOPSIS,  ANN  &  SAW”. IJMBS, Vol. 1, Issue 3.
[5] Pristiwanto. (2014). “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk  Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi”. Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), Vol. 11, No. 1.
[6] Riyani,  et  al.  (2010),  “Sistem  Pendukung  Keputusan Sertifikasi  Badan  Usaha  Pelaksana  Jasa  Konstruksi  Pada BPD GAPENSI Kaltim”.  Jurnal Informatika Mulawarman, Vol. 5, No. 01.
[7] R.  Fitria  Rachmawati,  (2011).  “Sistem  Pengambilan Keputusan  Terhadap  Ketidakdisiplinan  Siswa  Smp  Di  Smp Yza 1 Kota Bogor”. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi Volume 2
[8] Tripathi, K. P. (2012). “Decision Support System Is A Tool For  Making  Better  Decision  In  The  Organization”.    Indian Journal  Of  Computer  Science  And  Engineering  (IJCSE), Vol. 2, No. 1.
[9] Wibowo,  Henry,  dkk.  (2009).  “Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bank Bri Menggunakan  Fmadm  (Studi  Kasus:Mahasiswa  Fakultas
Teknologi  Industri  Universitas  Islam  Indonesia)”.  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Merk Tablet PC Type Hasil Perhitungan Lenovo A7-30 3300 3 Samsung Galaxy Tab P1010 2.750 Samsung Ativ Tab P8510 2.688 Acer Iconia Tab A500 2.563