## Expert
Jurnal  Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi
Volume 06, Nomor 02, Desember 2016
Judul Hal PENGGUNAAN METODE ANALISIS HISTORIS UNTUK MENENTUKAN ANGGARAN PRODUKSI. 42 – 51 PROTOTYPE SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN GUDANG PENERIMAAN PUPUK  PUSRI DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGTHING (SAW). 52 – 59 ANALISIS SISTEM INFORMASI PENGAWAS KEAMANAN DAN KESEHATAN MAKAN PADA DINAS KESEHATAN KOTA BANDAR LAMPUNG. 60 – 68 RANCANG BANGUN APLIKASI VISUALISASI KAMUS BAHASA LAMPUNG BERBASIS ANDROID. 69 – 75 APLIKASI KOMITE SEKOLAH BERBASIS SMS NOTIFIKASI UNTUK ADMINISTRASI PEMBAYARAN KOMITE. 76 – 84
PEMETAAN  SEBARAN  MENARA  TELEKOMUNIKASI SELULER  BERSAMA  BERBASIS  GIS  ( GEOGRAPHIC INFORMATION  SYSTEM )  DI  WILAYAH  KOTA  BANDAR LAMPUNG. 85 – 92 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung JMSIT Volume 06 Nomor 02 Lampung Desember  2016 ISSN 2088-5555

## TIM PENYUNTING
Ketua Tim Redaksi:
Taqwan Thamrin,ST,M.Sc
Penyunting Ahli
Mustofa Usman, Ph.D Dr.Iing Lukman,M.Sc. Usman Rizal, ST.,MMSI
Penyunting:
Fenty Ariani,S.Kom,M.Kom Wiwin Susanty,S.Kom,M.Kom Ayu Kartika Puspa,S.Kom,M.TI Erlangga,S.Kom,M.Kom
Pelaksana Teknis:
Prima Khoirul Aini, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center Lt.2 Jl,Zainal Abidin Pagar Alam No.26
Bandar Lampung Telp.0721 – 774626 Email: Journal.expert@ubl.ac.id
PROTOTYPE SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN GUDANG PENERIMAAN PUPUK  PUSRI DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGTHING (SAW)
Sushanty Saleh #1 , Toni Fedrik #2
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Insitute Informatics And Business Darmajaya Jalan Zainal Abidin Pagar Alam Bandar Lampung – Lampung - Indonesia 35142 Telp. 0721 – 787214 Fax. 0721 – 700261 website : http://darmajaya.ac.id | e-mail : schanty2000@gmail.com #1

## ABSTRAK
CV  Bhakti  Agro  Persada  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  distributor  pupuk.  PT  Pupuk Sriwijaya  Palembang  sebagai  produsen  memberikan  persyaratan  pada  CV  Bhakti  Agro  Persada  dalam  proses pengadaan pupuk  yang akan  dipasarkan. Hal  yang sangat  penting dalam penyimpanan  pupuk adalah pemilihan gudang yang layak. Maka perlu diperhatikan dalam penyimpanan pupuk jelas berpengaruh pada kondisi gudang. .Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada  maka  dibangun  sistem  penunjang  keputusan  untuk  mendukung pengambilan keputusan kelayakan gudang. Metodologi yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah fase pengambilan keputusan . Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Kelayakan Gudang adalah sebuah simulasi dari sistem yang akan di rancang menggunakan Simple Additive Weighting (SAW ). Dari Hasil perhitungan dengan metode SAW dapat membantu dalam penentuan kelayakan gudang berdasarkan kreteria kriteria sebagai berikut ukuran, kapasitas, kebersihan dan perawatan.
Kata Kunci : SPK, Gudang, PUSRI, SAW

## I. PENDAHULUAN
Masyarakat selalu menginginkan kehidupan yang sejahtera,  salah  satu  faktor  pendukung  untuk meningkatkan kesejahteraan ini adalah hasil produksi pangan  yang  baik  dan  meningkat.  Manusia  selalu berusaha  yang  terbaik  untuk  mengelolah  tanaman agar menghasilkan hasil panen yang optimal, dengan salah  satu  cara  menggunakan  pupuk  terbaik,  hal  ini dilakukan agar  hasil pertanian berkualitas baik.
Pupuk merupakan bagian terpenting dalam bidang pertanian,  karena  sangat  berguna  bagi  kesuksesan seorang  petani.  Pupuk  yang  baik  harus  memenuhi berbagai  standarisasi  seperti  tempat  penyimpanan (gudang) pupuk. Gudang yang baik akan menghasilkan kualitas pupuk yang baik pula..
CV Bhakti  Agro Persada  merupakan perusahaan yang  bergerak  dalam  bidang  distributor  pupuk. Dimana  pupuk  yang  dipasarkan,  diproduksi  oleh PT.Pupuk Sriwijaya Palembang. Adapun jenis pupuk yang  didistribusikan  perusahaan  ini  adalah  berupa pupuk  tunggal  dan  pupuk  majemuk  seperti:  TSP, KCL, SP, Urea, ZA, SP, dan pupuk NPK.  PT Pupuk Sriwijaya Palembang  sebagai  produsen  memberikan persyaratan  pada  CV  Bhakti  Agro  Persada  dalam proses pengadaan pupuk yang akan mereka pasarkan. Hal  yang  sangat  mereka  utamakan  adalah  tentang standarisasi penyimpanan pupuk. Hal ini sangat jelas berpengaruh  pada  kondisi  gudang.  Gudang  yang layak harus memiliki kriteria sebagai berikut ukuran, kapasitas,  kebersihan  dan  perawatan.    Selama  ini proses penentuan  kelayakan gudang belum dilakukan
dengan baik. Dilakukan dengan perkiraan saja tanpa melalui  proses  yang  obyektif.  Sehingga  penentuan kelayakan  yang  dilakukan  memiliki  kekurangan dalam  hal ketepatan.
Guna membantu CV dalam mengambil keputusan dalam  penentuan  kelayakan  gudang  maka  perlu adanya rancang bangun Sistem Penunjang Keputusan Penentuan  Kelayakan  Gudang  Untuk  Penerimaan Pupuk  Pusri  Pada  CV Bhakti  Agro  Persada  Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  perlunya suatu sistem pendukung keputusan dalam menentukan  gudang  yang  layak  sebagai  tempat penyimpanan pupuk PUSRI pada CV. Bhakti  Agro.

## 1.2.  Rumusan Masalah
Bagaimana membangun sistem pendukung keputusan  penetuan  kelayakan  gudang  sebagai tempat penyimpanan pupuk sehingga diperoleh hasil yang akurat.

## 1.3. Batasan Masalah
Permasalahan  yang  dibahas  dalam  pengembangan sistem  ini  dibatasi  pada  hal  rancang  bangun  sistem pendukung  keputusan  dalam  penentuan  kelayakan gudang dengan metode SAW.

## 1.4. Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4.1. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk membantu dalam penentuan pemilihan gudang yang layak untuk dijadikan tempat penyimpanan pupuk PUSRI.

## 1.4.2.  Manfaat Penelitian
Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini dapat  memberikan  kemudahan  dalam  menentukan kelayakan  gudang  sehingga  diperoleh  hasil  yang lebih akurat.

## 2.  Landasan Teori
Adapun  penelitian  ini  direferensi  dari  beberapa penelitian sebelumnya yaitu :
a.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product  yang  dilakukan  oleh  [Indah  Kumala Sari1, Yohana Dewi Lulu W2, Kartina Diah K3
b. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan]. Lokasi  Gudang  Penyimpanan  Pabrik  Dengan Menggunakan  Metode Brown-Gibson (Studi Kasus: PT. Inti Kreasi) yang dilakukan oleh [Z.A Satria Alhalimi, 2013]

## 2.1. Sistem pendukung keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan  dan  manipulasi  data.  Sistem  tersebut digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  Sistem pendukung  keputusan  dibangun  untuk  mendukung solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk  mengevaluasi suatu peluang.
Arsitektur  sistem  pendukung  keputusan  [Kusrini, 2007] dapat dilihat pada Gambar 1, yang terdiri dari beberapa bagian, yaitu:
1. Subsistem  Manajemen  Data,  berisi  basis  data yang  relevan  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak sistem manajemen basis data.
2. Subsistem  Manajemen  Model,  sebagai  masukan model  keuangan,  statistik,  ilmu  manajemen, sistem  cerdas  atau  model  kuantitatif  lain  yang memberikan  kapabilitas  analitik  dan  manajemen perangkat lunak.
3. Subsistem Antar Muka Pengguna, yang memungkinkan  pengguna  berkomunikasi  dan memerintahkan  sistem  pendukung  keputusan dimana  pengguna  merupakan  bagian  yang  juga dipertimbangkan dalam sistem.
4. Subsistem  Manajemen  Berbasis  Pengetahuan, yang bertindak sebagai suatu komponen
independen dan bersifat opsional. Selain berfungsi  memberikan  aspek  kecerdasan  untuk memperbesar pengetahuan pengambil keputusan, sub  sistem  ini  juga  dapat  diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan.
Manajemen Data Manajemen Model
Model Eksternal
Subsistem Basis Pengetahuan Antar Muka Pengguna Sistem lainnya yang berbasis komputer Internet, Intranet dan Eksternet Basis Pengetahuan Organisasional Manajer/ Pengguna Data internal dan Eksternal
Gambar 1. Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan
Proses pengambilan keputusan ini terdiri dari 4 fase utama, yaitu :
1. Fase Intelijen Tahap  ini  merupakan  proses  penelusuran  dan pendeteksian  dari  lingkup  problematika  serta proses  pengenalan  masalah.  Data  masukan diperoleh,  diproses  dan  diuji  dalam  rangka mengindentifikasi masalah.
2. Fase Desain Tahap  ini  merupakan  proses  menemukan, mengembangkan  dan  menganalisis  alternatif tindakan  yang  bias  dilakukan.  Tahap  ini meliputi proses untuk memahami permasalahan, menurunkan  solusi  dan  menguji  kelayakan solusi.
3. Fase Pemilihan Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemilihan diantara  berbagai  alternatif  tindakan  yang mungkin  dijalankan.  Proses  pemilihan  ini meliputi mencari, mengevaluasi dan merekomendasikan  solusi  yang  tepat  dari model. Solusi dari suatu model adalah suatu set nilai  untuk  variable  keputusan  dalam  suatu alternatif yang dipilih.
4. Fase Implementasi Pada  tahap  ini,  solusi  yang  telah  disarankan mulai dijalankan.
Secara  lengkap,  aktivitas-aktivitas  yang  dilakukan pada tiap fase dapat dilihat pada gambar 2
Reality
Tujuan Organiasasi Prosedur search and scanning Pengumpulan data Identifikasi masalah Klasifikasi masalah Pernyataan Masalah Fase Inteligen Fase Design Formulasi Model Susun kriteria untuk pemilihan Mencari alternatif Memprediksi dan mengukur hasil Fase Pemilihan Solusi Model Analisis Sensitivitas Pemilihan Alternatif terbaik Perencanaan Implementasi Perancangan Sistem kontrol Implementasi Solusi Sukses ☺ Asumsi Penyederhanaan Validasi model Verifikasi uji tindakan yang disarankan Gagal
Gambar 2 . Aktivitas tiap fase

## 2.2  Metode SAW
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  dikenal dan  paling  banyak  digunakan  orang  dalam menghadapi  situasi  MADM  (multiple  attribute decision making). 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  yang  artinya  telah  melewati  proses normalisasi  sebelumnya[(Kusumadewi,  Sri dkk ,2006].
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
Jika j adalah atribut biaya ( cost ) Keterangan :
Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Xij
=  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
Max xij  = nilai terbesar dari setiap kriteria Min xij   = nilai terkecil dari setiap kriteria
dimana  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif  Ai    pada  atribut  Cj;  i=1,2,...,m  dan j=1,2,...,n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative
(Vi)  diberikan sebagai:
Keterangan :
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.
Langkah Penyelesaian SAW :
1.  Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2.      Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
3.   Membuat matriks  keputusan  berdasarkan kriteria(Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4.   Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 3. METODOLOGI  PENELITIAN
Metode pengembangan sistem pendukung keputusan yang  digunakan  mengikuti  fase  pengambilan keputusan  dengan  terlebih  dahulu  menentukan kriteria yang digunakan dalam menentukan kelayakan gudang.
Pengambilan keputusan, pada dasarnya adalah bentuk pemilihan  dari  berbagai  alternatif  tindakan  yang mungkin dipilih yang prosesnya melalui mekanisme tertentu,  dengan  harapan  akan  menghasilkan  suatu keputusan  yang  terbaik.  Proses  pengambilan keputusan  adalah  suatu  proses  memilih  alternatif tindakan untuk mencapai tujuan.Proses pengambilan keputusan ini terdiri dari 3 fase utama, yaitu : 1. Fase inteligen
Tahap  ini  merupakan  proses  penelusuran  dan pendeteksian  dari  lingkup  problematika  serta proses  pengenalan  masalah.  Data  masukan diperoleh,  diproses  dan  diuji  dalam  rangka mengindentifikasi masalah.
2. Fase design
Tahap  ini  merupakan  proses  menemukan, mengembangkan  dan  menganalisis  alternatif tindakan  yang  biasa  dilakukan.  Tahap  ini meliputi proses untuk memahami permasalahan, menurunkan  solusi  dan  menguji  kelayakan solusi.
3. Fase Pemilihan Pada  tahap  ini,  solusi  model  dan  pemilihan alternatif serta perancangan sistem kontrol yang telah disarankan mulai dijalankan.
Gambar 3. Fase-fase SPK Penentuan Kelayakan Gudang

## Bagan alir dokumen penentuan kelayakan gudang sedang berjalan
Sistem Penentuan Kelayakan Gudang Tim Penilai Pimpinan Pemilik Gudang
Start Menyiapkan data – data tentang gudang Saat gudang akan diuji kelayakannya Data data tentang gudang Data data tentang gudang Memeriksa kevalidan data -data Valid ? Data gudang tidak valid Data gudang valid T Y Data gudang tidak valid Melakukan penilaian kelayakan Hasil Penilaian Membuat Perangkingan End A Perangkingan Penilaian Menentukan gudang yg layak Gudang yang layak Gudang yang layak Gudang yang layak ACC Gudang yang layak ACC Gudang yang layak Gudang yang layak ACC Gudang yang layak ACC A A
Gambar 4. Bagan alir dokumen
Analisis Kelemahan Sistem yang Sedang Berjalan
Pada  sistem  yang  berjalan  terdapat  beberapa kelemahan, diantaranya :
a. Penilaian dilakukan berdasarkan penilaian secara manual  dalam  arti  merekap  dan  menilai berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, ini memungkinkan terjadinya kesalahan dalam penilaian.
b. Proses  penentuan  kelayakan  gudang  pupuk belum dapat dilakukan secara mudah dan cepat.
Fase design Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan dan menganalisis alternatif tindakan  yang  biasa  dilakukan.  Tahap  ini  meliputi proses untuk memahami permasalahan, menurunkan solusi dan menguji kelayakan solusi.
Formulasi Model Formulasi model pada sistem pengambilan keputusan ini  menggunakan  model Multi  Attributte  Decision Making (MADM) dengan konsep mencari penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif.
Metode  yang  dipakai  dalam  sistem  pengambilan keputusan ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang merupakan metode penjumlahan ter bobot.
Adapun  tahapan  di  dalam  metode Simple  Addititive Weighting (SAW) dalam hal ini, melalui tiga tahapan yaitu :
1.  Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2.      Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
3.   Membuat matriks  keputusan  berdasarkan kriteria(Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4.   Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai)sebagai solusi.

## Kriteria untuk pemilihan
Sebelum dilakukannya kriteria pemilihan, dilakukan pemilihan  sampel.  Sampel  adalah  bagian  dari populasi yang menjadi sumber data yang sebenarnya terjadi  dalam  suatu  penelitian.    Untuk  mengambil sampel dilakukan dengan rumus sebagai berikut : Rumus   :
𝑛 = 10 1 + 10.01 = 10 2 = 5
n =Jumlah sample yang digunakan N=Populasi (banyaknya gudang) Dari hasil perhitungan dengan menggunakan rumus, sampel  yang  akan  digunakan  dalam  metode  ini.
Suharsimi  Arikunto  (2000)  Setelah  didapati  sampel yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini,  maka langkah  selanjutnya  adalah  penentuan  kriteria. Adapun  penentuan  kriteria  berdasarkan  dari  PT. PUSRI  dalam  penentuan  kelayakan  gudang  adalah sebagai berikut :

## Tabel 1. Kriteria penentuan kelayakan gudang
Kriteria ( C ) Keterangan C1 Ukuran Gudang C2 Kapasitas C3 Kebersihan C4 Perawatan C5 Jarak
Dari  kriteria  tersebut,  maka  ditentukan  suatu tingkatan  kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai bobot (s) yang telah ditentukan.  Semua kriteria dan ukuran penilaian diperoleh dari standarisasi penilaian yang  telah  ditetapkan  oleh  PUSRI.  Standarisasi tersebut  didapat  dari  kebijakan  pemerintah  SK No.93/MPP/Kep/3/2001 tanggal 14 Maret 2011. a. Kriteria ukuran gudang (C1)
Kriteria  ukuran  gudang  merupakan  persyaratan  yang dibutuhkan  untuk  pengambil  keputusan,  berdasarkan perbandingan  jumlah  pupuk  yang  ditampung  dengan ukuran gudang.
Tabel  2. Ukuran gudang
Point Ket (P x L x T ) (m) Tingkat kepentingan 5 16 x 12 x 10 Sangat Luas 4 14 x 10 x 8 Luas 3 12 x 8 x 6 Cukup Luas 2 10 x 6 x 4 Kurang Luas 1 < 10 x 6 x 4 Sangat Kurang
b. Kriteria Kapasitas (C2)
Kriteria  kapasitas  barang  merupakan  persyaratan  yang dibutuhkan  untuk  pengambil  keputusan,  berdasarkan banyaknya  pupuk  yang  siap  di  tampung  dan  diliat  dari luas gudang.
Tabel 3. Kapasitas Gudang Point Ket (Ton) Tingkat kepentingan 5 200 Sangat banyak 4 150 Banyak 3 100 Cukup Banyak 2 50 Kurang Banyak 1 < 50 Sangat Kurang
c. Kriteria kebersihan (C3)
Kriteria kebersihan gudang merupakan persyaratan yang  dibutuhkan  untuk  pengambil  keputusan, berdasarkan  bagaimana  kebersihan  dari  gudang yang akan digunakan sebagai tempat penyimpanan pupuk.

## Tabel  4. Kebersihan
Ket Tingkat kepentingan 5 Sangat Bersih 4 Bersih 3 Cukup Bersih 2 Kurang 1 Sangat Kurang d. Kriteria Perawatan Gudang  (C4) Kriteria perawatan
gudang merupakan persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengambil keputusan, berdasarkan bagaiamana kondisi dan perawatan dari bangunan yang akan digunakan.
Tabel  5. Perawatan
Ket Tingkat kepentingan 5 Sangat Terawat 4 Terawat 3 Cukup Terawat 2 Kurang Terawat 1 Sangat Kurang e. Kriteria Jarak  (C5)
Kriteria  jarak  merupakan  persyaratan  yang dibutuhkan untuk pengambil keputusan, berdasarkan bagaiamana jarak tempuh pengantaran pupuk.
Tabel 6. Jarak Ket Tingkat kepentingan 5 Sangat Dekat 4 Dekat 3 Cukup Dekat 2 Kurang Dekat 1 Jauh
Dari  kriteria-kriteria  tersebut,  maka  ditentukan suatu tingkatan kepentingan kriteria berdasarkan nilai  bobot  yang  telah  ditentukan,  Pengambil keputusan  memberikan  bobot,  berdasarkan tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria yang dibutuhkan.
Tabel 7.   Bobot Kriteria ( C ) Bobot ( W ) %
C1 20 C2 20 C3 20 C4 20 C5 20

## Mencari alternatif (contoh kasus)
Jumlah  gudang  sebanyak  5  gudang  sebagai contoh  untuk  penerapan  model Multiple Attribute  Decision  Making (MADM)  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam penentuan kelayakan gudang. Data-data dari tiap gudang  tersebut  di  masukan  ke  dalam    tabel  di bawah ini.
Tabel 8. Gudang

## Memprediksi dan mengukur hasil
Berdasarkan langkah - langkah pemilihan untuk menentukan gudang
terbaik dengan menggunakan Model Multiple Attribute Decision  Making (MADM)  dengan  metode Simple  Additive  Weigthing (SAW),  maka  yang harus dilakukan yaitu:
Menentukan matriks pada setiap kriteria.
Tabel 9 Menentukan nilai matriks normalisasi:
R=
1 1 0.4 0.4 1.5 0.8 0.8 1 0.8 1 0.6 0.6 0.8 1 2.5 1 1
1 0.8 2 0.8 0.8 0.6 0.4 1
Tabel  10  Menentukan  Nilai  V  dari  setiap alternatif
v1= 0.86 v2= 0.88 v3= 1.1 v4= 1.16 v5= 0.72
Nilai  terbesar  ada  pada  V4.  Dengan  demikian alternatif V4 (Gudang 4) adalah alternatif yang terpilih sebagai Gudang yang paling layak untuk penempatan pupuk PUSRI.

## 4. HASIL PENELITIAN
4.1. Desain Sistem 4.1.1. Sistem Yang Diusulkan
Desain model yang  diusulkan  pada  sistem ditampilkan dalam bentuk context diagram dan data flow  diagram.    Context  diagram adalah  alir  sistem yang menggambarkan interaksi antara sistem dengan lingkungan  luarnya,  sedangkan data  flow  diagram adalah  diagram  yang  menggambarkan  interaksi antara  komponen  didalam  sistem  maupun  dengan lingkungan  luarnya.    Untuk  lebih  jelasnya, context diagram dan data  flow  diagram dapat  dilihat  pada gambar berikut.

## Context Diagram
0 SPK PENENTUAN KELAYAKAN GUDANG Penanggung jawab Pimpinan Data Gudang Data gudang tidak valid Perengkingan dan gudang layak Data gudang layak telah di ACC Data gudang layak telah di ACC
Gambar 5. Context Diagram Flow Diagram Level 1
1 Entri kriteria dan alternatif SPK Pemilik Gudang dbspk dbspk 4 Cetak hasil data gudang layak 3 Perengkingan data 2 Menyeleksi data pimpinan Hasil seleksi Hasil perengkingan Data gudang dbspk dbspk dbspk 5 Menginformasikan gudang yang layak Data gudang yang layak telah di ACC Informasi gudang yang layak
Gambar 6. DFD Level 1 SPK Penentuan Kelayakan
Gudang

## 4.1.2. Rancangan output/input
Berikut ini adalah rancangan output dan input dalam perancangan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan koperasi berprestasi pada CV Bhakti Agro Persada

## Rancangan Output
CV BHAKTI AGRO PERSADA
Jl. RATU DIBALAU PERUMAHAN TANJUNG RAYA PERMAI BLOK D.1 No 9

## Laporan Perangkingan Penentuan Kelayakan Gudang
Nama gudang Hasil No Penilaian Mengetahui, NIK Tim Penilai Gambar 7. Output Perangkingan Penentuan Kelayakan Gudang

## Rancangan Input
INPUT DATA GUDANG No Izin Gudang Nama Gudang Alamat No Izin Gudang Nama Gudang TAMBAH SIMPAN EDIT KELUAR HAPUS Alamat Gambar 8. Rancangan Input Gudang
Rancangan Input Data Kriteria
INPUT DATA KRITERIA Kode Kriteria Nama Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria TAMBAH SIMPAN EDIT KELUAR
HAPUS
Gambar 9. Rancangan Input Kriteria
Rancangan Input Data Penilaian
No Penilaian No Izin Gudang Nama Gudang Ukuran Kapasitas No Penilaian Nama Gudang
No Izin Gudang
TAMBAH SIMPAN EDIT HAPUS KELUAR Ukuran Kapasitas Kebersihan INPUT DATA PENILAIAN Kebersihan Perawatan Perawatan Jarak
Gambar 10. Rancangan Input Data Penilaian

## 4.1.3. Rancangan Database
Berikut ini adalah relasi antar tabel dari sistem yang akan dibuat.
Gudang
PK    NoIzin NamaGudang Alamat Penilaian
PK        NoPenilaian FK1      NoIzin NamaGudang
FK2     KodeKriteria Ukuran Kapasitas
Kebersihan Perawatan Jarak
Kriteria PK   KodeKriteria NamaKriteria
Gambar 11 . Relasi Antar Tabel

## 4.2. Hasil Program

## Form Gudang
Gambar 12. Tampilan Form Gudang.

## Tampilan Menu Transaksi
Form Kriteria
Gambar 13. Tampilan Form Kriteria.

## Form Penilaian
Gambar 14. Tampilan Form Penilaian.

## Form Laporan Perangkingan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  simpulan  dari penelitian  ini  dengan  adanya  Sistem  Penunjang Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Gudang  Untuk Penerimaan Pupuk PUSRI adalah sebagai berikut : 1. Aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan gudang ini.
2. menggunakan metode Simple Additive Weigthing (SAW)
3. Dengan  adanya  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  ini  dapat  membantu  pihak  CV  dan PUSRI  dalam  proses  penentuan  kelayakan gudang.

## 5.2 Saran
Aplikasi  yang  dibangun  dalam  sistem  penentuan kelayakan  gudang yang berbasis sistem pendukung keputusan  ini  masih  sederhana  dan  perlu  adanya pengembangan   lebih lanjut dari sisi design maupun segi materi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arikunto, Suharsimi. 2000. Manajemen Penelitian. Jakarta: Penerbit Rineka Cipta
[2] Indah  Kumala  Sari1,  Yohana  Dewi  Lulu  W2, Kartina Diah K3, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Lokasi  Gudang  di  Perusahaan dengan  Metode  Weighted  Product, Politekni Caltex Riau, Pekan Baru
[3] Kusrini.  2007. Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan Gava Media. Yogyakarta [4] Kusumadewi,sri,  Hartati,  2006,  Fuzzy  Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM)
[5] Z.A Satria Alhalimi., 2013, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Gudang Penyimpanan  Pabrik  DenganMenggunakan Metode  Brown-Gibson(Studi  Kasus:  PT.  Inti Kreasi) , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru.
Gambar 15 . Tampilan Laporan Perengking