e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2

## Komparasi Metode Simple Additive Weighting

## dan Analytical Hierarchy Process dalam Rekomendasi Penyewaan Pakaian
Erlangga * , Repa Aprilia, Ayu Kartika Puspa, Fenty Ariani Program Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Lampung, INDONESIA erlangga@ubl.ac.id * , repa.18411036@student.ubl.ac.id, ayukartikapuspa@ubl.ac.id, fenty.ariani@ubl.ac.id
Abstract – Clothing is used as a symbol of the wearer's position. This requires people to follow the lifestyle of clothing trends. Clothing trends today change very quickly and tend to be relatively short-lived. As a result of these changes, people are encouraged to become consumptive. Now people can enjoy it without having to buy expensive clothes. Branded clothes can also be used cheaply. Therefore, clothing rental is a stylish yet fashionable option. There are many clothing rentals shops today, but there is no specific information for renters who are looking for a rental shop that fits their needs. People tend to search and visit rental locations to rent clothes. This rental recommendation makes it easier for tenants to find clothes according to their own criteria. The purpose of this study was to compare the SAW-AHP method which was most suitable for the case of this study. After calculating and comparing the two methods, the SAW method is suitable for this case because it can count all samples, while the AHP method can only count 15 samples according to the Random Index table.
Keywords: Comparison; DSS; AHP; SAW; Clothing Rental Recommendations.
Abstrak – Pakaian digunakan sebagai simbol kedudukan pemakainya. Hal ini menuntut masyarakat untuk mengikuti gaya hidup trend pakaian. Tren pakaian saat ini berubah sangat cepat dan cenderung relatif singkat. Akibat perubahan tersebut, masyarakat terdorong untuk menjadi konsumtif. Kini masyarakat dapat menikmatinya tanpa harus membeli baju mahal. Pakaian bermerek juga dapat digunakan dengan biaya murah. Oleh karena itu, persewaan pakaian adalah pilihan yang stylish namun tetap modis. Ada banyak toko persewaan pakaian saat ini, tetapi tidak ada informasi khusus bagi penyewa yang mencari toko persewaan yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Orang cenderung mencari dan mengunjungi lokasi persewaan untuk menyewa pakaian. Rekomendasi sewa ini memudahkan penyewa untuk mencari pakaian sesuai dengan kriterianya sendiri. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan metode SAW-AHP yang paling sesuai untuk kasus penelitian ini. Setelah menghitung dan membandingkan kedua metode tersebut maka metode SAW cocok untuk kasus ini karena dapat menghitung semua sampel, sedangkan metode AHP hanya dapat menghitung 15 sampel menurut tabel Random Index.
Kata Kunci: Komparasi; SPK; AHP; SAW; Rekomendasi Penyewaan Pakaian.

## 1. Pendahuluan
Dengan  berkembangnya  kehidupan  manusia, pakaian  digunakan  sebagai  simbol,  jabatan,  kedudukan atau status dari orang yang memakainya. Pada tahun 2020, Indonesia  dinyatakan  sebagai benchmark  fashion Islam dunia [1] .  Hal  tersebut  menuntut  masyarakat  untuk mengikuti gaya hidup trend pakaian. Tren pakaian saat ini sangat cepat mengalami perubahan dan cendrung relatif singkat.  Akibat  dari  perubahan  tersebut  masyarakat terdorong untuk berperilaku konsumtif.  Tren konsumtif cenderung  mengeluarkan  biaya  yang  cukup  banyak, pasalnya  trend  konsumtif  bukan  hanya  memenuhi kebutuhan  saja  tetapi  cenderung  kepada  pemenuhan keinginan.
Pakaian merupakan alat komunikasi yang  penting. Pesan yang disampaikan pakaian tergantung pada banyak faktor, termasuk pengalaman dan latar belakang budaya.
Pakaian adalah ekspresi dan identitas seseorang. Karena memilih  baju  di  toko  atau  di  rumah  berarti mendefinisikan dan menjelaskan diri sendiri [2] . Sebesar 42.42% barang dibeli tanpa terencana adalah pakaian [1] . Pakaian  yang  mahal  kini  bisa  dinikmati  tanpa  harus membelinya.  Baju brended pun  bisa  digunakan  dengan biaya  yang  lebih  murah.  Sehingga  penyewaan  pakaian menjadi  opsi  untuk  bergaya  namun  tetap  modis.  Di Indonesia  tempat-tempat  penyewaan  sudah  sangat banyak  lebih  lagi  jika  hari-hari  besar  datang. Permasalahan-permasalahan pun muncul dari konsumen penyewaan  pakaian  diantaranya  adalah  minimnya informasi  lokasi  atau  tempat  penyewaan  yang  ada [3] , masyarakat  harus  mendatangi  beberapa  tempat penyewaan untuk menyewa pakaian yang diinginkan [4] . Sewa  sendiri  merupakan  perjanjian    untuk menggunakan  sesuatu  untuk  sementara  waktu  (untuk jangka  waktu  tertentu)  dengan  harga  tertentu.  Dalam
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
sewa, pemilik properti berjanji untuk menggunakan hanya hasil  dari  sewa  properti,  dan  kepemilikan  properti sepenuhnya dimiliki  oleh  orang yang memiliki  properti. [5].
Semakin merebaknya fashion store yang bermunculan, semakin sulit bagi konsumen  untuk menentukan fashion store mana  yang  memenuhi  kriteria  yang  dipersyaratkan. Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan pedoman bagi fashion store agar dapat dengan mudah  diidentifikasi.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengarahkan  konsumen  saat  membeli  atau  menyewa produk  tertentu  berdasarkan  penilaian  yang  diberikan oleh  konsumen  lain.  Maka  dibutuhkan  sebuah  sistem rekomendasi  rental,  dan    berfungsi  untuk  memprediksi barang  yang  diinginkan  oleh  pengguna [6] .  Internet memiliki kemampuan untuk melakukan aktivitas  seperti pemasaran  produk  online  yang  memerlukan  koneksi internet. Hal ini dikenal sebagai e-marketing, e-marketing untuk membantu perusahaan, pelanggan, dan mitra bisnis melakukan  transaksi.  Permasalahan  yang  ditemukan adalah  kurangnya  pengembangan  e-marketing  yang sebagian besar masih menggunakan cara pemasaran yang kuno atau tradisional [7] .
Sistem rekomendasi sendiri merupakan sistem yang dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  pelanggan berdasarkan kriteria yang ada [8] . Sistem rekomendasi ini diperlukan  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam memilih  tempat  persewaan  terbaik.  Penelitian  ini  akan menghitung sistem rekomendasi penyewaan pakaian yang memenuhi  kriteria  yang  diinginkan.  Salah  satu  metode yang  tersedia  untuk  sistem  rekomendasi  persewaan pakaian  adalah  metode Simple  Additive  Weighing  (SAW) dan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) . Penggunaan metode AHP ini untuk menentukan bobot dan metode SAW untuk menentukan peringkat terbaik. Metode AHP adalah model pengambilan keputusan yang canggih yang tidak hanya mempercepat dan menyederhanakan proses, tetapi  juga  memecahkan  masalah  menjadi  beberapa bagian  dan  mengaturnya  secara  hierarkis [9] .  Konsep dasar  SAW  adalah  mencari  jumlah  bobot  dari  setiap kriteria  untuk  setiap  alternatif  untuk  menentukan alternatif mana yang memiliki rating tertinggi.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menunjukkan bahwa  metode  SAW-AHP  dapat  digunakan  untuk merekomendasikan  properti [10] .  Metode  SAW-AHP juga  dapat  meminimalisir  adanya  KKN    dengan menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk mengamankan status pegawai [9] .
Menanggapi  kekhawatiran  yang  ada,    penelitian  ini menganalisis  mode  dan  merekomendasikan  penyewaan pakaian    untuk  mengurangi  biaya  sewa  pakaian  dan memfasilitasi  penyewaan  pakaian  melalui  sistem rekomendasi.  Tentunya  dalam  menyewa  pakaian diperlukan kriteria tertentu seperti jenis, ukuran, kualitas, dan  lokasi  pakaian.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menyajikan  rekomendasi  persewaan  pakaian  dengan metode  SAW-AHP,  membandingkan  metode  SAW- AHP, dan menilai kedua metode menggunakan metode SAW-AHP.

## 2. Metodologi
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi studi kepustakaan dan kuesioner. Studi  kepustakaan  itu  sendiri  adalah  segala  upaya  yang bertujuan  untuk  mengumpulkan  data  yang  berkaitan dengan  pokok  bahasan  atau  masalah  yang  sedang dipelajari  atau  dipelajari.  Informasi  untuk  penelitian  ini diperoleh  dari  jurnal,  buku  ilmiah,  laporan  penelitian, kerangka  ilmiah,  dan  sumber  tertulis  dan  cetak  lainnya. Kuisioner  adalah  alat  penilaian  yang  paling  populer karena  menghemat  waktu,  membutuhkan  keahlian,  dan mudah  digunakan.  Kuisioner [11] juga  merupakan metode pengumpulan data utama sebagai metode survei untuk mengkonfirmasi pendapat responden.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## A. Implementasi Metode SAW
Langkah-langkah perhitungan dengan metode SAW: (1)  menentukan  kriteria    pengambilan  keputusan;  (2) penentuan  bobot  kriteria  dengan  metode  AHP;  (3) Menentukan peringkat kesesuaian setiap alternatif untuk setiap kriteria dalam metode SAW. (4) Membuat matriks keputusan  sesuai  dengan  kriteria.  Kemudian  kita menormalkan  matriks  persamaan  yang  ditetapkan berdasarkan  jenis  atribut  (atribut  manfaat  atau  atribut biaya) untuk mendapatkan matriks yang dinormalisasi. (5) Hasil yang diperoleh pada proses rangking adalah vektor bobot  ditambah  perkalian  matriks  ternormalisasi, sehingga  dipilih  nilai  terbesar    sebagai  alternatif  terbaik sebagai solusi.
Langkah-langkah  pengintegrasian  metode  SAW  ke dalam  pedoman  sewa  pakaian  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 1 . Kriteria  yang  digunakan  dalam  rekomendasi penyewaan pakaian untuk memutuskan toko mana yang akan terseleksi sebagai toko terbaik menggunakan metode SAW ini yaitu menggunakan 6 kriteria, Tabel 1 . Dalam  proses  pemeringkatan  rekomendasi  toko persewaan pakaian terbaik, data yang dibutuhkan adalah alternatif-alternatif  yang  dapat  dijadikan    acuan  dalam pengambilan  keputusan  yaitu  toko  persewaan  pakaian, penilaian kesesuaian untuk setiap alternatif dan  kriteria, serta bobot kepentingan.
Output yang    dihasilkan  mencakup  alternatif- alternatif dengan nilai tertinggi relatif terhadap yang lain. Hasilnya adalah peringkat posisi tertentu diambil secara berurutan  dari  yang  tertinggi  hingga  yang  terendah. Alternatif  yang  digunakan  adalah  25  tempat  persewaan baju., Tabel 2 .
Data  aktual  akan  digunakan  sebagai  skala perbandingan seperti yang  dijelaskan di atas, nilai MIN adalah biaya (cost) karena semakin rendah angka semakin baik,  jika  nilai  MAX  merupakan  keuntungan (benefit) karena semakin tinggi semakin baik., Tabel 3 . Tahap  normalisasi  didapat  dari  membagi Xij atau setiap  baris  dengan  nilai  maximun  jika  nilai  bersifat benefit.  Jika  bersifat  cost  maka  nilai  minimum  dibagi dengan Xij .  Normalisasi  didapat  dari  membagi  nilai
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
terkecil dibagi dengan nilai setiap kriteria jika bersifat cost . Membagi  nilai  setiap  kriteria  dengan  nilai  yang  paling besar jika bersifat benefit . Akan bersifat max jika benefit dan  akan  bersifat  min  jika  benefit.  Impementasi  rumus normalisasi  metode  SAW  dengan  Rumus (1) sehingga diperoleh Tabel 4 . 𝑟 𝑖𝑗 { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋𝐼(𝑥𝑖𝑗)
𝑀𝐼𝑁𝑖  (𝑥𝑖𝑗 ) 𝑥𝑖𝑗
(1)
Gambar 1. Diagram Alur Penyelesaian Metode SAW [12]
Tabel 1. Kriteria Penentu Rekomendasi Penyewaan Pakaian No  Kriteria Kode  Bobot  Atribut Indikator  Nilai  Keterangan 1  Harga Sewa HS 0.16 Cost ≥ Rp. 500.000.00 1 Kurang Rp. 300.000.00 – Rp. 499.000.00 2 Cukup Rp. 100.000.00 – Rp. 299.000.00 3 Baik < Rp. 100.000.00 4 Sangat Baik 2  Kualitas Bahan KB 0.26 Benefit KW Super 1 Kurang KW 2 Cukup Premium 3 Baik Original 4 Sangat Baik 3  Kelengkapan Pakaian KP 0.13 Benefit ≤ 5 Aksesoris 1 Kurang 6 – 10 Aksesoris 2 Cukup 11 – 15 Aksesoris 3 Baik ≥ 16 Aksesoris 4 Sangat Baik 4  Jarak Lokasi JL 0.07 Cost ≥ 7 K ilometer 1 Kurang 5 – 6 Kilometer 2 Cukup 2 – 4 Kilometer 3 Baik < 1 Kilometer 4 Sangat Baik 5  Lama Sewa LS 0.07 Benefit ≤ 2 Hari 1 Kurang 3 – 4 Hari 2 Cukup 5 – 6 Hari 3 Baik ≥ 7 Hari 4 Sangat Baik 6  Jenis Pakaian JP 0.32 Benefit < 10 Jenis 1 Kurang 10 – 20 Jenis 2 Cukup 21 – 30 Jenis 3 Baik ≥ 31 Jenis 4 Sangat Baik
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Tabel 2. Data Kriteria Alternatif
Alternatif (TS) HS (Rupiah) KB KP (Aksesoris) JL (Kilometer) LS (Hari) JP (Jenis) Toko Sewa 1 150.000  Premium 16 5 3 35 Toko Sewa 2 99.000  Kw 5 1 5 15 Toko Sewa 3 650.000  Premium 19 1 4 31 Toko Sewa 4 200.000  Kw Super 8 7 6 25 Toko Sewa 5 350.000  Premium 7 8 4 17 Toko Sewa 6 250.000  Kw 14 3 5 18 Toko Sewa 7 400.000  Kw 9 1 5 25 Toko Sewa 8 340.000  Kw 5 5 8 11 Toko Sewa 9 200.000  Premium 5 3 5 22 Toko Sewa 10 300.000  Premium 19 1 7 19 Toko Sewa 11 260.000  Premium 7 3 6 26 Toko Sewa 12 150.000  Kw 7 4 5 7 Toko Sewa 13 95.000  Premium 8 2 6 39 Toko Sewa 14 80.000  Kw Super 9 4 2 18 Toko Sewa 15 360.000  Original 11 5 6 33 Toko Sewa 16 320.000  Premium 19 4 4 24 Toko Sewa 17 85.000  Premium 12 6 5 27 Toko Sewa 18 90.000  Kw 7 1 6 25 Toko Sewa 19 300.000  Original 5 8 8 6 Toko Sewa 20 99.000  Kw Super 14 1 2 23 Toko Sewa 21 500.000  Original 5 3 4 14 Toko Sewa 22 240.000  Premium 5 4 5 15 Toko Sewa 23 280.000  Kw Super 5 4 1 16 Toko Sewa 24 550.000  Original 14 4 2 33 Toko Sewa 25 200.000  Premium 7 6 3 7 Tabel 3. Nilai Rating Kecocokan Kriteria Alternatif Alternatif HS  KB KP JL LS JP TS1 3 3 4 2 1 3 TS2 4 2 1 4 3 2 TS3 1 3 4 4 3 4 TS4 3 1 2 1 4 3 TS5 2 3 2 1 3 2 TS6 3 2 3 3 3 2 TS7 2 2 2 4 3 3 TS8 2 2 1 2 4 2 TS9 3 3 1 3 3 3 TS10 2 3 4 3 4 2 TS11 2 3 2 4 3 3 TS12 3 2 2 2 3 1 TS13 4 3 2 3 3 4 TS14 4 1 2 4 1 2 TS15 2 4 3 2 3 4 TS16 2 3 4 1 2 3 TS17 4 3 3 2 3 3 TS18 4 2 2 4 3 3 TS19 2 4 1 1 4 1 TS20 4 1 3 4 2 3 TS21 1 4 1 3 2 2 TS22 3 3 1 1 3 2 TS23 3 1 1 3 1 2 TS24 1 4 3 1 1 4 TS25 3 3 2 2 2 1 Nilai Max Min 1 4 4 1 4 4
Min  Max  Max  Min  Max  Max
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Tabel 4. Hasil Normalisasi dengan Metode SAW
Alternatif  HS  KB KP JL LS JP TS1 0.33  0.75  1.00  0.50  0.25  0.75 TS2 0.25  0.50  0.25  0.25  0.75  0.50 TS3 1.00  0.75  1.00  0.25  0.75  1.00 TS4 0.33  0.25  0.50  1.00  1.00  0.75 TS5 0.50  0.75  0.50  1.00  0.75  0.50 TS6 0.33  0.50  0.75  0.33  0.75  0.50 TS7 0.50  0.50  0.50  0.25  0.75  0.75 TS8 0.50  0.50  0.25  0.50  1.00  0.50 TS9 0.33  0.75  0.25  0.33  0.75  0.75 TS10 0.50  0.75  1.00  0.33  1.00  0.50 TS11 0.50  0.75  0.50  0.25  0.75  0.75 TS12 0.33  0.50  0.50  0.50  0.75  0.25 TS13 0.25  0.75  0.50  0.33  0.75  1.00 TS14 0.25  0.25  0.50  0.25  0.25  0.50 TS15 0.50  1.00  0.75  0.50  0.75  1.00 TS16 0.50  0.75  1.00  1.00  0.50  0.75 TS17 0.25  0.75  0.75  0.50  0.75  0.75 TS18 0.25  0.50  0.50  0.25  0.75  0.75 TS19 0.50  1.00  0.25  1.00  1.00  0.25 TS20 0.25  0.25  0.75  0.25  0.50  0.75 TS21 1.00  1.00  0.25  0.33  0.50  0.50 TS22 0.33  0.75  0.25  1.00  0.75  0.50 TS23 0.33  0.25  0.25  0.33  0.25  0.50 TS24 1.00  1.00  0.75  1.00  0.25  1.00 TS25 0.33  0.75  0.50  0.50  0.50  0.25
Peringkat toko terbaik dihitung dengan mengalikan setiap bobot kriteria yang telah dihitung dengan  metode AHP dengan masing-masing nilai yang dinormalisasi dan dijumlahkan  semuanya  dan  mendapatkan  nilai  pilihan (preference) atau skor akhir. Angka apa pun yang lebih besar atau  lebih  besar  akan  menentukan  toko  yang direkomendasikan terbaik.

## B. Implementasi Metode AHP
Langkah-langkah  metode  AHP:  (1)  Melakukan perbandingan  berpasangan.  Perbandingan  dilakukan dengan  mengevaluasi  pentingnya  suatu  kriteria dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya  sesuai  dengan pilihan  pengambil  keputusan.  (2)  menormalkan  data dengan  membagi nilai  setiap kriteria ke dalam matriks yang dipasangkan dengan nilai total di setiap kolom, dan (3) memastikan konsistensi hierarki. Jika persyaratan CR <  0.1  tidak  terpenuhi,  maka  evaluasi  harus  diulang.  (4) Peringkat semua faktor dan kriteria.
Langkah-langkah implementasi metode AHP dalam rekomendasi penyewaan pakaian pada penelitian ini yaitu (1)  Menghitung  semua  kriteria  yang  sudah  tertera  akan dihitung  menggunakan  metode  AHP  yang  kemudian akan  diukur  konsistensi  rasio  apakah  pembobotan melebihi  rasio  atau  bisa  dikatakan  bahwa  pembobotan harus diubah nialinya atau rasio dianggap konsisten, (2) Menentukan  perbandingan  berpasangan  intensitas kepentingan untuk kriteria, (3) Menentukan perbandingan berpasangan dengan nilai kepentingan yang telah di tentukan.
Nilai Tabel  5 didapat  dari  skala  perbandingan metode AHP, skala perbandingannya yaitu Angka 1 Equal importance (sama penting), Angka 3 Weak importance of one over (sedikit  lebih  penting)  memilih  satu  kriteria dibandingkan dengan pasangannya, Angka  5 Essential or strong importance (lebih penting) Satu elemen sangat disukai dan  secara  praktis  dominasinya  sangat  nyata, dibandingkan  dengan  elemen  pasangannya,  Angka  7 Demonstrated  importance (sangat  penting)  Satu  elemen sangat  penting  dan  secara  praktis  dominan  sangat, dibandingkan  dengan  elemen  pasangannya,  Angka  9 Ekstreme  importance (mutlak  lebih  penting)  Satu  kriteria mutlak lebih penting dibandingkan dengan pasangannya, pada  tingkat  keyakinan  tertinggi.  Angka  2,  4,  6,  8 Intermediate  values  berween  the  two  adjacent  judments Nilai diantara  dua  pilihan  yang  Berdekatan  Respirokal, Kebalikan. Menyederhanakannya menjadi angka decimal dengan  menambahkan  2  angka  di  belakang  koma,  agar memudahkan perhitungan, Tabel 6 .
Nilai Eigen didapat dari normalisasi matriks dengan cara  membagi  masing-masing  nilai  kolom  dengan  total kolom yang bersangkutan, Tabel 7 .
Selanjutnya  adalah  mengukur  konsistensi  rasio. Dalam metode AHP diperlukan rasio konsistensi agar di peroleh  keputusan  untuk  mendekati  data  valid.  Rasio konsistensi  harus  ≤  0,1  atau  10%.  Mencari  nila i 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 dengan  mengalikan  jumlah  setiap  baris kriteria dengan setiap rata-rata normalisasi.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2

## C. Perbandingan Metode SAW dan Metode AHP
Berdasarkan Tabel 8 hasil penelitian ini disimpulkan bahwa  menggunakan  metode  SAW  lebih  cocok  untuk kasus analisis perbandingan metode SAW – AHP untuk sistem  rekomendasi  penyewaan  pakaian ini.  Karena dengan  metode  SAW  semua  elemen  atau  sampel  dapat dihitung  dan  dirangkingkan,  sedangkan  dengan  metode
AHP  elemen  atau  sampel  terbatas  sesuai  dengan  nilai Random Index yaitu sebanyak 15 elemen, nilai Random Index  dihitung  untuk  memastikan  tingkat  konsistensi pengambilan keputusan saat mengisi nilai perbandingan antara  sepasang  objek,  banyaknya  nilai  perbandingan adalah sebanyak 15 sampel itulah alasan mengapa metode AHP diatas hanya memakai 15 toko saja.
Tabel 5. Pembobotan Hirarki Kriteria Kriteria  HS  KB  KP JL LS JP HS 1 1/2 3 2 2 1/2 KB 2 1 3 4 5 1/2 KP 1/3  1/3 1 3 4 1/3 JL 1/2  1/4 1/3 1 2 1/4 LS 1/2  1/4 1/4 1/2 1 1/4 JP 2 2 3 4 4 1 Jumlah 6.33  4.33  10.58  14.50  18.00  2.83 Tabel 6. Faktor Pembobotan Hirarki Kriteria yang Disederhanakan Kriteria  HS  KB  KP JL LS JP HS 1.00  0.50  3.00 2.00 2.00  0.50 KB 2.00  1.00  3.00 4.00 5.00  0.50 KP 0.33  0.33  1.00 3.00 4.00  0.33 JL 0.50  0.25  0.33 1.00 2.00  0.25 LS 0.50  0.25  0.25 0.50 1.00  0.25 JP 2.00  2.00  3.00 4.00 4.00  1.00 Jumlah 6.33  4.33  10.58  14.50  18.00  2.83 Tabel 7. Nilai Eigen Nilai Eigen Jumlah  Rata-Rata 0.16  0.12  0.28  0.14  0.11  0.18 0.98 0.16 0.32  0.23  0.28  0.28  0.28  0.18 1.56 0.26 0.05  0.08   0.09  0.21  0.22  0.12 0.77 0.13 0.08  0.06  0.03  0.07  0.11  0.09 0.44 0.07 0.08  0.06  0.02  0.03  0.06  0.09 0.34 0.06 0.32  0.46  0.28  0.28  0.22  0.35 1.91 0.32 Tabel 8. Perbandingan Metode SAW – AHP Rekomendasi Penyewaan Pakaian HASIL METODE SAW HASIL METODE AHP Alternatif  Preferences  Rangking  Alternatif  Preferences  Rangking TS1 0.67 6 TS1 0.08 3 TS2 0.43 22 TS2 0.06 7 TS3 0.87 2 TS3 0.07 5 TS4 0.56 16 TS4 0.05 10 TS5 0.62 11 TS5 0.05 13 TS6 0.51 18 TS6 0.05 11 TS7 0.58 14 TS7 0.06 8 TS8 0.50 19 TS8 0.05 14 TS9 0.59 12 TS9 0.06 9 TS10 0.65 9 TS10 0.07 6 TS11 0.64 10 TS11 0.07 4 TS12 0.41 23 TS12 0.05 12 TS13 0.69 5 TS13 0.09 2 TS14 0.36 24 TS14 0.04 15 TS15 0.84 3 TS15 0.26 1 TS16 0.75 4 TS17 0.65 8
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
HASIL METODE SAW HASIL METODE AHP Alternatif  Preferences  Rangking  Alternatif  Preferences  Rangking TS18 0.54 17 TS19 0.59 13 TS20 0.49 20 TS21 0.67 7 TS22 0.56 15 TS23 0.35 25 TS24 0.93 1 TS25 0.46 21 4. Kesimpulan
Dari hasil analisis hasil penelitian ini  sesuai dengan metode  yang  dipilih  untuk  menentukan  toko  yang optimal  dengan  mengakumulasi  nilai-nilai  yang  ada, disimpulkan  bahwa    rekomendasi  toko    pakaian memenuhi  kriteria  sehingga  memudahkan  pekerjaan. Dalam kasus metode SAW, toko-toko diurutkan dari atas ke bawah untuk memilih toko sewa yang diinginkan,  dan dalam  kasus  rekomendasi  ini,  metode  SAW  ditemukan lebih cocok.
5. Daftar Pustaka
[1] M. Saufi, “Perancangan Aplikasi Penyewaan Baju Perempuan Berbasis Android (Rent A Dress Apps),” vol. 2, pp. 227– 249, 2018.
[2] N. Lisdiantini, “Epicheirisi : Jurnal Manajemen, Administrasi, Pemasaran dan Kesekretariatan Volume 3 Nomor 1 Tahun 2019,” vol. 3, pp. 9– 15, 2019.
[3]  P. Nicolas, P. Studi, S. Informasi, and U. D. Ali, “Sistem Informasi E -Marketplace Penyewaan dan Penjualan Perlengkapan Kostum Ceremonial Di Kota Sampit Berbasis Web 1,2,” vol. 10, no. 2, 2019.
[4] D. Berliani, “Sistem Informasi Penggunaan Jasa Makeup dan Penyewaan Busana pada Salon Kecantikan 2d Berbasis Mobile Web.”
[5]  R. S. Harahap, A. Yahanan, and S. Handayani, Perlindungan Hukum Pemilik Kamera dalam Perjanjian Sewa-Menyewa dengan Penawaran Online . 2021.
[6] E. Erlangga and H. Sutrisno, “Sistem Rekomendasi Beauty Shop Berbasis Collaborative Filtering,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 10, no. 2, p. 47, 2020, doi:
10.36448/jmsit.v10i2.1611.
[7]  E. Erlangga, M. H. Anggraini, F. Ariani, and Y. Aprilinda, “Aplikasi E -Marketing Panglong Kayu Menggunakan Metode Colabora tive Filtering,”
Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 1, pp. 57 – 66, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i1.1460.
[8] S. N. Rochmawati and F. Marisa, “Sistem Rekomendasi Rumah Berbasis Web Menggunakan Metode SAW pada PT.Inproperty,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp.
95 – 98, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.808.
[9] D. A. Permatasari, “Penerapan Metode AHP dan SAW untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan,” vol. 5, no. 1, pp. 60– 73, 2018.
[10]  S. A. Putra, N. Hidayat, and L. Muflikhah, “Rekomendasi Pemilihan Properti Kota Malang Menggunakan Metode,” vol. 1, no. 10, pp. 1201– 1209, 2017.
[11]  K. Jaya, I. N. Saputra, and W. Wijaya, “Pengembangan Sistem Evaluasi Kinerja Dosen (E- Kuesioner) STMIK STIKOM Indonesia,” vol.
8, no. 1, 2019.
[12]  E. Erlangga, Y. Yolandari, T. Thamrin, and A. K. Puspa, “Analisis Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pemilihan Tanaman Hias,” Explor. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 12, no. 1, p. 56, 2021, doi: 10.36448/jsit.v12i1.2010.