Simple Additive Weighting

Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu teknik atau metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan.^[1] Metode ini digunakan untuk memilih alternatif terbaik dari beberapa pilihan dengan mempertimbangkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Metode Simple Additive Weighting sering disebut sebagai metode penjumlahan terbobot. Metode ini merupakan salah satu teknik dari Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dalam pengambilan keputusan yang melibatkan banyak alternatif tidak pasti (fuzzy). SAW bekerja dengan cara menghitung total nilai terbobot dari setiap alternatif pada semua kriteria yang telah ditentukan.^[2] Nilai akhir dari setiap alternatif didapatkan dengan menjumlahkan hasil perkalian antara nilai alternatif pada setiap kriteria dengan bobot yang telah ditentukan. ^[3]

Dalam metode SAW, ada dua jenis kriteria utama, yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost).^[4] Berikut ini adalah langkah-langkah umum dalam perhitungan menggunakan metode SAW:^[5][6]

1. Identifikasi Alternatif (Ai). Menentukan semua opsi atau pilihan yang akan dievaluasi.
2. Penentuan Kriteria (Cj). Mendefinisikan kriteria yang akan digunakan sebagai dasar penilaian.
3. Pemberian Bobot (W). Menetapkan tingkat kepentingan relatif dari setiap kriteria.
4. Evaluasi Nilai. Menilai sejauh mana setiap alternatif memenuhi setiap kriteria.
5. Pembentukan Matriks Keputusan (X). Menggabungkan nilai kecocokan dari setiap alternatif (Ai) terhadap setiap kriteria (Cj).
6. Normalisasi Matriks Keputusan (X). Mengubah nilai-nilai dalam matriks menjadi skala yang sama untuk memudahkan perbandingan. Normalisasi dapat dilakukan dengan rumus berikut. Untuk kriteria keuntungan (benefit): ${\displaystyle r_{ij}=\left\{{\frac {X_{ij}}{MaxX_{ij}}}\right\}}$ Untuk kriteria biaya (cost): ${\displaystyle r_{ij}=\left\{{\frac {MinX_{ij}}{X_{ij}}}\right\}}$
7. Hitung nilai preferensi (Vi):Hitung nilai akhir untuk setiap alternatif berdasarkan bobot dan nilai yang telah dinormalisasi dengan rumus berikut: ${\displaystyle V_{i}=\textstyle \sum _{j=1}^{n}\displaystyle W_{j}r_{ij}}$

Kelebihan dari metode SAW ini antara lain:

1. Penilaian lebih akurat karena mempertimbangkan bobot setiap kriteria.^[7]
2. Memungkinkan pemilihan alternatif terbaik melalui proses perangkingan yang memungkinkan untuk mengurutkan alternatif dari yang terbaik hingga yang terburuk.^[8]
3. SAW memungkinkan evaluasi multi-kriteria yang akurat dan relevan.^[9]

Kekurangan dari metode SAW ini antara lain:

1. Hanya dapat digunakan pada pembobotan lokal saja.
2. Tidak memperhitungkan interaksi antar kriteria, SAW menganggap setiap kriteria berdiri sendiri-sendiri.^[10]
3. Perubahan kecil dalam skala penilaian bisa menyebabkan perubahan besar dalam hasil akhir.

1. ^ Abadi, Satria; Huda, Miftachul; Jasmi, Kamarul Azmi; Noor, Sulaiman Shakib Mohd; Safar, Jimaain; Mohamed, Ahmad Kilani; Embong, Wan Hassan Wan; Mohamad, Ahmad Marzuki; Hehsan, Aminudin (2018-08-23). "Determination of the best quail eggs using simple additive weighting". International Journal of Engineering & Technology (dalam bahasa Inggris). 7 (2.27): 225–230. doi:10.14419/ijet.v7i2.27.11967. ISSN 2227-524X.
2. ^ ASTIAN NOVIANTO, - (2021-06-30). "ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PALLET DAN PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGGUNAKAN METODE EOQ DAN PROMETHEE (Studi Kasus Perusahaan Pallet : PT. X)". UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU. {{cite journal}}: ( ); ( )
3. ^ Suprapto, Suprapto; Edora, Edora; Pasaribu, Firentus Agustone (2024-01-03). "Sistem Pendukung Keputusan Calon Penerima Program Bantuan Sosial (BANSOS) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) : Decision Support System for Prospective Social Assistance Program Recipients (BANSOS) Using the Simple Additive Weighting (SAW) Method". MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science (dalam bahasa Inggris). 4 (1): 188–197. doi:10.57152/malcom.v4i1.1057. ISSN 2775-8575.
4. ^ Qiyamullailiy, Arista; Nandasari, Silvia; Amrozi, Yusuf (2020-06-30). "PERBANDINGAN PENGGUNAAN METODE SAW DAN AHP UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU". Teknika: Engineering and Sains Journal (dalam bahasa Inggris). 4 (1): 7–12. doi:10.51804/tesj.v4i1.487.7-12. ISSN 2579-5422.
5. ^ "Comparative Analysis of SAW and TOPSIS on Best Employee Decision Support System | Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika" (dalam bahasa American English). 2022-08-04. doi:10.33395/sinkron.v7i3.11475. {{cite journal}}: ( )
6. ^ Ramandeep, Ramandeep (2022-04-05). "SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD IN DECISION SUPPORT SYSTEM OF SERVICE CENTER LOCATION USING GIS". LITERACY : International Scientific Journals of Social, Education, Humanities. 1 (1): 5–8. doi:10.56910/literacy.v1i1.17. ISSN 2829-3649.
7. ^ Susanti, Melita Indah; Wasiyanti, Sri (2017-09-22). "Metode Simple Additive Weighting(Saw) Dalam Penentuan Pemberian Beasiswa Pada Siswa Sekolah Menengah Atas". Swabumi. 5 (2): 114–123. doi:10.31294/swabumi.v5i2.2507. ISSN 2549-5178.
8. ^ Darmastuti, Destriyana (2013-08-08). "IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM SISTEM INFORMASI LOWONGAN KERJA BERBASIS WEB UNTUK REKOMENDASI PENCARI KERJA TERBAIK". JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi). 1 (2): 114–119. ISSN 2620-8989.
9. ^ Fathulyaqin, Dimas; Darusalam, Ucuk; Sholihati, Ira Diana (2021-08-05). "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kualitas Produk UPS Terbaik Menggunakan Metode Topsis dan SAW". STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi). 6 (1): 55. doi:10.30998/string.v6i1.9898. ISSN 2549-2837.
10. ^ Nuroji, Nuroji (2024-04-08). "Kombinasi Metode Pembobotan Rank Reciprocal dan Simple Additive Weighting Dalam Pemilihan Tempat Servis Kendaraan". CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics (dalam bahasa Inggris). 2 (2): 88–97. doi:10.58602/chain.v2i2.117. ISSN 2964-2485.