Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

2026-08-23T10:24:44Z

Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 27850918; atribusi sumber disertakan.

2026-08-23T09:49:20Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 27850918; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

'''Metode Simple Additive Weighting (SAW)''' merupakan salah satu teknik atau metode yang digunakan dalam [[sistem pendukung keputusan]]. 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. Nilai akhir dari setiap alternatif didapatkan dengan menjumlahkan hasil perkalian antara nilai alternatif pada setiap kriteria dengan bobot yang telah ditentukan.

== Cara Kerja ==
Dalam metode SAW, ada dua jenis kriteria utama, yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Berikut ini adalah langkah-langkah umum dalam perhitungan menggunakan metode SAW:

# Identifikasi Alternatif (Ai). Menentukan semua opsi atau pilihan yang akan dievaluasi.
# Penentuan Kriteria (Cj). Mendefinisikan kriteria yang akan digunakan sebagai dasar penilaian.
# Pemberian Bobot (W). Menetapkan tingkat kepentingan relatif dari setiap kriteria.
# Evaluasi Nilai. Menilai sejauh mana setiap alternatif memenuhi setiap kriteria.
# Pembentukan [[Matriks (matematika)|Matriks]] Keputusan (X). Menggabungkan nilai kecocokan dari setiap alternatif (Ai) terhadap setiap kriteria (Cj).
# [[Normalisasi pangkalan data|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): <math>r_{ij} = \left \{ \frac{X_{ij}}{Max X_{ij}} \right \}</math> Untuk kriteria biaya (cost): <math>r_{ij} = \left \{ \frac{Min X_{ij}}{X_{ij}} \right \}</math>
# Hitung nilai preferensi (Vi):Hitung nilai akhir untuk setiap alternatif berdasarkan bobot dan nilai yang telah dinormalisasi dengan rumus berikut: <math>V_{i} = \textstyle \sum_{j=1}^n \displaystyle W_{j} r_{ij}</math>
== Kelebihan dan Kekurangan ==
Kelebihan dari metode SAW ini antara lain:

# Penilaian lebih akurat karena mempertimbangkan bobot setiap kriteria.
# Memungkinkan pemilihan alternatif terbaik melalui proses perangkingan yang memungkinkan untuk mengurutkan alternatif dari yang terbaik hingga yang terburuk.
# SAW memungkinkan evaluasi multi-kriteria yang akurat dan relevan.

Kekurangan dari metode SAW ini antara lain:

# Hanya dapat digunakan pada pembobotan lokal saja.
# Tidak memperhitungkan interaksi antar kriteria, SAW menganggap setiap kriteria berdiri sendiri-sendiri.
# Perubahan kecil dalam skala penilaian bisa menyebabkan perubahan besar dalam hasil akhir.

== Referensi ==

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Simple+Additive+Weighting&oldid=27850918 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 27850918 (2025-09-18T11:41:15Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

← Revisi sebelumnya		Revisi per 23 Agustus 2026 10.24
Baris 1:		Baris 1:
	'''Metode Simple Additive Weighting (SAW)''' merupakan salah satu teknik atau metode yang digunakan dalam [[sistem pendukung keputusan]]. 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. Nilai akhir dari setiap alternatif didapatkan dengan menjumlahkan hasil perkalian antara nilai alternatif pada setiap kriteria dengan bobot yang telah ditentukan.		'''Metode Simple Additive Weighting (SAW)''' merupakan salah satu teknik atau metode yang digunakan dalam [[sistem pendukung keputusan]].<ref>Satria Abadi. [https://www.sciencepubco.com/index.php/ijet/article/view/11967 Determination of the best quail eggs using simple additive weighting]. ''International Journal of Engineering & Technology''. 2018-08-23. Vol. 7 (2.27). hlm. 225–230. doi:10.14419/ijet.v7i2.27.11967.</ref> 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.<ref>- ASTIAN NOVIANTO. [http://repository.uin-suska.ac.id/52300/ 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. 2021-06-30.</ref> Nilai akhir dari setiap alternatif didapatkan dengan menjumlahkan hasil perkalian antara nilai alternatif pada setiap kriteria dengan bobot yang telah ditentukan. <ref>Suprapto Suprapto. [https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/1057 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''. 2024-01-03. Vol. 4 (1). hlm. 188–197. doi:10.57152/malcom.v4i1.1057.</ref>

	== Cara Kerja ==		== Cara Kerja ==
	Dalam metode SAW, ada dua jenis kriteria utama, yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Berikut ini adalah langkah-langkah umum dalam perhitungan menggunakan metode SAW:		Dalam metode SAW, ada dua jenis kriteria utama, yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost).<ref>Arista Qiyamullailiy. [https://e-journal.umaha.ac.id/index.php/teknika/article/view/487 PERBANDINGAN PENGGUNAAN METODE SAW DAN AHP UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU]. ''Teknika: Engineering and Sains Journal''. 2020-06-30. Vol. 4 (1). hlm. 7–12. doi:10.51804/tesj.v4i1.487.7-12.</ref> Berikut ini adalah langkah-langkah umum dalam perhitungan menggunakan metode SAW:<ref>[https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/sinkron/article/view/11475 Comparative Analysis of SAW and TOPSIS on Best Employee Decision Support System Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika]. 2022-08-04. doi:10.33395/sinkron.v7i3.11475.</ref><ref>Ramandeep Ramandeep. [https://jurnal-stiepari.ac.id/index.php/LITERACY/article/view/17 SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD IN DECISION SUPPORT SYSTEM OF SERVICE CENTER LOCATION USING GIS]. ''LITERACY : International Scientific Journals of Social, Education, Humanities''. 2022-04-05. Vol. 1 (1). hlm. 5–8. doi:10.56910/literacy.v1i1.17.</ref>

	# Identifikasi Alternatif (Ai). Menentukan semua opsi atau pilihan yang akan dievaluasi.		# Identifikasi Alternatif (Ai). Menentukan semua opsi atau pilihan yang akan dievaluasi.
Baris 14:		Baris 14:
	Kelebihan dari metode SAW ini antara lain:		Kelebihan dari metode SAW ini antara lain:

	# Penilaian lebih akurat karena mempertimbangkan bobot setiap kriteria.		# Penilaian lebih akurat karena mempertimbangkan bobot setiap kriteria.<ref>Melita Indah Susanti. [https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/swabumi/article/view/2507 Metode Simple Additive Weighting(Saw) Dalam Penentuan Pemberian Beasiswa Pada Siswa Sekolah Menengah Atas]. ''Swabumi''. 2017-09-22. Vol. 5 (2). hlm. 114–123. doi:10.31294/swabumi.v5i2.2507.</ref>
	# Memungkinkan pemilihan alternatif terbaik melalui proses perangkingan yang memungkinkan untuk mengurutkan alternatif dari yang terbaik hingga yang terburuk.		# Memungkinkan pemilihan alternatif terbaik melalui proses perangkingan yang memungkinkan untuk mengurutkan alternatif dari yang terbaik hingga yang terburuk.<ref>Destriyana Darmastuti. [https://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/2658 IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM SISTEM INFORMASI LOWONGAN KERJA BERBASIS WEB UNTUK REKOMENDASI PENCARI KERJA TERBAIK]. ''JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)''. 2013-08-08. Vol. 1 (2). hlm. 114–119.</ref>
	# SAW memungkinkan evaluasi multi-kriteria yang akurat dan relevan.		# SAW memungkinkan evaluasi multi-kriteria yang akurat dan relevan.<ref>Dimas Fathulyaqin. [https://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/STRING/article/view/9898 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kualitas Produk UPS Terbaik Menggunakan Metode Topsis dan SAW]. ''STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)''. 2021-08-05. Vol. 6 (1). hlm. 55. doi:10.30998/string.v6i1.9898.</ref>

	Kekurangan dari metode SAW ini antara lain:		Kekurangan dari metode SAW ini antara lain:

	# Hanya dapat digunakan pada pembobotan lokal saja.		# Hanya dapat digunakan pada pembobotan lokal saja.
	# Tidak memperhitungkan interaksi antar kriteria, SAW menganggap setiap kriteria berdiri sendiri-sendiri.		# Tidak memperhitungkan interaksi antar kriteria, SAW menganggap setiap kriteria berdiri sendiri-sendiri.<ref>Nuroji Nuroji. [https://ejournal.techcart-press.com/index.php/chain/article/view/117 Kombinasi Metode Pembobotan Rank Reciprocal dan Simple Additive Weighting Dalam Pemilihan Tempat Servis Kendaraan]. ''CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics''. 2024-04-08. Vol. 2 (2). hlm. 88–97. doi:10.58602/chain.v2i2.117.</ref>
	# Perubahan kecil dalam skala penilaian bisa menyebabkan perubahan besar dalam hasil akhir.		# Perubahan kecil dalam skala penilaian bisa menyebabkan perubahan besar dalam hasil akhir.

	== Referensi ==		== Referensi ==
			<references />


	== Sumber dan atribusi ==		== Sumber dan atribusi ==

	Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Simple+Additive+Weighting&oldid=27850918 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 27850918 (2025-09-18T11:41:15Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.		Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Simple+Additive+Weighting&oldid=27850918 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 27850918 (2025-09-18T11:41:15Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

			<!-- WIKI_UNISSULA_PRESENTATION_V4 -->

Simple Additive Weighting - Riwayat revisi

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 27850918; atribusi sumber disertakan.