---

🟢 1. Pendahuluan

📌 Deskripsi Materi

Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu metode paling populer dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Metode ini digunakan untuk menentukan alternatif terbaik berdasarkan penjumlahan nilai yang telah diberi bobot.

Metode SAW sering disebut:

• Metode penjumlahan terbobot
• Weighted Sum Method

Metode ini banyak digunakan karena:

• Mudah dipahami
• Mudah dihitung
• Cepat diterapkan
• Cocok untuk pemula

---

📌 Ruang Lingkup Materi

Materi ini membahas:

• Pengertian metode SAW
• Konsep dasar SAW
• Karakteristik SAW
• Tahapan perhitungan SAW
• Benefit dan cost
• Normalisasi
• Perhitungan nilai akhir
• Ranking alternatif
• Implementasi Excel
• Studi kasus nyata

---

🖼️ Ilustrasi Metode SAW

8

---

🟢 2. Pengertian Metode SAW

📌 Definisi SAW

Metode SAW adalah metode pengambilan keputusan yang menghitung nilai akhir setiap alternatif berdasarkan penjumlahan seluruh nilai kriteria yang telah dikalikan dengan bobot masing-masing.

---

🔍 Narasi Penjelasan

Metode SAW bekerja dengan cara:

1. Menentukan alternatif
2. Menentukan kriteria
3. Memberikan bobot
4. Melakukan normalisasi
5. Menghitung nilai akhir
6. Melakukan ranking

Alternatif dengan nilai terbesar menjadi pilihan terbaik.

---

📊 Tabel Karakteristik SAW

Karakteristik	Penjelasan
Sederhana	Mudah dipahami
Cepat	Perhitungan efisien
Fleksibel	Banyak kasus
Objektif	Berdasarkan data

---

🟢 3. Konsep Dasar Metode SAW

📌 Konsep Utama SAW

Metode SAW menggunakan:

• Alternatif
• Kriteria
• Bobot
• Matriks keputusan
• Normalisasi
• Perankingan

---

🔍 Narasi Penjelasan

Contoh:
Pemilihan laptop terbaik.

Alternatif

• Laptop A
• Laptop B
• Laptop C

Kriteria

• Harga
• RAM
• SSD

Bobot

• Harga = 40%
• RAM = 30%
• SSD = 30%

Metode SAW akan menghitung seluruh nilai untuk menentukan laptop terbaik.

---

🖼️ Diagram Konsep SAW

6

---

🟢 4. Istilah Penting dalam SAW

🟡 4.1 Alternatif

📌 Pengertian

Alternatif adalah pilihan yang akan dibandingkan.

Contoh:

• Mahasiswa
• Laptop
• Supplier

---

🟡 4.2 Kriteria

📌 Pengertian

Aspek penilaian yang digunakan untuk mengevaluasi alternatif.

Contoh:

• Harga
• Nilai
• Prestasi

---

🟡 4.3 Bobot

📌 Pengertian

Tingkat kepentingan tiap kriteria.

---

🟡 4.4 Benefit dan Cost

📌 Benefit

Semakin besar semakin baik.

Contoh:

• Nilai
• RAM

---

📌 Cost

Semakin kecil semakin baik.

Contoh:

• Harga
• Biaya

---

📊 Tabel Benefit dan Cost

Jenis	Karakteristik	Contoh
Benefit	Nilai besar lebih baik	Prestasi
Cost	Nilai kecil lebih baik	Harga

---

🖼️ Ilustrasi Benefit dan Cost

6

---

🟢 5. Tahapan Metode SAW

📌 Langkah-Langkah SAW

1. Menentukan alternatif
2. Menentukan kriteria
3. Menentukan bobot
4. Membuat matriks keputusan
5. Normalisasi
6. Menghitung nilai akhir
7. Melakukan ranking

---

🟡 5.1 Menentukan Alternatif

📌 Contoh

• A1 = Laptop Asus
• A2 = Laptop Lenovo
• A3 = Laptop Acer

---

🟡 5.2 Menentukan Kriteria

📌 Contoh

• C1 = Harga
• C2 = RAM
• C3 = SSD

---

🟡 5.3 Menentukan Bobot

📊 Contoh Bobot

Kriteria	Bobot
Harga	40%
RAM	30%
SSD	30%

---

🟡 5.4 Membuat Matriks Keputusan

📊 Contoh Matriks

Alternatif	Harga	RAM	SSD
A1	8	8	256
A2	10	16	512
A3	7	8	512

---

🟡 5.5 Proses Normalisasi

📌 Tujuan Normalisasi

Menyamakan skala nilai agar dapat dibandingkan.

---

📘 Rumus Benefit

$r_{ij}=\frac{x_{ij}}{\max x_{ij}}$rij​=maxxij​xij​​

---

📘 Rumus Cost

$r_{ij}=\frac{\min x_{ij}}{x_{ij}}$rij​=xij​minxij​​

---

🔍 Narasi Penjelasan

Benefit

Nilai dibagi nilai terbesar.

Cost

Nilai terkecil dibagi nilai alternatif.

---

🟡 5.6 Menghitung Nilai Akhir

📘 Rumus Nilai Preferensi SAW

$V_i=\sum_{j=1}^{n} w_j r_{ij}$Vi​=∑j=1n​wj​rij​

---

🔍 Narasi Penjelasan

Nilai akhir diperoleh dari:

• Nilai normalisasi
• Dikalikan bobot
• Dijumlahkan

Nilai terbesar = alternatif terbaik.

---

🖼️ Diagram Proses SAW

5

---

🟢 6. Contoh Perhitungan Manual SAW

🟡 Studi Kasus

Pemilihan Mahasiswa Berprestasi.

---

📊 Data Alternatif

Mahasiswa	Nilai	Kehadiran	Prestasi
Andi	90	85	88
Budi	85	90	80
Citra	88	87	92

---

📊 Bobot Kriteria

Kriteria	Bobot
Nilai	40%
Kehadiran	30%
Prestasi	30%

---

🟡 Langkah 1 — Normalisasi

Nilai Maksimum

• Nilai = 90
• Kehadiran = 90
• Prestasi = 92

---

📊 Hasil Normalisasi

Mahasiswa	Nilai	Kehadiran	Prestasi
Andi	1.00	0.94	0.96
Budi	0.94	1.00	0.87
Citra	0.98	0.97	1.00

---

🟡 Langkah 2 — Hitung Nilai Akhir

📊 Perhitungan

Andi

$$(1 \times 0.4)+(0.94 \times 0.3)+(0.96 \times 0.3)$$(1×0.4)+(0.94×0.3)+(0.96×0.3)

Hasil

= 0.97

---

📊 Ranking

Mahasiswa	Nilai
Andi	0.97
Citra	0.98
Budi	0.93

---

🖼️ Ilustrasi Perhitungan SAW

6

---

🟢 7. Implementasi SAW Menggunakan Excel

💻 Tutorial Praktikum

📌 Langkah 1

Buka Microsoft Excel

---

📌 Langkah 2

Input data alternatif dan kriteria.

---

📌 Langkah 3

Hitung nilai maksimum menggunakan formula:

=MAX(B2:B4)

---

📌 Langkah 4

Lakukan normalisasi:

=B2/$B$5

---

📌 Langkah 5

Hitung nilai akhir:

=(C2*0.4)+(D2*0.3)+(E2*0.3)

---

📌 Langkah 6

Lakukan ranking.

---

🖼️ Tutorial Excel SAW

10

---

🟢 8. Kelebihan dan Kekurangan Metode SAW

📊 Tabel Analisis

Kelebihan	Kekurangan
Mudah digunakan	Sensitif terhadap bobot
Cepat dihitung	Kurang cocok data kompleks
Mudah dipahami	Bergantung normalisasi
Cocok untuk pemula	Tidak mempertimbangkan ketidakpastian

---

🟢 9. Implementasi SAW di Dunia Nyata

📌 Bidang Pendidikan

• Seleksi beasiswa
• Penentuan mahasiswa terbaik

---

📌 Bidang Bisnis

• Pemilihan supplier
• Penilaian pegawai

---

📌 Bidang Pemerintahan

• Bantuan sosial
• Prioritas pembangunan

---

📌 Bidang Teknologi

• Pemilihan hosting
• Evaluasi perangkat

---

🖼️ Implementasi Nyata SAW

7

---

🟢 10. Kesalahan Umum dalam Metode SAW

📌 Kesalahan yang Sering Terjadi

1. Salah menentukan benefit dan cost
2. Bobot tidak sesuai
3. Data tidak valid
4. Salah normalisasi
5. Salah menghitung ranking

---

🔍 Narasi Penjelasan

Kesalahan kecil dapat menyebabkan:

• Ranking berubah
• Hasil tidak akurat
• Keputusan salah

Karena itu ketelitian sangat penting.

---

🟢 11. Latihan Mahasiswa

🎯 Latihan Individu

1. Jelaskan pengertian SAW.
2. Apa fungsi normalisasi?
3. Jelaskan perbedaan benefit dan cost.
4. Mengapa bobot penting?

---

🎯 Latihan Praktik

Buat studi kasus:

• Pemilihan smartphone
• Pemilihan tempat PKL
• Pemilihan ketua kelas

Gunakan:

• Minimal 3 alternatif
• Minimal 3 kriteria
• Benefit dan cost
• Perhitungan SAW lengkap

---

🟢 12. Diskusi Kelas

💬 Topik Diskusi

1. Mengapa SAW menjadi metode populer?
2. Apa dampak kesalahan bobot?
3. Kapan SAW kurang cocok digunakan?

---

🟢 13. Kesimpulan

📌 Ringkasan Materi

Metode SAW merupakan metode SPK yang:

• Sederhana
• Cepat
• Mudah dipahami
• Efisien untuk multi kriteria

Tahapan utama SAW:

1. Menentukan alternatif
2. Menentukan kriteria
3. Menentukan bobot
4. Normalisasi
5. Menghitung nilai akhir
6. Ranking

Metode SAW banyak digunakan karena:

• Mudah diimplementasikan
• Cocok untuk pembelajaran
• Cocok untuk aplikasi nyata

---

📚 Referensi Pembelajaran

Buku

1. Decision Support Systems and Intelligent Systems
2. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan
3. Multiple Criteria Decision Making

Software Pendukung

• Microsoft Excel
• Google Sheets
• Visual Studio Code