IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK PEMILIHAN LAYANAN AI BERDASARKAN PREFERENSI PENGGUNA

Lazuardy Al Farissi; Rahmi Imanda;

Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Simple Additive
Weighting untuk Pemilihan Layanan AI Berdasarkan Preferensi Pengguna

Lazuardy Al Farissi

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) memunculkan berbagai layanan yang
dapat mendukung pengambilan keputusan dan meningkatkan efisiensi kerja. Namun, banyaknya pilihan
layanan AI membuat pengguna kesulitan menentukan yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.
Penelitian ini merancang dan membangun sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis web menggunakan
metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memberikan rekomendasi layanan AI secara objektif.
Sistem memungkinkan admin mengelola data layanan AI, bidang pekerjaan, dan kriteria penilaian,
sedangkan pengguna dapat memasukkan kriteria dan bobot pribadi untuk menghasilkan rekomendasi yang
sesuai preferensi. Pengembangan menggunakan metodologi prototyping iteratif dan incremental untuk
memastikan sistem user-friendly. Hasil Alpha Testing dengan metode black box menunjukkan seluruh
fungsionalitas berjalan baik, sedangkan Beta Testing menggunakan skala Likert pada 39 responden menilai
sistem dalam kategori Sangat Baik untuk Kegunaan (85,88%), Kemudahan Pengguna Teknologi (87,43%),
dan Manfaat (87,8%). Dengan demikian, implementasi SPK berbasis SAW berhasil mempermudah proses
pemilihan layanan AI secara efisien dan memberikan rekomendasi yang objektif sesuai preferensi individu.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, metode SAW, bidang pekerjaan, artificial intelligence

Implementation of a Decision Support System Using the Simple Additive Weighting

Method for Selecting AI Services Based on User Preferences

Lazuardy Al Farissi

The development of Artificial Intelligence (AI) technology has produced various services to support decision-
making and improve work efficiency. However, the abundance of AI services makes it difficult for users to

determine the most suitable option. This study designs and develops a web-based Decision Support System
(DSS) using the Simple Additive Weighting (SAW) method to provide objective AI service recommendations.
The system allows admins to manage AI service data, work fields, and evaluation criteria, while users can
input personal criteria and weights to generate recommendations tailored to their preferences. The system
is developed using an iterative and incremental prototyping methodology to ensure user-friendliness. Alpha
Testing using black box methods confirmed all functionalities operate correctly, and Beta Testing with 39
respondents using a Likert scale rated the system as Excellent in Usefulness (85.88%), Ease of Use (87.43%),
and Benefit (87.8%). Thus, the SAW-based DSS facilitates efficient AI service selection and provides
objective recommendations according to individual preferences.
Keywords: decision support system, SAW method, field of work, artificial intelligence