Metode SAW Simple Additive Weighting

Metode SAW adalah salah satu metode untuk penyelesaian masalah MADM (Multi Attribute Decision Making) dikenal sebagai istilah penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua attribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

Metode ini merupakan metode yang paling dikenal dan banyak digunakan orang dalam menghadapi situasi MADM. Metode SAW sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967)(MacCrimmon, 1968). Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut atau kriteria. Skor total untuk sebuah alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating yang dapat dibandingkan lintas atribut bobot dan tiap atribut. Rating tiap atribut telah melewati proses normalisasi sebelumnya.

Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:

Dimana r_ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A_i pada atribut C_j; i=1, 2, …, m dan j=1, 2, …., n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V_i) diberikan sebagai berikut:

Nilai V_i yang yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative A_i lebih terpilih.

Metode SAW ini metode yang cukup sederhana diimplementasikan menjadi aplikasi atau program, untuk contoh perhitungan manual dan source code dapat dilihat disini, contoh aplikasi Metode SAW beserta perhitungan manualnya.