This study discusses the application of the ANP-SAW method in the recommendation of monthly customer awards recipients in laundry services. Analytical Network Process (ANP) is used to determine the weight criteria based on the relationship between factors, with the following weight results: frequency of visits (0.633), total expenditure (0.293), and customer satisfaction (0.074). Furthermore, the Simple Additive Weighting (SAW) method is applied to rank customers based on the preference value obtained from data normalization and the calculation of the final score by summing the results of the multiplication between the normalization value and the weight of each criterion. The first five customers in the dataset were analyzed using the SAW method, where the data included the number of visits, total expenditure, and level of satisfaction. The results showed that customers with the highest SAW scores were customers who had higher frequency of visits and total expenditure, although customer satisfaction also contributed to the ranking. The implementation of this method is expected to help laundry managers in increasing customer loyalty and providing more targeted appreciation. With this system, business owners can efficiently assess and select the best customers based on predetermined criteria, thereby encouraging an increase in service quality and overall customer satisfaction.Keywords: ANP-SAW; Reward; Customer; Laundry AbstrakPenelitian ini membahas penerapan metode ANP-SAW dalam rekomendasi penerima penghargaan bulanan pelanggan pada layanan laundry. Analytical Network Process (ANP) digunakan untuk menentukan bobot kriteria berdasarkan hubungan antar faktor, dengan hasil bobot sebagai berikut: frekuensi kunjungan (0.633), total pengeluaran (0.293), dan kepuasan pelanggan (0.074). Selanjutnya, metode Simple Additive Weighting (SAW) diterapkan untuk melakukan perangkingan pelanggan berdasarkan nilai preferensi yang diperoleh dari normalisasi data dan perhitungan skor akhir dengan menjumlahkan hasil perkalian antara nilai normalisasi dan bobot masing-masing kriteria. Lima pelanggan pertama dalam dataset dianalisis menggunakan metode SAW, di mana data mereka mencakup jumlah kunjungan, total pengeluaran, dan tingkat kepuasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelanggan dengan skor SAW tertinggi merupakan pelanggan yang memiliki frekuensi kunjungan dan total pengeluaran yang lebih tinggi, meskipun kepuasan pelanggan juga memberikan kontribusi dalam penentuan peringkat. Implementasi metode ini diharapkan dapat membantu pengelola laundry dalam meningkatkan loyalitas pelanggan serta memberikan apresiasi yang lebih tepat sasaran. Dengan adanya sistem ini, pemilik usaha dapat secara efisien menilai dan memilih pelanggan terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, sehingga mendorong peningkatan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.Kata Kunci: ANP-SAW; Reward; Customer’ Laundry