PEMILIHAN WEB PORTAL BERITA TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING - Sidik Sidik (Jurnal Sistem Informasi, 2014)
Abstract— The development of information technology in today's news has been growing rapidly with the number of news media that can be accessed online. If a few years ago we read news using paper media, but today we can read news via gadgets or devices such as notebooks, smartphones and Personal Computer (PC). Media reports are accessible online or web-based current abundant supply. Therefore we as users of information are expected to choose the best web news portals that match the criteria. Methods SAW (Simple Additive Weighting) is a weighted sum method is based on performance ratings for each alternative on all attributes. With this method we can make choices or take a decision with less how to determine the weight values for each attribute, followed by a ranking process that will provide the best alternative from a number of alternatives. Intisari— Berkembangnya teknologi informasi dalam bidang pemberitaan saat ini sudah semakin pesat dengan banyaknya mediamedia pemberitaan yang bisa diakses secara online. Jika beberapa tahun yang lalu kita membaca berita menggunakan media kertas, tetapi saat ini kita dapat membaca berita melalui gadget atau device seperti notebook, smartphone maupun Personal Computer (PC). Media pemberitaan yang diakses secara online atau berbasis web saat ini jumlahnya sangatlah banyak. Oleh karena itu kita sebagai pengguna informasi diharapkan dapat memilih web portal berita terbaik yang sesuai kriteria. Metode SAW (Simple Additive Weighting) merupakan metode penjumlahan terbobot berdasarkan dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Dengan metode ini kita dapat menentukan pilihan atau mengambil sebuah keputusan dengn cara menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan memberikan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Kata kunci : web portal berita, pemilihan, metode simple additive weighting