SISTEM REKOMENDASI METODE SDLC BERBASIS SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN SIMILARITY - Muhammad Asyraf Pratama; Ryci Rahmatil Fiska (Institut Teknologi Nasional Malang, 2026)
Pemilihan metode Software Development Life Cycle (SDLC) yang tepat merupakan faktor krusial dalam keberhasilan proyek pengembangan perangkat lunak. Namun, proses pemilihan sering dilakukan secara subjektif tanpa analisis mendalam terhadap karakteristik proyek. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi berbasis web menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang dikombinasikan dengan pendekatan similarity untuk memberikan rekomendasi metode SDLC yang objektif dan akurat. Sistem memproses sembilan kriteria penilaian meliputi estimasi durasi proyek, tingkat risiko, kompleksitas sistem, anggaran, ukuran tim, tingkat pengalaman tim, keterlibatan pengguna, perubahan kebutuhan, dan kebutuhan dokumentasi. Sistem diimplementasikan menggunakan framework Laravel dan diuji melalui perbandingan perhitungan manual serta validasi pakar. Hasil pengujian menunjukkan akurasi perhitungan 100% dengan kesesuaian penuh antara sistem dan perhitungan manual. Perbandingan antara SAW murni dan SAW+Similarity menunjukkan peningkatan skor rekomendasi sebesar 15,56% (dari 84,07% menjadi 99,63%), dengan perubahan metode rekomendasi dari DevOps menjadi Test-Driven Development. Validasi pakar terhadap 10 kasus proyek menghasilkan tingkat kesesuaian 50%, menunjukkan bahwa sistem dapat digunakan sebagai decision support system dalam pemilihan metode SDLC.