Penerapan Metode SAW Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Perangkat Lunak Anti Virus
Abstract
The increasing dependence of society on computers and the internet highlights the urgency of protecting data and privacy from cyber threats. Antivirus software is one of the common solutions; however, the abundance of options, each with its own advantages and disadvantages, often makes it difficult for users to select the most suitable one. This study aims to assist users in choosing the best free antivirus through a systematic approach using a decision support system. The method applied is Simple Additive Weighting (SAW) with five evaluation criteria: scanning speed, detection capability, rating, resource optimization, and available features. Five antivirus software were tested as alternatives, namely Windows Security, Avira, Avast, Bitdefender, and Kaspersky. The testing and calculation results indicate that Windows Security ranked the highest with a vector value of 0.257, due to its high detection rate, fast scanning performance, good rating, and sufficient features. Therefore, the SAW method proves effective in providing objective and systematic recommendations for selecting the best antivirus software.
Keywords: Decision support system; Simple additive weighting; Antivirus
Abstrak
Meningkatnya ketergantungan masyarakat terhadap sistem komputer dan internet menimbulkan urgensi akan perlindungan data dan privasi dari ancaman siber. Salah satu solusi yang umum digunakan adalah perangkat lunak antivirus, namun banyaknya pilihan dengan kelebihan dan kekurangan masing-masing seringkali menimbulkan kebingungan dalam menentukan pilihan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengguna dalam memilih antivirus gratis terbaik dengan pendekatan sistematis melalui sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW) dengan lima kriteria penilaian, yaitu kecepatan pemindaian, kemampuan deteksi, rating, optimasi sumber daya, dan jumlah fitur. Lima perangkat lunak antivirus diuji sebagai alternatif, yakni Windows Security, Avira, Avast, Bitdefender, dan Kaspersky. Hasil pengujian dan perhitungan menunjukkan bahwa Windows Security memperoleh peringkat tertinggi dengan nilai vektor 0,257 karena memiliki kecepatan dan tingkat deteksi yang tinggi, rating yang baik, serta fitur yang cukup banyak. Dengan demikian, metode SAW terbukti efektif dalam memberikan rekomendasi obyektif dan sistematis untuk pemilihan perangkat lunak antivirus terbaik.
Keywords
References
A. Putri, N. Sari, P. Fajrina, and S. Aisyah, “Keamanan online dalam media sosial: Pentingnya perlindungan data pribadi di era digital (studi kasus Desa Pematang Jering),” *Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia*, vol. 6, no. 1, pp. 38–45, Nov. 2024, doi: https://doi.org/10.35870/jpni.v6i1.1097.
P. Prabaswari, M. Alfikri, and I. Ahmad, “Evaluasi implementasi kebijakan pembentukan tim tanggap insiden siber pada sektor pemerintah,” *Matra Pembaruan*, vol. 6, no. 1, pp. 1–14, May 2022, doi: https://doi.org/10.21787/mp.6.1.2022.1-14.
R. Sivapriyan, S. Sushmitha, K. Pooja, and N. Sakshi, “Analysis of security challenges and issues in IoT enabled smart homes,” in *Proc. IEEE CSITSS*, Bengaluru, India, Dec. 2021, pp. 1–6, doi: https://doi.org/10.1109/csitss54238.2021.9683324.
F. A. Aryatama and S. Samsugi, “Sistem keamanan kendaraan bermotor dengan ESP32 menggunakan kontrol Android,” *SMATIKA Jurnal*, vol. 14, no. 1, pp. 167–176, Jul. 2024, doi: https://doi.org/10.32664/smatika.v14i01.1267.
I. I. Ridho, G. Mahalisa, D. R. Sari, and I. Fikri, “Metode neural network untuk penentuan akurasi prediksi harga rumah,” *Technologia Jurnal Ilmiah*, vol. 13, no. 1, pp. 56–63, Feb. 2022, doi: https://doi.org/10.31602/tji.v13i1.6252.
N. Elyondri and N. Azizah, “Analisis pengembangan komunikasi, persepsi, bunyi, dan irama (PKPBI) anak tunarungu dan kebutuhan media pembelajarannya,” *Jurnal Obsesi: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini*, vol. 7, no. 5, pp. 6141–6156, Nov. 2023, doi: https://doi.org/10.31004/obsesi.v7i5.4130.
I. I. Ridho, G. Mahalisa, D. R. Sari, and I. Fikri, “Metode Neural Network untuk Penentuan Akurasi Prediksi Harga Rumah,” Technologia Jurnal Ilmiah, vol. 13, no. 1, pp. 56–63, Feb. 2022, doi: 10.31602/tji.v13i1.6252.
I. M. M. Matin, “Hyperparameter Tuning Menggunakan GridsearchCV pada Random Forest untuk Deteksi Malware,” MULTINETICS, vol. 9, no. 1, pp. 43–50, May 2023, doi: 10.32722/multinetics.v9i1.5578.
A.-R. Belea, “Methods for Detecting Malware Using Static, Dynamic and Hybrid Analysis,” in Proceedings of the International Conference on Cybersecurity and Cyberforensics (CyberCon), May 2023, doi: 10.19107/cybercon.2023.34.
R. L. Simanjuntak, T. R. Siagian, and V. Anggriani, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode TOPSIS dalam Pemilihan Smartphone Android,” Jurnal Ilmiah Komputasi, vol. 23, no. 3, pp. 13–24, Sep. 2024, doi: 10.32409/jikstik.23.3.3610.
F. Nuraeni, A. D. Supriatna, and A. Bachtiar, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Lahan Garapan Serikat Petani Pasundan Kabupaten Garut,” Jurnal Algoritma, vol. 19, no. 2, pp. 527–537, Nov. 2022, doi: 10.33364/algoritma/v.19-2.1139.
C. S. Octiva, P. E. Haes, T. I. Fajri, H. Eldo, and M. L. Hakim, “Implementasi Teknologi Informasi pada UMKM: Tantangan dan Peluang,” Jurnal Minfo Polgan, vol. 13, no. 1, pp. 815–826, Jul. 2024, doi: 10.33395/jmp.v13i1.13823.
P. J. C. Jaya and I. Setiawan, “Strategi Pelestarian Cagar Budaya Terhadap Keputusan Berkunjung Kembali Wisatawan di Kota Cirebon,” Jurnal Cendekia Jaya, vol. 2, no. 2, pp. 47–56, Aug. 2020, doi: 10.47685/cendekia-jaya.v2i2.72.
R. Asmara and Y. Purbokusumo, “Pilihan Instrumen Kebijakan Penataan Ruang untuk Manajemen Sumber Daya Tanah Pertanian (Sawah) di Kabupaten Sleman,” Widya Bhumi, vol. 2, no. 2, pp. 88–100, Nov. 2022, doi: 10.31292/wb.v2i2.40.
N. P. Mardiana, N. D. S. Lestari, I. W. S. Putri, D. Trapsilasiwi, and R. P. Murtikusuma, “Tinjauan Gaya Belajar: Bagaimana Kemampuan Numerasi Siswa Auditorial dalam Menyelesaikan Soal Tes Tertulis AKM Materi Bentuk Aljabar,” Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika (JIPM), vol. 13, no. 1, pp. 79–88, Sep. 2024, doi: 10.25273/jipm.v13i1.20538.
L. A. Yaum, M. Marsidi, N. C. P., and A. Mais, “Desain dan Pengembangan Teknologi Asistif Berbasis Aplikasi Speech Text Reading Converter for Conference (SPETRIC) untuk Pembelajaran Daring Bagi Mahasiswa Disabilitas Rungu,” Jurnal Ortopedagogia, vol. 8, no. 2, pp. 158–163, Nov. 2022, doi: 10.17977/um031v8i22022p158-163.
A. B. Nassif, et al., “Software Defect Prediction Using Learning to Rank Approach,” Scientific Reports, vol. 13, no. 1, pp. 1–15, Nov. 2023, doi: 10.1038/s41598-023-45915-5.
M. Liu, Y. He, Z. Xue, X. He, and J. Chen, “MultiScan: A Private Online Virus Detection System,” IEEE Consumer Electronics Magazine, vol. 8, no. 6, pp. 53–58, Oct. 2019, doi: 10.1109/MCE.2019.2941351.
M. Z. M. Ashik, et al., “Detection of Malicious Software by Analyzing Distinct Artifacts Using Machine Learning and Deep Learning Algorithms,” Electronics, vol. 10, no. 14, p. 1694, Jul. 2021, doi: 10.3390/electronics10141694.
M. Arsyad, M.Z. Redha, A. Pahdi, & A. Yulianto, “Uji Akurasi Metode SAW Dalam Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan. Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 13, no. 1, pp. 785-794, 2024.
Y. Yudihartanti, T. Taufiq, R. Ruliah, “Penerapan Model Analytical Hierarchy Process Untuk Pemilihan Perusahaan Jasa Ekspedisi. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, vol. 19, no. 1, pp. 269-288, 2023.
S. Sriram, M. Ramachandran, S. Chinnasamy, & G. Mathivanan, “A review on multi-criteria decision-making and its application. REST Journal on Emerging trends in Modelling and Manufacturing, vol. 7, no. 4, pp. 1-107, 2022.
How To Cite This :
Refbacks
- There are currently no refbacks.
