## EXPLORER

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting Dalam Pemberian Dana Bantuan Pemerintah Kota Pada Lingkungan XI Daerah Kwala Bekala
Tesa Aurelia Siregar, Nola Dita Puspa, Dwika Assrani Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 tesaaurelia951@gmail.com, 2 noladitapuspa@gmail.com, 3 dwika.dewangi@gmail.com
Abstrak− Bantuan  pemerintah  kota  di  berikan  pemerintah  kepada  orang  yang  salah  sering  terjadi,  pihak pembenyalur bantuan hanya memberi kepada kerabat terdekat saja bukan orang yang benar-benar membutuhkan, terjadinya kesenjangan sosial. Tidak meratanya pembagian sembako ini diakibatkan kurang telitinya pemerintah dalam mengumpulkan data-data warga yang kurang mampu dan warga yang terkena PHK  dan penutupan akses berdagang ketika pandemi Covid-19 membuat ekonomi masyarakat sangat merosot drastis. Dari masalah tersebut dibutuhkan sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak penyalur bantuan menyeleksi orang yang berhak diberikan bantuan dengan pendekatan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan hasil keputusan ini akan akan diperoleh  1-15  kadidat  yang  benar-benar  pantas  untuk  mendapatkan  bantuan  pemerintah  kota  dan  mengurangi kecurangan dalam pemberian bantuan pada masa Pandemi Covid-19.
Kata Kunci: Dana Bantuan; Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Metode SAW
Abstract −City  government  assistance  given  by  the  government  to  the  wrong  people  often  occurs,  the  aid distributor only gives to the closest relatives, not people who really need it, social inequality occurs. The uneven distribution of basic needs is due to the government's inaccuracy in collecting data on underprivileged citizens and residents  who  have  been  laid  off  and  closing  access  to  trade  when  the  Covid-19  pandemic  has  made  the community's  economy  slump  drastically.  From  this  problem,  a  decision  support  system  is  needed  to  help  aid distributors  select  people  who  are  entitled  to  be  given  assistance  with  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW) method approach and the results of this decision will be obtained from 1-15 candidates who really deserve to get city government assistance and reduce fraud in providing assistance during the Covid-19 Pandemic.
Keywords : Aid Fund; Decision Support System, Simple Additive Weighting, SAW Method

## 1. PENDAHULUAN
Munculnya virus yang bernama covid-19. Virus ini berasal dari kota Huan yang ada di China. Virus ini sudah  menyebar  luas  diseluruh  dunia  termasuk  Indonesia. Covid-19  merupakan  wabah penyakit yang  merusak sistem  pernapasan  hingga  mengakibatkan  kematian,  maka  dari  itu,  pemerintah  mengeluarkan  peraturan  seperti menggunakan masker, selalu cuci tangan, jauhi keramaian, dan tetap di rumah saja jika tidak ada keperluan di luar, terjadinya covid-19 ini dikarenakan kurang kesadaran setiap manusia untuk menjaga kebersihan[1]. Covid-19 juga mengakibatkan  perekonomian  Indonesia  menurun  drastis  dan  jumlah  pengangguran  semakin  bertambah,  maka dari  itu  pemerintah  mengambil  kebijakan  untuk  memulihkan  keadaan  dengan  cara  memberikan  bantuan  yang berupa sembako.
Salah  satu  bantuan  yang diberikan  oleh  pemerintah  kota  berupa  bantuan  sembako,  dikarenakan bantuan pemerintah kota merupakan pemberian dari pemerintah untuk orang yang tidak mampu dan pemberian sembako untuk warga yang terkena Pemutusan Hubungan Kerja (PHK) ketika Pandemi Covid-19. Bantuan pemerintah kota juga merupakan bantuan yang sangat dibutuhkan oleh masyarakat pada masa covid-19 yang akan diberikan kepada masyarakat dengan beberapa kriteria sebagai syarat penerima bantuan[2].
Adapun kriteria jenis bantuan dari pemerintah kota yaitu surat keterangan miskin, wajib terdaftar pada kartu keluarga (KK) Lingkungan 11 Kwala Bekala, tidak bekerja, dan gaji kurang 3.200.000 atau gaji dibawah Upah Minimum  Kota  (UMK)  daerah  setempat.  Kriteria  jenis  bantuan  merupakan  suatu  syarat dari  pemerintah  untuk memberikan  bantuan  kepada  warga.  Setiap  warga  harus  wajib  memenuhi  kriteria  sebagai  syarat  mendapatkan bantuan  pemerintah  kota  dari  pemerintah  dan  pemerintah  pun  juga  harus  adil  dalam  memberikan  bantuan pemerintah kota tersebut dikarenakan setiap warga sangat membutuhkan dan mengharapkan bantuan tersebut.
Namun  ada  beberapa  warga  yang  tidak  menerima  bantuan  tersebut,  padahal  merekalah  yang  sangat membutuhkan  bantuan  tersebut.  Tidak  meratanya  pembagian  sembako  ini  diakibatkan  dari  kurangnya  teliti Pemerintah setempat dalam mengumpulkan data-data warga yang kurang mampu dan warga yang terkena PHK ketika Pandemi Covid-19. Dibeberapa daerah lain yang terkena dampak dari Pandemi Covid-19 ini tidak merata nya pembagian, lalu salah nya sasaran, dan ada pihak lain yang mengambil keuntungan untuk pribadinya sendiri. Sehingga, banyaknya warga yang tidak dapat atau pun tidak sesuai sembako yang didapat dari Pemerintah Pusat.
Ketika warga melapor ke Pihak yang terkait dalam menanganin Bantuan Pemerintah kota, warga tersebut tidak mendapatkan respon apa pun itu tidak ada kejelasan dari pihak mereka, malahan mereka melempar masalah

## EXPLORER
ini  ke  Kepala  Lingkungan  daerah  masing-masing.  Padahal  warga  tersebut  mendapat  arahan  dari  Kepala Lingkungan tersebut untuk melapor ke Pemerintah setempat yang menanganin Bantuan Sembako tidak mungkin warga tersebut melapor ke Pemerintah Pusat tanpa adanya pengarahan.
Dari masalah tersebut, seharusnya Pemerintah Pusat lebih jeli lagi dalam penanganan kasus tersebut apalagi kasus itu sangat dirasakan oleh warga yang terkena Dampak Pandemi Covid-19. Kasus tersebut sangat merugikan warga yang sama  sekali tidak mendapat gaji diakhir  bulan ini.  Warga sangat mengharapkan adanya solusi dari Pemerintah Pusat untuk kasus ini, agar Bantuan Sembako dibagikan  secara merata atau bersikap adil. Pemerintah Pusat harusnya bisa terjun ke lapangan langsung untuk mengecek kondisi warga yang terkena Pandemi Covid-19 terutama Faktor Ekonomi warga tersebut. Tidak berjalan roda kehidupan ini tanpa adanya Faktor Ekonomi, maka warga  sangat  membutuhkan  nilai  dari  ekonomi  itu  sendiri.  Seharusnya  Pemerinta  lebih  selektif  lagi  dalam menanganin kasus itu, karena ini sangatlah penting untuk kehidupan warga tersebut. Diharapkan Pemeritah Pusat atau yang berwewenang menangani kasus ini agar lebih peka terhadap keluhan warga.
Dari permasalahan di atas diperlukan sistem pendukung keputusan untuk membantu pemerintah kota dalam pemberian bantuan agar lebih selektif lagi dalam memilih dan menyaring warga yang berhak medapatkan bantuan tersebut, dengan sistem pendukung keputusan pengambilan keputusan terhadap warga yang akan diberi bantuan akan lebih adil dan tersistematis berdasarkan kriteria yang dimasukan kedalam sistem pendukung dan diproses dengan cepat berdasarkan sistem komputerisasi. Sistem pendukung keputusan sistem yang berbasis komputer yang menerapan metode-metode dalam penganalisaan data[3], [4]. Beberapa metode yang umum digunakan diantaranya metode Weighted Product (WP), Simple Additive Weighting (SAW). ELECTRE, MOORA, WASPAS. Beberapa penelitian yang dilakukan oleh peneliti terdahulu terkait dengan penerapan metode sistem pendukung keputusan diantaranya yang dilakukan oleh Iman Judi Situmeang pada tahun 2021 dengan penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW)  dapat  menentukan  duta  kampus  baik  perwakilan  dari  mahasiswa  dan  mahasiswi[5].  Peneliti lainnya yaitu Nelly Khairani Daula di tahun 2021 melakukan komparasi terhadap metode WASPAS dan MOORA dalam  menentukan  penerima  bantuan  uang  kuliah  tunggal  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  yang  terdampak Covid-19 [6], Nelly Khairani ditahun yang sama juga melakukan penelitian untuk meningkatkan efektifitas dalam pengambilan  keputusan  hubungan  kerja  terhadap  karyawan  dengan  menggunakan  metode  WASPAS  [7].  Pada tahun  2021  Rahma  Yuni  juga  menggunakan  metode  SAW  untuk  pengambilan  keputusan  terhadap  penerima bantuan terdampak Covid-19 [8].
Dari penjelasan di atas, pada penelitian ini penulis bertujuan untuk melakukan penelitian pada pemerintah kota  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting) (SAW)  dalam  pemberian  keputusan  penerima bantuan  sembako.  Diharapkan  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  informasi  yang  objektif  dan  rentan  dari kesalahan sehingga bantuan sembako yang diberikan dapat tepat sasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  beberapa  tahapan  untuk  menghasilkan  informasi  yang  dibutuhkan, diantaranya:
a. Pengumpulan Data
Pada pengumpulan data penulis mengambil beberapa data dari pemerintah kota yang dijadikan rujukan dalam penerima bantuan sembako.
b. Studi Literatur
Pada tahapan ini penulis melakukan telaah terhadap literatur yang mendukung terlaksananya penelitian, seperti mengumpulkan penelitian-penelitian yang terkait dengan topik penelitian ini.
c. Analisa Masalah
Masalah yang diteliti terkait penerima bantuan sembako yang diberikan oleh pemerintah kota
d. Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada  bagian  ini  penulis  menggunakan  metode  SAW  dalam  pemeringkatan  terhadap  penerima  yang  layak mendapatkan bantuan sembako dari pemerintah kota.
e. Pengambilan Kesimpulan
Hasil akhir dari penelitian ini, penulis menyimpulkan kesimpulan akhir terkait penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang digunakan untuk memudahkan menemukan keputusan dengan  menggunakan  sistem  yang  dirancang  berdasarkan  kriteria  dan  alternatif  yang  sudah  di  tentukan sebelumnya,  sistem  pendukung  keputusan  juga  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi,  membimbing, memberikan  prediksi  serta  mengarahkan  kepada  pengguna  informasi  agar  dapat  melakukan  pengambilan keputusan dan mendaptkan suatu informasi dengan baik[3], [9]–[11].
2.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)

## EXPLORER
SAW  merupakan  suatu  metode  yang  dapat  membantu  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  pada  suatu  kasus tersebut. Metode ini juga terkenal dengan penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap altenatif pada semua atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  waktu  dalam  perhitungan  yang  singkat.  Adapun  tahapan  dari  penerapan metode SAW[12]–[16], yaitu:
1. Menetapkan matriks keputusan (Xij) 2. Menghitung matriks ternormalisasi (Rij)
3. Menghitung nilai Preferensi (Vi)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  analisa  ini  peneliti  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  yang  akurat,  dan  dapat  dipercaya  dalam mempertimbangkan untuk mengambil sebuah keputusan pemberian bantuan pemerintah kota kepada masyarakat Lingkungan 11 Kwala Bekala dengan menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weightin g).

## 3.1 Penetapan Kriteria, Bobot dan Alternatif
Berikut data kriteria yang terlihat pada tabel 1 dan data alternatif yang terlihat pada tabel 2, di bawah ini.
Tabel 1 . Kriteria dan bobot Kriteria Nama Keterangan Bobot C1 Surat keterangan Miskin Benefit 0.521 C2 Wajib Terdaftar Kk Lingkungan 11 Kwala Bekala Benefit 0.270 C3 Status Kerja Cost 0.146 C4 Gaji < 3.200.000 Cost 0.063
Dari  keterangan  yang  terdapat  pada  tabel  1  di  atas,  maka  berikut  ini  penjelasan  dari  kriteria  yang  di harapkan  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  penentuan  pemberian  bantuan  pemerintah  kota  Lingkungan  11 Kwala Bekala dengan menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) sebagai berikut:
1. Surat Keterangan Miskin
Surat keterangan miskin merupakan surat yang hanya dimiliki oleh warga yang bener-bener miskin. Dan warga tersebut  harus  di  utamakan  dalam  pembagian  sembako  pada  Lingkungan  11  Kwala  Bekala  karena  mereka sangatlah membutuhkan bantuan pemerintah kota tersebut.
2. Wajib Terdaftar pada KK Lingkungan 11 Kwala Bekala
Warga yang mendapatkan bantuan pemerintah kota harus wajib Kk nya terdaftar pada Lingkungan 11 Kwala Bekala.Jika tidak terdaftar Kk nya pada Lingkungan 11 Kwala Bekala maka warga tersebut tidak mendapatkan bantuan pemerintah kota tersebut.
3. Status Kerja
Status kerja merupakan suatu kedudukan seseorang didalam pekerjaan tersebut. Tetapi, dimasa Covid-19 ini banyak seseorang yang di berhentikan paksa, maka terjadinya pengangguran semakin bertambah.
4. Gaji <3.200.000
Warga  yang  mendapatkan  gaji  yang  dibawah  dari  3.200.000  lah  yang  pantas  untuk  mendapatkan  bantuan pemerintah  kota  pada  Lingkungan  11  Kwala  Bekala.  Karna  warga  tersebut  sangat  mengharapkan  bantuan tersebut.
Tabel 2 . Nama Alternatif Kode Nama Alternatif A1 Suhendra A2 Herbert Sihotang A3 Idrus Sagala A4 Atin A5 Maslan Sembiring A6 Agus Siswanto A7 Wirma Wati A8 Deni Boy A9 Suyanto A10 Anwar A11 M Safri A12 Ahmad Dibri A13 Januar Tamzil A14 Eri Edy A15 Awaluddin

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
A16 Agdin Naibaho A17 Elon Kencana A18 Fran Irwanto Sihotang A19 Bambang Dedy Kurniawan A20 Asdyana Br Ginting
Pada tabel 3 berikut merupakan data nilai alternatif pada tiap tiap kriteria.
Tabel 3 . Data dan Kriteria Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Suhendra (A1) Ada Terdaftar  Dirumahkan 2.575.000 Herbert Sihotang (A2) Ada Terdaftar Bekerja 3.505.000 Idrus Sagala (A3) Ada Terdaftar  Dirumahkan 1.950.000 Atin (A4) Tidak Terdaftar  Dirumahkan 2.005.000 Maslan Sembiring (A5) Tidak Terdaftar Bekerja 3.750.000 Agus Siswanto (A6) Ada Tidak Dirumahkan 1.550.000 Wirma Wati (A7) Ada Terdaftar  Dirumahkan 1.850.000 Deni Boy (A8) Tidak Tidak Bekerja 2.205.000 Suyanto (A9) Ada Tidak Bekerja 2.350.000 Anwar (A10) Ada Tidak Dirumahkan 1.800.000 M Safri (A11) Tidak Tidak Bekerja 1.950.000 Ahmad Dibri (A12) Tidak Terdaftar  Dirumahkan 2.000.000 Januar Tamzil (A13) Tidak Terdaftar  Dirumahkan   1.500.000 Eri Edy (A14) Tidak Terdaftar Bekerja 2.250.000 Awaluddin (A15) Tidak Terdaftar  Dirumahkan 1.650.000 Agdin Naibaho (A16) Tidak Tidak Bekerja 2.250.000 Elon Kencana (A17) Ada Tidak Dirumahkan 1.705.000 Fran Irwanto Sihotang (A18) Ada Terdaftar  Dirumahkan   1.500.000 Bambang Dedy Kurniawan (A19) Ada Tidak Bekerja 2.175.000 Asdyana Br Ginting (A20) Ada Tidak Dirumahkan 1.550.000
Pada data di atas terdapat data yang sifatnya linguistik sehingga harus dilakukan pembobotan terhadap data tersebut. Berikut tabel 4 untuk pembobotan terhadap data yang terdapat pada alternatif di setiap kriteria.
Tabel 4 . Data dan Kriteria Alternatif Kriteria Keterangan Nilai Surat Keterangan Miskin (C 1 ) Ada 2 Tidak 1 Wajib Terdaftar Kk Lingkungan 11 Kwala Bekala (C 2 ) Tidak 1 Terdaftar 2 Status Kerja (C3) Bekerja 2 Dirumahkan 1
Sehingga berdasarkan pada tabel 4, maka data rating yang telah di bobotkan dapat terlihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5 . Rating Kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A1 2 2 1 2.575.000 A2 2 2 2 3.505.000 A3 2 2 1 1.950.000 A4 1 2 1 2.005.000 A5 1 2 2 3.750.000 A6 2 1 1 1.550.000 A7 2 2 1 1.850.000 A8 1 1 2 2.205.000 A9 2 1 2 2.350.000 A10 2 1 1 1.800.000 A11 1 1 2 1.950.000 A12 1 2 1 2.000.000 A13 1 2 1 1.500.000 A14 1 2 2 2.250.000

## EXPLORER

## 3.2 Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Setelah data rating kecocokan diperoleh maka tahapan selanjutnya menggunakan metode SAW untuk melakukan pemeringkatan  terhadap  penduduk  yang  layak  mendapatkan  bantuan  sembako  dari  pemerintah  kota.  Berikut tahapan dalam penerapan metode SAW.
Tahap 1: Menetapkan matrik keputusan (Xij) yang terlihat di bawah ini.
2 2 1 2.575.000 2 2 2 3.505.000 2 2 1 1.950.000 1 2 1 2.005.000 1 2 2 3.750.000 2 1 1 1.550.000 2 2 1 1.850.000 1 1 2 2.205.000 2 1 2 2.350.000 2 1 1 1.800.000 Xij = 1 1 2 1.950.000 1 2 1 2.000.000 1 2 1 1.500.000 1 2 2 2.250.000 1 2 1 1.650.000 1 1 2 2.250.000 2 1 1 1.705.000 2 2 1 1.500.000 2 1 2 2.175.000 2 1 1 1.550.000
Tahap 2: Menghitung matrik ternormalisasi.
Untuk  jenis  kriteria  benefit  maka  digunakan  persamaan  ke  1,  sedangkan  untuk  jenis  kriteria  cost  digunakan persamaan ke 2.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (1) 𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Hasil dari perhitungan matrik ternormalisasi, diperoleh matrik Rij sebagai berikut.
1.0000 1.0000 1.0000 0.5825 1.0000 1.0000 0.5000 0.4280 1.0000 1.0000 1.0000 0.7692 0.5000 1.0000 1.0000 0.7481 0.5000 1.0000 0.5000 0.4000 1.0000 0.5000 1.0000 0.9677 1.0000 1.0000 1.0000 0.8108 0.5000 0.5000 0.5000 0.6803 1.0000 0.5000 0.5000 0.6383 1.0000 0.5000 1.0000 0.8333 Rij = 0.5000 0.5000 0.5000 0.7692 0.5000 1.0000 1.0000 0.7500 0.5000 1.0000 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 0.5000 0.6667 0.5000 1.0000 1.0000 0.9091
A15 1 2 1 1.650.000 A16 1 1 2 2.250.000 A17 2 1 1 1.705.000 A18 2 2 1 1.500.000 A19 2 1 2 2.175.000 A20 2 1 1 1.550.000

## EXPLORER
0.5000 0.5000 0.5000 0.6667 1.0000 0.5000 1.0000 0.8798 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.5000 0.5000 0.6897 1.0000 0.5000 1.0000 0.9677
Tahap 3: Tahap akhir melakukan perhitungan untuk mendapat nilai preferensi (Vi) dengan menggunakan persamaan ke 3 berikut ini.
𝑣 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Hasil perhitungan mendapatkan nilai rangking yang terlihat pada tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Rangking Alternatif Alternatif Nilai Vi Rangking Fran Irwanto Sihotang (A18) 1 1 Wirma Wati (A7) 0.9881 2 Idrus Sagala (A3) 0.9855 3 Suhendra (A1) 0.9737 4 Herbert Sihotang (A2) 0.891 5 Agus Siswanto (A6) 0.863 6 Asdyana Br Ginting (A20) 0.863 6 Elon Kencana (A17) 0.8574 7 Anwar (A10) 0.8545 8 Bambang Dedy Kurniawan (A19) 0.7724 9 Suyanto (A9) 0.7692 10 Januar Tamzil (A13) 0.7395 11 Awaluddin (A15) 0.7338 12 Ahmad Dibri (A12) 0.7238 13 Atin (A4) 0.7236 14 Eri Edy (A14) 0.6455 15 Maslan Sembiring (A5) 0.6287 16 M Safri (A11) 0.517 17 Deni Boy (A8) 0.5114 18 Agdin Naibaho (A16) 0.5105 19
Pada tabel 6 terlihat bahwa alternatif A18 atas nama Fran Irwanto Sihotang, merupakan tertinggi dengan nilai 1. Pada hasil tabel 6 dapat di rekomendasikan sebanyak 1-15 calon penerima bantuan pemerintah kota.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penjabaran penelitian dapat disimpulkan bahwa bantuan pemerintah kota merupakan pemberian dari pemerintah untuk masyarakat yang membutuhkannya pada masa Covid-19. Sistem  putusan tersebut menggunakan metode Saw, dan dari beberapa kandidat yang memiliki nilai tertinggi merupakan warga yang menerima bantuan pemerintah kota pada Lingkungan 11 Kwala Bekala pada kandidat A18  yang mendapatkan rangking tertinggi. Dengan menggunakan sistem pendukung keputusan  setiap keputusanan pemerintah diambil secara mutlak, adil dan tersistem berdasarkan hasil nilai yng dimiliki oleh tiap alternatif.

## REFERENCES
[1] J.  Kirana,  K.  P.  Rajagukguk,  E.  Lailan,  and  S.  Lubis,  “ANALISIS  DAMPAK  COVID-19  PADA MASYARAKAT,” vol. 1, pp. 64–69, 2020.
[2] L. R. Muaja et al. , “Pada Pemerintah Daerah Kota Manado,” Maret , vol. 2, no. 1, pp. 510–520, 2014.
[3] T. Limbong, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk,” Pengetahuan, J. Ilmu Komputer, D A N Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 233–238, 2018.
[4] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[5] I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[6] N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94,

## EXPLORER
2021.
[7] N.  K.  Daulay,  “Penarapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[8] R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[9] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[10] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[11] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[12] S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472– 478, 2021.
[13] M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting) Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi  Berprestasi  Pada  Sekolah  SMK  Swasta  Mustafa,” TIN  Terap.  Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[14] R. P. Sari and B. Saputra, “Sistem Pemilihan Smartphone Berdasarkan Spesifikasinya Pada Mahasiswa Sistem Informasi Universitas Tanjungpura Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 329–338, 2021.
[15] R.  P.  Sari  and  F.  S.  Redha,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pemilihan  Distro  Linux Menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, p. 88, 2021.
[16] S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.