KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3022-3031 DOI 10.30865/klik.v4i6.1861 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada Subsektor Perbankan
Hanny Caroline, Endang Lestari Ruskan *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 09031282025090@student.unsri.ac.id, 2,* endanglestari@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: endanglestari@unsri.ac.id
Abstrak− Banyak investor khususnya investor pemula menganggap bahwa dari saham  bisa memperoleh keuntungan dan kekeyaan hanya dengan ikut-ikutan rekomendasi tanpa mereka tahu apa yang mereka investasikan dan tanpa memahami resiko kerugian yang dapat timbul dimasa depan. Sehingga untuk menghindari kerugian, investor pemula harus melakukan analisis fundamental sebelum membuat keputusan investasi jangka panjang. Ada begitu banyak jenis saham yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang dapat dipilih investor dan dalam melakukan analisis fundamental ada banyak kriteria (rasio keuangan) yang harus dipertimbangkan sebagai dasar dalam  memilih saham terbaik, Oleh sebab itu, diperlukan peran teknologi informasi untuk membantu pemilihan saham terbaik dengan lebih cepat dan tepat menggunakan metode khusus. Teknologi informasi yang dapat membantu hal tersebut adalah Sistem Pendukung  Keputusan.  Salah  satu  metode  dalam  proses  pengambilan  keputusan  adalah  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Kemampuan penilaian dalam metode ini lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang ditentukan. Adapun nilai bobotnya akan ditentukan dengan menggunakan metode ROC. Penelitian ini menggunakan 13 kriteria dalam proses menentukan saham terbaik yaitu EPS, ROE, PER, PBV, DPR, NPM, ROI, ROA, DY, DER, QR, CR, dan LDR yang diperoleh dari hasil kuesioner. Alternatif yang digunakan adalah saham dari 44 perusahaan subsektor perbankan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI). Dari perhitungan yang dilakukan diperoleh, saham BBCA sebagai A7 dengan nilai 0.920 merupakan alternatif saham terbaik.
Kata Kunci: : Sistem Pendukung Keputusan; Saham; Analisis Fundamental; SAW; ROC
Abstract− Many  investors,  especially  novice  investors,  think  that  from  stocks  they  can  get  profits  and  wealth  just  by  following recommendations without knowing what they are investing in and without understanding the risks of losses that can arise in the future. So to avoid losses, novice investors must conduct fundamental analysis before making long-term investment decisions. There are so many types of stocks listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) that investors can choose from and in conducting fundamental analysis there are many criteria (financial ratios) that must be considered as a basis for choosing the best stocks, therefore, the role of information  technology  is  needed  to  help  select  the  best  stocks  more  quickly  and  precisely  using  special  methods.  Info rmation technology that can help this is a Decision Support System. One method in the decision-making process is Simple Additive Weighting (SAW). The assessment capability in this method is more precise and accurate because it is based on the value of the  criteria and the specified weights. The weight value will be determined using the ROC method. This study uses 13 criteria in the process of determining the best stocks, namely EPS, ROE, PER, PBV, DPR, NPM, ROI, ROA, DY, DER, QR, CR, and LDR obtained from the questionnaire results. The alternatives used are stocks from 44 banking subsector companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX). From the calculations carried out, BBCA stock as A7 with a value of 0.920 is the best stock alternative.
Keywords : Decision Support System; Stock; Fundamental Analysis; SAW; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Setiap orang pasti akan memiliki kebutuhan di masa depan, sehingga perlu mempertimbangkan dan mengatur keuangan dengan  efektif.  Berinvestasi  adalah  cara  yang  tepat  untuk  meningkatkan  standar  hidup  seseorang  sambil  menjaga kekayaan  dalam  bentuk  tabungan  untuk  pengeluaran  tak  terduga  di  masa  yang  akan  datang [1] .  Salah  satu  pilihan instrumen investasi di Indonesia adalah investasi saham. Saham adalah bukti bahwa seseorang atau pihak (badan usaha) memiliki modal dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Dengan menyertakan modal, pihak tersebut memiliki hak  untuk  memiliki  aset  dan  pendapatan  perusahaan,  serta  hak  untuk  hadir  dalam  Rapat  Umum  Pemegang  Saham (RUPS)[2]. Saham dibeli dan dijual di Indonesia di Bursa Efek Indonesia (BEI) melalui pialang ( broker ) yang dipilih dan diawasi  oleh  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)[3].  Saat  ini  banyak  bermunculan influencer atau  artis-artis  yang mempromosikan dan mengajak masyarakat  untuk berinvestasi  saham. Tentu hal ini  menjadi salah satu  dampak positif bagi pertumbuhan investor di pasar modal Indonesia[4]. Meningkatnya jumlah investor saham perlu diimbangi dengan peningkatan  pemahaman  mengenai  pasar  modal  yang  juga  semakin  berkembang.  Pemilihan  investasi  sangat  penting untuk megurangi resiko hanya balik modal atau bahkan kerugian yang dapat diterima oleh investor karena tujuan investasi sendiri adalah memperoleh keuntungan dimasa depan.
Banyak  investor  khususnya  investor  pemula  menganggap  bahwa  dari  saham  bisa  memperoleh  keuntungan  dan kekeyaan hanya dengan ikut-ikutan rekomendasi tanpa mereka tahu apa yang mereka investasikan dan tanpa memahami resiko kerugian yang dapat timbul dimasa depan. Ada juga yang berinvestasi di saham hanya karena tau perusahaannya tapi  tidak  mengetahui  kondisi  kesehatan  keuangan  perusahaan  tersebut.  Akhirnya  mengalami  kerugian,  takut  bahkan berhenti melakukan investasi di saham, di sisi lain jika dilakukan dengan benar, investasi bisa memberikan keuntungan besar  dimasa  mendatang.  Sehingga  untuk  menghindari  kerugian,  investor  pemula  seharusnya  melakukan  analisis fundamental dari laporan keuangan perusahaan sebelum membuat keputusan investasi jangka panjang . Ada begitu banyak jenis saham  yang terdaftar di  Bursa Efek Indonesia (BEI)  yang dapat  dipilih investor untuk diinvestasikan  dan dalam melakukan analisis fundamental ada banyak kriteria (rasio keuangan) yang harus dipertimbangkan sebagai dasar dalam memilih saham terbaik, Oleh sebab itu diperlukan peran teknologi informasi untuk membantu dalam pemilihan saham terbaik dengan lebih cepat dan tepat menggunakan metode khusus.

## Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada Subsektor Perbankan
Adapun  teknologi  informasi  yang  dapat  membantu  hal  ini  adalah  Sistem  Pendukung  Keputusan [5] .  Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  berbasis  komputer  interaktif  yang  dapat  membantu  pengambil  keputusan menyelesaikan  masalah  yang  tak  terstruktur  dan  semi  terstruktur  dengan  menggunakan  model  dan  data [6] .  Sistem Pendukung Keputusan dapat menghasilkan informasi nilai tertinggi sampai terendah sehingga penyelesaian masalah dapat dilakukan  dengan  cepat [7] .  Cara  kerja  sistem  ini  jauh  lebih  baik  daripada  cara  kerja  manual  karena  informasi  yang dihasilkan jelas lebih akurat, tidak memakan waktu  yang lama, dan lebih efisien[8]. Sistem Pendukung Keputusan ini dapat menjadi solusi dalam memilih saham terbaik berdasarkan rasio keuangan dari laporan keuangan perusahaaan. Salah satu  metode  dalam  proses  pengambilan  keputusan  adalah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Kemampuan penilaian dalam metode ini lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang ditentukan. Adapun nilai  bobotnya  akan  ditentukan  dengan  menggunakan  metode  ROC.  Metode  SAW  dapat  digunakan  dalam  membantu menentukan saham terbaik yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) subsektor perbankan.
Beberapa penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan penelitian ini penelitian oleh Rosma Siregar, Kartika Sari, dan Siti Julianita Siregar pada tahun 2022 menggunakan metode SAW dalam memilih saham terbaik di sektor teknologi. Penelitian tersebut menggunakan 6 kriteria yaitu EPS, PER, PBV, ROE, DER, dan DY dengan pembobotan basic dan 5 alternatif dari saham sektor teknologi. Hasil dari penelitian tersebut menyimpulkan bahwa metode SAW dapat melakukan perankingan  saham  dari  alternatif  yang  ada,  dengan  saham  EDGE  meduduki  peringkat  pertama  dengan  nilai  0,88[9]. Penelitian oleh Robby Yuli Endra, Yuthsi Aprilinda, dan Feri Jumaidi pada tahun 2022 mengimplementasikan metode weight product berbasis website dalam memilih saham terbaik. Adapun kriteria yang digunakan dalam penelitian tersebut yaitu NPM, ROE, EPS, PER, DER, dan PBV dengan 27 alternatif saham dengan bobot yang dikelola berdasarkan hasil kuesioner. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan saham BMRI merupakan alternatif terbaik dengan nilai 0,0711[10]. Selanjutnya penelitian oleh Jhiro Fahan dan Rima Tamara Aklisa pada tahun 2023 menggunakan metode SAW  dan ROC dalam penentuan jurusan . Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode SAW dan ROC berhasil diterapkan dimana terlihat bahwa jurusan awal yang dipilih siswa tanpa mempertimbangkan hal lain berbeda dengan jurusan yang ditetapkan. Alternatif jurusan IPA sebanyak 5 orang dan alternatif jurusan IPS juga sebanyak 5 orang [11] . Penelitian oleh Mohammad Aldinugroho Abdullah dan Rima  Tamara Aldisa pada tahun 2023 menggunakan metode SAW dan ROC dalam pemilihan perawat terbaik. Hasil dari penelitian tersebut diperoleh kesimpulan SPK menggunakan metode SAW dapat menyelesaikan permasalahan dalam memilih suster terbaik [12] . Penelitian oleh Noerul Hanin dan Ahmad Cahyono Adi pada tahun 2024 menggunakan metode SAW dalam pemilihan Café Bagi Mahasiswa di Kota Pontianak. Hasil dari penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  kecepatan  Wifi  sangat  berpengaruh  terhadapt  tingkat  ideal  sebuah  café.
Perhitungan dilakukan terhadap 5 café di Kota Pontianak dengan nilai preferensi terbesar 0,841 [7] . Berdasarkan literatur terkait yang menjadi referensi dalam penelitian ini, terdapat sejumlah perbedaan, yaitu dalam penelitian ini menggunakan metode ROC untuk menentukan nilai bobot kriteria dan subkriteria dan metode SAW untuk memeringkatkan nilai  akhir  dari  yang tertinggi sampai  terendah.  Metode-metode tersebut  digunakan untuk  membantu investor mengelola kerumitan  dan lebih bijak  dalam memilih  saham  sehingga keputusan yang diambil  lebih objektif.. Selain itu, terdapat  13 rasio  keuangan yang  akan digunakan sebagai  kriteria dalam memilih  saham dan saham  dari  44 perusahaan  subsektor  perbankan  yang  tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  sebagai  alternatif  dalam  penelitian  ini. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah kriteria yang banyak digunakan oleh investor dari hasil penyebaran kuesioner. Penelitian ini diharapkan dapat membantu investor khususnya investor pemula dalam memilih saham terbaik sehingga keuntungan dari investasi saham yang didapatkan di masa depan lebih maksimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah awal dalam penelitian ini adalah menemukan masalah yang digunanakan untuk menetapkan fokus penelitian. Setelah masalah ditemukan, kemudian dilakukan tinjauan pustaka, dalam hal ini peneliti melakukan studi literatur dari berbagai sumber seperti buku, jurnal ilmiah, dan sumber informasi yang relevan lainnya untuk mendapatkan informasi dan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  subjek  penelitian.  Tinjauan  pustaka  ini  membantu  peneliti  dalam  membuat kerangka konseptual dan dasar teoritis penelitian. Tahap berikutnya adalah pengumpulan data. Data dikumpulkan dengan metode survei dan metode dokumentasi. Metode survei dilakukan dengan menyebarkan kuesioner berupa Google Form, lalu data tersebut dinormalisasikan dengan membuang data yang tidak relevan dengan penelitian agar data yang dipakai lebih  akurat  dan  dapat  diandalkan.  Adapun  responden  dalam  penelitian  ini  adalah  investor  saham  yang  menggunakan analisis  fundamental  sebelum  membeli  saham  sebanyak  107  responden.  Metode  dokumentasi  yaitu  dengan mengumpulkan  data  sekunder  berupa  laporan  keuangan  perusahan  yang  diperoleh  dari  www.idx.co.id.  Selanjutnya dilakukan analisis data dengan menerapkan metode pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dan metode Simple Addtive Weighting (SAW)  untuk  menyelesaikan  masalah  dari  penelitian  ini.  Setelah  hasil  analisis  dari  penerapan  metode didapatkan,  tahap  terakhir  adalah  penarikan  kesimpulan.  Langkah-langkah  penelitian  ini  dirangkum  dalam  Gambar  1 berikut ini:
Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada Subsektor Perbankan
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sistem berbasis komputer yang dapat membantu pengambil keputusan dengan memberikan  rekomendasi  keputusan  terbaik  berdasarkan  informasi  data  yang  relevan  dari  suatu  masalah,  sehingga mereka dapat membuat keputusan dengan lebih cepat dan tepat[13]. SPK melakukan hal ini dengan menggunakan model, algoritme,  dan  data  tertentu  untuk  menilai  data  terkait,  menawarkan  rekomendasi,  atau  menyajikan  kemungkinan alternatif untuk pengambilan keputusan. Dengan mengurangi jumlah ketidakpastian, model, dan algoritma dalam proses, serta kompleksitas dan ambiguitas yang sering  dihadapi  oleh para pengambil keputusan, SPK berupaya meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dan efisiensi proses [14] .

## 2.3 Saham
Saham  adalah  bukti  penyertaan  modal  seseorang  atau  badan  usaha  dalam  suatu  perusahaan  atau  perseroan  terbatas. Dengan  menyertakan  modal,  pihak  tersebut  memiliki  hak  untuk  memiliki  asset  dan  pendapatan  perusahaan,  serta  hak untuk  hadir dalam Rapat  Umum Pemegang Saham  (RUPS)[15].  Banyaknya kepemilikan asset  ini berdasarkan banyak saham yang dmiliki dari total keseluruhan saham perusahaan tersebut. Saham merupakan  invetasi jangka panjang yang dapat memberikan keuntungan atau kerugiam yang lebih besar dari jenis investasi lainnya[16].

## 2.4 Rank Order Centroid (ROC)
Metode Pembobotan ROC digunakan dalam SPK untuk memberikan nilai bobot pada setiap kriteria dengan mengurutkan bobot teringgi sampai terendah berdasarkan tingkat prioritas. Kriteria pertama dianggap lebih penting daripada kriteria kedua,  kriteria  kedua  lebih  penting  daripada  kriteria  ketiga,  dan  seterusnya  sampai  kriteria  ke-m.  Berikut  ini  adalah gambaran konsep pembobotan ROC[6]-[7],[14]-[15] :
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > ⋯ > 𝐶 𝑚 (1)
Berikut ini adalah rumus untuk mencari nilai bobot (𝑊 𝑚 ) :
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (2)
Pada rumus (2) diatas 𝑖 merupakan keiteria prioritas  dan 𝑚 merupakan jumlah kriteria.

## 2.4 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Addtive Weighting (SAW) atau metode penjumlahan terbobot merupakan metode dimana kriteria dan alternatif  akan  dievalusi  untuk  mendapatkan  nilai  dan  menghasilkan  rekomendasi  keputusan.  Nilai  bobot  dari  setiap kriteria kemudian akan dikalikan dengan nilai tersebut. Keputusan akan diambil berdasarkan hasil dari nilai tersebut dan diperingkatkan. Dalam pendekatan SAW ketika keputusan (X) harus dinormalisasi ke skala yang memungkinkan untuk perbandingan  di  semua  alternatif [12] .  Berikut  langkah-langkah  yang  dapat  dilakukan  dalam  menerapkan  metode SAW[6]-[8] :
Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada

## Subsektor Perbankan
a. Menyiapkan matriks keputusan
Pembentukan matriks keputusan dilakukan menggunakan persamaan matriks berikut ini :
𝑥 𝑖𝑗 = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (3)
Pada rumus (3) diatas 𝑥 𝑖𝑗 merupakan matriks keputusan, dimana 𝑖 sebagai alternatif dan 𝑗 sebagai kriteria. 𝑚 merupakan jumlah atlernatif dan 𝑛 merupakan jumlah kriteria.
b. Menormalisasikan nilai matriks
Jika j adalah jenis benefit , maka :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑗 (4)
Jika j adalah jenis cost , maka :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (5)
Pada  rumus  (4)  dan  (5)  diatas 𝑟 𝑖𝑗 merupakan  matriks  ternormalisasi, 𝑥 𝑖𝑗 merupakan  matriks  keputusan, max 𝑥 𝑖𝑗 merupakan nilai 𝑗 tertinggi, dan min 𝑥 𝑖𝑗 merupakan nilai 𝑗 terendah.
c. Mencari nilai preferensi
Nilai preferensi dapat dihitung menggunakan persamaan berikut ini :
𝑣 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 (6)
Pada rumus (6) diatas 𝑣 𝑖 merupakan nilai preferensi, 𝑤 𝑗 merupakan  bobot kriteria ke-j,  dan 𝑟 𝑖𝑗 merupakan matriks ternormalisasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Kriteria
Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari studi literatur dan kuesioner. Kriteria ini merupakan dasar dalam memilih saham terbaik. Adapun nilai dari masing-masing kriteria dihitung dari laporan keuangan perusahaan. Kriteria yang akan digunakan dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Kode Jenis EPS C 1 Benefit ROE C 2 Benefit PER C 3 Cost PBV C 4 Cost DPR C 5 Benefit NPM C 6 Benefit ROI C 7 Benefit ROA C 8 Benefit DY C 9 Benefit DER C 10 Cost QR C 11 Benefit CR C 12 Benefit LDR C 13 Benefit
Berdasarkan Tabel 1 diatas terdapat 13 kriteria yang digunakan dalam pemilihan saham terbaik. EPS ( Earning Per Share ) adalah rasio yang dihitung dari membagi laba bersih dengan jumlah saham yang beredar[18]. ROE ( Return On Equity ) adalah rasio  yang diperoleh dari  membagi  laba bersih  dengan kekayaan bersih  perusahaan[18]. PER ( Price to Earning Ratio ) adalah rasio yang menunjukkan waktu yang dibutuhkan untuk mengembalikan modal membeli saham. PER  dapat  dihitung  dari  membagi  harga  saham  dengan  EPS[18].  PBV  ( Price  Book  Value  Ratio )  adalah  rasio  untuk menilai saham dari membagi harga saham saat ini dengan nilai bukunya[19]. DPR ( Devidend Payout Ratio ) adalah rasio yang  menunjukkan  proporsi  keuntungan  yang  dibagikan  kepada  investor  terhadap  EPS [1] .  NPM  (Net  Profit  Margin) adalah rasio untuk membandingkan pendapatan bersih dengan penjualan bersih suatu perusahaan[19]. ROI (Return On Invesment) digunakan untuk menggambarkan seberapa efektif sebuah perusahaan dapat memanfaatkan sepenuhnya dana
Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada

## Subsektor Perbankan
yang diinvestasikan dalam aset yang diperlukan untuk menjalankan operasinya dengan tujuan menghasilkan keuntungan. ROI  dihitung  dengan  membagiakan laba  bersih  dengan  total  aset.  ROA  ( Return  on  Asset )  adalahrasio  yang  diperoleh dengan  membagikan  hasil,keuntungan  dengan  kekayaan  bersih[18].  DER  ( Debt  to  Equity  Ratio )  adalah  rasio  yang menunjukkan kemampuan modal perusahaaan untuk menutupi utang. DER dihitung dari membagi total hutang dengan total  ekuitas [1] .  DY  (Devidend  Yield)  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  menghitung  deviden  yang  dibagikan perusahaan  kepada  pemegang  saham[20].  QR  (Quick  Ratio)  adalah  rasio  yang  dihitung  dari  aktiva  likuid  perusahaan dibagi  dengan  dana  pihak  ketiga [21] .  CR  (Cash  Ratio)  adalah  rasio  yang  dihitung  dengan  membagikan  aktiva  likuid dengan hutang lancar [21] . LDR (Loan to Deposit Ratio) adalah rasio yang dihitung dengan membagikan total kredit yang diberi dengan total deposit [21] .

## 3.2 Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Kriteria  yang  terdapat  pada  Tabel  1  diatas  masing-masing  belum  memiliki  bobot  sehingga  langkah  awal  yang  harus dilakukan  adalah  pemberian  nilai  bobotnya.  Dalam  penelitian  ini  pembobotan  dilakukan  menggunakan  metode  ROC dimana urutan besarnya nilai bobot untuk setiap kriteria ditentukan berdasarkan urutan prioritas kriteria. Urutan prioritas diperoleh dari kuesioner penelitian. Berikut merupakan perhitungan nilai bobot kriteria menggunakan rumus(2) :
𝑊 1 = 1 13 (1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,245
𝑊 2 = 1 13 (0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,168
𝑊 3 = 1 13 (0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,129
𝑊 4 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,104
𝑊 5 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,084
𝑊 6 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,069
𝑊 7 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,056
𝑊 8 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,045
𝑊 9 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 9 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,036
𝑊 10 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 10 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,027
𝑊 11 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 11 + 1 12 + 1 13 ) = 0,019
𝑊 12 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 12 + 1 13 ) = 0,012
𝑊 13 = 1 13 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 13 ) = 0,006
Dari perhitungan metode ROC diatas diperoleh nilai bobot kriteria yang akan digunakan untuk pemilihan saham terbaik. Nilai-nilai bobot tersebut kemudian disesuaikan  berdasarkan kriteria prioritas yang dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Pembobotan Kriteria Kriteria Kode Jenis Bobot (Wm) EPS C 1 Benefit 0,245 ROE C 2 Benefit 0,168 PER C 3 Cost 0,129 PBV C 4 Cost 0,104 DPR C 5 Benefit 0,084 NPM C 6 Benefit 0,069 ROI C 7 Benefit 0,056
Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada Subsektor Perbankan
ROA C 8 Benefit 0,045 DY C 9 Benefit 0,036 DER C 10 Cost 0,027 QR C 11 Benefit 0,019 CR C 12 Benefit 0,012 LDR C 13 Benefit 0,006
Berdasarkan Tabel 2 diatas kriteria EPS (C 1 ) memiliki nilai bobot  0,245, ROE (C 2 ) memiliki nilai bobot 0,168, PER  (C 3 )  memiliki  nilai  bobot  0,129,  PBV  (C 4 )  memiliki  nilai  bobot  0,104,  DPR  (C 5 )  memiliki  nilai  bobot  0,084, NPM(C 6 ) memiliki nilai bobot 0,069, ROI (C 7 ) memiliki nilai bobot 0,056, ROA (C 8 ) memiliki nilai bobot 0,045, DY (C 9 ) memiliki nilai bobot 0,036, DER (C 10 ) memiliki nilai bobot 0,027, QR (C 11 ) memiliki nilai bobot 0,019, CR (C 12 ) memiliki nilai bobot 0,012, dan LDR (C 13 ) memiliki nilai bobot 0,006.
Selanjutnya  adalah  pemberian  nilai  bobot  untuk  subkriteria.  Pemberian  nilai  bobot  dilakukan  dengan menggunakan metode yang sama yaitu metode ROC dan urutan prioritas diperoleh dari kuesioner penelitian. Subkriteria yang digunakan dalam penelitian ini berskala 5, yaitu Sangat Sehat, Sehat, Cukup Sehat, Kurang Sehat, dan Tidak Sehat. Subkriteria ini dibutuhkan untuk menilai posisi masing-masing kriteria berdasarkan range yang telah ditentukan, sehingga dapat dilihat tingkat kesehatan laporan keuangan perusahaan. Semakin banyak subkriteria yang sangat sehat semakin baik saham tersebut diinvestasikan. Berikut merupakan perhitungan nilai bobot subkriteria menggunakan rumus (2).
𝑊 𝑠𝑘1 = 1 5 (1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 ) = 0,457 𝑊 𝑠𝑘2 = 1 5 (0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 ) = 0,257 𝑊 𝑠𝑘3 = 1 5 (0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 ) = 0,157 𝑊 𝑠𝑘4 = 1 5 (0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 ) = 0,090 𝑊 𝑠𝑘5 = 1 5 (0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 ) = 0,040
Dari  perhitungan  metode  ROC  diatas  diperoleh  nilai  bobot  subkriteria.  Nilai-nilai  bobot  tersebut  kemudian disesuaikan  berdasarkan urutan prioritas yang dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Rating Kecocokan Keterangan Kode Sangat Sehat 0,457 Sehat 0,257 Cukup Sehat 0,157 Kurang Sehat 0,090 Tidak Sehat 0,040
Berdasarkan Table 3 diatas, keterangan Sangat Sehat memiliki nilai bobot 0,457, Sehat memiliki nilai bobot 0,257, Cukup Sehat memiliki nilai bobot 0,157, Kurang Sehat memiliki nilai bobot 0,090, dan Tidak Sehat memiliki nilai bobot 0,040.
Tabel 4. Pembobotan Subkriteria Kriteria Subkriteria Keterangan Bobot (W mn ) EPS >0 Baik 0,457 <=0 Tidak Baik 0,040 ROE >15% Sangat Sehat 0,457 12,5%<ROE<=15% Sehat 0,257 5%<ROE<=12,5% Cukup Sehat 0,157 0%<ROE<=5% Kurang Sehat 0,090 ROE<=0% Tidak Sehat 0,040 PER <20 Undervalue 0,457 20 Fairvalue 0,157 >20 Overvalue 0,040 PBV <1 Undervalue 0,457 1 Fairvalue 0,157 >1 Overvalue 0,040 DPR 25%<=DPR<50% Sangat Baik 0,457
Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada

## Subsektor Perbankan
<15% Baik 0,257 15%<=DPR<25% Cukup Baik 0,157 50%<=DPR<60% Kurang Baik 0,090 >60% Tidak Baik 0,040 NPM >100% Sangat Sehat 0,457 81%<=NPM<100% Sehat 0,257 66%<=NPM<81% Cukup Sehat 0,157 51%<=<NPM<66% Kurang Sehat 0,090 <51% Tidak Sehat 0,040 ROI >30% Sangat Sehat 0,457 30% Sehat 0,157 <30% Tidak Sehat 0,040 ROA >1,5% Sangat Sehat 0,457 1,25%<ROA<=1,5% Sehat 0,257 0,5%<ROA<=1,25% Cukup Sehat 0,157 0%<ROA<=0,5% Kurang Sehat 0,090 <=0% Tidak Sehat 0,040 DY >=6% Sangat Baik 0,457 <=5% Tidak Baik 0,040 DER <=35% Sangat Sehat 0,457 35%<DER<=50% Sehat 0,257 50%<DER<=70% Cukup Sehat 0,157 70%<DER<=90% Kurang Sehat 0,090 >90% Tidak Sehat 0,040 QR <=10% Sangat Sehat 0,457 10%<QR<=15% Sehat 0,257 15%<QR<=25% Cukup Sehat 0,157 25%<QR<=50% Kurang Sehat 0,090 CR >50% Tidak Sehat 0,040 >=5% Sangat Sehat 0,457 LDR <5% Tidak Sehat 0,040 <=75% Sangat Sehat 0,457 75%<LDR<=85% Sehat 0,257 85%<LDR<=100% Cukup Sehat 0,157 100%<LDR<=120% Kurang Sehat 0,090 >120% Tidak Sehat 0,040
Berdasarkan Tabel 4 diatas kriteria EPS (C 1 ) memiliki subkriteria >0 dengan nilai bobot  0,457 dan <=0 dengan nilai bobot 0,040. Kriteria ROE (C 2 ) memiliki subkriteria >15% dengan  nilai bobot 0,457, 12,5%<ROE<=15% dengan nilai  bobot  0,257,  5%<ROE<=12,5%  dengan  nilai  bobot  0,157,  0%<ROE<=5%  dengan  nilai  bobot  0,090,  dan  <=0% dengan nilai bobot 0,040. Kriteria PER (C 3 ) memiliki subkriteria <20 nilai bobot 0,457, 20 dengan nilai bobot 0,157, dan >20 dengan nilai bobot 0,040. Kriteria PBV (C 4 ) memiliki subkriteria <1 dengan nilai bobit 0,457, 1 dengan nilai bobot 0,157, dan >1 dengan nilai bobot 0,040. Kriteria DPR (C 5 ) memiliki subkriteria  25%<=DPR<50% dengan nilai  bobot 0,457, <15% dengan nilai bobot 0,257, 15%<=DPR<25% dengan nilai bobot 0,157, 50%<=DPR<60% dengan nilai bobot 0,090, dan >=60% dengan nilai bobot 0,040. Kriteria NPM (C 6 ) memiliki subkriteria >100% dengan  nilai bobot 0,457,
81%<=NPM<100% dengan nilai bobot 0,257, 66%<=NPM<81% dengan nilai bobot 0,157, 51%<=NPM<66% dengan nilai bobot 0,090, dan <51% dengan nilai bobot 0,040. ROI (C 7 ) memiliki subkriteria >30% dengan nilai bobot 0,457, 30% dengan nilai bobot 0,257, dan <30% dengan nilai bobot 0,040. Kriteria ROA (C 8 ) memiliki subkriteria >1,5% dengan nilai  bobot  0,457,  1,25%<ROA<=1,5%  dengan  nilai  bobot  0,257,  0,5%<ROA<=1,25%  dengan  nilai  bobot  0,157, 0%<ROA<=0,5% dengan nilai bobot 0,090, dan <=0% dengan nilai bobot 0,040. DY (C 9 ) memilik isubkriteria >=6% dengan nilai bobot 0,457 dan <=5% dengan nilai bobot 0,040. Kriteria  DER (C 10 ) memiliki subkriteria <=35% dengan nilai  bobot  0,457,  35%<DER<=50%  dengan  nilai  bobot  0,257,  50%<DER<=70%  dengan  nilai  bobot  0,157, 70%<DER<=90% dengan nilai bobot 0,090, dan >90% dengan nilai bobot 0,040. Kriteria QR (C 11 ) memiliki subkriteria <=10% dengan nilai bobot 0,457, 10%<QR<=15% dengan nilai bobot 0,257, 15%<DER<=25% dengan nilai bobot 0,157, 25%<DER<=50% dengan nilai bobot 0,090, dan >50% dengan nilai bobot 0,040.  Kriteria CR (C 12 ) memiliki subkriteria >=5%  dengan  nilai  bobot  0,457  dan  <5%  dengan  nilai  bobot  0,040.  Kriteria  LDR  (C 13 )  memiliki  subkriteria  <=75% dengan  nilai  bobot  0,457,  75%<LDR<=85%  dengan  nilai  bobot  0,257,  85%<LDR<=100%  dengan  nilai  bobot  0,157, 100%<LDR<=120% dengan nilai bobot 0,090, dan >120% dengan nilai bobot 0,040.

## 3.3 Penyesuaian Nilai Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Berikut  ini  merupakan  data  nilai  rating  kecocokan  alternatif  dan  kriteria  yang  telah  diolah  dari  44  laporan  keuangan perusahan tahun 2022 yang terdaftar di BEI (Bursa Efek Indonesia) pada subsektor perbankan.
Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada

## Subsektor Perbankan
Tabel 5. Data Nilai Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Alter- natif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 A 1 0,46 0,3% 872,13 2,95 0% 1,7% 0,1% 0,8% 0% 310% 12% 12% 50% A 2 −11,24 −4,9% -20,64 1,01 0% −23,7% −3,4% −4,5% 0% 42% 18% 18% 205% A 3 1,15 0,2% 3352.39 6,46 0% 1,2% 0,1% 0,1% 0% 99% 2% 2% 61% A 4 1,63 1,9% 73,03 1,41 0% 8,1% 0,3% 0,9% 0% 522% 11% 11% 64% A 5 1,61 1% 81,35 0,80 0% 5,1% 0,2% 0,2% 0% 527% 19% 19% 17% ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ A 44 100,44 8,7% 5,68 0,49 18,4% 45,5% 1,7% 2,2% 3,2% 419% 11% 11% 107%
Data dari Tabel 5 diatas kemudian diberikan bobot sesuai dengan subkriterianya masing-masing. Penyesuaian nilai bobot dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Bobot Nilai Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Alter -natif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 A 1 0,457 0,090 0,040 0,040 0,257 0,040 0,157 0,157 0,040 0,040 0,040 0,457 0,457 A 2 0,040 0,040 0,457 0,040 0,257 0,040 0,157 0,040 0,040 0,257 0,157 0,457 0,457 A 3 0,457 0,090 0,040 0,040 0,257 0,040 0,157 0,090 0,040 0,040 0,457 0,040 0,457 A 4 0,457 0,090 0,040 0,040 0,257 0,040 0,157 0,157 0,040 0,040 0,040 0,457 0,457 A 5 0,457 0,090 0,040 0,457 0,257 0,040 0,157 0,090 0,040 0,040 0,157 0,457 0,457 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ A 44 0,457 0,157 0,457 0,457 0,157 0,040 0,157 0,457 0,040 0,040 0,040 0,457 0,090

## 3.4 Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Setelah kriteria dan subkriteria diberi nilai bobot, selanjutnya adalah melakukan penyeleksian untuk menentukan saham terbaik dari semua alternatif menggunakan metode SAW. Berikut ini langkah-langkah penerapan metode SAW.
a. Menyiapkan matriks keputusan
Pembentukan matriks keputusan dilakukan menggunakan persamaan matriks berikut ini :
𝑥 𝑖𝑗 = [ 0,457   0,090   0,040   0,040   0,257   0,040   0,157   0,157   0,040   0,040   0,040   0,457   0,457 0,040   0,040   0,457   0,040   0,257   0,040   0,157   0,040   0,040   0,257   0,157   0,457   0,040 0,457   0,090   0,040   0,040   0,257   0,040   0,157   0,090   0,040   0,040   0,457   0,040   0,457 0,457   0,090   0,040   0,040   0,257   0,040   0,157   0,157   0,040   0,040   0,040   0,457   0,457 0,457   0,090   0,040   0,457   0,357   0,040   0,157   0,090   0,040   0,040   0,157   0,457   0,457 ⋯         ⋯          ⋯          ⋯          ⋯         ⋯          ⋯         ⋯          ⋯          ⋯         ⋯          ⋯         ⋯ ⋯         ⋯          ⋯          ⋯          ⋯         ⋯          ⋯         ⋯          ⋯          ⋯         ⋯          ⋯         ⋯ 0,457   0,157   0,457   0,457   0,157   0,040   0,157   0,457  0,040   0,040   0,040   0,457  0,090 ]
b. Menormalisasikan nilai matriks
Matriks ternormalisasi dapat diperoleh berdasarkan jenis dari kriteria yang digunakan. Jika kriteria  berjenis benefit maka menggunakan rumus (4) dan jika kriteria berjenis cost maka menggunakan persamaan (5). Berikut ini merupakan matriks yang sudah dinormalisasikan.
𝑟 𝑖𝑗 =
[ 1,000   0,197   1,000   1,000   0,562   0,255   1,000   0,344   0,088   1,000   0,088   1,000   1,000 0,088   0,088   0,088   1,000   0,562   0,255   1,000   0,088   0,088   0,156   0,344   1,000   0,088 1,000   0,197   1,000   1,000   0,562   0,255   1,000   0,197   0,088   1,000   1,000   0,088   1,000 1,000   0,197   1,000   1,000   0,562    0,255   1,000   0,344   0,088   1,000   0,088   1,000   1,000 1,000   0,197   1,000   0,088   0,562   0,255   1,000   0,197   0,088   1,000   0,344   1,000   1,000 ⋯         ⋯          ⋯          ⋯          ⋯         ⋯          ⋯         ⋯          ⋯          ⋯         ⋯          ⋯         ⋯ ⋯         ⋯          ⋯          ⋯          ⋯         ⋯          ⋯         ⋯          ⋯          ⋯         ⋯          ⋯         ⋯ 1,000   0,344   0,088   0,088   0,344   0,255   1,000   1,000   0,088   1,000   0,088   1,000   0,197 ]
c. Mencari nilai preferensi
Nilai preferensi dapat dihitung menggunakan rumus (6). Berikut ini hasil perhitungannya
V1 = (0,245*1,000) + (0,168*0,197) +  (0,129*1,000)+ (0,104*1,000) + (0,084*0,562) +  (0,069*0,255) + (0,056*1,000) + (0,045*0,344) +  (0.036*0,088) + (0,027*1,000)  + (0,019*0,088) + (0,012*1,000) + (0,006*1,000) = 0,697
Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada Subsektor Perbankan
V2 = (0,245*0,088) + (0,168*0,088) +  (0,129*0,088)+ (0,104*1,000) + (0,084*0,562) +  (0,069*0,255) + (0,056*1,000) + (0,045*0,088) +  (0.036*0,088) + (0,027*0,156)  + (0,019*0,344) + (0,012*1,000) + (0,006*0,088) = 0,303
V3 = (0,245*1,000) + (0,168*0,197) +  (0,129*1,000)+ (0,104*1,000) + (0,084*0,562) +  (0,069*0,255) + (0,056*1,000) + (0,045*0,197) +  (0.036*0,088) + (0,027*1,000)  + (0,019*1,000) + (0,012*0,088) + (0,006*1,000) = 0,697
V4 = (0,245*1,000) + (0,168*0,197) +  (0,129*1,000)+ (0,104*1,000) + (0,084*0,562) +  (0,069*0,255) + (0,056*1,000) + (0,045*0,344) +  (0.036*0,088) + (0,027*1,000)  + (0,019*0,088) + (0,012*1,000) + (0,006*1,000) = 0,697
V5 = (0,245*1,000) + (0,168*0,197) +  (0,129*1,000)+ (0,104*0,088) + (0,084*0,562) +  (0,069*0,255) + (0,056*1,000) + (0,045*0,197) +  (0.036*0,088) + (0,027*1,000)  + (0,019*0,344) + (0,012*1,000) + (0,006*1,000) = 0,601 … … V44 = (0,245*1,000) + (0,168*0,344) +  (0,129*0,088)+ (0,104*0,088) + (0,084*0,344) +  (0,069*0,255) + (0,056*1,000) + (0,045*1,000) +  (0.036*0,088) + (0,027*1,000)  + (0,019*0,088) + (0,012*1,000) + (0,006*0,197) = 0,516
Setelah nilai preferensi diperoleh dari hitungan di atas, kemudian samapilah pada tahap akhir dari proses perhitungan ini yaitu perankingan. Perankingan dilakukan dengan mengurutkan nilai prefensi tertinggi sampai terendah untuk melihat saham terbaik dari setiap alternatif yang digunakan. Tabel 5 berikut ini merupakan 3 nilai preferensi tertinggi dari 44 alternatif yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 7. Hasil Perankingan Alternatif Kode Saham Preferensi Ranking A 7 BBCA 0,920 1 A 39 BMGA 0,813 2 A 24 BMRI 0,778 3 A 32 BTPS 0,753 4 A 41 NOBU 0,739 5 … … … … A 22 BKSW 0,232 44
Berdasarkan  tabel  5  diatas  alternatif  A 7 yaitu  saham  BBCA  merupakan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  0,920, kemudian disusul oleh alternatif A 39 yaitu saham BMGA dengan nilai 0,813 dan alternatif A 24 yaitu saham BMRI dengan nilai 0,778.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini metode ROC dapat memberikan nilai bobot kriteria dan subkriteria yang digunakan dan metode SAW  dapat  memeringkatkan  nilai  akhir  dari  yang  tertinggi  sampai  terendah  .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan metode SAW dan metode ROC dalam proses pemilihan saham terbaik berdasarkan analisis fundamental dari laporan keuangan  perusahaan dapat  digunakan  dengan baik untuk  mengelola kerumitan dalam memilih saham terbaik sehingga keputusan yang diambil lebih objektif. Penelitian ini menggunakan 13 krieria dalam proses menentukan saham terbaik yaitu EPS, ROE, PER, PBV, DPR, NPM, ROI, ROA, DY, DER, QR, CR, dan LDR yang diperoleh dari kriteria yang banyak digunakan oleh investor yang telah menggunakan analisis fundamental sebelum membeli saham dari hasil penyebaran kuesioner. Adapun alternatif yang digunakan adalah 44  perusahaan subsektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Dari hasil perhitungan diperoleh, saham BBCA sebagai A 7 dengan nilai 0.920 merupakan alternatif saham terbaik. kemudian alternatif A 39 yaitu saham BMGA dengan nilai 0,813 di urutan kedua  dan alternatif A 24 yaitu saham BMRI dengan nilai 0,778 diurutan ketiga.

## REFERENCES
[1] C. Gunawan and N. Hapsari, “Analisis Fundamental untuk Menilai Saham dengan Metode Valuasi Relatif terhadap Keputusan Investasi (Fundamental Analysis to Assess Stocks with Relative Valuation Method to Investment Decisions),” Studi Akuntansi, Keuangan, dan Manajemen (Sakman), vol. 3, no. 1, pp. 19–33, 2023, doi: 10.35912/sakman.v3i1.2285.
[2] R.  S.  Wardhani  et  al.,  MENGENAL  SAHAM.  Yogyakarta:  K-Media,  2022.  Accessed:  Nov.  12,  2023.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=esKqEAAAQBAJ&lpg=PP1&hl=id&pg=PT2#v=onepage&q&f=false
[3] R. Romindo, “Analisa Penentuan Saham Terbaik Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, p. 790, Jul. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.2978.
Hanny Caroline, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Menggunakan Metode SAW dan ROC Pada

## Subsektor Perbankan
[4] M.  Fatchan,  R.  Pangestsu,  and  A.  Firmansyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Saham  Terbaik  Untuk  Portofolio Investasi Syariah Menggunakan Metode SAW,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS, vol. 4, no. 1, pp. 141–152, 2022, doi: 10.46772/intech.v4i01.806.
[5] Y. Handayani and E. L. Ruskan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode  SAW  dan  ROC,”  KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer,  vol.  4,  no.  4,  pp.  2221–2234,  2024,  doi: 10.30865/klik.v4i4.1622.
[6] I. A. Setyani and Y. R. Sipayung, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Berprestasi dengan Metode SAW (Simple Addtive  Weighting),”  Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON),  vol.  4,  no.  4,  p.  632,  Jun.  2023,  doi: 10.30865/json.v4i4.6179.
[7] N. Hanin and A. C. Adi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Cafe Bagi Mahasiswa Kota Pontianak Dengan Metode SAW,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 95–102, Aug. 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.95-102.
[8] A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  Hidayatullah,  and  T.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Bantu  Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[9] R. Siregar, K. Sari, and S. J. Siregar, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Saham Terbaik Pada  Sektor  Teknologi,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  1,  p.  519,  Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3425.
[10]  R.  Y.  Endra,  Y.  Aprilinda,  and  F.  Jumaidi,  “Implementasi  Metode  Weighted  Product  untuk  Rancangan  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik,” EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi, vol. 12, no. 2, p. 126, Dec. 2022, doi: 10.36448/expert.v12i2.2844.
[11]  J. Faran and R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Jurusan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)  dan  Pembobotan  ROC,”  KLIK:  Kajian  Ilmiah Informatika  dan  Komputer,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1676–1683,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i3.1541.
[12]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Perawat Terbaik Menerapkan Metode SAW dengan Pembobotan ROC,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 3, pp. 663–672, May 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3489.
[13]  G. S. Mahendra et al., Sistem Pendukung Keputusan (Teori dan Penerapannya dalam berbagai Metode). Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023. Accessed: Jan. 12, 2024. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=Vzy2EAAAQBAJ&lpg=PP1&ots=RdJz3Vi2GK&dq=sistem%20pendukung%20keputusa n&lr&hl=id&pg=PP3#v=onepage&q=sistem%20pendukung%20keputusan&f=false
[14]  M. N. Rifqi and A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Wedding Organizer Terbaik Menerapkan Metode MOORA dan Pembobotan ROC,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 5, no. 1, pp. 194–201, Oct. 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4433.
[15]  PT. Bursa Efek Indonesia, “Saham,” idx.co.id. Accessed: Jan. 14, 2024. [Online]. Available: https://www.idx.co.id/id/produk/saham
[16]  P.  Rahayu,  S.  Rochmana,  V.  Aprilia,  and  G.  Djuanda,  HARGA  DAN  NILAI  SAHAM  PADA  SEKTOR  INDUSTRI MANUFAKTUR DI PASAR MODAL SYARIAH, Februari 2023. Tahta Media, 2023.
[17]  A. Putra, A. Kurniawan, S. Achmadi, and A. Mahmudi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MEMILIH SAHAM BADAN USAHA MILIK NEGARA (BUMN) BERBASIS WEB,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4609.
[18]  T.  Baihaqi  Akbar  Nugroho,  Y.  Bara  Kusuma,  J.  Raya  Rungkut  Madya  No,  and  G.  Anyar,  “Analisis  Teknikal  Dan  Analisis Fundamental Terhadap Kelayakan Pembelian Saham PT Bank Negara Indonesiaia Tbk (BBNI),” MENAWAN: Jurnal Riset Dan Publikasi Ilmu Ekonomi , vol. 2, no. 2, pp. 43–52, 2024, doi: 10.61132/menawan.v2i2.245.
[19]  A. Rifky Yoga Pratama, D. Prapanca, and U. Muhammadiyah Sidoarjo, “Return On Assets (ROA), Return On Investment (ROI), Earning Per Share (EPS) Against Share Prices (Case Study Of Automotive Subsector Companies And Components Listed On The Indonesian Stock Exchange In 2020-2023).,” Management Studies and Entrepreneurship Journal, vol. 5, no. 2, pp. 5755– 5769, 2024, doi: 10.37385/msej.v5i2.5103.
[20]  N. A. Machfudloh, A. L. Alexzander, and R. Oktafia, “Menilai Kinerja Keuangan Dengan Analisis Rasio Likuiditas Pada PT Bank Negara Indonesia Pada Tahun 2019-2020,” Inisiatif: Jurnal Ekonomi, Akuntansi dan Manajemen, vol. 3, no. 4, pp. 295– 303, 2024, doi: 10.30640/inisiatif.v3i2.2346.