## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php g 2020 Vol. 2 N o .   1 Hal: 9-14 e-ISSN: 2686-3154

## Akurasi Keputusan dalam Penentuan Guru Berprestasi dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Wahyudi 1  , Julius Santony 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
wahyudi181321051@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  obtain  decision  accuracy  in  determining  teacher  achievement  using  the  Simple  Additive Weighting method. Problems in Batam Muhammadiyah Vocational High School in determining the achievement of teachers using assessment criteria with the weight of educational qualifications, discipline, neatness, character, personality  and  teaching  methods.  The  ranking  process  stage  determines  the  alternatives  of  selected  teacher achievement  using  the  input  of  criteria  weights.  The  results  of  this  study  get  an  accuracy  rate  of  80%  with  an accurate, fast, objective value. In the future, this research will be used as a new standard in determining teacher achievement.
Keywords: Decision Accuracy, Simple Additive Weighting, Criteria Weight, Teacher Achievement, Alternative.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan akurasi keputusan dalam penentuan  guru berprestasi  menggunakan metode Simple Additive Weighting . Permasalahan di Sekolah Menengah Kejuruan Muhammadiyah Batam dalam penentuan  guru  berprestasi  menggunakan  kriteria  penilaian  dengan  bobot  kualifikasi  pendidikan,  disiplin, kerapian,  akhlak,  kepribadian  dan  cara  mengajar.  Tahap  proses  perangkingan  menentukan  alternatif  guru berprestasi  yang  terpilih  dengan  menggunakan  input  bobot  kriteria.  Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  tingkat akurasi  sebesar  80%  dengan  nilai  yang  akurat,  cepat,  objektif.  Kedepannya  penelitian  ini  digunakan  sebagai sebuah standar baru dalam menentukan guru berprestasi.
Kata kunci: Akurasi Keputusan, Simple Additive Weighting , Bobot Kreteria, Guru Prestasi, Alternatif.
© 2020 JSisfotek
1. Pendahuluan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem yang dapat mengolah data dalam mengambil keputusan. Keputusan yang dihasilkan dapat bersumber dari  hasil  pengolahan  data  yang  semi  terstruktur  dan spesifik [ 1 ]. Banyak metode yang terdapat dalam SPK, diantaranya  adalah  metode  Simple  Additive  Weight (SAW) [ 2 ].
Konsep    dasar    metode    SAW    adalah  mencari penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada  semua  kriteria  [ 3 ]. Beberapa penelitian yang  menggunakan  metoda  SAW  adalah  penentuan kenaikan  jabatan  karyawan  yang  tepat.  Penelitian  ini dilakukan oleh Diah dkk (2018) dengan hasil ketepatan 100%  terhadap  kasus  1,  100%  terhadap  kasus  2  dan 50% terhadap kasus 3 [ 4 ].  [ 5 ] Priadi dan Hududillah  (2018)  melakukan  penelitian  dalam menganalisa tingkat resiko sambaran petir di Kabupaten Gowa. Pada hasil penelitian mereka terdapat 26797 sambaran dalam 1 kilometer [ 5 ].
Anggraeni dan Oktafianto (2017) melakukan penelitian dalam penentuan kriteria terhadap perankingan Sekolah
Menengah Kejuruan (SMK) yang unggul di Kabupaten Pringsewu.  Penelitian  ini  menghasilkan  6  kriteria  dari 10  kriteria  yang  tepat  [ 6 ].  Simarmata  dkk  (2018) melakukan  penelitian  SPK  dalam  penerima  zakat  yang tepat.  Hasil  penelitiannya  memiliki  ketepatan  81% dibandingkan  dengan  cara  manual  [ 7 ].  Cahyapratama dan  Sarno  (2018)  melakukan  terhadap  pemilihan penyanyi.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  SAW yang  digabungkan  dengan  metode  Analytic  Hierarchy Process  (AHP).  Hasil  penelitian  ini  adalah  tingkat prioritas  bobot  sangat  konsistens  dalam  menemukan kinerja terbaik [ 8 ].
Penelitian selanjutnya adalah dalam mendeteksi tingkat resiko  kehamilan  dengan  tingkat    akurasi  sebesar  88% terhadap  kehamilan  berisiko  tinggi  [ 9 ].  Selanjutnya adalah  penelitian  yang  membandingkan  metode TOPSIS  dan SAW dalam  penentuan  guru  berprestasi [ 10 ],  penelitian  untuk  menentukan  siswa  terbaik  [ 11 ], penelitian penerima bantuan program keluarga harapan [ 12 ], penelitian identifikasi anggota dalam penempatan pada struktur organisasi [ 13 ], penelitian untuk penilaian prestasi kerja karyawan [ 14 ], penentuan  lokasi  Tempat
Pembuangan  Akhir  (TPA)  sampah  [ 15 ],  penentuan suku cadang yang laris [ 16 ].
Penelitian yang dilakukan oleh Irvanizam (2018) dalam melakukan  seleksi  terhadap  penerimaan  siswa  pada sekolah  yang  telah  menerapkan  standar  internasional. Penelitian  ini  menguji  data  periode  tahun  akademik 2009-2010 dan 2010-2011. Data uji periode 2009-2010 dikelompokan menjadi 7 kriteria dengan tingkat akurasi keberhasilan  sebesar  95,8%.  Sedangkan  data  uji periode  tahun  akademik  2010-2011  menggunakan  8 kriteria. Hasil data uji pada tahun akademik 2010-2011 ini  mempunyai  tingkat  keberhasilan  sebesar  91,7% [ 17 ].  Begitu  juga  dengan  penelitian    Santony  (2018) menggunakan metode SAW, sebagai indikator pemilihan  jurusan  pada  SMK  Nusantara.  Hasil penelitian  ini  dapat  menyelesaikan  permasalahan penjurusan dengan sangat baik [ 18 ].
Dari  beberapa  penelitan  diatas,  terdapat  beberapa komponen  dalam  metode  SPK.  Komponen-komponen ini  sangat  mempengaruhi  keputusan  yang  tepat. Komponen tersebut terdiri atas [ 19 ]:
a. Data Management System;
b. Model Manajemen System;
c. Communication;
d. Knowledge Management;
Tahapan dalam penghitungan menggunakan metode ini adalah:
a. Menentukan Alternatif (Ai);
b. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan (Cj);
c. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentinga (W) setiap criteria;
d. Menentukan Nilai Kecocokan setiap kriteria;
e. Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang  didapat  dari rating  kecocokan pada setiap alternatif (Ai) dengan setiap kriteria (Cj);
f. Melakukan  langkah  normalisasi  matriks  keputusan (X)  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi  (rij)  dari  alternatif  (Ai)  pada  criteria (Cj) dengan rumus:
Jika j adalah atribut benefit;
Jika j adalah atribut cost;
g. Hasil  dari    normalisasi  (rij)  membentuk  matrik ternormalisasi (R);
h. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) ;
Hasil akhir nilai preferensi diperoleh dari penjumlahan perkalian elemen baris matrik ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W) yang bersesuaian elemen kolom matrik (W)
Dengan :
V 1 = Rangking untuk setiap alternative;
w j = Nilai bobot dari setiap kriteria;
r ij = Nilai rating kerja ternormalisasi;
i. Melakukan Perankingan;
Permasalahan  yang  dihadapi  dalam  penelitian  ini adalah  sulitnya  dalam  menentukan  keputusan  terhadap perpilihan  guru  berprestasi.  Kriteria  –  kriteria  yang terdapat  dalam  penelitian  ini  memiliki  sifat  subjektif atau  tidak  pasti.  Untuk  itu,  permasalahan  dibatasi dengan  menentukan bobot guru  dalam  menggunakan  6 kriteria.
Penelitian  ini  dibatasi  dalam  penetapan  kriteria terhadap data guru menggunakan metode SAW. Setelah dilakukan  perancangan  kriteria  maka  dilanjutkan dengan  merancang  aplikasi  SPK  dalam  menentukan guru  berprestasi.  Data  diuji  untuk  menghitung  tingkat akurasi  dalam  menentukan  guru  berprestasi  lebih objektif  dan  akurat.  Sehingga  penelitian  ini  dapat menjadi  pengetahuan  baru  dan    membantu  pihak pimpinan dalam mengambil keputusan dan memberikan pedoman untuk menentukan guru berprestasi secara tepat.
2 . Metodologi Penelitian
Metodologi  dari  penelitian  juga  memiliki  kerangka kerja dalam beberapa tahapan. Tahapan ini mengambarkan proses awal penelitian sampai mendapatkan hasil sesuai  dengan  kebutuhan penelitian. Tujuan utama dari kerangka kerja penelitian ini adalah untuk menyelesaikan permasalahan yang ada dalam  suatu    penelitian  secara  sistematis.  Awal  dari kerangka  kerja  ini  adalah  mengumpulkan  data alternative.  Data  alternative  berupa  data  guru  yang dikelompokan  dalam  kriteria.  Kriteria-kriterianya adalah    kualifikasi  pendidikan  (degree),  kriteria disiplin,  kriteria  kerapian,  kriteria  akhlak,  kriteria kepribadian  dan  kriteria  cara  mengajar  (pedagogik). Selanjutnya  menentukan  kriteria  serta  jenis  atribut ( cost/benefit ),  menentukan  nilai  bobot    preferensi masing-masing  kriteria,  menentukan  nilai  kecocokan masing-masing  kriteria,  membentuk  matrik  keputusan, melakukan normalisasi matrik keputusan, perangkingan matrik  ternormalisasi  sehingga  mendapatkan  guru berprestasi  di  SMK  Muhammadiyah  Batam.  Adapun alur kerangka penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
(1)
(2)
(3)
(4)

## Gambar 1.  Alur Kerangka Penelitian
Tahapan  proses  pada  Gambar  1  dijabarkan  kedalam rancangan dan analisis sistem secara umum. Penjabaran ini  disajikan  dalam  rancangan  dan  analisis  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Bagan Rancangan dan Analisis
Data  penelitian  ini  bersumber  dari  data  guru  yang mengajar  pada  SMK  Muhammadiyah  Batam.  Data didapatkan  dari  melalui  observasi  dan  wawancara langsung  ke  Pimpinan  SMK  Muhammadiyah Batam. Langkah selanjutnya
dilakukan pengolahan  data    terhadap  data  tersebut.  Data  ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Sampel Kriteria Guru Berprestasi Kode Guru Degree Disiplin Kerapian Akhlak Kepribadian Pedagogik 1 80 100,0 100,0 100,0 91,0 94,0 2 80 84,5 83,6 84,5 81,2 80,0 3 80 80,0 87,5 83,0 83,0 83,0 4 80 100,0 94,0 89,2 86,0 90,0 5 80 92,0 95,0 84,5 82,0 70,0 6 80 90,5 87,5 80,5 78,5 78,5 7 70 92,0 92,0 80,5 86,0 80,0 8 80 77,5 77,5 78,5 82,0 70,0 9 80 80,0 80,0 78,5 80,0 78,5 10 80 80,0 80,0 78,5 78,5 78,5 11 80 80,0 80,0 80,0 80,0 78,5 12 80 80,0 80,0 77,0 80,0 78,5 13 80 78,5 74,5 78,5 78,5 78,5

## 3.    Hasil dan Pembahasan
a. Penentuan kriteria dan atribut
Dalam  menentukan  range  nilai  dari  kriteria  ini didapatkan    langsung  dari,  sebagai  pihak  yang paling kompeten dalam menentukan guru berprestasi.  Kriteria  tersebut  beserta  atributnya ditunjukan oleh tampilan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Bobot Kriteria Nama Kriteria Parameter Degree / Kualifikasi Pendidikan K1 Disiplin K2 Kerapian K3 Akhlak K4 Kepribadian K5 Pedagogik / Cara Mengajar K6
b. Penentuan nilai bobot preferensi kriteria
Kriteria-kriteria untuk menentukan guru berprestasi dari hasil wawancara dan kuisioner yang dilakukan.  Penentuan  bobot  dilakukan  dengan membuat  presentase  dari  kriteria  yang  telah ditentukan.  Mencari  nilai preferensi dari  setiap alternatif  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali antara matriks ternormalisasi dengan nilai bobot.

## c. Penentuan nilai kecocokan criteria
Berdasarkan data sampel pada tabel 1 dibuat sebuah tabel  baru  untuk  mencari  guru  alternatif  periode 2018-2019 dimana nilai rating kecocokan digambarkan pada Tabel 4.

## d. Membuat matrik keputusan
Berdasarkan data sampel pada tabel 1 dibuat sebuah tabel  baru  untuk  mencari  guru  alternatif  periode 2018-2019    dengan  membentuk  matriks  keputusan (x).
e. Penentuan normalisasi matriks keputusan
Normalisasi matriks memerlukan formulasi yang sesuai dengan  nilai  atribut cost atau benefit .  Peneliti menampilkan  normalisasi  matriks  kriteria  berdasarkan data  guru  periode  2018-2019  dengan  nilai  atribut benefit sebagai berikut:
Kriteria Degree (K1);
R 11 = =     = 1
Kriteria Penilaian Disiplin  (K2);
R 21 = =
= 1
Kriteria Penilaian Kerapian (K3);
= =
1
Kriteria Penilaian Akhlak (K4);
R 41 =
= = 1
Kriteria Penilaian Kepribadian (K5);
R 51 = = = 1
Pedagogik  (K6);
R 61 = =
= 1
Berdasarkan  proses  perhitungan  yang  telah  dilakukan pada  matrik  keputusan,  didapat  matriks  yang  telah ternormalisasi (R).
Tabel  3.  Bobot Kriteria
Nama Kriteria Parameter  Bobot Degree / Kualifikasi Pendidikan K1 20 % Disiplin K2 15 % Kerapian K3 10 % Akhlak K4 15 % Kepribadian K5 20 % Pedagogik / Cara Mengajar K6 20 % Tabel 4. Tabel Nilai Rating Kecocokan Angka                      Keterangan Nilai 50                  Agak Cukup Baik 6 60                  Cukup Baik 5 70                  Sangat Cukup Baik 4 80                  Agak Baik 3 90                  Baik 2 100                 Sangat  Baik 1
r =

## f.      Penentuan rangking matriks ternormalisasi (V)
Hasil  perhitungan  nilai  preferensi  diperoleh  dengan menjumlahkan  hasil  kali  antara  matriks  ternormalisasi dengan  nilai  bobot  yang  diperoleh.  Adapun    5  sampel alternatif  dari hasil perhitungan nilai preferensi adalah sebagai berikut :
V1=(1*0.20)+ (1*0.15)+ (1*0.10)+ (1*0.15)+ (1*0.20) + (1*0.20) =  1
V2=(1*0.20)+(0,845*0.15)+(0.836*0.10)+(0.845*0.15)+ (0,892*0.20) + (0,851*0.20) = 0.885
V3=(1*0.20)+(0,800*0.15)+(0.875*0.10)+(0.830*0.15)+ (0,912*0.20) + (0,882*0.20) = 0.891
V4 = (1*0.20)+ (1*0.15)+ (0.940*0.10)+ (0.892*0.15)+ (0,945*0.20) + (0,851*0.20) = 0.937
V5=(1*0.20)+(0,920*0.15)+(0.950*0.10)+(0.845*0.15)+ (0,901*0.20) + (0,745*0.20) = 0.889

## g.    Keputusan guru berprestasi
Hasil  penelitian  dapat  menunjukan  bahwa  penggunaan metode SAW menghasilkan informasi berupa rekomendasi  keputusan.  Berdasarkan  rangking  nilai paling tinggi keputusan yang dihasilkan bisa menentukan guru berprestasi  alternatif pertama  adalah Bapak  Abdul  Mukti,  alternatif  kedua    adalah  bapak Heriyanto  dan  alternatif  ketiga    adalah  bapak  Agus Pramono.
Untuk  mengetahui  hasil  implementasi  dari  basis  data yang  ada  dalam  penelitian  ini  digunakan  aplikasi Sistem Pendukung Keputusan sebagaimana Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil  Pengujian Data Guru Berprestasi.
Hasil  penelitian  ini  menghasilkan  keputusan  yang akurat,  cepat,  objektif  dan  dapat  menjadi  sebuah standar baru dalam  menentukan guru berprestasi untuk kedepannya.
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  sistem  terdapat guru  yang  tidak  sesuai  dengan  perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Hasil  persentase tingkat akurasi penelitian adalah:
e = x 100% =  x 100% = 80%

## 4.     Kesimpulan
Dengan  menggunakan  metode  SAW  dalam  penetapan guru  berprestasi    di  SMK  Muhammadiyah  Batam dengan    tingkat  akurasi  sebesar  80%.  Penelitian  ini menjadikan  rekomendasi  yang  dapat  diterapkan  pada sekolah lainnya.

## Daftar Pustaka
[1] Fauzan,  R.,  Indrasary,  Y.,  &  Muthia,  N.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi  di POLIBAN  dengan  Metode  SAW  Berbasis  Web. Jurnal  Online Informatika, 2 (2), 79-83. DOI: https://doi.org/10.15575/join.v2i2.101 .
[2] Na'am, J. (2017). Sebuah Tinjauan Penggunaan Metode Analytic Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan (SPK)  pada  Jurnal  Berbahasa  Indonesia . Jurnal  Ilmiah  Media Sisfo, 11 (2), 888-895.
[3] Yani,  F.,  Yuranda,  Y.,  Pajarini,  P.,  &  Rosmawati,  R.  (2018). Penentuan Beasiswa Pada SMPN 6 Pangkalpinang Menggunakan Metode SAW dan Fuzzy Multi Attribute Decision Making. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi), 2 (1), 437-443.
DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.325 .
[4] Diah, P., Dewi, S., & Suryati, S. (2018). Penerapan Metode AHP dan SAW untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan. JATISI (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi),  5 (1),  60-73. DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v5i1.130 .
[5] Priadi,  R.,  &  Hududillah,  T.  H.  (2018).  Risk  Level  Analysis  of Lightning  Strike  with  Simple  Additive  Weighting  Method  in Gowa Region. Jurnal Penelitian Fisika dan Aplikasinya (JPFA), 8 (1), 17-24. DOI: http://dx.doi.org/10.26740/jpfa.v8n1.p17-24 .
[6] Anggraeni, E. Y. & Oktafianto (2017 ).  Penerapan Metode Fuzzy Simple  Additive  Waighting  (FSAW)  Dalam  Penentuan Perankingan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Di Kabupaten Pringsewu . Semnasteknomedia Online, 5 (1), 3-5.
[7] Simarmata, J., Limbong, T., Aritonang, M., & Sriadhi, S. (2018). Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru  bidang  studi komputer menggunakan metode simple additive weighting (saw). Computer  Engineering, Science  and  System  Journal,  3 (2),  186- 190. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.10400 .
[8] Cahyapratama,  A.,  &  Sarno,  R.  (2018,  March).  Application  of Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Simple  Additive Weighting  (SAW)  methods  in  singer  selection  process. In  2018 International  Conference  on  Information  and  Communications Technology (ICOIACT) (pp. 234-239). IEEE.
DOI: http://doi.org/10.1109/ICOIACT.2018.8350707 .
[9] Wulandari,  T.,  &  Susanto,  A.  (2018).  Deteksi  Tingkat  Risiko Kehamilan dengan Metode Fuzzy Mamdani dan Simple Additive Weighting. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Komputer, 6(3),  110- 114. DOI: https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.3.2018.110-114 .
[10] Prihatin,  T.  (2019).  Perbandingan  Metode  TOPSIS  Dan  SAW Dalam  Penentuan  Guru  Berprestasi. Jurnal  Teknik  Komputer, 5 (1), 29-34. DOI: https://doi.org/10.31294/jtk.v5i1.4706 .
[11] Supriadi,  A.,  Nugroho,  A.,  &  Romli,  I.  (2018).  Sistem pendukung  keputusan  menentukan  siswa  terbaik  menggunakan metode  simple  additive  weighting  (saw). Jurnal  ELTIKOM: Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer, 2 (1), 26-33. DOI: https://doi.org/10.31961/eltikom.v2i1.39 .
[12] Fadhliazis,  F.,  &  Sarjono,  S.  (2019).  Analisis  dan  Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan  dengan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Pada Dinas Sosial, Kependudukan  dan Pencatatan Sipil Provinsi Jambi. Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi,  4 (2),  126-136. DOI: https://doi.org/10.33998/jurnalmanajemensisteminformasi. 2019.4.2.617 .
[13] Ahmadi, A., Defit, S., & Na’am, J. (2018). Identifikasi Anggota dalam  Penempatan  pada  Struktur  Organisasi  menggunakan Metode  Profile  Matching. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi), 2 (2), 452-457.
DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.358 .
[14] Windarto,  A.  P.  (2017).  Penilaian  Prestasi  Kerja  Karyawan PTPN  III  Pematangsiantar  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW). Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan
Teknik Informatika), 2 (1), 84-95.
DOI: http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v2i1.22 .
[15] Ruskan, E. L. (2017). Kolaborasi Metode SAW dan AHP untuk Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Asisten Laboratorium . Jurnal Sistem Informasi, 9 (1).
[16] Ariandi,  V.,  Hadi,  F.,  &  irawan,  D.  (2018). Sistem  Pendukung Keputusan  dalam  Penentuan  Suku  Cadang  yang  Laris  pada Kharisma  Motor  dengan  Metoda  Topsis  dan  Bordadi . Jurnal KomtekInfo, 5 (1).
[17] Irvanizam,  I.  (2018).  Multiple  Attribute  Decision  Making  With Simple  Additive  Weighting  Approach  For  Selecting  The Scholarship  Recipients  At  Syiah  Kuala  University. In Proceedings  -  2017  International  Conference  on  Electrical Engineering  and  Informatics:  Advancing  Knowledge,  Research, and
Technology for Humanity. DOI: http://doi.org/10.1109/ICELTICS.2017.8253272 .
[18] Hasanah,  U.,  Nurcahyo,  G.W.,  &  Santony,  J.  (2018). Indikator Pemilihan  Jurusan  pada  SMK  Nusantara  dengan  Menggunakan metode SAW . Jurnal Mantik Penusa .
[19] Rachmad, A., Syakur, M., Widjaya, E., Pramudita, Y., Anamisa, D.,  Putro,  S.,  Purwanti,  E.  (2019).  The  Selection  of  New Students RSBI Using Fuzzy SAW Based Application. European Alliance  for  Innovation. DOI: http://dx.doi.org/10.4108/eai.24- 10-2018.2280568 .