Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 204-213

## Perbandingan Metode SMART Dan SAW Dalam Menentukan Karyawan Terbaik
Dian Permata Sari Program Studi Sistem Informasi, STMIK Jayanusa, Indonesia E-mail: Langitbiru621@gmail.com

## Abstract
Employee  performance  appraisal  to  select  the  best  employees  in  an  agency  is  very important.  Giving  awards  for  performance  is  a  form  of  company  appreciation  to employees  and  a  motivation  for  other  employees  to  work  seriously.  However,  the assessment  is  not  objective,  meaning  that  it  does  not  have  a  standard  assessment standard.  To  assist  companies  in  determining  the  best  employees,  a  decision  support system (SPK) can be one of the solutions by calculating based on criteria determined by the  company.  For  this  case  the  authors  apply  the  SAW  and  SMART  methods  which  are part  of  the  DSS  method  in  solving  problems.  There  are  several  variables  used,  namely discipline,  attendance,  loyalty,  teamwork  and  performance.  To  obtain  the  final  result, both  SAW  and  SMART  methods  are  calculated,  then  the  results  will  be  ranked,  the  one with the highest score becomes the main candidate in selecting the best employee.
Kunci : SPK, SMART, SAW, Best Employee

## Abstrak
Penilaian  kinerja  karyawan  untuk  memilih  karyawan  terbaik  di  suatu  instansi sangatlah  penting.  Pemberian  penghargaan  atas  kinerja  merupakan  bentuk  apresiasi perusahaan  kepada  karyawan  dan  menjadi  motivasi  terhadap  karyawan  yang  lain  agar bekerja  dengan  sungguh-sungguh.  Namun  penilaian  yang  dilakukan  belum  bersifat objektif  artinya  belum  memiliki  standar  penilaian  yang  baku.  Untuk  membantu perusahaan  dalam  menentukan  karyawan  terbaik  system  pendukung  keptusan  (SPK) dapat menjadi salah satu solusinya dengan melakukan perhitungan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan perusahaan. Untuk kasus ini penulis menerapkan metode SAW dan SMART yang merupakan bagian dari metode SPK dalam memecahkan masalah. Terdapat beberapa  varibael  yang  digunakan  yaitu    kedisiplinan,  kehadiran,  loyalitas,  kerja  team dan kinerja. Untuk memperoleh hasil akhir maka dilakukan perhitungan keduaa metode SAW  dan  SMART  kemudian  hasilnya  akan  dirangking,  yang  memperoleh  nilai  tertinggi menjadi kandidat utama dalam pemilihan karyawan terbaik.
Keywords :  SPK, SMART, SAW, Karyawan Terbaik

## 1. Pendahuluan
Pemberian  reward  melalui  pemilihan  karyawan  terbaik  merupakan  salah  satu  bentuk perusahaan  mengapresiasi  kinerja  karyawannya.  [1].  Penilaian  kinerja  dilakukan  bukan saja  untuk  memperbaiki  kinerja  yang  kurang  bagus  namun  lebih  dari  itu  agar  karyawan lebih  bersemangat  dalam  bekerja  dan  menghasilkan  ide-ide  kreatif  untk  kemajuan perusahaan.[2]  Suatu  perusahaan  harus  didukung  dengan  kualitas  sumber  daya  manusia (SDM)  yang  baik  jika  ingin  terus  berenovasi,  [3]  salah  satunya  dengan    melakukan penilian  terhadap  kinerja  karyawan.  Penilaian  mencakup  kinerja  karyawan  berdasarkan standar pekerjaan yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Pada PT Nusa Trijaya Kencana (NTK) masih melakukan penilaian kinerja bersifat subjektif sehingga hasil yang diperoleh masih kurang akurat dan untuk memperoleh keputusan yang baik dibuthkan waktu yang lama [4]. Oleh karena itu perusahaan membutuhkan pendukung keputusan agar keputusan yang diambil bersifat objektif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 204-213
Beberapa  penelitian  sebelumnya  sudah  menerapakn  SPK  dalam  pemilihan  karyawan terbaik diantaranya, penelitian yang dilakukan [5] mengenai pemilihan karyawan terbaik dengan  metode  SAW  dengan  tingkat  akurasi  60%  menghasilkan  keputusan  yang  dapat membantu  pimpinan  melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik.  Penelitian  lain  yang berjudul  SPK  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  Metode  SMART,  metode  ini  dapat memecahkan masalah dengan multikriteria dan mampu menghasilkan perhitungan secara akurat.  Serta  dapat  memberikan  rekomendasi  pantas  atau  tidaknya  menjadi  karyawan terbaik.[6]. Penelitian tentang SPK dengan menggunakan dua metode juga dilakukan oleh [7]  dengan judul  SPK  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  metode  Profile  matching  dan Interpolasi  yang  mana  untuk  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  profile matching  dan  pembobotan  menggunakan  metode  interpolasi  maka  diperoleh  nilai tertinggi 3.875 dan kedua metode ini dinilai mampu memberikan rekomendasi karyawan terbaik dengan perhitungan yang cepat dan objektif. Penelitian dengan judul perbandingan metode TOPSIS dan SAW untuk pemilihan rumah tinggal [8], dan untuk kasus pemilihan rumah tinggal metode SAW lebih direkomendasikan dibandingkan TOPSIS  karena hasil perhitungannya lebih besar.
Penelitian  tentang  Perbandingan  Simple  Additivie  Weighting    dan    Simple  Multi Attribute Rating Technique untuk memilih makanan terbaik di daerah Kalimantan Selatan [9],  hasil  dari  penelitian  ini  makanan  soto  banjar  memperoleh  nilai  tertinggi  dari perhitungan  baik  dengan  metode  SAW  ataupun  SMART,  sehingga  kedua  metode  ini dapat  digunakan  dalam  pemilihan  makanan  terbaik  di  Kalimantan  Selatan.  Berdasarkan penjabaran  yang  telah  dikemukakan  penulis  ingin  melakukan  perbandingan  dua  metode yang  ada  di  Sistem  Pendukung  Keputusan  yaitu  metode  SMART  dan  SAW  dalam menentukan  karyawan  terbaik.  Adapun  harapannya  dengan  penelitian  ini  mampu memberikan  rekomendasi  karyawan  terbaik  berdasarkan  hasil  perhitungan  [10]  dengan kriteria  yang  telah  ditetapkan  perusahaan.  System  pendukung  keputusan  memiliki kemampuan  yang  serupa  dengan  seorang  pakar  yaitu  mempunyai  keputusan  dengan tingkat akurasi tinggi dan kinerja yang cepat [11].

## 2. Metodologi Penelitian
Dibawah  ini  adalah  tahapan  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  mulai  dari identifikasi masalah sampai memperoleh hasil akhirnya:

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 204-213
Pada  tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  masalah,  termasuk menentukan  variable  yang  digunakan  kemudian  mempelajari  jurnal  terdahulu  terkait tentang  metode  yang  digunakan  yaitu  SMART  dan  SAW.  Tahapan  berikutnya pengumpulan, data diperoleh dari wawancara kepada salah seorang supervisor perusahaan terkait serta metode kepustakaan. Kemudian dilanjutkan menganalisa data dengan metode SMART  dan  SAW  dan  tahapan  terakhir  menyimpulkan  dari  hasil  analisis  dan pembahasan.
Ada  dua  metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  Simple  Multi Attribute Rating Technique (SMART) dan Simple Additivie Weighting (SAW).

## 2.1. SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
Pemilihan  metode  smart  karena  metode  ini  lebih  sering  digunakan  dan kesederhanaannya  dalam  merespon  keputusan  serta  analisa  yang  transparan  membuat  si pengambil  keputusan  dapat  denga  mudah  menerima  hasilnya.[12]  dalam  pembobotan supaya  mudah  dalam  perhitungan  metode  ini  menggunakan  skala  0  dan1[13].  Metode SMART  dikenal  juga  dengan  metode  multi  kriteria  hal  ini  didasarkan  kepada  setiap alternative  yang  ada  mempunyai  kriteria  dan  setiap  krtiteria    memiliki  nilai  berdasarkan bobot yang telah ditetapkan[14]. Formula yang digunakan dalam kaidah ini adalah:
∑ (1) Keterangan:
= nilai bobot parameter ke-j dan k parameter. = nilai utility parameter ke-i untuk parameter ke-i. Langkah-langkah menggunakan kaidah SMART:
a) Tentukan  jumlah parameter (standar)
b) Akan  diberikan  skala  prioritas  yang  bernilai  0-100  yang  telah  diinputkan  dan  setelah itu melakukan normalisasi. Adapun rumus normalisasi yaitu,
∑ (2) Keterangan: = bobot suatu kriteria.
c) Memberi nilai kriteria untuk setiap alternative
d) Menghitung nilai utility untuk setiap kriteria
(3)
Keterangan:
= nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i.
= nilai kriteria maksimal.
= nilai kriteria minimal.
= nilai kriteria ke-i.
e) Menghitung  nilai akhir

## 2.2. SAW (Simple Additivie Weighting)
Simple  Additivie  Weightingadalah  metode  yang  banyak  diaplikasikan  karena perhitungan yang sederhana dan mudah  dipahami[15]. Metode SAW merupakan metode perhitungan yang mempunyai bobot, mencari nilai terbesar dari hasil perbandingan semua alternative yang ada  [16]. Dibawah ini adalah tahapan untuk menyelesaikan perhitungan dengan metode SAW [17]:
a) Menentukan alternative.
b) Tentukan parameter yang menjadi rujukan  dalam pengambilan keputusan.
c) Buat  matriks keputusan berdasarkan parameter.
d) Perangkingan diperoleh setelah mendapatkan hasil akhir.
{
(4)
Keterangan:
= jumlah rating kapasitas ternormalisasi = jumlah atribut yang dimiliki pada setiap kapasitas
= jumlah max
= jumlah min
3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Perhitungan dengan metode SMART
a) Menentukan jumlah kriteria
Ada  beberapa  kategori  penilaian  yang  diterapkan  untuk  memilih  karyawan  terbaik yaitu: kedisiplinan, kehadiran, loyalitas, kerja team dan kinerja. Kemudain tentukan nilai bobot pada tiap-tiap kriteria, seperti pada table 1 di bawah ini:
Table 1. Bobot masing-masing kriteria Kriteria Nama Kriteria Bobot K1 Kedisiplinan 25 K2 Kehadiran 10 K3 Loyalitas 20 K4 Kerja Team 15 K5 Kinerja 30 b) Normalisasi Bobot
Setelah  memberi  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria  langkah  berikutnya  lakukan normalisasi bobot.
Hitung normalisasi bobot: K1 : 25/100 = 0,25
K2 : 10/100 = 0,10
K3 : 20/100 = 0,20
K4 : 15/100 = 0,15
K5 : 30/100
= 0,30
Berikut Tabel hasil normalisasi bobot
Tabel 2. Hasil Normalisasi Kualitas Parameter Nama Parameter Kualitas Normalisasi K1 Kedisiplinan 25 0,25 K2 Kehadiran 10 0,10 K3 Loyalitas 20 0,20 K4 Kerja Team 15 0,15 K5 Kinerja 30 0,30
Memberikan penilaian pada setiap kriteria untuk setiap alternative
Tabel 3. Hasil Penilaian Masing-Masing  Kriteria Dari Alternatif
Alternatif Penilaian K1 K2 K3 K4 K5 A1 85 86 78 75 68

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Alternatif Penilaian K1 K2 K3 K4 K5 A2 88 80 85 86 75 A3 80 75 80 85 90 A4 90 80 85 90 95 A5 75 95 90 70 80
c) Menghitung nilai utility
Di bawah ini merupakan proses perhitungan utility untuk setiap kriteria. Hitung jumlah utility untuk parameter 1
Cterbesar : {85;88;8 0;90;75}=90 Cterkecil : {85;88;80;90;75}= 75 Hitung jumlah utility untuk parameter 2 Cterbesar : {86;80;75;80;95}=95 Cterkecil : {86;80;75;80;95}= 75 Hitung jumlah utility untuk parameter 3 Cterbesar : {78;85;80;85;90}=90 Cterkecil : {78;85;80;85;90}= 78 Hitung jumlah utility untuk parameter 4 Cterbesar : {75;86;85;90;70}=90 Cterkecil : {75;86;85;90;70}= 70 Hitung jumlah utility untuk parameter 5 Cterbesar : {68;75;90;95;80}=95 Cterkecil : {68;75;90;95;80}= 68 ,92
Hasil perhitungan utility untuk setiap kriteria dapat dilihat pada table di bawah ini:
Tabel 4. Hasil Perhitunagn Utility
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 66,66 55 0 25 0 A2 86,66 25 58,33 80 25,92 A3 33,33 0 16,66 75 81,48 A4 100 25 58,33 100 100 A5 0 100 100 0 44,44

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 204-213
d) Menghitung nilai akhir
Untuk  mencari  nilai  akhir  akan  dilakukan  perangkingan  nilai  pada  setiap  alternative, dengan cara mengkalikan nilai utility dengan bobot. A1=(0,25*66,66)+(0,1*55)+(0,2*0)+(0,15*25)+ (0,3*0) =25,915 A2=(0,25*86,66)+(0,1*25)+(0,2*58,33)+(0,15* 80)+(0,3*25,920) =55,607 A3=(0,25*33,33)+(0,1*0)+(0,2*16,66)+(0,15* 75)+(0,3*81,48) =47,3585 A4=(0,25*100)+(0,1*25)+(0,2*58,33)+(0,15*10 0)+(0,3*100) =84,166 A5=(0,25*0)+(0,1*100)+(0,2*100)+(0,15*0)+ (0,3*44,44) =43,332 Setelah  menghitung  nilai  akhir,  langkah  selanjutnya  melakukan  perangkingan  untuk setiap  alternative,  yaitu  dengan  cara  mengurutkan  nilai  akhir  dari  yang  terbesar  hingga yang terkecil seperti pada table 5 di bawah ini:
Tabel 5. Hasil Perangkingan No Alternatif Nilai Akhir Rangking 1 A1 25,915 5 2 A2 55,607 2 3 A3 47,3585 3 4 A4 84,166 1 5 A5 43,332 4
Gambar 2. Perangkingan Alternatif
Pada Tabel 5 dan grafik pada gambar 1 menunjukkan hasil perangkingan pada setiap alternative  berdasarkan  nilai  akhir  yang  mana  menunjukkan  nilai  terbesar  ada  pada alternative A4 dengan nilai akhir sebesar 84, 166 urutan kedua A2, A3, A5 dan A1.

## 3.2. Perhitungan dengan metode SAW
Tahap awal pada metode SAW adalah menentukan nilai kriteria dan pemberian bobot.
Tabel 6. Pemberian Bobot Kriteria Atribut Nilai Kedisiplinan (C1) Benefit 0,25

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Kriteria Atribut Nilai Kehadiran (C2) Benefit 0,10 Loyalitas (C3) Benefit 0,20 Kerja Team (C4) Benefit 0,15 Kinerja (C5) Benefit 0,30
Tahap berikutnya mengkonversi nilai berdasarkan alternative dan kriteria
Tabel 7. Hasil Konversi Nilai Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 4 3 3 2 A2 4 3 4 4 3 A3 3 3 3 4 4 A4 4 3 4 4 5 A5 3 5 4 2 3
Tahap selanjutnya melakukan perhitungan normalisasi, dengan formula sebagai berikut: 1. Nilai Kedisiplinan (C1)
,0
2. Nilai Kehadiran (C2)
3. Nilai Loyalitas (C3)
4. Nilai Kerja Team (C4)

## 5. Nilai Kinerja (C5)
Di bawah ini hasil perhitungan normalisasi:
Tabel 8. Penjumlahan Normalisasi
Alternatif Parameter C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0,8 0,75 0,75 0,4 A2 1 0,6 1 1 0,6

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Alternatif Parameter C1 C2 C3 C4 C5 A3 0,75 0,6 0,75 1 0,8 A4 1 0,6 1 1 1 A5 0,75 1 1 0,5 0,6
Tahap  terakhir  pada  perhitungan  metode  SAW  yaitu  memberi  keputusan  berdasarkan perkalian antara hasil normalisasi pada setiap kriteria dengan bobot. Barikut adalah hasil perhitungannya.
Table 9. Hasil Akhir Perhitungan Metode SAW No Alternatif Nilai Akhir Rangking 1 A1 0,7125 5 2 A2 0,84 2 3 A3 0,7875 3 4 A4 0,96 1 5 A5 0,7425 4
Berdasarkan table di atas maka dapat disimpulkan yang memperoleh nilai tertinggi adalah A4 dengan nilai 0,96.
Gambar 3. Grafik Perangkingan
Hasil  perbandingan  metode  SMART  dan  SAW  dapat  dilihat  pada  gambar  grafik  di bawah ini:
Gambar 4. Grafik Perbandingan Metode SMART dan SAW

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dalam pemilihan karyawan terbaik dapat disimpulkan    bahwa  metode  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  dan metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat diterapkan dengan tingkat keberhasilan 90%. Hasil perhitungan dengan metode SMART diperoleh alternative yang memiliki nilai

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 204-213
tertinggi adalah A4 dengan nilai akhir sebesar 84,166 posisi kedua adalah A2, A3, A5 dan A1  sedangakan  perhitungan  dengan  metode  SAW  diperoleh  nilai  terbesar  adalah  0,96 oleh  alternative  A4  selanjutnya  posisi  kedua  ditempati  oleh  A2,  A3,  A5  dan  posisi terakhir A1.

## Daftar Pustaka
[1] S. Sunarti, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Promosi Jabatan Menggunakan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique),” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 192–199, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3616.
[2] A.  J.  Nasution,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Simple Multi Attribute Rating Techinuqe (Smart) Untuk Penilaian Kinerja Karyawan Pada Pt.  Trans  Engineering  Sentosa,” J.  Pelita  Inform. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  143–148, 2019.
[3] S.  I. Ahmad, M. Suriansyah, “Sistem Pendukung  Keputusan Dalam Menentukan Dosen,” Eng. Technoloy Internatioal Joanal , vol. 3, no. 3, pp. 171–180, 2016, doi: 10.55642/eatij.v3i03.
[4] S. W. Hadi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Metode  AHP  dan  TOPSIS,” J.  Account.  Sci.  … ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  78–94,  2019, [Online].
Available:
https://repository.nusamandiri.ac.id/index.php/repo/viewitem/13906
[5] A.  Kurniawan  and  R.  R.  Santika,  “Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada  Perusahaan  Investasi  Emas,” J.
Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 2, p. 167, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i2.5265.
[6] E. Butet, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik Pada Kantor Notaris  Batu  Lima  Dengan  Menggunakan  Metode  Smart,” J.  Ilmu  Komput.  dan Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 70–76, 2021, doi: 10.47927/jikb.v12i1.92.
[7] P.  P.  Nicolas,  H.  Soetanto,  W.  Wahyudi,  and  A.  Rossi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  pada  PT.  XYZ  dengan  Metode  Profile Matching dan Interpolasi,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 121, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.44159.
[8] Sunarti,  “Perbandingan  Metode  TOPSIS  dan  SAW  Untuk  Pemilihan  Rumah Tinggal,” J.  Inf.  Syst. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  69–79,  2018,  [Online].  Available: https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/joins/article/view/1883/1289
[9] A.  A.  Muin,  “Perbandingan  Metode  Saw  Dan  Metode  Smart  Dalam  Pemilihan Kuliner Khas Kalimantan Selatan Terbaik,” Technol. J. Ilm. , vol. 11, no. 4, p. 206, 2020, doi: 10.31602/tji.v11i4.3641.
[10] A. P. Gusman, R. R. Linostu, and S. Surmayanti, “Implementasi Metode Waspas Untuk Menentukan Ikan Teri Asin Kering Berkualitas Terbaik,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 4, no. 1, p. 36, 2020, doi: 10.35145/joisie.v4i1.601.
[11] K. Rodiana, B. Turnip, and M. Marbun, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Pemesanan Obat Pada Apotek Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 4, no. Desember, pp. 139–146, 2020.
[12] J.  P.  Sari  and  M.  Yusa,  “Penentuan  Karyawan  Terbaik  Pada  Collection  PT. PANIN  Bank  Menggunakan  Metode  SMART,” Pseudocode ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 157–164, 2020, doi: 10.33369/pseudocode.7.2.157-164.
[13] H. Pratiwi, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan . Samarinda: deepublish, 2016.
[14] A. Prasetyo, A. A. Ghozali, and F. Ariani, “Penerapan Metode Smart Pada Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Soft  Skills  Karyawan  (Studi  Kasus:  Pt.  Industri Kreatif  …,” J.  Tera ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  14–25,  2022,  [Online].  Available: http://jurnal.undira.ac.id/index.php/jurnaltera/article/view/156%0Ahttp://jurnal.un dira.ac.id/index.php/jurnaltera/article/download/156/87
[15] Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 204-213
Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  Berbasis  SMOTE,” J.  Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[16] F. Sembiring, M. T. Fauzi, S. Khalifah, A. K. Khotimah, and Y. Rubiati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid 19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : Desa Sundawenang),” Explor. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 2, p. 97, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[17] R. Siregar, K. Sari, and S. J. Siregar, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting)  Dalam  Pemilihan  Saham  Terbaik  Pada  Sektor  Teknologi,” J.  Media
Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 519, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3425.