Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PADA CV. EL GLORY MENGGUNAKAN METODE SAW
Kikye Martiwi Sukiakhy 1 , Cut Vita Rajiatul Jummi 2 , Anta Rini Utami 3 1 Jurusan Informatika, Universitas Syiah Kuala, Aceh Email: kikye.martiwi.sukiakhy@unsyiah.ac.id
2 Jurusan Pendidikan Geografi, Universitas Syiah Kuala, Aceh Email: cut.vita@unsyiah.ac.id 3 Fakultas Hukum Universitas Syiah Kuala, Aceh
Email: antariniutami@unsyiah.ac.id

## ABSTRAK
Kualitas  sumber  daya  manusia  adalah  faktor  penentu  keberhasilan  bisnis  dari  sebuah perusahaan. Dengan mempunyai sumber daya manusia yang baik maka suatu perusahaan dapat menjalankan  proses  bisnisnya  dengan  lancar  serta  sesuai  dengan  tujuan  perusahaan.  CV.  El Glory  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  perdagangan  barang  dan  jasa. CV.  El  Glory  didirikan  pada  bulan  Agustus  tahun  2019.  Dalam  rangka  mendorong  terciptanya produktivitas  kinerja  yang  terus  meningkat,  maka  CV.  El  Glory  melaksanakan  pemilihan karyawan  terbaik.  Sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu  pengambil  keputusan  untuk mendapatkan  rekomendasi  karyawan  terbaik  menggunakan  metode  SAW  (Simple  Additive Weighting).  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  berasal  dari  data  internal  dan  data eksternal.  terdapat  beberapa  kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  membantu  pengambil  keputusan untuk  memilih  karyawan  terbaik,  yaitu  disiplin,  kualitas  pekerjaan,  dan  perilaku.  Berdasarkan seluruh kriteria dan alternatif yang ada dalam penelitian ini menghasilkan Indah Lestari sebagai karyawan  terbaik  di  CV.  El  Glory  dengan  total  nilai  preferensi  yaitu  2,5.  Metode  SAW merupakan metode yang efektif serta praktis dalam perhitungan untuk menentukan rekomendasi karyawan  terbaik  di  CV.  El  Glory  sehingga  pengambil  keputusan  dapat  mempertimbangkan rekomendasi tersebut sesuai dengan prioritas yang ditentukan .
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan,  Karyawan,  Terbaik; Simple Additive Weighting .
Vol. 04, No. 03, (Desember, 2021), pp. . 160-168.
Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami

## ABSTRACT
Islamic  startups  continue  to  experience  development  around  the  world.  Sharia  fintech lending itself that is currently established in Indonesia includes investment, syarQ, start zakat, paytren, and others. Until now, in  Indonesia  the majority of companies are still controlled  by  financial  technology.  In  the  official  OJK  website,  as  of  June  2019,  the data that has been described is that 46 financial service providers have received official OJK  permission  and  100  registered  operators,  along  with  the  development  of  these fintech  services,  are  gradually  entering  the  Islamic  financial  system.  The  existence  of the  Sharia  Supervisory  Board  which  hinders  the  development  of  the  sharia  fintech lending industry has caused at least a few sharia  fintech lending business operators in Indonesia.  Paying  attention  to  various  aspects  of  rapid  technological  and  economic development  in  Indonesia,  the  Indonesian  Ulema Council  (MUI) issued  an  opinion  on public questions related to the existence of  sharia-based product  offerings from sharia business  startups.  This  is  done  to  provide  an  explanation  of  the  various  rules  and provisions of technology-based financial services based on Islamic sharia.
Keyword: Artificial intelligence, fintech, syariah, MUI, OJK.
.

## PENDAHULUAN
CV.  El  Glory  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak dibidang  penjualan  barang  dan  jasa  yang  didirikan  pada tahun2019.  CV.  El  Glory  merupakan  perusahaan  swasta yang  sedang  berkembang  dan  mengutamakan  kualitas dalam pengadaan alat – alat berat serta jasa perbaikannya. Sebuah  perusahaan  atau  sebuah  bisnis  dapat  berjalan dengan  semestinya  apabila  didukung  dengan  adanya berbagai  faktor,  salah  satunya  adalah  sumber  daya manusia  yang  memiliki  kualitas  baik.  Sumber  daya manusia  merupakan  faktor  penentu  dibidang  produksi, pembangunan  atau  bahkan  kemajuan  suatu  perusahaan. Apabila  sumber  daya  manusia  yang  dimiliki  oleh  suatu perusahaan  memiliki  kualitas  yang  kurang  baik  maka perusahaan  akan  sulit  untuk  dapat  mencapai  visi,  misi, tujuan  dan  sasarannya.  Sumber  daya  manusia  harus mempunyai berbagai kompetensi yang dapat mendukung, mendorong serta dapat mempercepat terjadinya peningkatan produktivitas kinerja serta prestasi karyawan. Dalam  rangka  mewujudkan  hal  tersebut  diperlukan adanya  pemberian  reward  atau  penghargaan  kepada karyawan  dengan  harapan  dapat  memotivasi  untuk bersikap  lebih  baik  positif  dan  berkerja  lebih  baik.  Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem informasi yang dapat membantu  pihak  perusahaan  agar  mudah  dalam  memilih serta  memutuskan  siapa  yang  layak  menjadi  karyawan terbaik di CV. El Glory secara efektif yang sesuai dengan kriteria - kriteria tertentu.
Terdapat  berbagai  penelitian  terdahulu  yang  terkait dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan,  salah  satunya adalah  penelitian  yang  peneliti  kaji  berjudul  „Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik
Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Proses (Studi Kasus Pada PT. Bando Indonesia)‟. Pada penelitian tersebut  menggunakan  metode  AHP  dimana  masing  – masing  kriteria  dan  keputusan  alternatif  dibangdingkan antara satu dengan yang lain sehingga memberikan output berupa  nilai  intensitas  prioritas  yang  memberikan penilaian terhadap kinerja karyawan yang berprestasi.  [1] selain itu peneliti juga mengkaji penelitian terdahulu yang berjudul  „Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Karyawan Terbaik  Dengan  Metode  Topsis  Pada  Bussan  Auto Finance‟.  Penelitian  tersebut  menggunakan  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)  yang  merupakan  salah  satu  metode yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  dengan multi  kriteria  dimana  alternatif  yang  terpilih  harus memiliki  jarak  yang  paling dekat  dari  solusi  ideal positif dan  memiliki  jarak  yang  paling  jauh  dari  solusi  ideal negatif  ditinjau  dari  sudut  pandang  geometris  dengan tujuan  menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif yang mempunyai solusi optimal. [2]
Penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk  mempermudah perusahaan dalam memilih  karyawan  terbaik  yang  sesuai dengan kriteria perusahaan. Melalui metode SAW ( Simple Additive  Weighting ),  permasalahan  dalam  memilih keryawan  terbaik  di  CV.  El  Glory  bisa  terselesaikan sesuai dengan bobot preferensi serta rating kecocokan dan membandingkan  semua  rating  alternatif  yang  ada  serta dapat  diteria  lebih  objektif  dan  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan.
TINJAUAN PUSTAKA
Vol. 04, No. 03, (Desember, 2021), pp. 160-168.
Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami
Salah  satu  bagian  dari  sistem  informasi  yang bisa dipergunakan dalam pengambilan keputusan  serta  mencari  solusi  terhadap  suatu masalah  adalah  sistem  pendukung  keputusan yang juga  berguna  dalam meningkatkan efektifitas  pada  suatu  proses  pengambilan keputusan.[3]  Sistem  pendukung  keputusan dapat  melakukan  evaluasi  terhadap  peluang yang ada. Sistem pendukung keputusan memberikan kemungkinan kepada para pengambil  keputusan  untuk  dapat  melakukan analisa  melalui  perangkat  interaktif  dengan menggunakan  berbagai  jenis  model  yang tersedia  tetapi  tidak  mengotomasi  setiap keputusan apapun.[4] Sistem pendukung keputusan mempunyai tujuan untuk memberikan  berbagai  alternatif  keputusan  yang lebih  banyak  serta  lebih  baik  demi  terciptanya peningkatan kemampuan para pengambil keputusan  serta  perumusan  masalah  yang sedang  dihadapi sehingga  dapat  diambil keputusan  yang  tepat.  Sistem  pendukung keputusan tergolong ke dalam sistem permodelan,  permanipulasian  serta  penyedia informasi.  Fungsiya  adalah  membantu  para pengambil  keputusan  baik  dalam  situasi  yang terstruktur  maupun  dalam  situasi  yang  semi terstruktur secara efisien pada saat dimana tidak satu  orangpun  mengetahui  bagaimana  cara mengambil  keputusan  yang  sebenarnya.[5] manfaat  sistem  pendukung  keputusan  secara umum  adalah  untuk  memperluas  kemampuan
para  pengambilan  keputusan  dalam  hal  ini adalah  pihak  manajemen  dalam  melakukan pemrosesan data dan informasi bagi penggunanya.  Sistem  pendukung  keputusan yang merupakan  sebuah  sistem  berbasis komputer  mempunyai  komponen  -  komponen yaitu komponen knowledge (sistem pengetahuan),  komponen  language  (sistem bahasa),  serta  komponen  problem  processing (sistem  pemerosesan  masalah)  yang  saling berinteraksi  antara  satu  komponen  dengan komponen  yang  lainnya.  [6]  Metode SAW atau juga  yang  dikenal  dengan  metode  penjumlahan terbobot.  Metode  SAW  memiliki  konsep mencari  penjumlahan  terbobot  rating  kriteria pada masing –  masing alternatif di semua tribut yang  ada.  Metode  ini  juga  merupakan  metode yang  paling  banyak  dipergunakan  dalam menghadapi  situasi  MADM  ( multi  attribute decision  making ).  MADM  digunakan  dalam mencari beberapa alternatif dengan menggunakan  kriteria –  kriteria  tertentu sehingga  dapat  diperoleh  alternatif  yang optimal. [7]

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan bersumber  dari  data  eksternal  maupun  data internal. Data tersebut dikumpulkan dengan cara mencari data langsung ke lapangan serta dengan melakukan  wawancara  dengan  para  karyawan serta pihak manajemen perusahan CV. El Glory dan  dilakukan  juga  studi  literatur.  Adapun
Vol. 04, No. 03, (Desember, 2021), pp. . 160-168.
Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami
kriteria  –  kriteria  yang  akan  digunakan  adalah alternatif  –  alternatif  yang  akan  dibandingkan. Terdapat  6  (enam)  alternatif  dan  4  (empat) kriteria yang akan digunakan melalui pembobotan fuzzy ,  kemudian  data  –  data tersebut  dianalisa  sehingga  memiliki  sifat kuantitatif.
Ada  berbagai  macam  metode  yang  bisa digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan. Salah  satunya  dari  metode  -metode  tersebut adalah  metode  SAW  yang  merupakan  metode penjumlahan  terbobot.  Dalam  metode  SAW  ini memerlukan proses normalisasi matriks keputusan  (x)  pada  suatu  skala  yang  bisa dibandingkan  dengan  semua  rating  yang  ada, seperti  yang  dapat  dilihat  pada  persamaan dibawah ini
r ij = { (1)
Keterangan: r ij = nilai rating kinerja yang ternormalisasi
x ij
=  nilai  atribut  yang  dimiliki  oleh  setiap kriteria
Max  x ij =  nilai  terbesar  yang  dimiliki    oleh setiap kriteria
Min x ij = nilai terkecil  yang dimiliki oleh setiap kriteria
Dimana  r ij yaitu  rating  kinerja  yang ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i = 1,2,3…,m dan j = 1,2,3,…,n [8]
Dalam  penentuan  nilai  preferensi  di setiap  alternatif  (V j )  digunakan  persamaan  2 berikut ini:
v i = ∑ (2)
Keterangan:
V i = peringkat untuk setiap alternatif W j = nilai bobot untuk setiap alternatif r ij = nilai rating kinerja yang ternormalisasi nilai  V i yang  bernilai  paling  besar artinya bahwa alternatif A i merupakan alternatif yang terbaik [9]
Berikut  ini  adalah  diagram  alir  metode SAW:
Gambar 1. Diagram alir metode SAW
berikut  ini  adalah  langkah  -  langkah penyelesaian menggunakan metode SAW
( Simple Additive Weighting ) berdasarkan Start Menentukan Kriteria Menentukan Bobot Masing-masing Kriteria Memberikan Nilai Rating Kecocokan Menormalisasi Matriks Meranking Hasil Rekomendasi Alternatif End
Vol. 04, No. 03, (Desember, 2021), pp. 160-168.
Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami
diagram  alir  metode  SAW  pada  gambar  1 diatas,:
1. Pemberian  nilai  untuk  masing  -  masing alternatif  (A i )  pada  masing  -  masing kriteria  (C j )  yang  telah  ditentukan, dimana nilai i=1,2,3,…,m dan j=1,2,3…,n.
2. Pemberian nilai bobot (W) untuk masing –  masing  kriteria  yang  dilakukan  oleh pengambil keputusan.
3. Menghitung  nilai  rating  kinerja  yang ternormalisasi  pada  atribut  C  dari alternatif A i guna menornalisasi matriks
4. Proses  penentuan  peringkat  dilakukan melalui  perkalian  antara  nilai  bobot preferensi dengan matriks yang ternormalisasi
5. Nilai prefensi ditentukan melalui penjumlahan  hasil  perkalian  antara  nilai bobot  preferensi  dengan  matriks  yang ternormalisasi Penelitian ini dilakukan dengan cara menerapkan pendekatan multi attribute decision making (MADM).  Pendekatan  MADM  ini digunakan  untuk  mencari  beberapa  alternatif yang  mempunyai  kriteria  tertentu  sehingga dapat  menemukan  alternatif  yang  optimal. Pendekatan MADM ini dapat dilakukan dengan dua langkah yaitu:
1. Melalui  agresi  alternatif  –  alternatif keputusan disetiap tujuan pada masing – masing alternatif
2. Membuat peringkat alternatif – alternatif tersebut berdasarkan agregasi keputusan Penelitian  ini  mengambil  4  (empat) kriteria yang dipergunakan sebagai atribut pada proses  mengolah  data,  antara  lain  kerjasama, kualitas pekerjaan dan perilaku. Hasil penelitian ini  nantinya  adalah  informasi  yang  berupa rekomendasi  karyawan  terbaik  yang  akan diberikan  kepada  pihak  manajemen  sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik  CV.  El Glory. Rekomendasi tersebut diberikan berdasarkan masukan yang telah diberikan oleh pengguna  yang  selanjutnya  diproses  dengan menggunakan  metode  SAW  sampai  diperoleh daftar rekomendasi karyawan terbaik

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Penentuan kriteria
Pada penentuan karyawan terbaik dibutuhkan  kriteria  serta  bobot  pada  metode SAW,  tetapi  dibutuhkan  penentuan  kriteria terlebih  dahulu.  Kriteria  –  kriteria  tersebut didapat dari hasil observasi di CV. El Glory. Di bawah  ini  adalah  kriteria  serta  alternatif  yang telah  diperoleh  dalam  penentuan  karyawan terbaik, yaitu:
Tabel 1. Kriteria No. Kriteria 1 C1 Disiplin 2 C2 Kualitas Pekerjaan 3 C3 Perilaku Tabel 2. Alternatif No. Alternatif 1 A1 Andriansyah
Vol. 04, No. 03, (Desember, 2021), pp. . 160-168.
Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami
2 A2 Putri Clara 3 A3 Indah Lestari 4 A4 Junaidi
Pada bobot kriteria terdiri dari 5 (lima) bilangan Fuzzy yang terdapat pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Bilangan Fuzzy No. Bobot Keterangan Linguistic 1 0 sangat rendah SR 2 0.25 rendah R 3 0.5 sedang S 4 0.75 tinggi T 5 1 sangat tinggi ST

## 4.2 penentuan bobot pada masing – masing kriteria
Terdapat  2  (dua)  pembobotan  yang dipakai  sebagai  bobot  preferensi  (w)  pada sistem ini yaitu, pembobotan tingkat kepentingan sdan pembobotan tingkat kecocokan yang terdapat pada masing –  masing alternatif. Pembobotan tingkat kecocokan bertujuan  untuk  dapat  mempermudah  dalam pengolahan  data  serta  masing  –  masing  data yang selanjutnya dikonversikan kedalam bentuk fuzzy .
Di bawah ini adalah pembobotan untuk setiap kriteria C1, C2, C3, C4,– Disiplin, Kualitas Pekerjaan, Kerjasama, Perilaku
Tabel 4. Nilai pembobotan No. Nilai Keterangan 1 0 Sangat tidak baik 2 0.25 Tidak baik 3 0.5 Cukup baik 4 0.75 Baik 5 1 Sangat baik

## 4.3 Memberikan nilai rating kecocokan
Setelah semua kriteria ditentukan, proses selanjutnya
yaitu dengan melakukan pencocokan nilai dari setiap alternatif berdasarkan kriteria. Dari karyawan – karyawan
tersebut  akan  dipilih  menjadi  satu  karyawan terbaik,  data  alternatif  dapat  dilihat  di  bawah ini:
Tabel 5. Nilai rating kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 Baik Baik Baik A2 Sangat Baik Baik Baik A3 Sangat Baik Sangat Baik Baik A4 Sangat Baik Baik Sangat
Tabel  6  berikut  ini  merupakan  matriks keputusan  x  yang  terbentuk  berdasarkan  tabel diatas  selanjutnya  dikonversi  kedalam  bilangan

## fuzzy
Tabel 6. Rating kecocokan alternatif pada kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 0,75 0,75 0,75 A2 1 0,75 0,75 A3 1 1 0,75 A4 1 0,75 1

## 4.4 Normalisasi Matriks
Dalam menormalisasi matriks, maka digunakan  data  pada  tabel  6  dengan  tujuan untuk  memperoleh  hasil  perhitungan  pada masing – masing kriteria, sebagai beriku t:
1. Kriteria disiplin (C1)
r 11 = = = 0,75 r 12 = = = 1 r 13 = = = 1 r 14 = = = 1 2. Kriteria Kualitas Pekerjaan (C2)
Vol. 04, No. 03, (Desember, 2021), pp. 160-168.
Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami
r 11 = = = 0,75 r 12 = = = 0,75 = = 0,75 r 13 = = = 1
r 14 =
= = 0,75
3. Kriteria Perilaku (C3)
r 11 =
= = 1
r 12 =
= = 1
r 13 =
= = 1
r 14 =
= = 0,75
hasil  perhitungan  dari  setiap  kriteria  dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini
Tabel 7. Matriks ternormalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 0,75 0,75 0,75 A2 1 0,75 0,75 A3 1 1 0,75 A4 1 0,75 1

## 4.5  Melakukan  rangking  hasil  rekomendasi alternatif
Ditahap  berikut  ini  hasil  dari  perkalian matriks yang ternormalisasi selanjutnya dijumlahkan  dengan  nilai  bobot.  Kemudian dilakukan ranking yang  berdasarkan  hasil  dari
perhitungan  tersebut.  Rekomendasi  terbaik dalam  pengambilan  keputusan merupakan alternatif  yang  mempunyai  nilai  yang  tertinggi. Tingkat  kepentingan  pada  setiap  kriteria merupakan  landasan  pihak  manajemen  dalam memberikan bobot W = 0,5;1;1
Kemudian  dilakukan  persamaan  2  dan menjumlahkan  hasil  perkalian  tersebut  dengan tujuan  memperoleh rekomendasi alternatif  yang paling baik
V 1 = (0,5 x 0,75) + (1 x 0,75) + (1 x 1) = 2,125
V 2 = (0,5 x 1) + (1 x 0,75) + (1 x 1) = 2,25
V 3 = (0,5 x 1) + (1 x 1) + (1 x 1) = 2,5
V 4 = (0,5 x 1) + (1 x 0,75) + (1 x 1) =  2,25
Hasil  perhitungan  peringkat  di  atas  bisa dilihat  pada  tabel  8  di  bawah  ini.  Hasil perhitungan  dengan  nilai  V 3 yang  paling  besar adalah  alternatif  A 3 yang  merupakan  alternatif terbaik.  Sesuai  dengan  data  yang  didapatkan dari tabel 8, V 3 memperoleh nilai terbesar  yaitu Indah  Lestari.  Hal  ini  sebagai  indikasi  bahwa Indah  Lestari  bisa  direkomendasikan  sebagai karyawan terbaik di CV. El Glory.
Tabel 8. Nilai prefensi total Alternatif Kriteria Hasil Akhir C1 C2 C3 A1 0,75 0,75 0,75 2,5
Vol. 04, No. 03, (Desember, 2021), pp. . 160-168.
Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami
A2 1 0,75 0,75 2,625 A3 1 1 0,75 2,875 A5 1 0,75 0,75 2,37

## SIMPULAN
Dalam  sistem  pendukung  keputusan, metode  SAW  dapat  dipergunakan  untuk membantu  memilih  karyawan  terbaik.  Data  – data  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  bersifat dinamis baik data kriteria maupundata subkriteria  yang  artinya  data  tersebut  dapat diganti  kapan  saja  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan  oleh  pengambil  keputusan.  Kriteria orientasi  pelayanan  merupakan  kriteria  yang memiliki  kontribusi  yang  paling  besar  dalam
menentukan karyawan terbaik di CV. El Glory. Berdasarkan  semua  kriteria  dan  alternatif  yang ada  dalam  penelitian  ini  menghasilkan    Indah Lestari  sebagai  karyawan  terbaik  di  CV.  El Glory dengan total nilai yaitu 2,5. Metode SAW merupakan  metode  yang  efektif  serta  praktis dalam perhitungan untuk menentukan rekomendasi karyawan terbaik di CV. El Glory sehingga pengambil keputusan dapat mempertimbangkan rekomendasi tersebut sesuai dengan prioritas yang ditentukan .

## DAFTAR PUSTAKA
M. Hasanudin, Y. Marli, and B. Hendriawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Studi Kasus Pada Pt . Bando Indonesia ),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018 , vol. 6, no. 3, pp. 91–96, 2018.
J. Informatika and U. Pamulang, “Issn 2541-1004,” vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2016.
T. Murti, L. A. Abdillah, and M. Sobri, “Pinjaman Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren 2015 , 2015.
M. K. Kusrini, “Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan,” Penerbit Andi . 2007.
E. Turban, J. Aronson, and T. Llang, Decision Support Systems and Intelligent Systems . 2003.
S. Dedi, A. Pardede, A. Harahap, A. Putera, and U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat ( Jamkesmas ) Menerapkan Metode MOORA,” vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018.
I. Bukori, P. Pujiono, and S. Suharnawi, “Metode Simple Additive Weighting (Saw) Untuk Penentuan Peringkat Dalam Pembuatan Peta Tematik Daerah Rawan Demam Berdarah Dengue (Studi Kasus Kabupaten Pati).,” Techno. Com , vol. 14, no. 4, pp. 272–280, 2015.
S. H. Kusumadewi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM),” Graha Ilmu Yogyakarta , 2006.
Vol. 04, No. 03, (Desember, 2021), pp. 160-168.
Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, Anta Rini Utami
V. C. Hardita, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik,”
Creat. Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 2, p. 138, 2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i2.177.