## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org
2020 Vol. 2 N o .   2 Hal:  53-58 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Praja Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Yogi K. Nurdin 1  , Sarjon Defit 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
imalonetralala@gmail.com

## Abstract
The Institute of Domestic Administration (IPDN) of the West Sumatra Campus is a tertiary institution attended  by students from  all  over  Indonesia.  This  activity  is  a  mandatory  activity  for  all  cadets  and  must  be  followed  every  semester.  Values determine the graduation of a cadet in his education. For this reason, a good system is needed in determining the value. This study aims to find effective and appropriate values in each service. The method used is Simple Additive Weighting for data that determine ranking. The results of this study have an accuracy of 85% of the ranking data manually to the test data. Thus, this system is more effective in the search process and ranking accuracy. Then this research is a system that can be used as a reference in ranking the best value of welfare.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, Activities, Praja IPDN, West Sumatra Campus IPDN.

## Abstrak
Institut  Pemerintahan  Dalam  Negeri  (IPDN)  Kampus  Sumatera  Barat  merupakan  perguruan  tinggi  yang  diikuti  oleh mahasiswa (praja) dari seluruh Indonesia. Kegiatan ini merupakan kegiatan wajib bagi seluruh praja dan harus diikuti setiap semester.  Nilai  sangat  menentukan  kelulusan  seorang  praja  dalam  menempuh  pendidikannya.  Untuk  itu  sangat  dibutuhkan suatu sistem yang baik dalam penentuan nilai. Penelitian ini bertujuan untuk mencari nilai yang efektif dan tepat pada setiap praja. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting terhadap data-data yang menentukan rangking. Hasil dari penelitian  ini  memiliki  akurasi  85%  terhadap  data  rangking  secara  manual  terhadap  data  uji.  Sehingga,  sistem  ini  lebih mengefektifkan proses pencarian dan ketepatan rangking. Maka penelitian ini merupakan sistem yang dapat sebagai rujukan dalam perengkingan nilai kesemaptaan yang terbaik.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Kegiatan, Praja IPDN, IPDN Kampus Sumbar.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Institut  Pemerintahan  Dalam  Negeri  (IPDN)  Kampus Sumatera  Barat  merupakan  salah  satu  dari  sekian banyak  sekolah  tinggi  kedinasan  yang  ada  di Indonesia.  Kampus  ini  menuntut  dan  mewajibkan kepada  peserta  didiknya  atau  praja  dalam  menjaga kebugaran  fisik.  Tujuannya  adalah  menjaga  aktifitas tetap berjalan dengan baik.
Kebugaran  fisik  ini  merupakan  kesegaran  jasmani, yaitu  kemampuan  tubuh  seseorang  untuk  melakukan tugas  pekerjaan  sehari-hari  tanpa  menimbulkan kelelahan  yang  berarti  [ 1 ].  Kebugaran  fisik  ini  juga digunakan  untuk  menentukan  praja  terbaik.  Tetapi kampus  mengalami  kesulitan  karena  data  yang  ada tidak  terstruktur  dalam  kebugaran  fisik.  Untuk  itu dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  dalam menyelesaikan masalah tersebut.
Sistem yang dibutuhkan dalam penentuan praja terbaik ini  adalah  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) atau Decision  Support  System  (DSS) .  SPK  merupakan suatu  sistem  informasi  berdasar  komputer  yang interaktif, fleksibel dan dapat beradaptasi. Sistem dapat dikembangkan  untuk  mendukung  suatu  solusi  dari pengelolaan  data  yang  tidak  terstruktur.  Untuk meningkatkan  pembuatan  keputusan,  memanfaatkan
data,  maka  dibutuhkan  antar  muka  dengan  pemakai harus  mudah,  dan  pengambil  keputusan  harus mempunyai wawasan sendiri [ 2 ].
Pengambilan keputusan adalah proses pemilihan dalam berbagai  alternatif  aksi  yang  bertujuan  untuk memenuhi satu atau beberapa sasaran. Terdapat 4 fase dalam  penangambilan  keputusan  yaitu  : intelligence, design,  choice,  dan  implementation [ 3 ].  Banyak metode  saat  ini  digunakan  dalam  SPK,  salah  satunya adalah Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode SAW  yaitu  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif dengan  kriteria  tertentu.  Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matiks keputusan (X) ke suatu skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada  [ 4 ].  Metode  SAW  juga  dapat diimplementasikan  pada  sistem  jaringan  berbasis  web [ 5 ].
Analisa SAW terdiri dari :
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan;
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria;
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria, kemudian melakukan normalisasi matriks
bedasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis  (atribut cost dan benefit )  sehingga  diperolah matriks ternormalisasi R; 4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perengkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik sebagai solusi.
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut  [ 6 ].  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua  rating  alternatif  yang  ada  [ 7 ],  sehingga  cocok digunakan pada sistem perangkingan nilai kesamaptaan untuk mahasiswa (praja) Institut Pemerintahan  Dalam  Negeri    (IPDN)  Kampus Sumatera Barat.

## 2. Metode Penelitian
Sistem  adalah  suatu  jaringan  kerja  dari  prosedur- prosedur  yang  saling  berhubungan,  berkumpul bersama-sama  untuk  melakukan  suatu  kegiatan  atau untuk menyelesaikan suatu sasaran tertentu. Pengambilan  keputusan  adalah  proses  pemilihan, diantara  berbagai  alternatif  aksi  yang  bertujuan  untuk memenuhi  satu  atau  beberapa  sasaran  [ 8 ].  Empat tahapan  yang  harus  dilalui  dalam  proses  pengambilan keputusan, yaitu :
a. Pemahaman  ( Intelligence ),  yaitu  penelusuran  dan pendeteksian  dari  lingkup  problematika  serta proses  pengenalan  masalah.  Data    masukan diperoleh,  diproses,  dan  di  uji  dalam  rangka mengidentifikasikan masalah;
b. Perancangan  ( Design ),  yaitu  proses  menemukan, menembangkan    dan  menganalisa  alternatife tindakan  yang    bisa  dilakukan.  Tahap  ini merupakan  proses  untuk  mengerti  masalah, menurunkan solusi dan menuji kelayakan solusi;
c. Pemilihan  ( Choice ),  yaitu    pemilihan  alternatif diantara    berbagai  alternatif  tindakan  yang mungkin  dijalankan.  Hasil  pemilihan    tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses poengambilan keputusan;
d. Impelementasi  ( Implementation  Phase ),  yaitu penerapan  terhadap  rancangan  sistem  yang  telah dibuat pada tahap perancanagan serta pelaksanaan alternatif  tindakan  yang  telah  dipilih  pada  tahap pemilihan.
Konsep sistem pendukung keputusan hanyalah sebatas pada  kegiatan  membantu  paramanajer  melakukan penelitian  [ 11 ]  serta  menggantikan  posisi  serta  peran manajer.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan yang pemanipulasi data [ 9 ].

## Gambar 1. Database Mirroring Architecture [10]
SAW  dapat  menyelesaikan  masalah  multi  atribut pembuat  keputusan  dengan  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada emua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  ke  suatu  skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif  yang  ada  [ 10 ].  Berikut  ini  merupakan langkah-langkah dari SAW:
a. Menentukan alternative;
b. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan;
c. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria;
d. Menentukan  bobot  prefensi  atau  tingkatan kepentingan;
e. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci),  kemudian  melakukannormalisasi  matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis  atribut.  Adapun  rumus  yang  digunakan untuk  menentukan  kriteria  yang  disajikan  pada persamaan (1).
{ (1)
f. Melakukan perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai) sebagai  solusi.  Untuk  menentukan  alternatif terbaik disajikan pada persamaan (2).
∑ (2)
Kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan  sebagai acuan  dalam  penelitian  ini  yaitu  mulai  dari  tahap analisis  masalah  sampai  menemukan  hasil  yang diinginkan yang disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Kerangka Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Menentukan Kriteria
Untuk  menentukan  praja  terbaik  dalam  kegiatan kesamaptaan menggunakan
metode SAW menggunakan  kriteria  yang  telah  disediakan.  Kriteria ini  inisialisasi  menggunakan  simbol  berdasarkan tingkat  bobot  data  yang  ada.  Kriteria  dan  simbol disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Praja Kriteria Simbol Persentase (%) Bobot Lari 12 menit C1 20 0.2 Pull-Up C2 20 0.2 Sit-Up Push-Up Shutle-Run C3 C4 C5 20 20 20 0.2 0.2 0.2
Tabel  1  merupakan  jenis  kriteria  yang  digunakan sebagai  dasar  dalam  perhitungan  pada  penenlitian  ini. Data  yang  akan  digunakan  dapat  disajikan  pada  pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kesemaptaan Nama Npp Lari Pull- Up Sit- Up Push -Up Shutle Run Irvan 0110 56 38 100 100 72 Dani 0226 55 73 100 100 67 Lanang 0188 59 87 100 100 81 .Prasetyo 0268 54 44 100 100 83 Fauzi 0275 61 59 100 100 80 Puthut 0371 58 64 100 94 84 Mu'amar 0432 58 78 100 100 93 Wayan 0548 63 82 100 100 66 Owen 0470 55 54 100 100 81 Nugraha 0534 57 100 100 98 70
Berdasarkan Tabel 2 dapat dibentuk matriks keputusan X dengan data sebagai berikut:
{ | | | }
Dari  matriks  X  dilakukan  normalisai  R  pada  setiap kriteria yang ada.
3.2. Normalisasi untuk Kriteria C1
R 11 = = = 0,8889 R 12 = = = 0,8730 R 13 = = = 0,9365 R 14 = = = 0.8571 R 15 = = =  0.9683 R 16 = = =  0,9206 R 17 = = =  0,9206 R 18 = = = 1 R 19 =
= =  0.8730 R 110 = = = 0.9048
Dari  perhitungan  diatas  maka  didapatkan  hasil R 11 sampai  R 110 untuk  kriteria  C1.  Dari  hasil  yang diolah diatas nantinya akan menjadi data pertama yang akan diolah untuk pengolahan berikutnya.
3.3. Normalisasi untuk Kriteria C2
R 21 = = = 0,38 R 22 = = = 0.73
R 23 =
= = 0.87 R 24 = = = 0.44 R 25 = = = 0.59
R 26 = = = 0.64 R 27 = = = 0.78 R 28 = = = 0.82 R 29 = = = 0.54 R 210 = = = 1
Dari  perhitungan  diatas  maka  didapatkan  hasil  R 21 sampai  R 210 untuk  kriteria  C2.  Didapatkan  hasil  dari pengolahan  metode  SAW  yang  akan  digunakan  untuk pengolahan data berikutnya.

## 3.4. Normalisasi untuk Kriteria C3
R 31 =
= =
1
R 32 = = = 1 R 33 = = =
1 R 34 =
= =
1
R 35 =
= =
1 R 36 =
= =
1 R 37 = = =
1 R 38 =
= =
1 R 39 =
= =
1 R 310 = = = 1
Dari  perhitungan  diatas  maka  didapatkan  hasil  R 31 sampai  R 310 untuk  kriteria  C3.  Hasil  yang  didapatkan akan  digunakan  untuk  pengolahan  data  berikutnya. Dan  hasil  yang  di  dapatkan  pada  pengolahan  data diatas dominan 1.
3.5 Normalisasi untuk Kriteria C4
R 41 = = =
1
R 42 = = = 1 R 43 = = = 1 R 44 = = = 1 R 45 = = = 1 R 46 = = = 0.94 R 47 = = = 1 R 48 = = = 1 R 49 = = = 1 R 410 = = = 0.98
Dari  perhitungan  diatas  maka  didapatkan  hasil  R 41 sampai  R 410 untuk  kriteria  C4.  Hasil  pengolahan  data diatas  didapatkan  hasil  1  dari  setiap  pengolahan.  Dan data yang didapatkan akan digunakan untuk pengolahan berikutnya.
3.6. Normalisasi untuk Kriteria C5
R 51 =
= = 0.7742 R 52 = = = 0.7204 R 53 = = = 0.8710 R 54 = = = 0.8925 R 55 = = = 0.8625 R 56 = = = 0.9032 R 57 = = = 1 R 58 = = = 0.7097 R 59 = = = 0.8790 R 510 = = = 0.7527
Dari  perhitungan  diatas  maka  didapatkan  hasil  R 51 sampai  R 510 untuk  kriteria  C6.  Setelah  dilakukan perhitungan  untuk  mencari  kriteria  C5  maka  akan dilakukan pengolahan berikutnya dengan menggunakan hasil yang sudah didapatkan. Berdasarkan  hasil  perhitungan  normalisasi  matriks  X,
maka  dapat  ditentukan  matriks  ternormaliasai  R sebagai berikut :

## { }
Kemudian  tahap  terakhir  untuk  mendapatkan  proses perangkingan yaitu dengan cara mengalikan bobot (W) dengan  matrik  yang  telah  ternormalisasi  (R)  seperti dibawah ini :

## = ∑
Diketahui W = [0.2 0.2 0.2 0.2 0.2]
V1 =  (0,2)(0,8889)  +  (0,2)(0,38)  +  (0,2)(1)  + (0,2)(0.1) + (0,2)(0,7742)
= 0,177778 + 0,076 + 0,2 + 0,2 + 0,1188 + 0, 154839
= 0, 9916
V2 = (0,2)(0,9524) + (0,2)(0.9659) + (0,175)(1) + (0,175)(0.1) + (0,125)(0,9738) +
(0,125)(0,9549)
= 0.1905 + 0,193 + 0,175 + 0,175 + 0,1217 + 0, 1194
= 0.9743 V3 =  (0,2)(1)  +  (0,2)(0.9775)  +  (0,175)(1)  + (0,175)(0.1) + (0,125)(0,9372) +
(0,125)(0,8987)
=  0,2  +  0,1905  +  0,175  +0,175+0,1171  + 0,1118
= 0,9742
V4 = (0,2)(0, 9643)  +  (0,2)(0,9643) + (0.175)(1) +    (0,175)(1)  +  (0,125)(0,9503)  +  (O,125) (0,9524)
= 0,1929 + 0,1932 + 0,175 + 0,175 + 0,1188 + 0,1190
= 0,9735 V5 =  (0,2)(0,9762)  +  (0,2)(0,9659)  +  (0.175)(1) +  (0,175)(1) + (0,125)(1) + (0,125)(0,8672) =  0,1952 + 0,1932 + 0,175 + 0,175 +0,125 + 0,1084 = 0,9711 V6 = (0,2)(1) + (0,2)(0,9659) + (0,175)(0,9091) + (0,175)(1) + (0,125)(0,9319) + (0,125)(1)
=  0,2  + 0,1932  + 0,1591  +  0,175  + 0,1165  + 0,125 = 0,9680 V7 =(0,2)(1)  +  (0,2)(0,9432)  +  (0,175)(1)  + (0,175)(1) + (0,125)(0,9084) + (0,125)(0,9323) =  0,2  +  0,1886  +  0,175  +  0,175  +  0,1135  + 0,1165 = 0,9683 V8 =  (0,2)(0,9643)  +  (0,2)(0,9318)  +    (0,175)(1) + (0,175)(1) + (0,125)(0,9634) + (0,125)(0,9173)
= 0,1952 + 0,1864 + 0,175 + 0,175 + 0,1204 + 0,1147
= 0,9663 V9 = (0,2)(0,9643) + (0,2)(0,9318) + (0,175)(1) + (0,175)(1) + (0,125)(0,9372) +
(0,125)(0,9524)
= 0,193 + 0,1864 + 0,175 + 0,175 + 0,1171 + 0,1190 = 0,9654 V10 = (0,2)(0,9643) + (0,2)(0,9318) + (0,175)(1) + (0,175)(1) + (0,125)(0,9162) +
(0,125)(0,9474)
= 0,1929 + 0,1864 + 0,175 + 0,175 + 0,1145 + 0,1184
= 0,9622
Kesemua nilai peringkat V1 – V10 dari hasil perkalian dengan  normalisasi  digabungkan  dalam  tabel.  3 sehingga diperoleh hasil.
Tabel 3. Total Nilai Keseluruhan
Nama Indeks Prestasi Hasil Pengajaran Pelatihan Pengasuhan C1 C2 C3 C4 C5 C6 Ikhsani  0.9643  1.0000  1.0000  1.0000  0.9922  0.9975 0.9916 Yosiani  0.9524  0.9659  1.0000  1.0000  0.9713  0.9549 0.9744 Edwin 1.0000  0.9773  1.0000  1.0000  0.9347  0.8947 0.9741 Eka 0.9643  0.9659  1.0000  1.0000  0.9478  0.9524 0.9736 Rafli 0.9762  0.9659  1.0000  1.0000  0.9974  0.8672 0.9715 Ardilla  1.0000  0.9659  0.9091  1.0000  0.9295  1.0000 0.9685 I Gusti  1.0000  0.9432  1.0000  1.0000  0.9060  0.9323 0.9684 Dimas 0.9762  0.9318  1.0000  1.0000  0.9608  0.9173 0.9664 Rizki 0.9643  0.9318  1.0000  1.0000  0.9347  0.9524 0.9651 Dede 0.9643  0.9318  1.0000  1.0000  0.9138  0.9474 0.9619
Hasil pengelompokan di atas sudah mendapatkan hasil yang sebenarnya untuk ke 10 alternatif calon, sehingga
perlu dilakukan perengkingan. Hasil perengkingan dari tabel  diatas  maka  dipilih  lima  peringkat  praja  terbaik dari  seluruh  alternatif  yang  dimasukkan  yaitu,  Ikhsani Novella dengan hasil 0.9917, Yosiani Ernanda dengan hasil  0.9743.  Peringkat  ketiga  yaitu  Edwin  Alfandi dengan  hasil  0.9742,  Eka  Susnisa  Putri  dengan  hasil 0.9735  dan  yang  kelima  Rafli  Firdaus  dengan  hasil 0.9711. Hasil perengkingan disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perangkingan
Nama Indeks Prestasi Hasil Pengajaran Pelatihan Pengasuhan C1 C2 C3 C4 C5 C6 Ikhsani 0.9643 1.0000 1.0000 1.0000 0.9922 0.9975 0.9916 Yosiani 0.9524 0.9659 1.0000 1.0000 0.9713 0.9549 0.9744 Edwin 1.0000 0.9773 1.0000 1.0000 0.9347 0.8947 0.9741 Eka 0.9643 0.9659 1.0000 1.0000 0.9478 0.9524 0.9736 Rafli 0.9762 0.9659 1.0000 1.0000 0.9974 0.8672 0.9715
Pada  tabel  4  disajikan  nilai  tertinggi  dengan  hasil 0.9916  menempati  peringkat  terbaik  (rangking  1) didapatkan  oleh  Ikhsani  Novella,  karena  dari  indeks prestasi  mendapatkan  nilai  yang  lebih  tinggi  dari keempat  orang  lainnya.  Setelah  itu  disusul  oleh Yosiani  Ernanda  dengan  hasil  0.9744.  Edwin  Alfandi pada posisi ketiga dengan hasil 0.9741. Posisi keempat oleh Eka Susnisa Putri dengan hasil 0.9736 dan kelima ditempati oleh Rafli Firdaus dengan hasil 0.9715.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  maka  sistem  ini  dapat menentukan  praja  terbaik  dengan  tepat.  Sistem  ini sangat  membantu  pada  Institut  Pemerintahan  Dalam Negeri    (IPDN)  Kampus  Sumatera  Barat.  Sehingga sistim ini dapat dijadikan rekomendasi dalam instutusi kedinasan lainnya.

## Daftar Rujukan
[1] Muhammad.,  Anwar.,  Syarifuddin.,  &  Amrullah.  (2016). Aplikasi  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bakal  Calon Anggota  Legislatif  oleh  Partai  Politik  di  Indonesia  dengan Metode AHP . Industrial Engineering Journal, 5 (2), 4-10.
[2] Samuel,  P.,  Lantang,  O.  A.,  &  Manembu,  P.  D.  K.  (2016). Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Siswa
Berprestasi  yang  Layak  Menjadi  Siswa  Teladan .  E-Journal Teknik Informatika, 8 (1).
DOI: https://doi.org/10.35793/jti.8.1.2016.12823 .
[3] Hidayat, M.,  &  Baihaqi, M.  A.  M.  (2016). Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Pemilihan  Hotel  dengan  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Berbasis  Web . SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 4 (1), 61-62.
[4] Nurmalini, N., & Rahim, R. (2017). Study Approach of Simple
Additive Weighting For Decision Support System. International  Journal  of  Scientific  Research  in  Science  and Technology (IJSRST), 3( 3), 541–544.
[5] Adil, S. (2017). Implementasi Metode SAW dalam Penerimaan Siswa  Baru  pada  SMA  Negeri  16  Medan. JURASIK  (Jurnal Riset  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Informatika),  2 . DOI: http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v2i1.23 .
[6] Putra,  A.  A.,  Andreswari,  D.,  &  Susilo,  B.  (2015). Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerima  Bantuan  Pinjaman Samisake  dengan  Metode  Electre  (Studi  Kasus:  Lkm Kelurahan  Lingkar  Timur  Kota  Bengkulu). Jurnal  Rekursif, 3 (1).
[7] Mimi,  Y.,  Irsyanty  N.  P.,  &  Irham,  Y.  (2018).  Tingkat Kesegaran  Jasmani  Mahasiswi  Pendidikan  Jasmani  kesehatan dan  Rekreasi  Tahun  Akademik  2017/2018  Universitas  Islam
Riau. Journal Sport Area, 3(1), 55-57.
DOI: https://doi.org/10.25299/sportarea.2018.vol3(1).1571 .
[8] Panggabean,  E.  (2015). Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Lokasi  Perumahan  Ideal  Menggunakan  Metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting . JTM  (Jurnal  Times),4 (1), 12-13.
[9] Salam, M., P, T. H., & Uriawan, W. (2016). Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Daerah  Berpotensi  Kemiskinan  Absolut di  Upt  Bp3akb  Kecamatan  Cisarua  Menggunakan  Metode Analytic  Hierarchy  Process–Weighted  Product . Seminar Nasional Telekomunikasi dan Informatika (SELISIK), 40-41.
[10] Primahudi,  A.  B.,  Suciono,  F.  A.,  &  Widodo,  A.  A.  (2016). Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Pemilihan  Karyawan dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  di  PT.  Herba Penawar  Alwahida  Indonesia. Jurnal  Informatika  Merdeka Pasuruan, 2 (1), 57-58.
DOI: http://dx.doi.org/10.37438/jimp.v1i2.16 .
[11] Putra,  R.  E.,  &  Djasmayena,  S.  (2020).  Metode  Simple  Multi Attribute Rating Technique dalam Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi yang Tepat. Jurnal Informasi & Teknologi, 2 (1), 1- 6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.29 .