SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEDAH RUMAH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
(Studi Kasus : Dinas Sosial Dan Tenaga Kerja Kota Padang)
Oleh:
Eva Yulianti 1 , Roki Z 2
1 Dosen Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri
2 Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Padang ev4_yuli4nti@yahoo.com

## Intisari
Dalam  pengambilan  keputusan  seleksi  pemilihan  penerima  bedah  rumah  pada  dinas  sosial  dan tenaga  kerja  yang  terkendala  waktu  karena  cukup  banyak  data  yang  diolah  atau  diseleksi  oleh  pegawai dinas  sosial  serta  masih  dilakukan  secara  manual.  Selain  itu  sering  terjadi  kecemburuan  sosial  dan prasangka  yang  tidak  baik  dari  masyarakat  terhadap  dinas  sosial  seperti  prasangka  Korupsi  Kolusi Nepotisme  (KKN)  karena  proses  seleksi  yang  manual  serta  hasilnya  tidak  dapat  dilihat  oleh  masyarakat. Pada sistem pendukung keputusan pemilihan bedah rumah ini dapat memperoleh hasil suatu informasi dan keputusan  terhadap  rumah  yang  layak  ditetapkan  sebagai  penerima  bedah  rumah.  Dalam  proses  sistem pengambilan  keputusan  pemilihan  bedah  rumah  pada  dinas  sosial  kota  Padang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  berbasis  web  menggunakan  database  MySQL, sehingga dapat membantu kelancaran proses evaluasi dalam pemilihan penerima bedah rumah selanjutnya.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, MySQL, Web

## Abstract
In making selection decisions, the selection of home surgery recipients in social services and labor is constrained by time because a lot of data is processed or selected by social service employees and is still done  manually.  Besides  that  there  is  often  social  jealousy  and  unfavorable  prejudice  from  the  community towards social services such as the prejudice of Collusion Nepotism Corruption (KKN) because the manual selection  process  and  the  results  cannot  be  seen  by  the  community.  In  the  decision  support  system  the selection of home surgery can obtain the results of an information and decision on a house that is worthy of being  designated  as  the  recipient  of  house  surgery.  In  the  process  of  making  a  decision  system  for  the selection of home surgery in the city of Padang social service is done by using the web-based Simple Additive Weighting (SAW) method using the MySQL database, so that it can help smooth the evaluation process in the selection of subsequent home surgery recipients.
Keywords : Decision Support System, Simple Additive Weighting, MySQL, Web

## 1. PENDAHULUAN
Pada  dinas  sosial  dan  tenaga  kerja kota padang khususnya pada bidang pemberdayaan ada sebuah program kesejahteraan masyarakat yaitu bedah rumah, program    bedah  rumah  pada  dinas  sosial  dan tenaga  kerja  kota  padang  dilakukan  dalam tiga  periode  tiap  tahun.  Untuk  periode pertama  berdasarkan  permohonan yang diajukan  pada  tahun  sebelumnya  oleh  dinas
sosial  dan  tenaga  kerja  kepada  kementerian sosial.  Pada  periode  kedua  bersumber  dari anggaran atau APBD kota padang, sedangkan untuk  periode  ketiga  bersumber  dari  swasta seperti  CSR  atau  pengusaha  yang  ingin memberi  bantuan  melalui  dinas  sosial  dan tenaga kerja kota padang.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan salah satu produk perangkat lunak yang  dikembangkan  secara  khusus  untuk
membantu  dalam  pegambilan  keputusan. Sesuai dengan
namanya, tujuan dipergunakannya  sistem  ini  adalah  sebagai “second opinion” atau “information source” yang dapat dipakai sebagai bahan pertimbangan sebelum memutuskan kebijakan  tertentu.  Pada  SPK  pemilihan bedah  rumah  ini  dapat  mengatasi  kelemahan dan  kekurangan  dari  pelaksanaan  pmilihan yang  sebelumnya.  Dalam  proses  SPK pemilihan  bedah  rumah  pada  dinas  sosial kota Padang nantinya akan dilakukan dengan menggunakan metode Simple Additive
Weighting (SAW).
Metode  SAW  ini  mengharuskan pembuat  keputusan  menentukan  bobot  bagi setiap  atribut.  Skor  total  untuk  alternatif diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses normalisasi matriks sebelumnya.
Data-data  yang  berhubungan  dengan penerima  bedah  rumah  tentu  saja  sangat diperlukan,  untuk  memenuhi  kebutuhan dalam  pemilihan  rumah  layak  bedah  sangat dibutuhkan  suatu  sistem.  Sistem  tersebut harus  dapat  diandalkan  untuk  mengolah  data menjadi  informasi  yang  bermanfaat  dalam pengambilan  keputusan  baik  rutin  maupun strategis.  Pada  dinas  sosial  kota  Padang proses  seleksi  pemilihan  penerima  bedah rumah  masih  bersifat  manual  karena  belum dilakukan  secara  komputerisasi  sehingga mempengaruhi proses evaluasi untuk pemilihan penerima bedah rumah.

## 2.  METODOLOGI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi tertentu.  Sistem pendukung  keputusan dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk menggantikan penilaian mereka.
Sistem pendukung
keputusan merupakan sistem berbasis komputer interaktif yang membantu pengambil keputusan  memanfaatkan  data  dan  model
untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang tak  terstruktur.  Ada  beberapa  hal  yang menjadi alasan digunakannya Sistem Pendukung Keputusan, yaitu keadaan ekonomi  yang  tidak  stabil,  peningkatan persaingan  yang  terjadi  dalam  dunia  bisnis, kebutuhan  akan  informasi  baru  yang  akurat, penyediaan  informasi  yang  tepat  waktu  dan usaha untuk mengurangi biaya operasi.
Selain itu, alasan lain dalam pengembangan Sistem pendukung Keputusan adalah  perubahan  perilaku  komputasi  end- user, end-user bukanlah programmer, sehingga  mereka  membutuhkan  alat  dan prosedur  yang  mudah  untuk  digunakan (Turban, 2005).

## 2.2 Metode SAW
Metode Simple  Additive  Weighting) (SAW) sering  juga  dikenal  dengan  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Dilakukan melalui 3 tahap :
1. Penyusunan  komponen-komponen  situasi dibentuk  tabel  taksiran  yang  berisi identifikasi  alternatif  dan  spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut.
2. Analisis  ditentukan  bobot  untuk  masing- masing kriteria dan bobot atributnya.
3. Sintesis  informasi,  dibentuk  matriks keputusan,  melakukan  normalisasi  dan melakukan perangkingan.
Setelah langkah diatas : 1. Mengevaluasi alternatif A terhadap sekumpulan atribut atau kriteria C dimana setiap atribut saling tidak bergantung
2. Matriks  keputusan  X  dibentuk  dari  rating kinerja  alternatif  x  dan  nilai  bobot  yang menunjukkan  kepentingan  relatif  setiap atribut W.
3. Proses  di  akhiri  dengan  perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik.
Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua
rating  alternatif  yang  ada.  Formula  untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :
Dimana : Rij = rating kinerja ternormalisasi
Maxij  =  nilai  maksimum  dari  setiap  baris dan kolom
Minij  = nilai minimum dari setiap baris dan kolom
Xij = baris dan kolom dari matriks Dengan
rij adalah rating kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut Cj;i=1,2,..m dan j = 1,2,...,n
Nilai  prefensi  untuk  setiap  alternatif (Vi) diberikan sebagai :
Dimana :
Vi = Nilai Akhir dari alternatif Wj = bobot yang telah ditentukan Rij = normalisasi matriks Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih
Ada beberapa tahapan untuk menyelesaikan  suatu  kasus  menggunakan metode SAW ini, yaitu :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai
terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 2.3 Context Diagram
Context  Diagram merupakan  alat  bantu perancangan  sistem  secara  global  yang memperlihatkan  sistem  secara  umum  dan bagian-bagian  dari  sub  sistem  yang  terlibat dalam  sistem  secara  keseluruhan,  keterkaitan dan interaksi antar subsistem.
Gambar 1. Context Diagram
2.4 Formulasi Model 2.4.1 Kondisi Rumah 1. Model Atap No Kriteria Nilai Bobot 1 Atap 10% a. Rumbia 100 b. Sirap 80 c. Seng 60 d. Genteng 40 2. Model Lantai No Kriteria Nilai Bobot 2 Lantai 10% a. Tanah 100 b. Papan 80 c. Semen 60 d. Keramik 40 e. Granit 20 3. Model Dinding No Kriteria Nilai Bobot 3 Dinding 10% a. Ilalang 100 b. Bambu 80 c. Triplek 60 d. Papan 40
4. Model  Ukuran Rumah No Kriteria Nilai Bobot 4 Ukuran Rumah
10% a. Sangat Kecil (<16 M 2 ) 100
b. Kecil (16- 24 M 2 ) 80
c. Sedang (24- 32 M 2 ) 60
d. Besar (>32 M 2 ) 40 5. Model Kepemilikan Rumah No Kriteria Nilai Bobot 5 Kepemilikan Rumah 10% a. Pemilik 100 b. Kontrak 80 c. Menumpang 60 2.4.2 Umum 1. Model Penghasilan No Kriteria Nilai Bobot 1 Penghasilan 10%
a. < 500
ribu 100
b. 500 ribu – 1 juta 80 c. 1 – 3 juta 60
d. 3 – 5 juta 40 e. > 5 juta 20 2. Model Pekerjaan No Kriteria Nilai Bobot
2 Pekerjaan 10% a. Buruh 100 b. Rumah Tangga 80 c. Petani 60 d. Nelayan 40 e. Pedagang 20 3. Model Jumlah Tanggungan No Kriteria Nilai Bobot 3 Jumlah Tanggungan 8% a. > 8 orang 100 b. 6 – 8 orang 80 c. 3 – 5 orang 60 d. 1 – 2 orang 40
2.4.3 Aset Pribadi 1. Model Kebun No Kriteria Nilai Bobot 1 Kebun 8%
a. Tidak memiliki 100
b. < 1 juta 80 c. 1 – 4 juta 60 d. 4 – 8 juta 40 2. Model Ternak No Kriteria Nilai Bobot 2 Ternak 5%
a. Tidak memiliki 100
b. < 1 juta 80 c. 1 – 4 juta 60 d. 4 – 8 juta 40 3. Model Elektronik No Kriteria Nilai Bobot 3 Elektronik 4%
a. Tidak memiliki 100 b. < 1 juta 80 c. 1 – 4 juta 60 d. 4 – 8 juta 40 4. Model Kendaraan No Kriteria Nilai Bobot 4 Kendaraan 5%
a. Tidak memiliki 100 b. < 1 juta 80 c. 1 – 4 juta 60 d. 4 – 8 juta 40

## 3 PEMBAHASAN

## 3.1 Halaman Login
Halaman Login merupakan  halaman gerbang  pemisah  sebelum  memasuki  menu apa saja yang dapat diakses oleh pegawai dan pimpinan.  Dengan  menginputkan  username dan  password  yang  telah  dibuat,  maka user dapat  mengakses  menunya  masing-masing. Dapat dilihat seperti gambar dibawah ini:
Gambar 2. Halaman Login

## 3.2 Halaman Utama Admin 1 (Pengelola)
Halaman  utama  merupakan  halaman yang  muncul  ketika url atau  alamat  web diketikkan,  didalam  halaman  utama  terdapat submenu  yang  mengacu  kepada  keterangan atau link pada  halaman  web,  adapun  bentuk tampilan  dari  halaman  utama  adalah  sebagai berikut :
Gambar 3. Halaman Utama Admin 1
(Pengelola)
3.3 Halaman Tambah admin
Halaman tambah admin adalah halaman  admin  1  atau  halaman  pengelola yang  berhak  untuk  mengolah  admin.  Seperti menambah  admin  baru  agar  dapat  masuk  ke dalam  aplikasi,  dapat  dilihat  seperti  halaman dibawah.
Gambar 4. Halaman Tambah Admin 1
(Pengelola)

## 3.4 Halaman Ubah Admin 1(Pengelola)
Halaman ubah admin adalah halaman admin 1 atau halaman pengelola yang berhak untuk mengolah admin. Seperti merubah atau mengganti  admin  yang  sudah  ada,  dapat dilihat seperti halaman dibawah.
Gambar 5. Halaman Ubah Admin 1 (Pengelola)

## 3.5 Halaman Model
Halaman  model  merupakan  halaman persyaratan atau kriteria dari dari rumah yang akan  menjadi  penilaian  dalam  seleksi penerima bedah rumah. Dimana model disini diberi bobot nilai masing-masing berdasarkan kualitas  kelayakan  masing-masing  model tersebut, terlihat seperti tampilan dibawah.
Gambar 6. Halaman Model

## 3.6 Halaman Tambah Model
Halaman  tambah  model  merupakan halaman hak akses admin 1 (pengelola) untuk memasukan  model  dari  persyaratan  dari rumah  yang  akan  diseleksi,  seperti  tampilan dibawah.
Gambar 7. Halaman Tambah Model

## 3.7 Halaman Ubah Model
Halaman  ubah  model  merupakan halaman hak akses admin 1 (pengelola) untuk merubah  model  yang  sudah  ada  dari persyaratan  bedah  rumah,  seperti  tampilan dibawah.
Gambar 8. Halaman Ubah Model
3.8 Halaman Penerima
Halaman penerima merupakan
tampilan  nama  calon  penerima  dalam  bentuk tabel  yang telah diinputkan sebelumnya pada halaman  tambah  penerima,  seperti  tampilan dibawah.
Gambar 9. Halaman Penerima
3.9 Halaman Tambah Penerima Halaman tambah penerima
merupakan halamau admin 2 (petugas) untuk
menginputkan  data  pribadi  dari  calon penerima  bedah  rumah,  seperti  tampilan dibawah.
Gambar 10. Halaman Tambah Penerima

## 3.10 Halaman Ubah Penerima
Halaman  ubah  penerima  merupakan halamau  admin  2  (petugas)  untuk  mengubah data pribadi dari calon penerima bedah rumah yang  sebelumnya  telah  diinputkan,  seperti tampilan dibawah.
Gambar 11. Halaman Ubah Penerima

## 3.11 Halaman Berkas
Halaman berkas merupakan tampilan jumlah  data  calon  penerima  bedah  rumah yang  telah  dikelompokan  dalam  periode, seperti tampilan dibawah.
Gambar 12. Halaman Berkas

## 3.12 Halaman Tambah Berkas
Halaman  tambah  berkas  merupakan tampilan  untuk  membuat  nama  berkas  untuk
menyatukan  data  calon  penerima  bedah rumah  sebelum  dilakukan  seleksi  atau penilaian, seperti tampilan dibawah.
Gambar 13. Halaman Tambah Berkas

## 3.13 Halaman Input kriteria
Halaman  input  kriteria  adalah  hak akses  admin  2  (petugas)  untuk  mencocokkan data  calon  penerima  dengan  kriteria  rumah masing-masing, seperti tampilan dibawah.
Gambar 14. Halaman Input Kriteria

## 3.14 Halaman Hasil Penentuan
Halaman hasil penentuan adalah hasil akhir  dari  seleksi  calon  penerima  yang  telah diurutkan  berdasarkan  nilai  terbaik,  seperti tampilan dibawah.
Gambar 15. Halaman Hasil Penentuan

## 3.15 Hasil Cetak
Hasil  cetak  dari  seleksi  calon penerima bedah rumah diurutkan berdasarkan nilai terbaik dan nilai masing-masing kriteria, terliha seperti tampilan dibawah.
Gambar 16. Hasil Cetak

## 3.16 Halaman Utama Pimpinan
Halaman  utama  pimpinan  merupkan halaman  akases  dari  pimpinsn  atau  kapala dinas  sosial  dan  tenaga  kerja  akota  padang, pada  akses  pimpinan  dapat  melihat  semua data  yang  ada  pada  berkas  serta  dapat melakukan pencetakan hasil.
Gambar 17. Halaman Utama Pimpinan

## 3.17 Form Pencarian Pada Berkas
Form  pencarian  pada  hasil  di halaman  berkas  bertujun  untuk  mencari  data
seseorang  dengan  mudah,  hanya  dengan menginputkan  nama  dan  no  kartu  keluarga atau dengan menginputkan nama kriteria dari model,  maka  akan  muncul  sesui  dengan  apa yang telah diinputkan sebelumnya.
Gambar 18. Form Pencarian

## 3.18 Proses  Perhitungan  Nilai  dengan
Metode SAW :
1. Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang dibentuk  dari  tabel rating kecocokan  dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Nilai X setiap alternatif (A i ) pada setiap kriteria (C j )  yang  sudah  ditentukan,  dimana i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
2. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan dengan  cara  menghitung  nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) dari alternatif.
Keterangan :
a. Kriteria keuntungan apabila nilai memberikan  keuntungan  bagi  pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya
apabila
menimbulkan biaya bagi
pengambil keputusan.
b. Apabila  berupa  kriteria  keuntungan  maka nilai  dibagi  dengan  nilai  dari  setiap kolom,  sedangkan  untuk  kriteria  biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai X ij. R 11 = =  0,6;  R 12 = =  1;  R 13
= = 0,5; R 14 = = 0,8; R 15 =
= 1;
R 16 = = 0,8; R 17 = = 0,4;  R 18 =   = 0,5;  R 19 = = 1;  R 20 = = 0.04;
R 21 = = 1;  R 22 = = 0,8 3. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi  (rij)  membentuk  matrik ternormalisasi (R).
4. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan bobot  preferensi  (W)  yang  bersesuaian eleman kolom matrik (W).
V  =  (0,6)(10%)  +  (1)(10%)  + (0,5)(10%)  +  (0,8)(10%)  + (1)(10%)  +  (0,8)(10%)  + (0,4)(10%)  +  (0,5)(8%)  + (1)(8%) + (0,8)(5%) + (1)(4%)
+ (0,8)(5%) V = 0,06 + 0,1 + 0,05 + 0,08 + 0,1 + 0,08  +  0,04  +  0,04  +  0,08  + 0,04 + 0,04 + 0,04 = 0,75

## 3.19 Perhitungan Pada Sistem
Perhitungan pada sistem dilakukan di hasil,  pada  halaman  berkas  proses  SPK  ada beberapa  tahap  seperti  matriks  keputusan. seperti gambar berikut :
Gambar 19. Matriks Keputusan
Untuk mendapatkan nilai pada proses normalisasi semua nilai model pada matriks keputusan  dibagi  dengan  nilai  tertinggi  di dalam  model  yang  sama,  sebagai  gambar berikut:
Gambar 20. Proses Normalisasi
Untuk mendapatkan nilai pada proses perangkingan,  nilai  pada  hasil  normalisasi dikali  dengan  nilai  bobot  pada  masing- masing model.
Gambar 21. Hasil Perangkingan
Gambar 22. Detail Hasil Kelayakan
Setelah dilakukan perhitungan metode  SAW  secara  manual  kemudian dibandingan dengan perhitungan yang dilakukan  oleh  sistem  dapat  disimpulkan
bahwa hasil yang didapatkan untuk perhitungannya akurat.

## 4 PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Sistem  pendukung  keputusan  seleksi penerima  bedah  rumah  pada  dinas  sosial dengan menggunakan metode S imple Addittive  Weighting (SAW)  dirancang  agar dapat  menentukan  calon  penerima  bantuan bedah  rumah  dan  mempermudah  pegawai dinas  sosial  kota  Padang  melakukan  seleksi untuk  menentukan  calon  penerima  bantuan bedah  rumah  sehingga  dapat  membantu kelancaran  proses  evaluasi  dalam  pemilihan penerima bedah rumah selanjutnya.

## 4.2 Saran
Untuk pengembangan lebih lanjut, penulis menyarankan : 1. SPK  seleksi  penerima  bedah  rumah di  dinas  sosial  dengan  menggunakan metode  SAW  ini  masih  sederhana. Agar dapat dikembangkan lagi sehingga tampilannya lebih menarik .
2. Untuk  mendapatkan  data  yang  lebih akurat  ada  baiknya  Dinas  Sosial  dan Tenaga  Kerja  bekerja  sama  dengan Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dalam mencari atau menilai tingkat kehidupan masyarakat sehingga penyaluran  bantuan  bedah  rumah lebih tepat sasaran seperti membangun sebuah SPK yang terkoneksi dengan data tingkat kemiskinan yang ada pada BPS.

## DAFTAR PUSTAKA
Afifah,  Nur. Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Mahasiswa Magang Menggunakan  Metode  SAW ( Simple Additive Weighting).
Efendi,  Rika.  2014. Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Account  Officer Berprestasi  Bank  Mega  Syari’ah Padang Dengan Metode AHP
( Analityc  Heirarchy  Process ).Padang : FTI-ITP. Fadli, Farnanda Lucky. 2015. Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemberian Kredit  MotorMenggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) Padang : FTI-ITP. Fathansyah. 1999. Basis Data. Informatika. Bandung. Hasan,  M.  Iqbal.  2004.  “ Pokok-Pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan ”. Jakarta : Ghalia.
Kusrini. 2007. Konsep Dan Aplikasi Pendukung Keputusan . Yogyakarta : Andi Offset. Nugroho, Bunafit. 2013. Dasar Pemograman Web PHP –  MySQL  Dengan Dreamweaver. Yogyakarta  :  Gava Media. Putri,  Gusfri  Yenti  Dwi.  2014. Sistem Pendukung  Kepuyusan  Pemilihan Jurusan Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) Berbasis Web. Padang : FTI-ITP.
Sulistiyo, Heri. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Di SMA Negeri 6 Padeglang  Menggunakan  Metode
SAW ( Simple Additive Weigting).
Turban,  E.  Dkk.  2005. Decision  Support System  And  Inteligence  System . Yogyakarta : Andi.