## Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Reward Bagi Mitra Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : PT. Telkom Akses)
Fandi Aziz 1 , A. Sidiq Purnomo 2
1 Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
2 Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
1 16111060@student.mercubuana-yogya.ac.id , 2 sidiq.umby@gmail.com *

## Abstract
In the development of the world of work, the reward is a crucial factor in improving the quality of human resources and a form of  appreciation  for  those  with  improvement.  For  this  reason,  companies  must  be  careful  in  conducting  their  assessments. Therefore, a decision support system application is needed to assist the company in completing the assessment process. The decision-making process using the Simple Additive Weighting (SAW) method becomes one solution. The results of the system functionality can run well, and as needed, the results of testing the system's accuracy can run well. This shows that the decision support system can function adequately with the Simple Additive Weighting (SAW) method.
Keywords: Reward, Simple Additive Weighting (SAW), Decision Support System

## Abstrak
Dalam  perkembangan  dunia  kerja  ,  reward  merupakan  salah  satu  faktor  penting  untuk  meningkatkan  kualitas  sumber  daya manusia juga sebagai bentuk apresiasi terhadap mereka yang telah mengalami peningkatan. Untuk itu perusahaan harus teliti dalam melakukan penilaiannya. Oleh karena itu dibutuhkan aplikasi sistem penunjang keputusan untuk membantu perusahaan dalam melakukan proses penilaian. Untuk mendukung hal itu proses  pengambilan keputusan menggunakan metode Simple Additive  Weighting  (SAW).  Hasil  dari  fungsionalitas  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  yang  dibutuhkan,  hasil pengujian akurasi sistem dapat berjalan dengan baik. Hal ini menunjukkan bahwa sistem penunjang keputusan dapat berfungsi dengan baik dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Kata kunci: Reward, Simple Additive Weighting (SAW), Sistem Pendukung Keputusan.

## 1. Pendahuluan

## 1.1. Latar Belakang
PT. Telkom Akses (PTTA) merupakan anak perusahaan PT.  Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  yang  bergerak dibidang penyediaan layanan konstruksi dan pengelolaan  infrastuktur  jaringan  broadband  dimana salah satu bentuk komitmen Telkom untuk menghadirkan  akses  informasi  dan  komunikasi  yang terjangkau tanpa batas ke seluruh masyarakat Indonesia yang  diharapkan  dapat  membantu  meningkatkan kualitas sumber daya manusia agar mampu bersaing di level dunia.
Berdasarkan  komitmen  tersebut  PTTA  akan  terus mengembangkan layanannya hingga mencakup seluruh wilayah Indonesia yang saat ini telah mencapai 30 node terra route dan sekitar 8.500 lebih kilometer kabel serat optic. Tidak hanya terus meningkatkan layanan dibidang infrastruktur saja , melalui Visi Misi perusahaan PTTA juga akan terus mengembangkan sumber daya manusia nya  agar  dapat  menciptakan  sebuah  hasil  karya  yang memiliki standar sehingga memberikan dampak positif bagi perusahaan agar tetap bisa bersaing untuk menjadi yang terbaik
Untuk mempercepat pengembangan infrastuktur jaringan  broadband  PTTA  bekerja  sama  dengan  mitra dan  saat  ini  ada  kurang  lebih  14  perusahaann  yang bergabung  dengan  PTTA  dengan  sistem  kontrak  kerja bersama-sama membangun jaringan yang sesuai standar yang  telah  ditetapkan  oleh  PTTA  dimana  setiap  tahun akan  dievaluasi  untuk  tetap  menjaga  kualitas pembangunan sesuai standar yang diharapkan.
Dengan  banyaknya  perusahaan  kerjasama  dibawah naungan  PTTA  ,  dan  guna  untuk  menjaga  persaingan yang  sehat  PTTA  memiliki  program  kerja  yaitu pemberian reward bagi mitra terbaik, namun selama ini penilaian  cenderung  hanya  berdasarkan  pendapat pribadi  manajer  sehingga  penilaian  kurang  diyakini keabsahannya.  Untuk  memcahkan  masalah  tersebut diperlukan  sebuah  sistem  penunjang  keputusan pemberian  reward  dengan  berbagai  macam  aspek penilaian  yang  dinilai  cukup  penting  untuk  dijadikan bahan acuan penilaian.

## 1.2. Tinjauan Pustaka
Pada  penelitian  yang  dilakukan  di  Amri  Supermarket Banjar  Jaya  untuk  memilih  karyawan  terbaik menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Dalam  penilitian  ini  membahas  penilaian karyawan yang berdasarkan 5 kriteria yang telah dipilih
yaitu kinerja, presensi, perilaku, penampilan dan atribut. Penilaian  yang  dilakukan  berdasarkan  data  karyawan dari  setiap  divisi  yang  sebelumnya  telah  dinilai  setiap bulannya  sehingga  menghasilkan  output  3  nama karyawan  yang  memiliki  nilai  paling  tinggi  dari  yang berasal dari divisi yang berbeda [7].
Penelitian mengenai pemberian reward yang berdasarkan  penilaian  kinerja  karyawan  menggunakan metode AHP. Penelitian yang dilakukan di PT. Anugrah Protecindo menetapkan 4 bobot kriteria yaitu motivasi, kompetensi,  keterampilan,  dan  sikap.  Prosentase kenaikan penilaian kinerja dari standar yang ditetapkan akan  dibandingkan  dengan  total  prosentase  kenaikan penilaian  kinerja  dari  seluruh  karyawan,  sehingga didapatkan  sebuah  nilai  akhir  yang  akan  dikalikan dengan dana yang dialokasikan untuk reward [2].
Penelitian  untuk  memilih  lokasi  cabang  baru  Toko Pakan  UD.  Indo  Multi  Fish  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Memanfaatkan kriteria-kriteria yang dapat meningkatkan laba perusahaan  dengan  mengkombinasikan  5  alternatif pilihan  tempat  yang  dipadukan  dengan  6  kriteria sehingga  mendapatkan  hasil  satu  tempat  dimana memiliki  penilaian  paling  tinggi  dari  alternatif  pilihan yang lain [6].

## 1.3. Landasan Teori
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision Support  System  (DSS)  merupakan  sistem  informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu  pengambil  keputusan  dalam  situasi  yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dimana tidak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [4]. Tahapan SPK memiliki beberapa tahapan antara lain :
1.Tahap Pemahaman (Inteligence Phace).
Tahap  ini  merupakan  proses  penelusuran  dan pendeteksian  dari  lingkup  problematika  serta  proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.
2.Tahap Perancangan (Design Phace).
Tahap  ini  merupakan  proses  pengembangan  dan pencarian alternatif tindakan / solusi yang dapat diambil. Tersebut  merupakan  representasi  kejadian  nyata  yang disederhanakan, sehingga diperlukan proses validasi dan vertifikasi  untuk  mengetahui  keakuratan  model  dalam meneliti masalah yang ada.
3.Tahap Pemilihan (Choice Phace).
Tahap ini dilakukan pemilihan terhadap diantaraberbagai  alternatif  solusi  yang  dimunculkan
pada  tahap  perencanaan  agar  ditentukan  /  dengan memperhatikan  kriteria  –  kriteria  berdasarkan  tujuan yang akan dicapai.
4.Tahap Impelementasi (Implementation Phace).
Tahap  ini  dilakukan  penerapan  terhadap  rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap perancanagan serta pelaksanaan  alternatif  tindakan  yang  telah  dipilih  pada tahap pemilihan.
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dikenal dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  pada  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  di semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang  ada.  Untuk  melakukan  normalisasi  tersebut menggunakan Persamaan 1.
𝑟 𝑗𝑗 { X ij Max i X ij → jika j adalah attribute keuntungan (benefit)
Min X ij i X ij → jika j adalah attribute biaya (cost) (1)
Keterangan :
Rjj = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
Max Xjj = Nilai terbesar dari setiap kriteria
Min Xjj = Nilai terkecil dari setiap kriteria
Benefit = Jika nilai terbesar adalah yang terbaik
Cost
= Jika nilai terkecil adalah yang terbaik
Selanjutnya nilai preferensi yang diberikan untuk setiap alternatif maka bisa menggunakan Persamaan 2.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan :
Vi = Nilai preferensi
wj  = Bobot rangking
rij   = Rating kinerja ternormalisasi

## 2. Metode Penelitian
2.1. Data Penelitian
Data yang digunakan untuk proses penelitian ini adalah data mitra PT. Telkom Akses Yogyakarta
2.2. Tahap Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  ini  merupakan  langkah  –  langkah  yang dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan sebagai  penunjang  penelitian,  yaitu  dengan  membaca buku  –  buku,artikel  yang  membahas  tentang  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  sistem penunjang  keputusan,serta  mencari  informasi  dengan wawancara.  Dalam  perhitungan  manual  menggunakan metode Simple Additive Weightiing (SAW)
1.  Menentukan  kriteria  yang  dalam  kasus  pemberian reward  ini  terdapat  empat  (4)  seperti  yang  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria No Kriteria Bobot Keterangan 1 Rekonsiliasi Data 40 Max 2 Atribut 20 Max 3 Absensi 10 Max 4 Kinerja 30 Max
2.  Memberikan  rating  nilai  kecocokan  seperti  yang ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Rating Nilai Kecocokan No Rating Nilai Keterangan 1 81-100 Sangat Baik (SB) 2 61-80 Baik (B) 3 41-60 Cukup (C) 4 21-40 Kurang (K) 5 1-20 Sangat Kurang (SK)
3. Rating Nilai Kecocokan setiap Alternatif pada setiap Kriteria.
Pemberian  nilai  rating  ini  bertujuan  sebagai  nilai  awal dari metode SAW,seperti dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rating Nilai Kecocokan Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
No Alternati f Kriteria Rekonsil iasi Data Atribu t Absens i Kinerj
a
1 PT. GRI 95 95 95 85 2 PT.SSK 90 75 85 85 3 PT. GMJ 65 55 75 75 4 PT. TTU 70 80 75 75 5 PT. JS 75 85 85 90 6 PT. ZAG 79 65 70 85
7 PT.
FMKA 79 65 40 55 8 PT. PPR 40 45 50 60 9 PT. SIPP 55 35 45 65 10 PT. GTI 45 35 45 45 11 PT. SJU 20 10 25 15
12 PT.
PJMA 55 25 30 30 13 PT. KES 55 20 25 30
14 PT.
MGM 20 20 10 15

## 4. Matriks keputusan dan Normalisasi
Langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  nilai  alternatif disetiap  kriteria  ke  dalam  bentuk  matriks  seperti  yang ditunjukkan pada Persamaan 3.
𝑅 = [ 1 1 1 0,944 0,947 0,789 0,894 0,944 0,684 0,578 0,789 0,833 0,736 0,842 0,631 0,722 0,789 0,894 0,894 1 0,831 0,684 0,736 0,944 0,831 0,684 0,421 0,611 0,421 0,473 0,526 0,666 0,578 0,368 0,473 0,722 0,473 0,368 0,473 0,5 0,210 0,105 0,263 0,166 0,578 0,263 0,315 0,333 0,578 0,210 0,263 0,333 0,210 0,210 0,105 0,166] (3)
Matriks  diatas  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus dari  Persamaan  1  sebagai  berikut  contoh  perhitungan untuk R 11 ,R 21 ,R 31 ,R 41 dibawah ini
𝑅 11 = 95 max {95; 90; 65; 70; 75; 79; 79; 40; 55; 45; 20; 55; 55; 20} = 95 95 = 1
𝑅 21 =
95
max {95; 75; 55; 80; 85; 65; 65; 45; 35; 35; 10; 25; 25; 20} = 95 95 = 1
𝑅 31 = 95
max{95; 85; 75; 60; 85; 70; 40; 50; 45; 45; 25; 30; 25; 10} = 95 95 = 1
𝑅 41 =
85
max {85; 85; 75; 65; 90; 85; 55; 60; 65; 45; 15; 30; 30; 15} = 85 90
5.  Perangkingan  yang  diperoleh  dari  perkalian ternormalisasi dengan vektor bobot.
Apabila  dijabarkan  perhitungannya  maka  sebagai berikut :
𝑉 1 = (1 ∗ 4) + (1 ∗ 2) + (1 ∗ 1) + (0,94 ∗ 3) = 9,8
𝑉 2 = (0,95 ∗ 4) + (0,79 ∗ 2) + (0,89 ∗ 1) + (0,94 ∗ 3) = 9,09 𝑉 3 = (0,68 ∗ 4) + (0,58 ∗ 2) + (0,79 ∗ 1) + (0,83 ∗ 3) = 7,16
Demikian seterusnya V 4, V 5 ……..  V n, sehingga menghasilkan  nilai  keseluruhan  dari  setiap  alternatif yang ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel  4. Hasil Akhir Perkalian
No Alternatif (A) Bobot Kriteria (C) HASIL 40 20 10 30 1 PT. GRI 40 20 10 28,32 98,32 2 PT.SSK 37,88 15,78 8,94 28,32 90,92 3 PT. GMJ 27,36 11,56 7,89 24,99 71,8 4 PT. TTU 29,44 16,84 6,31 21,66 74,25 5 PT. JS 31,56 17,88 8,94 30 88,38 6 PT. ZAG 33,24 13,68 7,36 28,32 82,6 7 PT. FMKA 33,24 13,68 4,21 18,33 69,46 8 PT. PPR 16,84 9,46 5,26 19,98 51,54 9 PT. SIPP 23,12 7,36 4,73 21,66 56,87 10 PT. GTI 18,92 7,36 4,73 15 46,01 11 PT. SJU 8,4 2,1 2,63 4,98 18,11 12 PT. PJMA 23,12 5,26 3,15 9,99 41,52 13 PT. KES 23,12 4,2 2,63 9,99 39,94 14 PT. MGM 8,4 4,2 1,05 4,98 18,63

## 6. Hasil perangkingan
Nilai yang didapatkan dari masing-masing V yaitu V1 = 9,8  ,  V2  =  9,09,  V3  =  7,6,  seterusnya  unutk  V4, V5…….Vn  ,  sehingga  apabila  dijabarkan  secara  utuh maka hasil penilaian untuk setiap alternatif dapat dilihat melalui Tabel 5.

## Tabel  5. Hasil Perangkingan
No Alternatif Hasil Akhir Rangking 1 PT. GRI 98,32 1 2 PT.SSK 90,92 2 3 PT. JS 88,38 3 4 PT. ZAG 82,6 4 5 PT. TTU 74,25 5 6 PT. GMJ 71,8 6 7 PT. FMKA 69,46 7 8 PT. SIPP 56,87 8
9 PT. PPR 51,54 9 10 PT. GTI 46,01 10 11 PT. PJMA 41,52 11 12 PT. KES 39,94 12 13 PT. MGM 18,63 13 14 PT. SJU 18,11
14

## 2.3. Analisis Sistem
Dilakukan  analisa  data  dan  permasalahan  yang  telah dirumuskan  ,  lalu  merancang  sebuah  sistem  untuk mengatasi masalah tersebut dan kebutuhan apa saja yang dibutuhkan.

## a. Algoritma Sistem
Gambar 2. Algoritma Sistem
b. Diagram konteks
Secara umum alur sistem yang dibuaat dapat dilihat pada Diagram konteks yang ditunjukkan pada Gambar 3.
c. Rancangan ERD
Rancangan  ERD  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk  menunjang  kebutuhan  dalam  penyusunan database ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar  4. ER Diagram
2.4. Implementasi dan Pengujian
Merupakan  tahap  akhir  dimana  sistem  siap  untuk dioperasikan dan diuji sehingga diketahui apakah sistem yang dibuat sudah benar – benar dapat digunakan sesuai dengan  tujuan.  Dalam  implementasi  dan  pengujian  ini akan digunakan :
a. Perangkat lunak dan perangkat keras.
Dalam pengujian sistem menggunakan perangkat lunak XAMPP  sebagai  server  MySQL  database  dan penerjemah  bahasa  pemrograman  PHP  agar  dapat dibuka  melalui  web  browser  dengan  alamat  localhost yang  sudah  dibuat  untuk  menampilkan  program  yang dibuat.  Untuk  perangkat  keras  mengunakan  laptop dengan spesifikasi Intel Core i5,sistem operasi Windows 10 Pro yang dilengkapi dengan RAM 6 GB serta HDD berkapasitas 500 GB.
b. Coding program PHP.
Dalam  hal  ini  menggunkan  software  Atom  untuk mengimplemntasikan  perhitungan  manual  yang  diubah ke dalam bahasa pemrograman PHP.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil dari penelitian dengan membandingkan perhitungan  perangkingan  metode  manual  dengan perangkingan dengan sistem dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel  6. Perbandingan Perhitungan
N
O ALTER NATIF
PERHITUNGAN MANUAL PERHITUNGAN SISTEM HASI L MAN UAL HAS IL SIST EM C1 C2 C3 C4 C1 C2 C3 C4
1 PT. GRI 40 20 10 28, 32 40 20 10 28 ,2 98,3 2 98,2 2 PT.SSK 37,88 15, 78 8, 94 28, 32 38 15 ,8 8, 9
28 ,2 90,9
2 90,9 3
PT. GMJ 27,36 11, 56 7, 89 24, 99 27 ,2 11 ,6 7, 9 24 ,9 71,8 71,6
4 PT. TTU 29,44 16, 84 6, 31 21, 66 29 ,6 16 ,8 6, 3 21 ,6 74,2 5 74,3
5 PT. JS 31,56 17, 88 8, 94 30 31 ,6 17 ,8 8, 9 30 88,3 8 88,3
6 PT. ZAG 33,24 13, 68 7, 36 28, 32 33 ,2 13 ,6 7, 4 28 ,2 82,6 82,4 7 PT. FMKA 33,24 13, 68 4, 21 18, 33 33 ,2 13 ,6 4, 2 18 ,3 69,4 6 69,3 8 PT. PPR 16,84 9,4 6 5, 26 19, 98 16 ,8 9, 4 5, 3 20 ,1 51,5 4 51,6 9 PT. SIPP 23,12 7,3 6 4, 73 21, 66 23 ,2 7, 4 21 ,6 4, 7 56,8 7 56,9
1 0 PT. GTI 18,92 7,3 6 4, 73 15 18 ,8 7, 4 4, 7 15 46,0 1 45,9
1 1 PT. SJU 8,4 2,1 2, 63 4,9 8 8, 4 2, 6 2, 6 5, 1 18,1 1 18,3
1 2 PT. PJMA 23,12 5,2 6 3, 15 9,9 9 23 ,2 5, 2 3, 2 9, 9 41,5 2 41,5 1 3 PT. KES 23,12 4,2 2, 63 9,9 9 23 ,2 4, 2 2, 6 9, 9 39,9 4 39,9 1 4 PT. MGM 8,4 4,2 1, 05 4,9 8 8, 4 4, 2 1, 1 5, 1 18,6 3 18,8
Sehingga  bila  divalidasi  untuk  perangkingan  baik menggunakan  manual  maupun  sistem  hasilnya  akan sesuai seperti yang ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel  7. Validasi Perangkingan
N o Altern atif Nilai Akhir Perhitunga n Manual Peringkat Nilai Akhir Perhitunga n Sistem Peringka t
Validasi (Sesuai/Tidak ) 1 PT. GRI 98,32 1 98,2 1 Sesuai 2 PT.SSK 90,92 2 90,9 2 Sesuai 3 PT. GMJ 71,8 6 71,6 6 Sesuai 4 PT. TTU 74,25 5 74,3 5 Sesuai 5 PT. JS 88,38 3 88,3 3 Sesuai 6 PT. ZAG 82,6 4 82,4 4 Sesuai 7 PT. FMKA 69,46 7 69,3 7 Sesuai 8 PT. PPR 51,54 9 51,6 9 Sesuai 9 PT. SIPP 56,87 8 56,9 8 Sesuai 10 PT. GTI 46,01 10 45,9 10 Sesuai 11 PT. SJU 18,11 14 18,3 14 Sesuai 12 PT. PJMA 41,52 11 41,5 11 Sesuai 13 PT. KES 39,94 12 39,9 12 Sesuai 14 PT. MGM 18,63 13 18,8 13 Sesuai

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat  disimpulkan  dalam  pelakasanaan  penilaian  mitra terbaik  PT.  Telkom  Akses  berdasarkan  kriteria Rekonsiliasi  Data  ,  Atribut  ,  Absensi  dan  kinerja memerlukan  ketelitian  dan  harus  sesuai  dengan  skala kriteria. Selanjutnya perbandingan prosentase perhitungan  sistem  mampu  memberikan  rekomendasi kepada  PT.  Telkom  Akses  untuk  menggunakan  sistem tersebut karena sudah diuji dan berjalan dengan sangat baik dan memberikan hasil yang sesuai. Diharapkan ada pengembangan  lebih  lanjut  terhadap  penelitian  ini karena sistem yang dibuat pada penelitian ini merupakan sistem yang baru pertama kali dibuat.. .

## Daftar Rujukan
[1] Adianto,  T.  R.,  Arifin,  Z.,  &  Khairina,  D.  M.  (2017).  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Tinggal Di Perumahan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) (STUDI  KASUS  :  KOTA  SAMARINDA).  Prosiding  Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Samarinda.
[2] Amalia,  M.  R.,  &  Utami,  Y.  D.  (2018).  Pemberian  Reward Berdasarkan Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Metode AHP Pada PT. Anugerah Protecindo. JURNAL ILMU
PENGETAHUAN DAN TEKNOLOGI KOMPUTER, 181-188.
[3] Fitria,  N.  (2016,  Januari  31).  NAJMI  FITRIA.  Retrieved  from najmif.blogspot.com:
http://najmif.blogspot.com/2016/01/penghargaan-dan-hukuman- dalam-suatu.html
[4] Frieyadie.  (2018).  AHP  Sebagai  Penunjang  Keputusan  Untuk Penilaian  Kinerja  Kerja  Karyawan  SPBU.  JURNAL  TECHNO NUSA MANDIRI, 63-68.
[5] Irawan,  Y.,  Sari,  N.,  Rahmalisa,  U.,  Wahyuni,  R.,  &  Devis,  Y.
(2019).  Aplikasi  Pemberian  Reward  Berdasarkan  Kinerja Karyawan Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) Pada Toko Golden Jaya Star Pekanbaru. JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE, 87-101.
[6] Resti,  C.  N.  (2017).  Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi  untuk  Cabang  Baru  Toko  Pakan  UD.  Indo  Multi  Fish. JURNAL INTENSIF, 102-107.
[7] Susilowati, T., Sucipto, Nungsiyati, Kartika, A. T., & Zaman, N. (2019).  Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weigting  (SAW) Pada Amri Supermarket Banjar Jaya Untuk Pemilihan Karyawan Terbaik. JURNAL SISTEM
INFORMASI DAN
TELEMATIKA, 107-115.
[8] Turban,  E.  (2005).  DECISION  support  systems  and  intelligent systems  (sistem  pendukung  keputusan  dan  sistem  cerdas). Yogyakarta: Andi Offset.
[9] Wulandari,  S.,  &  Purnomo,  A.  S.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan  Kenaikan  Gaji  Menggunakan  Metode  SAW  (Studi Kasus:  Cafe  Sevenstones).  Jurnal  Multimedia  &  Artificial Intelligence, Volume X, Nomor X
[10] Zulita,L. N. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode  SAW  Untuk Penilaian Dosen Berprestasi (Studi Kasus di Universitas  Dehasen Bengkulu). Jurnal Infotama