## S ISTEM P ENDUKUNG K EPUTUSAN S ELEKSI P EMENANG L ELANG S TUDI K

## ASUS : LPSE K OTA B ANJARMASIN
Muhammad Syaukani 1 , Abdul Kadir 2 , Seira Rizqi Amelia 3
1 Program Studi Teknk Informatika, STMIK IDS Jakarta
2 Program Studi Teknk Informatika, Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Sari Mulia
3 Program Studi Teknk Informatika, STMIK Indonesia Banjarmasin e-mail: 1 m.syaukani@ids.ac.id, mbsyaukani@gmail.com, 2 kadir.budiluhur@gmail.com

## A BSTRAK
Saat  ini proses  seleksi  lelang elektronik  di  LPSE Kota Banjarmasin dilakukan dengan memperhatikan  masing-masing  indikator  dan  kriteria  individu  yang  telah  ditetapkan  oleh masing-masing peserta lelang. Hal ini membutuhkan pertimbangan yang cermat dari banyak kriteria, yang membutuhkan waktu dan proses penilaian yang menyeluruh. Selain itu, untuk mendeteksi  terjadinya  ketidakpuasan  di  antara  peserta,  perangkat  bantu  seperti  sistem pendukung  keputusan  Memanfaatkan  metodologi  Eckenrode  dan  The  Distance  to  the  Ideal Alternative,  penelitian  ini  berupaya  untuk  memperbaiki  sistem  penentuan  sebab  seleksi pemenang  lelang  (DIA  ).  Sekitar  50  sampel  data  digunakan  dalam  penelitian  untuk menentukan  ambang  akurasi  dan  sensitivitas  sistem,  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi  dan sensitivitas masing-masing adalah 98% dan 97%. Temuan  penelitian ini menunjukkan  bahwa  metode  Eckenrode  dan  DIA  dapat  berhasil  digunakan  untuk pengembangan sistem pemilihan kandidat khusus lelang.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Lelang, Eckenrode, DIA

## 1. P ENDAHULUAN
Platform  perdagangan  elektronik  Banjarmasin,  LPSE  (Layanan  Pengadaan  Secara Elektronik),  dijalankan  oleh  pemerintah  kota.  Sistem  administrasi  elektronik  biasanya mencakup  e-procurement,  e-tendering,  dan  layanan  serupa  lainnya.Perhitungan  sederhana dilakukan  pada  saat  proses  pemilihan  pemenang  lelang  elektronik  di  LPSE  Kota Banjarmasin,  panitia  harus  menjalankan  tujuan  dilakukannya  penilaian  dengan memperhatikan setiap indikator dan kriteria yang dimiliki oleh masing-masing peserta lelang, banyak  kriteria  untuk  kriteria  penilaian  dilakukan  pada  perusahaan,  panitia  juga  akan membutuhkan lebih banyak waktu dalam melakukan penilaian dan dalam penilaian mungkin ada.
Alat  bantu  yang  diperlukan  adalah  sistem  komputerisasi  yang  mendukung  dalam pengambilan  keputusan  untuk  melakukan  seleksi  pemenang  lelang.  Keputusan  pendukung sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan metode Eckenrode dan DIA.
Beberapa  penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan  keputusan  telah  dilakukan, dan yang terbaik  dilakukan  oleh  [1] yang menggunakan teknologi  pintar  untuk  menemukan cara  mendapatkan  proyek  tender  pemenang  dinas  pekerjaan  Kota  Medan  dengan  tingkat efisiensi sistem sekitar 100%.Kemudian [2] mengembangkannya dengan metode Fuzzy AHP dengan  objek  lokasi  penelitian  yang  berbeda,  maka  sistem  pendukung  keputusan dikembangkan  tersebut  dapat  menghasilkan  informasi  yang  valid.  Selain  [3]  dan  [4] mengembangkannya  dengan  metode  SAW,  [5]  menggunakan  metode  Metode  Evaluasi Penawaran Merit  Point Sistem,  [6]  mengembangkan  model  SPK  menggunakan  AHP,  [7] menerapkan  dengan  metode  PROMETHEE  II  dengan  akurasi  84.21%,  [8]  menggunakan metode Weighted  Product ( WP )  dan  [9]  menerapakan  dengan  metode  Fuzzy  SAW  dengan tingkat akurasi 97,1%.

## 2. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  menggunakan  wawancara,  pengumpulan  dokumen,  dan kerja lapangan. Data tentang bagaimana proyek pengembangan sistem informasi memutuskan tata  letak  kantor  mereka  dikumpulkan  melalui  percakapan.  Pertemuan  Banjarmasin  dengan Dirut LPSE. Dokumentasi input dan output dari studi penelitian membutuhkan pengumpulan data  yang  relevan.  Dokumen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup  dokumentasi proses  dan  formulir  evaluasi  pemenang.  Kajian  terhadap  sumber  primer  dilakukan  untuk menemukan  penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan  penelitian  yang  sedang  berlangsung dan  untuk  menentukan  pengembangan  metodologi  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian saat ini.
2.1 Pengumpulan Data
Data  alternatif,  kriteria,  dan  pembobotan  diperlukan  untuk  membangun  sistem pendukung keputusan (SPK). Hal tersebut dapat diperoleh dengan membawa hasil rapat dan kajian yang melibatkan dokumen ke kantor LPSE di Kota Banjarmasin.:
Tabel 1. Data Alternatif  Pemenang Lelang Kode Alternatif Alternatif Pr1 Perusahaan_1 Pr2 Perusahaan_2 Pr3 Perusahaan_3 Pr4 Perusahaan_4 Pr5 Perusahaan_5 Tabel 2. Data Kriteria Pemenang Lelang Kode Kriteria Bobot Kr1 Pengalaman Perusahaan pada Pekerjaan Sejenis 50 Kr2 Pengalaman Melaksanakan di Lokasi Kegiatan 20 Kr3 Pengalaman Sebagai Lead Firm 20 Kr4 Pengalaman Mengelola Kontrak 20 Kr5 Ketersediaan Fasilitas Utama 20 Kr6 Kapasitas Perusahaan dengan Memperhatikan Jumlah Tenaga Ahli Tetap 10 Kr7 Pendekatan & Metodologi 30 Kr8 Kualifikasi Tenaga Ahli 50

## 2.2 Penerapan Metode Eckenrode
Metode  Eckenrode  digunakan  untuk  menormalkan  bot,  dan  bot  itu  sendiri  digunakan untuk  menunjukkan  signifikansi  setiap  kriteria  dalam  proses  pengembangan  laporan. Menggunakan metode Eckenrode, proses pengurangan bobot bobot dipercepat. Rumus untuk menghitung nilai bobot [10] tersedia di bawah ini.
(1)
Keterangan: λej  = nilai tujuan/kriteria ke λ oleh ahli ke j n   = jumlah ahli w i = nilai bobot kriteria
2.3 Perhitunan Metode DIA
Metode  Jarak  Alternatif  Ideal  (DIA)  adalah  alat  untuk  mengevaluasi  alternatif berdasarkan  jaraknya  dari  alternatif  ideal.  Penyelesaian  metode  DIA  terdiri  dari  beberapa bahasa yang disebutkan di bawah ini [11]:
1) Membangun matrik keputusan : matrik keputusan dinyatakan sebagai berikut :
D=
            nn n n X X X X X X X X X ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 32 31 2 22 21 1 12 11 (2)
Dimana setiap   d ij merupakan rating terhadap alternatif Pr i dengan kriteria  Kr j 2) Membangun normalisasi keputusan matrik, Setiap normalisasi r ij dapat  dilakukan  dengan perhitungan menggunakan:
3) Mengembangkan tes standar untuk keputusan yang dinormalisasi; setiap normalisasi nilai
(3)
4) Buat  sistem  keputusan  yang  dinormalisasi  secara  liar.  Keputusan  matriks  yang  bobotnya tidak normal dan mirip v ij terhubung dengan berikut ini.
(4)
5) Berikan  beberapa  contoh  solusi  A+  yang  baik  dan  yang  buruk.  Namun,  solusi  negatif optimum  diberi  nilai  A-.  Pendekatan  terbaik  untuk  berkomunikasi  dapat  dilihat  dari belakang.
(5)
6)  Mengubah sampel menjadi atribut positif dan negatif menggunakan jarak Manhattan
(6)
(7)
7)  Sebutkan  nilai  alternatif  ideal  (PIA)  dengan  D*  sebagai  yang  terendah  dan  D-  sebagai maksimum dengan cara berikut.:
(8)
8)  Hitung jarak alternatif PIA
(9)
Alternatif dengan nilai Rj tertinggi berfungsi sebagai indikator preferensi.

## 3. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  LPSE    dimodelkan  dengan    menggunakan Eckenrode  dan  DIA.  Metode  Eckenrode  digunakan  untuk  pemberantasan  bobot,  dan  DIA digunakan  untuk  mendistribusikan  tingkat  kejenuhan  kakao  secara  merata  di  seluruh alternatif dan kriteria evaluasi yang tersedia. v Saat ini sedang dikembangkan adalah sistem penilaian  metrik  untuk  mengukur  kinerja  di  X  yang  membandingkan  alternatif Pr=(i=1,2,...,m),  di  mana  m  adalah  sejumlah  besar  kriteria,  ke  Kr=  (j=1  ,2,...,n),  di  mana  n adalah  sejumlah  besar  kriteria.  Metrik  untuk  berbagai  tahapan  kompetensi  organisasi ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 3 Matrik Rating  Kinerja Alternatif Kriteria Kr 1 Kr 2 .... Kr 5 Pr 1 X 11 X 12 .... X 1n Pr 2 X 21 X 22 .... X 2n ... .... .... .... .... Prm X m1 X m2 .... X mn
Dengan  menggunakan  Tabel  3  sebagai  contoh,  jika  seorang  peserta  memiliki  lima bisnis dan sedang mengerjakan proyek untuk  meningkatkan sistem informasi LPSE, peserta tersebut  dapat  melakukannya  dengan  mengacu  pada  Tabel  1.  Dalam  hal  ini,  Alternatif  Pr1 akan  mewakili  Perusahaan  1  ,  Alternatif  Pr2  mewakili  Perusahaan  2,  dan  Alternatif  Pr3 mewakili Perusahaan 3.
Tabel 4. Matrik Rating Kinerja Alternatif terhadap Kriteria
Alternatif Kriteria Pengalaman Perusahaan pada Pekerjaan Sejenis (Kr 1 ) Pengalaman Melaksanakan di Lokasi Kegiatan (Kr 2 ) ... Kualifikasi Tenaga Ahli (Kr 8 ) Pr 1 = Perusahaan_1 X 11 X 12 ... X 111 Pr 2 = Perusahaan_2 ... ... ... ... Pr 3 = Perusahaan_3 X 21 X 32 ... X 311
Perhatikan bahwa skor X11 pada Tabel 4 merupakan alternatif skor Perusahaan 1 pada kriteria  “Pengalaman  Perusahaan  dengan  Jenis  Pekerjaan  Serupa”  yang  ditetapkan  sebesar 100, dan bahwa skor X12 pada Tabel 4 merupakan skor alternatif Perusahaan 1 pada kriteria yang  ditetapkan  pada  60,  berikut  ini  dapat  disimpulkan.  Matrik  rating  kinerja  seperti  Tabel 5.kriteri  diperoleh  dengan  menggunakan  metodologi  yang  sama  yang  diterapkan  pada distribusi semua nilai Xnm berdasarkan data.
Tabel 5. Matrik Rating Kinerja Altetnatif Kriteria Kr 1 Kr 2 Kr 3 Kr 4 Kr 5 Kr 6 Kr 7 Kr 8 Pr1 100 60 80 80 60 80 60 60 Pr2 80 80 80 80 60 80 80 80 Pr3 60 80 60 80 80 60 60 60 Pr4 100 80 80 60 60 60 60 60 Pr5 80 80 80 60 60 60 40 60
Berdasarkan  Tabel  5  di  atas,  ada  dua  langkah  yang  harus  dilakukan  untuk mengimplementasikan  SPK  dalam  penelitian  ini:  1)  tahapan  pembobotan  menggunakan metode  Eckenrode;  dan  2)  alternatif  tahapan  perangkingan  dengan  metode  DIA  Frasa  ini akan dimaknai sebagai berikut:

## 3.1. Tahapan Pembobotan dengan Metode Eckenrode
Berdasarkan  Tabel  2,  terdapat  total  empat  kriteria  berbeda  yang  ditawarkan  sesuai dengan ambang kriteria kriteria tersebut. Misalnya, dalam hal ini, kriteria Kr1—"Pengalaman Perusahaan pada Pekerjaan Sejenis"—adalah kriteria yang sangat penting dan mendapat skor 50. Mengingat kriteria kedua, "Pengalaman Dilakukan di Lokasi Kegiatan," adalah salah satu yang paling penting satu, skor 20 diberikan. Dengan cara yang mirip dengan yang digunakan untuk  membeli  kriteria  lain,  pekerjaan  selesai.  Mungkin  ada  proses  yang  memakan  waktu dalam  menghitung  nilai  bobot  dengan  menggunakan  metode  Eckenrode,  seperti  yang ditunjukkan di bawah ini.
1) Dengan  mengacu  Tabel  2  maka  dilakukan  pembuatan  nilai  bobot  kriteria  yang  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai bobot kriteria Kriteria Nilai Bobot Kr 1 50 Kr 2
Kr 3 20 Kr 4 20 Kr 5 20 Kr 6 10 Kr 7 30 Kr 8 50 Score 1
2) Dengan menggunakan data dari Tabel 6, proses perhitungan dilakukan, dan kriteria bobot berikut ditentukan untuk perhitungan tersebut:
Tabel 7. Hasil perhitungan bobot kriteria dengan metode Eckenrode Kriteria W i Kr 1 0.2273 Kr 2 0.0909 Kr 3 0.0909 Kr 4 0.0909 Kr 5 0.0909 Kr 6 0.0455 Kr 7 0.1364 Kr 8 0.2273 Total 1
Hasil  dari  pengujian  kriteria  nilai  bobot  dengan  metode  Eckenrode  digunakan  untuk memulai  proses  perangking  alternatif  untuk  tahap  saat  pengujian  nilai  matrik  ternormalisasi terbobot menggunakan metode DIA.
3.2.  Tahapan Perangkingan Alternatif Keputusan dengan Metode DIA.
Menyimpulkan  dari  Tabel  5  Matriks  Kinerja,  kita  tahu  bahwa  proses  pengambilan keputusan  alternatif  per-engineering  telah  dilakukan.  Prosedur  pengambilan  keputusan alternatif  saat  ini  menggunakan  pendekatan  kriteria  batas  DIA/ambang  hybrid  Boolean Eckerrode. Kami juga memiliki  alternatif bentuk  panjang berikut untuk  proses pengambilan keputusan:
1) Menggunakan  persuasi  untuk  meningkatkan  nilai  normalisasi  Perhitungan  ini menggunakan data dari Tabel 5 di bawah ini:
a. 100/SQRT((100^2)+(80^2)+(80^2)+(100^2)+(80^2))=0.5241
b. 80/SQRT((100^2)+(80^2)+(80^2)+(100^2)+(80^2))=0.4193
c. 80/SQRT((100^2)+(80^2)+(80^2)+(100^2)+(80^2))=0.4193
d. 100/SQRT((100^2)+(80^2)+(80^2)+(100^2)+(80^2))=0.5241
e. 800/SQRT((100^2)+(80^2)+(80^2)+(100^2)+(80^2))=0.4193
Perhitungan serupa kemudian dilakukan untuk kriteria Kr2, Kr3, dan Kr4 relatif terhadap alternatif  Pr1,  Pr2,  Pr3,  Pr4,  dan  Pr5,  dengan  hasil  yang  dirangkum  dalam  Tabel  8  di bawah ini.:
Tabel 8. Matrik Normalisasi
0.5241  0.3511  0.4682  0.4924  0.4160  0.5208  0.4376  0.4160 0.4193  0.4682  0.4682  0.4924  0.4160  0.5208  0.5835  0.5547 0.3145  0.4682  0.3511  0.4924  0.5547  0.3906  0.4376  0.4160 0.5241  0.4682  0.4682  0.3693  0.4160  0.3906  0.4376  0.4160 0.4193  0.4682  0.4682  0.3693  0.4160  0.3906  0.2917  0.4160
2) Menghitung  nilai  normalisasi  terbobot  menggunakan  persamaan  (4),    perhitungan  ini menggunakan data pada tabel 7 dan tabel 8 yaitu sebagai berikut:
a. 0.5241*0.2273 = 0.1191
b. 0.3511*0.0909 = 0.0319
c. 0.4682*0.0909 = 0.0426 d. 0.4924*0.0909 = 0.0448
Kemudian dilakukan perhitungan yang sama, untuk  kriteria  Kr5, Kr6, Kr7 dan Kr8 pada Tabel  8  terhadap  bobot  kriteria  Kr5,  Kr6,  Kr7  dan  Kr8  pada  Tabel  7,  sehingga  hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 9 berikut ini:
Tabel 9. Matrik Normalisasi Terbobot
0.1191  0.0319  0.0426  0.0448  0.0378  0.0237  0.0597  0.0946 0.0953  0.0426  0.0426  0.0448  0.0378  0.0237  0.0796  0.1261 0.0715  0.0426  0.0319  0.0448  0.0504  0.0178  0.0597  0.0946 0.1191  0.0426  0.0426  0.0336  0.0378  0.0178  0.0597  0.0946 0.0953  0.0426  0.0426  0.0336  0.0378  0.0178  0.0398  0.0946
3) Menemukan  solusi  positif  dan  negatif  terbaik.  Solusi  ideal  positif  dan  negatif  dapat ditentukan dari nilai normalisasi bobot menggunakan permutasi (5); perhitungan di bawah ini menggunakan informasi pada Tabel 10:
a. Untuk A+= Max(0.1191, 0.0953, 0.0715, 0.1191, 0.0953) = 0.1191
b. Untuk A- = Min(0.1191, 0.0953, 0.0715, 0.1191, 0.0953)  = 0.0715
Perhitungan  serupa  kemudian  dilakukan  untuk  kriteria  Kr2,  Kr3,  dan  Kr4,  dengan  hasil sebagai berikut:
Tabel 10 Nilai solusi ideal positif dan negatif A+ =  0.1191  0.0426  0.0426  0.0448  0.0504  0.0237  0.0796  0.1261 A- =  0.0715  0.0319  0.0319  0.0336  0.0378  0.0178  0.0398  0.0946
4) Perhitungan  ini  menggunakan  data  dari  Tabel  9  dan  10,  yang  disertakan  di  bawah  ini, dengan bantuan permutasi pada (6 dan 7) untuk menarik garis antara setiap alternatif dan solusi positif dan negatif yang ideal:
a. Untuk mencari nilai D+ maka :
(0.1191-0.1191)+(0.0426-0.0319)+(0.0426-0.0426)+(0.0448-0.0448)+(0.0504-
0.0378)+ (0.0237-0.0237)+ 0.0796-0.0597)+ (0.1261-0.0946)=0.0747
b. Untuk mencari nilai D- maka : (0.1191-0.0715)+(0.0319-0.0319)+(0.0426-0.0319)+(0.0448-0.0336)+(0.0378-
0.0378)+(0.0237-0.0178)+(0.0597-0.0398)+(0.0946-0.0946)=0,0953
Setelah ini, perhitungan yang sama dilakukan, menghasilkan hasil sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Perhitungan Jarak
D* D- 0.0747 0.0953 0.0364 0.1335 0.1156 0.0543 0.0811 0.0888 0.1249 0.0451
5) Perhitungan  ini  menggunakan  nilai  D+  dan  D-,  yaitu  sebagai  berikut,  untuk  menentukan PIA menggunakan gabungan (8):
a. min (0.0747; 0.0364; 0.1156; 0.0811; 0.1249)
b. max (0.0953; 0.1335; 0.0543; 0.0888; 0.0451)
sebagai hasilnya, hasil perhitungan dapat dilihat di bawah ini:
PIA = 0,0364
0,1335
6) Rute  alternatif  harus  dicari.  Sesuai  kesepakatan  PIA  (8),  perhitungan  berikut menggunakan data D+, D-, dan PIA, yaitu sebagai berikut:
a. SQRT((0.0747-0,1335)^2+(0.0953-0,0364)^2)= 0.0833
b. SQRT((0.0364-0,1335)^2+(0.1335-0,0364)^2)= 0.1373
c. SQRT((0.1156-0,1335)^2+(0.0543-0,0364)^2)= 0.0253
d. SQRT((0.0811-0,1335)^2+(0.0888-0,0364)^2)= 0.0741
e. SQRT((0.1249-0,1335)^2+(0.0451-0,0364)^2)= 0.0123
Oleh karena itu, hasil percobaan ini dapat dilihat seperti gambar di bawah ini:
Result1 0.0833 Result2 0.1373 Result3 0.0253 Result4 0.0741 R5 0.0123
Nilai tertinggi = 0,1375 digunakan sebagai alternatif penjelasan suku cadang. Tabel 12 menampilkan  hasil  penelitian  berdasarkan  data  dari  50  sampel  yang  diperoleh  dari  LPSE cabang Banjarmasin.
Tabel 12: Hasil Pengujian Kenyataan SPK Jumlah Pemenang  Tidak Pemenang 48 0 48 Tidak 1 1 2 Total 50
Selanjutnya  dilakukan  prosedur  penentuan  sensitivitas  dan  akurasi  mutasi menggunakan Tabel 12. Hasil Evaluasi Menggunakan Confusion Matrix Tabel 13
Tabel 13. Hasil Perhitungan confusion matrix Uji Nilai Metode Sensitivity  Accuracy SPK 97% 98%
Hasil pengujian pada Tabel 13 dengan matriks konfusi menghasilkan sensitivitas 97% dan spesifisitas 98%, seperti terlihat pada grafik terlampir pada Gambar 2.
Hasil  perbandingan  dengan  conection  matrix  pada  Tabel  13  dan  Gambar  2 menunjukkan  bahwa  angka  sensitivitas  dan  akurasi  keputusan  pendukung  sistem menggunakan  metode  Eckenrode  dan  DIA  masing-masing  adalah  97%  dan  98%  untuk merekomendasikan akreditasi dengan positif dan benar terakreditasi.

## 5. K ESIMPULAN
Menurut  penelitian  yang  telah  selesai,  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode  Eckenrode  untuk  melakukan  perhitungan  bobot  dan  metode  DIA  untuk  melakukan proses  perangkingan.  Hasil  proyek  penelitian  studi  ini  menunjukkan  bahwa  akurasi  dan sensitivitas  sistem  masing-masing  di  atas  98%  dan  97%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kemampuan  pengambilan  keputusan  sistem  dapat  digunakan  untuk  mengelola  implementasi strategi lean untuk pengembangan sistem informasi secara efektif.

## 6. S ARAN
Perlu  dilakukan  penelitian  jangka  panjang  untuk  mempelajari  tingkat  sensitivitas  dan arousal  dari  sistem  penalaran  dan  untuk  dapat  membandingkan  metode  yang  digunakan dengan metode lain.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Abdul  Halim,  2016, Penerapan  Metode  SMART  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Pemenang  Tender  Proyek  Pada  Dinas  Pekerjaan  Umum  Kota  Medan , Skripsi  Mahasiswa  Universitas  Potensi  Utama.  Medan,  diakses  tanggal  12  Mei  2020 http://repository.potensi-utama.ac.id/jspui/handle/123456789/16.
[2] Peggi  Sri  Asuti,  Retantyo  Wardoyo.  2014. Pendukung  Keputusan  Penentuan Pemenang  Tender  Pekerjaan  Konstruksi  dengan  Metode  Fuzzy  AHP , IJCCS ,  Volume .8, Nomor 1, pp. 1~12, ISSN: 1978-1520
[3] Muhammad  Wafi,  Rizal  Setya  Perdana,  Wijaya  Kurniawan,    2017,  Implementasi Metode Promethee II untuk Menentukan Pemenang Tender Proyek (Studi Kasus: Dinas Perhubungan  dan  LLAJ  Provinsi  Jawa  Timur), Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer, Volume.  1,  Noomor  11,  e-ISSN:  2548-964X,  1224- 1231.
[4] Ali Hasan, Sahwari, 2016, Sistem Pendukung Keputusan Pemenang E- Procurement Di ULP  Kab.  Situbondo  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting ,  JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian  dan  Pembelajaran  Informatika),  Volume  01,  Nomor  02,  E-ISSN  :  2540  – 8984, 1-6.
[5] Siska  Dwi  Kristanti,  Patah  Herwanto,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penyedia Pengadaan Jasa Konstruksi Dengan Metode Evaluasi Penawaran Merit Point Sistem Di Politeknik Negeri Bandung. Jurnal Informasi Volume VI, Nomor 2.
[6] Romi  Hardianto,  Rometdo  Muzawi,  2016,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Pemenang  Tender  Kontraktor  Menggunakan  Metode  AHP  (Studi  Kasus Di  Dinas  Pekerjaan  Umum  Kabupaten  Agam), Jurnal  Inovtek  Polbeng  Seri Informatika , Volume 1, Nomor 2, ISSN : 2527-9866,169-176.
[7] Muhammad  Wafi,  Rizal  Setya  Perdana,  Wijaya  Kurniawan,    2017,  Implementasi Metode Promethee II untuk Menentukan Pemenang Tender Proyek (Studi Kasus: Dinas Perhubungan  dan  LLAJ  Provinsi  Jawa  Timur), Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer, Volume.  1,  Noomor  11,  e-ISSN:  2548-964X,  1224- 1231.
[8] Rachmad  Setiadi,  Cucu  Suhery,  Rahmi  Hidayati,  2019,  Sistem  Pendukung  Keputusan Evaluasi Pemilihan  Pemenang Dalam Pelelangan Pengadaan Aset  Jalan Dan Jembatan Menggunakan  Metode    Weighted  Product  (WP)  Berbasis  Web    (Studi  Kasus:  Dinas
Pekerjaan  Umum  Provinsi  Kalimantan  Barat), Jurnal  Komputer  dan  Aplikasi Volume 07, Nomor 3 , 144-154, ISSN 2338-493X.
[9] W.  Sanjaya,  I.N  Sukajaya,  I.GA.  Gunadi,  2019,  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Pemenang  Pengadaan  Jasa  Konstruksi  Pada  Pemerintah  Kota  Denpasar dengan  Metode  Saw  Berbasis  Fuzzy, Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro, Volume  18, Nomor 1, p-ISSN:1693 – 2951; e-ISSN: 2503-2372.
[10] Saaty,  T.L..  Decision  Making  For  Leaders.  Forth  edition.  University  of  Pittsburgh: RWS Publication. 2001.
[11] Mohamed  Lahby,  Leghris  Cherkaoui  and  Abdellah  Adib,  2012,New  Multi  Access Selection  Method  Based  on  Mahalanobis  Distance,Applied  Mathematical  Sciences, Vol. 6, 2012, no. 55, 2745 – 2760.