Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 197-202 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Implementasi Metode SAW Untuk Menentukan Program Bantuan Bedah Rumah Di Kabupaten Pandeglang
Ayu Mira Yunita a , Andrianto Heri Wibowo b , Robby Rizky c , Neli Nailul Wardah d a,b,c,d Sistem Informasi, Fakultas Tehnologi dan Informatika, Universitas Mathla’ul Anwar, ayumirayunita@gmail.com
Submitted: 23-05-2023, Reviewed: 02-06-2023, Accepted 27-06-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i3.835

## Abstracti
The home  surgery assistance program is one of the programs of the Department of housing and settlements, where this program is intended to help ease the burden on the poor. Of the many peoply , there are still many resident whosw economic level is very low(poor). The problem in this study is that the housing and settlement office of Pandeglang regency in term of determining the house surgery assistance program is still subjective so that sometime it is not target , as well as the frequent exchange of application document and the lack of transparency of the result of grant recipients. Therefore, a decision support system is needed that ains to make I easier for the housing and settlement office to determine potential recipient of the this method works by finding the weight value for each alternative, then a calculation processs is carried out to obtain an optimal alternative, to determine to potential recipients of the home surgery program. The results of this study with the SAW method yielded a ranking of 0,654 rank 5 on behalf of Inik, rank 4 with a value of 0,7535 on behalf of Toton, rank 3 with a value of 0,886 on behalf of irman, rank 2 with a value of 0,911 on behalf of Tedi, rank 1 with a 1 point on behalf of Enong. Those who are entitled to receive a house renovation program grant in the name of Enong with a value of 1.
Keywords: Decision Support system, House Improvement program, SAW.

## Abstrak
Program bantuan bedah rumah merupakan salah satu program dari Dinas Perumahan dan Pemukiman, dimana program ini diperuntukan untuk membantu meringankan beban masyarakat yang tidak mampu. Dari sekian besar masyarakatnya masih banyak warga yang tingkat ekonominya sangat terbatas (miskin). Permasalah pada penelitian ini adalah Dinas perumahan dan Pemukiaman kabupaten Pandeglang  dalam hal penentuan program bedah rumah masih bersifat subyektif sehinngga tidak tepat sasaran, serta seringya dokumen pengajuan tertukar dan kurangya transparansi hasil penerima hibah. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah Sistem pendukung keputusan yang bertujuan untuk memudahkan Dinas Perumahan dan Pemukiman dalam  menentukan  calon  penerima  program  bedah  rumah  dengan  tepat  sasaran.  Sistem  Pendukun  keputusan  ini menggunakan  metode Simple  additive  Weighting (SAW),  metode  ini  bekerja  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap alternatif,  kemudian  dilakukan  proses  perhitungan  untuk  mendapatkan  alternatif  yang  optimal.  Hasil  dari  penelitian  ini dengan  metode  SAW  menghasilkan  perangkingan  berupa  nilai  0,654  rangkin  5  atas  nama  Inik,  rangking  4  dengan  nilai 0,7535  atas  nama  toton,  rangking 3 dengan  nilai  0,886  atas  nama  Irman,  rangking 2  dengan  nilai  0,911  atas  nama  Tedi, rangking 1 dengan nilai 1 atas nama Enong. Yang berhak mendapatkan hibah program bedah rumah atas nama enong dengan nilai 1.
Keywords: Sistem pendukung Keputusan, Program bedah rumah, SAW
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Dinas  Perumahan  dan  Pemukiman  (PERKIM) Kabupaten  Pandeglang  memiliki  tugas  yaitu  untuk Menyusun  dan  melaksankan  kebijakan  bidang perumahan,  pertanahan  dan  pemukiman  .  Program bantuan bedah rumah merupakan salah satu program dari dinas PERKIM dimana program ini diperuntukan untuk  membantu  meringankan beban masyarakat yang tidak mampu. Kabupaten Pandeglang terdiri dari 35 kecamatan, 13 kelurahan dan 326 desa dengan jumlah penduduk kurang lebih 1.180.000  jiwa  dengan  luas  wilayah  2.746,89  km2 dengan  kepadatan  penduduk  428  jiwa/km,  yang Sebagian  besar  penduduknya  berprofesi  sebagai
petani,  dan  masih  banyak  pula  warga  yang  tingkat ekonominya sangat rendah (miskin).
Upaya pemerintah dalam hal ini dinas PERKIM untuk meningkatkan kesejahteraan rakyat Indonesia saat  ini  telah  dilakukan  dengan  mengadakan berbagai  program  penanggulangan  kemiskinan, salah  satunya  berupa  program  bantuan  bedah rumah[1]
Dinas  PERKIM  Kabupaten  Pandeglang  dalam hal ini penentu dalam program bantuan bedah rumah masih  bersifat  subyektif  dalam  penentuannya sehingga tidak tepat sasaran serta seringya dokumen pengajuan tertukar dan kurangya transparansi hasil penerima hibah, oleh karena itu dibutuhkan  sebuah
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 197-202 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
sistem  pendukung keputusan yang bertujuan  untuk memudahkan  Dinas  PERKIM  dalam  menentukan calon penerima program bedah rumah dengan tepat sasaran  .  Sistem  Pendukung  keputusan  adalah sebuah  sistem  informasi  komputer  yang  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dengan memproses data dan menyajikan informasi interatif[2].  Ada  beberapa  metode  yang  digunakan untuk pengambilan keputusan menentukan program bedah rumah salah satu metode yang bisa digunakan untuk  membantu  sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan  metode Simple  Additive  weighting (SAW). Metode SAW di kenal juga dengan istilah metode  penjumlahan  terbobot[3].  Metode  ini merupakan  metode  MCDM  yang  dikenal  dengan penjumlahan  nilai  terbobot  yaitu  penjumlahan  dari rating setiap alternatif pada beberapa atribut yang di tentukan[4].  Bekerja  dengan  mencari  nilai  bobot untuk  setiap  alternatif  kemudian  dilakukan  proses perhitungan  untuk  mendapatkan  alternatif  yang optimal.  Implementasi  metode Simple  Addtive Weightening (SAW)  untuk  menentukan  program bantuan  bedah  rumah    dapat  memberikan  solusi berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  untuk menentukan  prioritas  calon  penerima  program bedah rumah.
Penelitian  lain  yang  mendukung  penelitian  ini diantaranya  yang  berjudul  Sistem  pendukung Keputusan balita teridentifikasi stunting menggunakan  metode  SAW  hasil  yang  diperoleh dapat  mempermudah  proses  penentuan  balita stunting[5].  Penelitian  lain  membuat  judul  Sistem pendukung  pemberian  kredit  pada  koperasi karyawan  aneka  pangan  Nusantara  menggunakan metode SAW di dapatkan hasil bahwa metode SAW dapat memberikan solusi berdasarkan kriteria yang telah  ditentukan  untuk  menentukan  prioritas anggota yang mengajukan pinjaman dalam pemberian kredit  [6]. Penelitian lain yang berjudul Sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan siswa  terbaik  menggunkan  metode  SAW  hasilnya metode  SAW  dapat  membantu  dalam  pemilihan siswa  terbaik[7],  Penelitian  lain  yang  berjudul Analisis  sistem  pendukung  keputusan  menentukan produk terlaris menggunkan metode SAW, hasilnya metode SAW dapat menentukan produk  terlaris dan mampu  memberikan  rating  terhadap  produk  susu terlaris dengan cepat dan mudah[8], Penelitian lain yang  berjudul  sistem  pengambilan  keputusan penerima  renovasi  rumah  dengan  menggunkan metode Weight Product dan SAW,  hasilnya  metode tersebut  dapat  membantu  siapa  yang  paling  layak untuk  mendapatkan  bantuan  renovasi  rumah[9]. Penelitian  yang  dilakukan  [10]  juga  menerapkan tehnik  SAW  untuk  penentuan  program  bantuan bedah  rumah  dengan  kriteria  yang  berbeda. Penelitian lain dengan tema yang sama dengan judul
Sistem  Pendukung  keputusan  penerima  bantuan bedah  rumah  menggunakan  metode Analitycal Hierarchy Proces (AHP)  dan Multi  objective optimization on the basic of ratio analysis hasilnya metode tersebut dapat membantu dalam pengambilan  keputusan  calon  penerima  bedah rumah yang layak menerima dan sisanya tidak layak menerima bantuan bedah rumah [11].
Penelitian  program  bantuan  bedah  rumah menggunakan metode Analitycal Hierarchy Proces (AHP) harus  melakukan  pembobotan  kriteria  dan alternatif lalu melakukan perbandingan berpasangan dan  juga  menyediakan  skala  pengukuran  dan metode untuk mendapatkan prioritas (bobot) untuk semua hirarki  kriteria dan alternatif, Jika menggunakan  metode  SAW  cukup  melakukan pembobotan terhadap kriteria saja.
Dari  segi  bobot  kriteria  metode  AHP  dalam menentukan  bobot  adanya  konsistensi  rasio  (CR) jika nilai tersebut lebih dari 0,1, maka bobot kriteria tidak  konsisten,  jika  tidak  konsisten  maka  bobot tersebut tidak boleh digunakan. Sedangkan metode SAW  dalam  menentukan  bobot  hanya  berdasarkan bobot  kriteria  yang  harus  ternormalisasi  atau  jika dijumlah hasilnya sama dengan.
Dalam  Penentuan  program  bantuan  bedah rumah  di  kabupaten  Pandeglang  ada  sekitar  50 rumah, metode SAW hanya melakukan pembobotan pada  kriteria,  sedangkan  metode  AHP  harus membandingkan  kriteria  dan  alternatif.  Alternatif disini  adalah  rumah  yang  berjumlah  50,  bisa memakan waktu yang lama.
Pada penelitian ini menggunakan metode SAW, dimana  metode  SAW  lebih  cocok  digunakan  pada penlitian  ini  dikarenakan  adanya  penilaian  akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dari bobot  prefernsi  yang  telah  di  tentukan.  Hasil  dari Langkah  proses  metode  SAW  penilainya  menjadi lebih objektif.

## METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  data  dan informasi  yang  bersifat  objektif  yang  digunkan sebagai acuan dalam penelitian dengan adanya data- data  tersebut  dapat  diharapkan  penelitian  yang dihasilkan  adalah  penelitian  yang  berkualitas[12]. Proses dalam melakukan penelitian ini digambarkan dalam sebuah diagram pada gambar 1.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 197-202 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 1. Metodologi penelitian
Proses penelitian ini dimulai dengan identifikasi masalah yaitu proses penentuan program bantuan  bedah  rumah  di  kabupaten  Pandeglang, Tahap  selanjtnya  yaitu  menganalisis  masalah  yang ada  dengan  objek  penelitian  dimulai  dari  masalah yang  ada  dilapangan  dampak  yang  terjadi  hingga menentukan solusi.
Selanjutnya
adalah pengumpulan data dengan melakukan studi Pustaka dan  wawancara.  Berikutnya  adalah  perhitungan dengan  metode  SAW  dengan  cara  perhitungan rating  sub  kriteria  pada  setiap  kriteria,  dan selanjutnya memberikan bobot preferensi dari setiap kriteria  yang  sebelumnya  sudah  ditentukan.  Dan yang terakhir adalah kesimpulan. Penulis melakukan  hasil  kesimpulan  dari  penelitian  yang telah  dilakukan  serta  memberikan  saran  terhadap proses penentuan program bantuan bedah rumah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Pendukung keputusan untuk penentuan  program  bedah  rumah  dengan menggunakan  SAW.  Konsep  dasar  SAW  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif[13].  Tahapan  penyelesaian dengan metode SAW adalah:

## 1. Menentukan kriteria dan alternatif.
Tabel 1 data Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif A1 Irman A2 Tedi
A3 Inik A4 Enong A5 Toton Sumber: Hasil penelitian (2023) Tabel 2 data Kriteria Kode Nama Atribut Bobot Kriteria Kriteria C1 Luas Bangunan Benefit 2 C2 Jenis Lantai Benefit 5 C3 Jenis Dinding Benefit 3 C4 Fasilitas Jamban Benefit 4 C5 Penghasilan Cost 5 Sumber: hasil penelitian (2023)
Setelah  diketahui  bobot  kriteria,  Langkah selanjutnya  adalah  mengnormalisasi  bobot dengan  bentuk  decimal  dengan  jumlah keseluruhan 1. Rumusnya adalah
Wj = Wj ΣWj (1) Keterangan: Wj : Bobot Kriteria ΣWj : Total jumlah bobot kriteria Tabel 3 Perbaikan bobot Kode Kriteria Bobot Perbaikan Bobot C1 2 0.10 C2 5 0.26 C3 3 0.16 C4 4 0.21 C5 5 0.27 Jumlah Total 1 Sumber: Hasil penelitian (2023)
2. Menentukan nilai kriteria berdasarkan hasil wawancara pada dinas PERKIM kabupaten Pandeglang, apat dilihat pada table dibawah ini:
Tabel 4. Skala Pembobotan Kriteria Skala Keterangan 1 Sangat Kurang 2 Kurang 3 Cukup
4 Baik 5 Sangat Baik Sumber: Hasil penelitian (2023) Tabel 5. Pembobotan kriteria dan subkriteria Kriteria Keterangan Sub kriteria Bobot C1 Luas <4 m 2 4 Bangunan 4m 2 x 6m 2 3
6m 2 x 8m 2
2
>8m 2 1
Identifikasi masalah Analisis Masalah Pengumpulan data Penerapan metode SAW Hasil Alternatif Perangkingan Kesimpulan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 197-202 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
C2 Jenis Lantai Tanah/ Kayu 5 Semen 3 Kera mik 1 C3 Jenis Bambu 5 Dinding Kayu 3 Tem bok 1 C4 Fasilitas Tidak Jamban Ada C5 Peng hasilan <Rp 500000 5
Rp.500
000 s/d 1000000 3 >Rp 1000000 1 Sumber: hasil penelitian (2023)
3. Menentukan nilai rating kecocokan Pada  rating  kecocokan  dimasukan  nilai kriteria  dari  tiap-tiap  alternatif  yang  telah disesuaikan dengan nilai dari table 4.
Berikut  adalah  rating  kecocokan  yang ditujukan pada table 6
Tabel 6 Nilai rating kecocokan Kode Kriteria Alter C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A1 2 5 3 4 5 A2 3 5 3 4 5 A3 2 1 1 1 5 A4 4 5 5 4 5 A5 3 5 5 1 5 Sumber: hasil penelitian (2023)
4. Setelah  bobot  alternatif  telah  disesuaikan dengan  nilai  kecocokan,  maka  masuk  ke tahap  normalisasi.  Dengan  rumus  sebagai berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(2) Keterangan: Rij : Ratung kinerja ternormalisasi Max Xij :  Nilai  maksimum  dari  setiap baris dan kolom min Xij Min Xij : nilai minimum dari setiap baris Xij : Baris dan kolom dari matriks Kriteria Luas Bangunan R1.1= 2 = 2 = 0,50 2 3 2 4 3 4 R2.1= 3 =
2 = 0,75
2 3 2 4 3 4
R3.1= 2 = 2 = 0,50
2 3 2 4 3 4 R4.1= 4 = 4 = 1 2 3 2 4 3 4 R5.1= 3 = 3 = 0,75 2 3 2 4 3 4 Kriteria Jenis Lantai
R1.2= 5
= 5 = 1 5 5 1 5 5 5
R2.2= 5 = 5 = 1 5 5 1 5 5 5
R3.2= 1 = 1 = 0,20
5 5 1 5 5 5 R4.2= 5 = 5 = 1 5 5 1 5 5 5
R5.2= 5 = 5 = 1 5 5 1 5 5 5 Kriteria Jenis dinding
R1.3= 3 = 3 = 0,60
3 3 1 5 3 5 R2.3= 3 = 3 = 0,60
3 3 1 5 3 5
R3.3= 1 = 1 .= 0,20 3 3 1 5 3 5
R4.3= 5 .= 5 .= 1 3 3 1 5 3 5 R5.3= 5 .= 3 .= 0,60 3 3 1 5 3 5 Kriteria Fasilitas Jamban
R1.4= 4
= 4 .= 1 4 4 1 4 1 4
R2.4= 4 = 4 = 1 4 4 1 4 1 4
R3.4= 1 = 1 = 0,25 4 4 1 4 1 4
R4.4= 4
= 4 = 1 4 4 1 4 1 4
R5.4= 1 .= 1 = 0,25 4 4 1 4 1 4 Kriteria Penghasilan
R1.5= 5 5 5 5 5 = 5 = 1
5
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 197-202 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
R2.5= 5 5 5 5 5 = 5 = 1 5 5 R3.5= 5 5 5 5 5 = 5 = 1 5 5 R4.5= 5 5 5 5 5 = 5 = 1 5 5 R5.5= 5 5 5 5 5 = 5 = 1 5 5 Hasil Normalisasi R = 0,50 1 0,60 1 1 0,75 1 0,60 1 1 0,50 0,20 0,20 0,25 1 1 1 1 1 1 0,75 1 0,60 0,25 1
Untuk  mencari  nilai  bobot  preferensi  dari  setiap alternatif (Vi) atau perangkingan pada penentuan program bantuan bedah rumah dapat mengunakan rumus di bawah ini
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1
(3)
Keterangan: Vi : Nilai akhir dari alternatif Wj: Bobot yang telah ditentukan Rij: Normalisasi matrik Nilai Vi yang lebh besar mengidentifikasi bahwa Ai menjadi alternatif terpilih
V1= ((0,1*0,50)+(0,26*1)+(0,16*0.60)+(0,21*1)+ (0,27*1)) 0,05+0,26+0,096+0,21+0,27=0,886 V2=((0,1*0,75)+(0,26*1)+(0,16*0,60)+(0,21*1)+ (0,27*1)) 0.075+0,26+0,096+0,21+0,27=0,911 V3=((0,1*0,50)+(0,26*0,20)+(0,16*0,20)+(0,25*1) + (0,2781)) 0,05+0,052+0,032+0,25+0,27=0,654 V4=((0,01*1)+(0,26*1)+(0,16*1)+(0,21*1)+ (0,27*1)
= 0,1+0,26+0,16+0,21+0,27=1
V5=((0,1*0,75)+(0,26*1)+(0,16*0,60)+(0,21*0,25)
+(0,27*1))
= 0,075+0,26+0,096+0,0525+0,27=0,7535 Tabel 7 Perangkingan Kode Alternatif Nama nilai Rangking
A1 Irman 0,886 3 A2 Tedi 0,911 2 A3 Inik 0,654 5 A4 Enong 1 1 A5 toton 0,7535 4
Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang telah  diuraikan  di  atas  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  yang  berhak  mendapat  program  bantuan bedah  rumah  yaitu  yang  memperoleh  rangking pertama  atas  nama  Enong.  Selain  itu  metode Simple  additive  weighting dapat  memberikan solusi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan untuk  menentukan  prioritas  penerima  program bantuan  bedah  rumah.  Penelitian  ini  perlu dikembangkan dimasa depan dengan menggunakan  metode  lain  misalnya Weighted product method (WP Methode),  Analytic Hierarchy Process Methode (AHP Method) .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  yang tidak terhingga kepada semua pihak di Universitas Mathla’ul  Anwar  Banten  yang  telah  membantu dan  berkontribusi  dalam  proses  penelitian  ini sampai dengan selesai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Nalatissifa  and  Y.  Ramdhani,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Menggunakan  Metode  Topsis  Untuk Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH),” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  246–256, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.638.
[2] V.  No,  A.  Hal,  M.  Y.  A.  Syah,  M.  R.  Sanjaya,  E.
Lestari, and B. Wijaya, “Sistem Pendukung Keputusan
Dengan Menerapkan Metode TOPSIS Untuk
Menentukan  Siswa  Terbaik,”  vol.  5,  no.  2,  pp.  149– 154, 2023.
[3] A.  Lisdiyanto,  “Sistem  Penilaian  Kinerja  Tridharma Dosen Menggunakan SAW,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  69–72,  2023,  doi: 10.47233/jteksis.v5i1.760.
[4] M.  Kombinasi,  M.  Ahp,  and  D.  A.  N.  Saw,  “Sistem pendukung keputusan untuk menentukan siswa terbaik menggunakan kombinasi metode ahp dan saw,” vol. 4, no. 3, pp. 164–172, 2021, doi: 10.33387/jiko.
[5] C. Irawan, J. Informatika, C. Irawan, and S. Informasi, “Sistem  pendukung  keputusan  balita  teridentifikasi stunting  menggunakan  metode  saw,”  vol.  22,  no.  01, 2022.
[6] A. Pangan, N. Menggunakan, M. Saw, L. I. Prahartiwi, and  N.  Fatimah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Kredit  pada  Koperasi  Karyawan,”  vol.  9, no. 1, pp. 33–40, 2023, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[7] J. S. Komputer, R. Utami, and U. P. Utama, “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Siswa
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 197-202 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting ( SAW ),” vol. 4, no. September, pp. 561– 568, 2020.
[8] Y.  Siagian,  W. M. Kifti,  and  J.  Hutahaean, “Analisis Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Produk Terlaris  dengan Metode  Simple  Additive  Weighting,” vol. 5, no. September, pp. 1085–1095, 2021.
[9] D.  M.  Efendi et  al. ,  “Sistem  pengambilan  keputusan penerima renovasi rumah dengan menggunakan weight product dan saw,” vol. 21, no. 2, pp. 115–123, 2021.
[10] M.  Hakim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kategori Rumah Tidak Layak Huni Di Kelurahan Majidi Selong
Kabupaten  Lombok  Timur  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting (Saw),” J. Matrik , vol. 17, no. 1, p. 46, 2017, doi: 10.30812/matrik.v17i1.60.
[11] M. A. Jihad Plaza R and C. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Bedah Rumah
Menggunakan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Prosess (Ahp) Dan Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis,” J. Inform. , vol. 20, no. 2, pp. 189– 198, 2020, doi: 10.30873/ji.v20i2.2368.
[12] S. Kayati, H. Yenni, and H. Asnal, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Pada Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan  Kelas Unggulan di SMKN 1 Mandau Application of the Multi
Attribute Utility Theory ( MAUT ) Method in Decision Support Systems in Determining Superior,” vol. 12, no.
2, pp. 39–46, 2022.
[13] A.  Kelik  Nugroho,  I.  Permadi,  N.  Nofiyati,  and  S. Hayyu  Naufal  Ulfa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kesehatan  Tanah  Dengan  Metode  Simple
Additive Weighting,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 61–69, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1034.