SISTEM INFORMASI PERHITUNGAN POIN PELANGGARAN SISWA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Studi Kasus Di SMK As-Shofa Kabupaten Tasikmalaya)
Candra Surya 1 , Asep Wahyu 2
1 Manajemen Informatika, AMIK Mitra Gama
2 Sistem Informasi, STMIK Bandung
1 Jl. Kayangan No 99 Duri – Riau
2 Jl. Cikutra No 113 A Cibeunying Kidul,  Bandung Email : 1 candrasurya@gmail.com, 2 asepwahyu727@gmail.com

## ABSTRAK
Pendidikan  mempunyai  peranan  yang  sangat  penting dalam  kehidupan  manusia.  Semakin  tinggi  pendidikan seseorang  maka  akan  semakin  tinggi  wawasan  dan pengetahuannya. Sekolah merupakan salah satu lembaga pendidikan  formal  tempat  dimana  anak  menggali  dan mengembangkan potensi yang ada pada dirinya. Dengan adanya  pendidikan  di  sekolah  diharapkan  siswa  tidak hanya  menguasai  materi  pelajaran  tetapi  sekolah  juga dituntut  untuk  dapat  membentuk  dan  membina kepribadian  siswa  agar  sesuai  dengan  nilai-nilai  dan norma-  norma  yang  berlaku  dalam  masyarakat.  Oleh karena  itu  sebuah  sistem  pencatatan  poin  pelanggaran siswa  pada  sekolah  sangat  diperlukan  dengan  tujuan untuk  mengetahui  tingkat  ketidak  disiplinan  para  siswa dalam  lingkungan  sekolah.  Sistem  tersebut  juga  dapat menghasilkan informasi secara efektif dan efisien. Sistem informasi  ini  dirancang  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Metode  ini  digunakan  untuk mencari  alternatif  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh pengambil  keputusan  kemudian  merangking  dari alternatif  yang  ada.  Dalam  pengujian  diambil  sampel  5 orang siswa berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, hasil yang diperoleh  diurut berdasarkan  poin tertinggi. siswa  2  =  11,201,  siswa  3  =  10,665,  siswa  5  =  10,6, siswa4=8,366 dan siswa 1=7,866
Kata  Kunci:  Sistem  Informasi,  Perhitungan  point, pelanggaran siswa, Simple Additive Weighting, SAW,

## 1. Pendahuluan
Pendidikan mempunyai peranan yang sangat penting dalam  kehidupan  manusia.  Semakin  tinggi  pendidikan seseorang  maka  akan  semakin  tinggi  wawasan  dan pengetahuannya. Sekolah merupakan salah satu lembaga pendidikan  formal  tempat  dimana  anak  menggali  dan mengembangkan potensi yang ada pada dirinya. Dengan adanya  pendidikan  di  sekolah  diharapkan  siswa  tidak hanya  menguasai  materi  perlajaran  tetapi  sekolah  juga dituntut  untuk  dapat  membentuk  dan  membina kepribadian  siswa  agar  sesuai  dengan  nilai-nilai  dan norma-  norma  yang  berlaku  dalam  masyarakat.  Dalam upaya  mengoptimalkan  kepribadian  peserta  didik,  maka sekolah  perlu  menanamkan  tata  tertib  terhadap  siswa.
Keberadaan tata tertib sekolah berfungsi sebagai pedoman bagi siswa dalam berperilaku di lingkungan sekolah.
Seiring dengan berkembangnya pola perilaku siswa khususnya  di  SMK  As-shofa  Tasikmalaya,  maka  tidak mengherankan jika sering dijumpai siswa yang melanggar aturan  dan  tata  tertib  sekolah.  Pelanggaran-pelanggaran yang  bisa  dijumpai  di  sekolah  pada  umumnya  cukup beragam,  diantaranya  pelanggaran  yang  termasuk kedalam  kategori  ringan  seperti  datang  terlambat,  tidak mengerjakan  pekerjaan  rumah  (PR),  tidak  mengikuti upacara,  dan  lain-lain,  pelanggaran  yang  termasuk kategori  sedang  seperti  membolos,  merokok,  berkelahi, dan  pelanggaran  yang  termasuk  kategori  berat  seperti terlibat  tindakan  kriminal,  membawa  atau  memakai  dan mengedarkan miras dan narkoba serta masih banyak lagi pelanggaran-pelanggaran lainnya. Tentunya telah menjadi tugas  dan  kewajiban  guru,  khususnya  guru  bimbingan konseling (BK) untuk memberikan pembinaan dan sanksi bagi siswa-siswa yang bermasalah.
Namun di beberapa sekolah khusunya di SMK As- shofa  Tasikmalaya,  perhitungan  terhadap  nilai  poin pelanggaran siswa masih menggunakan sistem konvensional  dimana  guru  BK  harus  mencatatat  setiap pelanggaran  siswa  dalam  sebuah  buku  besar  dan menghitung  nilai  poin  pelanggaran.  Hal  ini  tentunya mengakibatkan sering terlambatnya proses penindaklanjutan terhadap siswa yang bermasalah, selain itu  sering  terjadi  kesalahan  dalam  merekapitulasi  poin pelanggaran  siswa  sehingga  sanksi  yang  diberikan  tidak sesuai dengan jumlah poin pelanggarannya.
Dalam rangka untuk membantu kinerja guru dalam menangani  siswa  yang  bermasalah,  maka  penulis  akan menganalisi  dan  merancang  suatu  sistem  untuk menghitung  Poin  Pelanggaran  Siswa  Menggunakan Metode Metode Simple Additive Weighting (SAW).

## 2. Tinjauan Pustaka
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  sebagai  referensi dalam penelititan ini diambil dari beberapa penelitian lain yaitu  Implementasi  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  siswa  baru  menggunakan  metode  simple additive  weighting,  penelitian  tersebut  bertujuan membuat sebuah system informasi penerimaan siswa baru dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)  yang  memberikan  hasil  lebih  optimal  dalam pengelolaan dan perhitungan nilai sehingga pihak panitia
(2)
(1)
dapat cepat memberikan keputusan [1]. Penelitian lainnya yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Calon Penerima  Bantuan  Bedah  Rumah  Di  Kecamatan Sambirejo  dengan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting,  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima bantuan bedah rumah berdasarkan akumulasi kriteriakriteria  yang  telah  ditentukan  [2].    Penelitian lainnya  yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Fuzzy  Multi  Attribute Decision  Making  (FMADM)  dan  Simple  Additive Weighting  (SAW).    tujuan  yang  diharapkan  dalam penelitian ini yaitu membangun suatu model pengambilan keputusan  pemilihan  perguruan  tinggi  menggunakan Fuzzy  Mutiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) dengan  metode Simple  Addive  Weighting (SAW)  yang akan  memberikan  referensi  kepada  pengguna  dalam menentukan perguruan tinggi [3].
a. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  dengan  istilah metode  penjumlahan  terbobot  [4].  Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut  [5].  Metode  SAW  proses  normalisasi  matrik keputusan  (X)    ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [6].
Dimana  r ij adalah rating kinerja  ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i=1,2,...m dan j=1,2,...n . Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai :
𝑽 𝒊 = ∑ 𝒘 𝒋 𝒓 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝒊 Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif A i lebih terpilih. Dimana :
Vi = Rangking Untuk Setiap Alternatif
wj = Nilai Bobot Dari Setiap Kriteria rij = Nilai Rating Kinerja Ternormalisasi
b. Algoritma Penyelesaian SAW
Berikut ini adalah Algoritma yang dipakai dalam menyelesaikan permasalahan  [7]:
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif (A i ) pada setiap
kriteria (C j ) yang sudah
ditentukan,dimana  nilai  tersebut  di  peroleh berdasarkan nilai crisp;i=1,2,…m dan j=1,2,…n .
2. Memberikan  nilai  bobot (W) yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi (r ij ) dari alternatif Ai pada atribut C j berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut. Atribut
keuntungan/benefit=MAKSIMUM atau    atribut biaya/cost=MINIMUM .  Apabila  berupa  artibut keuntungan  maka  nilai  crisp (X ij ) dari  setiap kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai crispMAX (MAX  X ij ) dari  tiap  kolom,  sedangkan  untuk atribut biaya, nilai crispMIN (MIN X ij ) dari setiap kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai crisp(X ij ) setiap kolom.
4. Melakukan  proses  perangkingan  dengan  cara mengalikan  matriks  ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W) .
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif (V i ) dengan  cara  menjumlahkan  hasil kali  antara  matriks  ternormalisasi (R) dengan nilai  bobot (W) .  Nilai Vi yang  lebih  besar mengindikasikan  bahwa  alternatif A i lebih terpilih.

## 3. Metodologi
Penelitian  dilakukan  di  SMK  As-Shofa  Kabupaten Tasikmalaya,  data  dikumpul  menggunakan  pendekatan deskriptif atau survey melalui guru bimbingan konseling (BP).  Dalam  ujicoba  diambil  sampel  sebanyak  5  orang siswa. Data tersebut kemudian diolah, diuji dan dijadikan acuan  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menghitung point  pelanggaran  siswa  menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW). Adapun cara kerja pengujian menggunakan metode SAW sebagai berikut :
𝒓 𝒊𝒋= { 𝒙 𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙 𝒙 𝒊𝒋 𝒊 𝑴𝒊𝒏 𝒙 𝒊𝒋 𝒊 𝒙 𝒊𝒋 Menentukan Kriteria Nilai Kriteria Bobot Preferensi Perangkingan Hasil Jika J adalah atribut keuntungan (benefit)
Jika J adalah atribut biaya (cost)

## 4. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  metode  penelitian  yaitu  menggunakan metode  SAW  maka  dibutuhkan  5  tahapan  dalam menentukan point pelanggaran siswa. Dalam  pengujian  tersebut  diambil  sampel  sebanyak  5 orang  siswa  akan  dijadikan  alternatif  dan  dinilai berdasarkan tingkat kepentingan kriteria yang ada.
1. Menentukan kriteria sebagai pedoman dalam menilai tingkat pelanggaran siswa. Dalam hal ini dikelompokan menjadi 3 yaitu : sikap dan perilaku, kerajinan dan kerapian. Secara lengkap dapat dilihat pada tabel 1,2,3dibawah dibawah ini :
Tabel 1. Kriteria Sikap dan Perilaku No Nama Kriteria Bobot Ketera ngan 1 Bertindak  tidak  sopan kepada sesama siswa 4 Rendah 2 Mengganggu ketenangan KBM 2 Sangat Rendah 3 Membuang sampah tidak pada tempat yang semestinya Tidak mengembalikan/ menghilangkan kunci kelas
5 Cukup 4 Tidak mengembalikan/menghil angkan kunci kelas 5 Cukup 5 Mengancam/mengintimi dasi guru, TU, dan siswa 10 Cukup 6 Mencoret dinding, meja, kursi dan pagar 10 Cukup 7 Meloncat pagar 10 Cukup 8 Bertindak  tidak  sopan kepada guru/ karyawan 10 Cukup 9 Membawa/  merokok  di sekolah/  diluar  sekolah (masih dengan seragam sekolah) 15 Tinggi 10 Merusak sarana/ prasarana sekolah, software maupun hardware 15 Tinggi 11 Membawa  HP,  MP3, MP4, Headset, atau sejenisnya (dapat diambil orang tua) 15 Tinggi 12 Mengambil  hak  orang lain, berjudi 20 Tinggi 13 Membawa senjata tajam, senjata api dan sejenisnya 30 Tinggi 14 Memalsukan tanda tangan, nilai, dll 30 Tinggi 15 Berkelahi di lingkungan/ diluar  sekolah/  terlibat tawuran antar sekolah 30 Tinggi
16 Pornografi atau pornoaksi di lingkungan  atau  diluar sekolah 50 Sangat Tinggi 17 Membawa/ memakai/ mengedarkan  Miras  dan narkoba 50 Sangat Tinggi 18 Terlibat tindakan criminal (sampai ditahan polisi) 50 Sangat Tinggi 19 Hamil/ menghamili/ nikah  siri/  Tertangkap tangan melakukan tindak asusila 100 Sangat Tinggi Tabel 2. Kriteria Kerajinan No Nama Kriteria Bobot Ketera ngan 1 Tidak mengerjakan tugas PR 1 Sangat Rendah 2 Datang  terlambat  <15 menit 1 Sangat Tinggi 3 Datang  terlambat  <  45 menit 1 Sangat Tinggi 4 Datang  terlambat  >45 menit 2 Rendah 5 Tidak mengikuti pelajaran tanpa ijin 3 Rendah 6 Meninggalkan kelas tanpa ijin 3 Rendah 7 Tidak mengikuti siraman rohani jumat pagi 3 Rendah 8 Tidak mengikuti kegiatan ekstrakulikuler/pengemb angan diri 3 Rendah 9 Tidak  masuk  sekolah tanpa  keterangan/ keluar sekolah  sebelum  jam pulang tanpa ijin 4 Rendah
Tabel 3. Kriteria Kerapian No Nama Kriteria Bobot Ketera ngan 1 Tidak  memasukkan  baju seragam 1 Sangat Rendah 2 Tidak memakai kaos kaki 1 Sangat Rendah 3 Tidak memakai ikat pinggang 1 Sangat Rendah 4 Seragam  atribut  tidak lengkap 2 Rendah 5 Tidak  memakai  sepatu hitam/ sepatu sekolah 2 Rendah
6 Berambut panjang terberai (bagi siswa putri) 2 Rendah 7 Berambut gondrong (bagi siswa putra) 3 Rendah 8 Bertindik,memakai giwang (bagi siswa putra) 5 Cukup 9 Bersolek berlebihan 5 Cukup 10 Baju seragam tidak sesuai dengan ketentuan sekolah 5 Cukup 11 Bertato 10 Cukup 12 Menggunakan  pewarna rambut 10 Cukup
Pada  pengujian  ini,  penulis  hanya  mengambil  5  sampel dari  kriteria  diatas.  Kriteria  yang  penulis  gunakan dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Mengganggu ketenangan KBM C2 Bertindak  Tidak  Sopan  Kepada Sesama Siswa C3 Membawa/  merokok  di  sekolah/ diluar sekolah C4 Membawa  senjata  tajam,  senjata api dan sejenisnya C5 Pornografi atau pornoaksi
Setelah kriteria ditentukan, selanjutnya penentuan tingkat kepentingan dan nilai bobot dari masing-masing kriteria (C1-C5):

## 2. Menentukan nilai dari masing-masing kriteria
Tabel 5. Tingkat Kepentingan Kriteria
Tingkat Kepentingan Bobot Nilai Sangat Tinggi 31-100 Tinggi 16-30 Sedang 10-15 Rendah 2-9 Sangat Rendah 1
Berikut  nilai  dari  masing-masing  kriteria  berdasarkan tingkat kepentingan.
Tabel 6. Kriteria C1 Mengganggu  ketenangan KBM Tingkat Kepentingan Nilai Tidak Benar Sangat Rendah 1 Benar Rendah 2
Tabel 7. Kriteria C2 Bertindak  Tidak  Sopan Kepada Sesama Siswa Tingkat Kepentingan Nilai Tidak Benar Sangat Rendah 1 Benar Rendah 4 Tabel 8. Kriteria C3 Membawa/  merokok  di sekolah/ diluar sekolah Tingkat Kepentingan Nilai Tidak Benar Sangat Rendah 1 Benar Cukup 15
Tabel 9. Kriteria C4 Membawa senjata tajam, senjata api dan sejenisnya Tingkat Kepentingan Nilai Tidak Benar Sangat Rendah 1 Benar Tinggi 30 Tabel 10. Kriteria C5 Pornografi atau pornoaksi Tingkat Kepentingan Nilai Tidak Benar Sangat Rendah 1 Benar Sangat Tinggi 50
Berikut  diambil  sampel  5  orang  siswa  yang  akan digunakan sebagai alternatif dan diuji berdasarkan kriteria yang telah ditentukan diatas.
Tabel 11. Alternatif Alternatif Keterangan X1 Siswa1 X2 Siswa2 X3 Siswa3 X4 Siswa4 X5 Siswa5
Berdasarkan sampel data yang diambil dari guru BK pada SMK  As-Shofa  Kabupaten  Tasikmalaya  maka  di  dapat nilai  dari  masing-masing  alternatif  dari  kriteria berdasarkan tingkat kepentingan:
Tabel 12. Nilai alternatif berdasarkan kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 2 1 15 30 1 A2 2 4 15 1 1 A3 2 1 1 30 1 A4 1 1 15 30 1 A5 2 1 1 1 50
Berdasarkan  tabel  nilai  alternatif  berdasarkan  kriteria dibuat Matrik Keputusan (x)
X= [ 2 1 15 30 1 2 4 15 1 1 2 1 1 30 1 1 1 15 30 1 2 1 1 1 50]
Lakukan Normalisasi terhadap Matrik Keputusan (X)
C1: Mengganggu ketenangan KBM
𝑟 11 min {2; 2; 2; 1; 2} 2 = 1 2 = 0,5 𝑟 21 min {2; 2; 2; 1; 2} 2 = 1 2 = 0,5 𝑟 31 min {2; 2; 2; 1; 2} 2 = 1 2 = 0,5 𝑟 41 min {2; 2; 2; 1; 2} 1 = 1 1 = 1 𝑟 51 min {2; 2; 2; 1; 2} 2 = 1 2 = 0,5
C2: Bertindak Tidak Sopan Kepada Sesama Siswa
𝑟 12 min {1; 4; 1; 1; 1} 1 = 1 1 = 1 𝑟 22 min {1; 4; 1; 1; 1} 4 = 1 4 = 0,25 𝑟 32 min {1; 4; 1; 1; 1} 1 = 1 1 = 1 𝑟 42 min {1; 4; 1; 1; 1} 1 = 1 1 = 1 𝑟 52 min {1; 4; 1; 1; 1} 1 = 1 1 = 1
C3: Membawa/ merokok di sekolah/ diluar sekolah
𝑟 13 min {15; 15; 1; 15; 1} 15 = 1 15 = 0,067
𝑟 23 min {15; 15; 1; 15; 1} 15 = 1 15 = 0,067
𝑟 33 min {15; 15; 1; 15; 1} 1 = 1 1 = 1 𝑟 43 min {15; 15; 1; 15; 1} 15 = 1 15 = 0,067
𝑟 53 min {15; 15; 1; 15; 1}
1 = 1 1 = 1
C4: Membawa senjata tajam, senjata api dan sejenisnya
𝑟 14 min {30; 1; 30; 30; 1}
30 = 1 30 = 0,033
𝑟 24 min {30; 1; 30; 30; 1} 1 = 1 1 = 1
𝑟 34 min {30; 1; 30; 30; 1} 30 = 1 30 = 0,033
𝑟 44 min {30; 1; 30; 30; 1} 30 = 1 30 = 0,033
𝑟 54 min {30; 1; 30; 30; 1} 1 = 1 1 = 1
C5: Pornografi atau pornoaksi
𝑟 15 min {1; 1; 1; 1; 50} 1 = 1 1 = 1 𝑟 25 min {1; 1; 1; 1; 50} 1 = 1 1 = 1 𝑟 35 min {1; 1; 1; 1; 50} 1 = 1 1 = 1 𝑟 45 min {1; 1; 1; 1; 50} 1 = 1 1 = 1 𝑟 55 min {1; 1; 1; 1; 50} 50 = 1 50 = 0,02
Berdasarkan  perhitungan  matrik  ternormalisasi  diatas diperoleh matrik (R) sebagai berikutt :
R=
[ 0,5 1 0,067 0,033 1 0,5 0,25 0,067 1 1 0,5 1 1 0,033 1 1 1 0.067 0,033 1 0,5 1 1 1 0,02]

## 3. Menentukan bobot Preferensi
Bobot Preferensi (W) :
Tabel 13. Bobot Preferensi Kriteria Bobot Nilai C1 1 C2 2 C3 3 C4 5 C5 5
W= [1, 2, 3, 5, 5]
4. Melakukan Perangkingan
Setelah  matrik  ternormalisasi  didapat  maka  proses selanjutnya  melakukan  perangkingan  (V i ).    proses perangkingan  dilakukan  dengan  cara  mengalikan  bobot referensi (W) dengan matrik ternormalisasi (R).
V 1 = (1)(0,5)+(2)(1)+(3)(0,067)+(5)(0,033)+(5)(1)
0,5 + 2 + 0,201 + 0,165 + 5
7,866
V 2 = (1)(0,5)+(2)(0,25)+(3)(0,067)+(5)(1)+(5)(1) 0,5 + 0,5 + 0,201 + 5 + 5 11,201 V 3 = (1)(0,5)+(2)(1)+(3)(1)+(5)(0,003)+(5)(1) 0,5 + 2 + 3 + 0,015 + 5
10,665
V 4 = (1)(1)+(2)(1)+(3)(0,067)+(5)(0,033)+(5)(1)
1 + 2 + 0,201 + 0,165 + 5 8,366
V 5 = (1)(0,5)+(2)(1)+(3)(1)+(5)(1)+(5)(0,02)
0,5 + 1 + 1 + 1 + 0,02 10,6
5. Hasil Perangkingan
Dari  proses  perhitungan  perangkingan  diatas,  nilai tertinggi  berada  pada  V 2 =  11,201.  Perangkingan  poin pelanggaran  masing-masing  siswa  secara  keseluruhan dapat dilihat pada tabel 14 :

## Tabel 14.  Peringkat Perangkingan
Alternatif Nama Siswa Poin Pelanggaran Keterangan A2 Siswa 2 11,201 Peringkat I A3 Siswa 3 10,665 Peringkat II A5 Siswa 5 10,6 Peringkat III A4 Siswa 4 8,366 Peringkat IV A1 Siswa 1 7,866 Peringkat V
Rancangan Database Sistem Informasi
Gambar 2. Database
Rancangan Sistem Informasi
1. 1. Halaman Utama
Gambar 3 . Halaman Utama Sistem
2. 2. Halaman Login
3.
3. Halaman Admin
Gambar 5. Halaman Admin Sistem

## 4. Laporan Poin Pelanggaran Siswa

## Gambar 6. Laopran Point Pelanggaran Sistem

## 5. Kesimpulan
Dengan aplikasi perhitungan poin pelanggaran siswa menggunakan  metode simple  additive  weighting (SAW) dapat membantu guru BK  dalam melakukan pencatatan dan merekapitulasi poin pelanggaran serta dapat  mempercepat  proses  penindaklanjuatan terhadap siswa yang bermasalah.

## Daftar Pustaka
[1] Y.  Sopyan,  S.  Supriyadi,  and  E.  Kurniadi, “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting.  (Study  Kasus :  Smk
Negeri  3  Kuningan),”  vol.  11,  no.  1,  pp.  53–61, 2016. [2] R.  H.  Khouf,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan  Calon  Penerima  Bantuan  Bedah Rumah  Di  Kecamatan  Sambirejo  Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” 2017. [3] C.  Surya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Fuzzy Multi Attribut Decision Making (FMADM) dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” J.
Rekayasa  Elektr. ,  vol.  11,  no.  4,  pp.  149–156,
2015.
[4] A.  Setiadi et  al. ,  “Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting  (  SAW  )  Untuk  Pemilihan Siswa Terbaik,”  vol.  7, no. September, pp. 104– 109, 2018.
[5] A.  A.  Azhari,  A.  Najib,  and  T.  Informasi, “Perbandingan  Metode  Saw  dan  Topsis  Pada Penerimaan Siswa Praktek Kerja Lapangan,” vol. 3, no. 1, pp. 71–77, 2018.
[6] E.  Ismanto,  “SATIN  –  Sains  dan  Teknologi Informasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting ( SAW ),” vol. 3, no. 1, pp. 1– 9, 2017.
[7] D.  Kartiko,  “Sistem  pendukung  keputusan pemberian beasiswa di pt.indomarco prismatama cabang bandung,” no. 114.