## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Siswa Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Rida Utami Universitas Potensi Utama Jl. KL. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3A Tanjung Mulia Medan Sumatera Utara 20241, Indonesia ridatami2@gmail.com

## Abstract
In  this  study,  the  authors  aim  to  design  and  build  a  decision  support  system  at  Medan  Putri Private  Junior  High  School.  The  method  used  by  the  author  is the  Simple  Additive  Weighting (SAW) method. There are five criteria used by the author, namely good ethics, active in class, the  highest  report  card  value  and  attendance.  The  use  of  a  Decision  Support  System  (DSS)  is expected  to  help  the  decisions  made  in  choosing  and  determining  who  is  the  best  student, considering  that  so  far  no  particular  method  has  been  used  in  selecting  students  so  that sometimes decisions are deemed less objective and not on target. In this study, a case  will  be appointed,  namely  looking for  the  best  alternative  based  on  predetermined  criteria  using the Simple Additive Weighting (SAW) method. The research was conducted by finding the weight value  for  each  attribute,  then  a  ranking process  was  carried  out  which  would  determine  the optimal alternative, namely the best student.
Keywords : Student, Determination, Criteria, Absensi, SAW

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  penulis  bertujuan  untuk  merancang  serta  membangun  sebuah  sistem penunjang keputusan pada SMP Swasta Medan Putri, Metode yang digunakan penulis adalah metode Simple Additive Weighting(SAW). Terdapat lima kriteria yang digunakan oleh penulis yaitu Berakhklak yang baik, Aktif di dalam kelas, Nilai Raport tertinggi dan Absensi kehadiran. Penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  diharapkan  dapat  membantu  keputusan yang  diambil  dalam  memilih  dan  menentukan  siapakah  yang  menjadi  siswa  terbaik, mengingat  selama  ini  tidak  digunakan  metode  tertentu  dalam  memilih  siswa  sehingga terkadang keputusan dianggap kurang objective dan tidak tepat sasaran. Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alternatif terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah  ditentukan  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Penelitian dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilakukan  proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu siswa terbaik.
Kata kunci : Siswa, Penentuan, Kriteria, Absensi, SAW

## 1. PENDAHULUAN
SMP  Swasta  Medan  Putri  merupakan  Sekolah  Menengah  Pertama Swasta  di  Medan-Sumatera  Utara.  mempunyai  tujuan  yang  mulia  yaitu menciptakan  generasi  yang  beriman,  bertakwa,etika  yang  baik,  berkualitas dan  mampu  mengembangkan  potensi  yang  dimilikinya,  guna  terwujudnya Sekolah  yang  berkualitas.  Namun  hingga  saat  ini  SMP  Swasta  Medan  Putri belum  mempunyai  metode  khusus  dalam  memilih  siswa  terbaik.  Dengan adanya  masalah  diatas  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siswa
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 561-568 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Terbaik  dengan  metode  SAW  pada  SMP  Swasta  Medan  Putri,  Medan Sumatera Utara diharapkan dapat membantu dalam pemilihan siswa terbaik.
Metode  SAW  merupakan  salah  satu  metode  untuk  menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making (MADM) yang paling sederhana dan paling banyak digunakan. Selain itu, metode ini juga merupakan metode yang paling mudah diaplikasikan, karena mempunyai algoritma yang tidak terlalu rumit. Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  [1].  untuk  mendukung proses  pemilihan  siswa  berprestasi  di  SMP  Swasta  Medan  Putri.Dengan menggunakan  sistem  berbasis  komputer  yang  menyajikan  dan  memproses informasi  yang  memungkinkan  pembuatan  keputusan  menjadi  lebih produktif,  dinamis,  dan  inovatif[2].Sistem  pendukung  keputusan  untuk mendukung  proses  pemilihan  siswa  berprestasi  di  SMP  Swasta  Medan Putri.Dalam  memilih  siswa  berprestasi  merupakan  salah  satu  langkah  bagi siswa  SMP  Swasta  Medan  Putri  baik  negeri  maupun  swasta  untuk mempersiapkan siswa yang dapat menjadi andalan bagi sekolah dan panutan bagi siswa lain dalam berprestasi.Pemilihan siswa terbaik untuk menempati kelas unggulan ditentukan berdasarkan beberapa kriteria[3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. MetodePenelitian
Menurut  Kusumadewi  Metode  SAW  merupakan  metode  penjumlahan nilai terbobot. Dimana konsep dasar dari metode SAW merupakan pencarian pejumlahan  nilai  terbobot  dari  hasil  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matrik keputusan  (X)  ke  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Adapun  langkah  penyelesaian  suatu  masalah menggunakan metode SAW yaitu:
a) Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu C i .
b) Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria sebagai W.
c) Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
d) Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (C i ),  kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan degan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
(1)
Jika J Adalah Atribut Keuntungan (Benefit) Jika J Adalah Atribut Biaya (Cost) Keterangan Setiap kriteria: R ij
: nilai rating kinerja ternormalisasi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 561-568 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
X ij : nilai atribut yang dimiliki dari Max X ij : nilai terbesar dari setiap kriteria. Min X ij : nilai terkecil dari setiap kriteria. Benefit : jika nilai terbesar adalah terbaik Cost : jika nilai terkecil adalah terbaik
e) Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dan perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik  (A i ) sebagai solusi.
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  langkah  untuk  menetukan  perhitungan  untuk  menentukan siswa terbaik menggunakan metode SAW, yaitu:
a) Menentukan Kriteria
Langkah kesatu (1) menentukan kriteria yang akan digunakan sebagai acuan dalam pemilihan siswa terbaik yaitu C i .
Tabel 1. Tabel Ketentuan Kriteria
Kode Kriteria ( C i ) Ketentuan Kriteria C 1 Etika yang baik C 2 Aktif di dalam kelas C 3 Nilai raport tertinggi C 4 Absensi kehadiran C 5 Bertanggug jawab
Nilai  setiap  alternatif  A i pada  setiap  kriteria  yang  sudah  ditentukan. Nilai tersebut diperoleh berdasarkan nilai crisp : i = 1, 2, ……, m dan j = 1, 2, ……., n. Adapun kriteria pembobotan yang dilakukan penulis dalam penelitian pemilihan siswa terbaik, yaitu sebagai berikut:
1) Kriteria Berakhlak Baik
Variabel Berakhlak Baik terbagi atas 5 bilangan fuzzy , yaitu: Sangat Rendah (SR)   = 1 Rendah (R) = 2 Sedang (S) = 3 Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5
2) Kriteria  Aktif  di  Dalam  Kelas  Variabel  Berakhlak  Baik  terbagi  atas  5 bilangan fuzzy , yaitu:
Sangat Rendah (SR)   = 1 Rendah (R) = 2 Sedang (S) = 3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 561-568 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tinggi (T)
= 4
Sangat Tinggi (ST) = 5
3) Kriteria  Nilai  Raport  Tertinggi  Variabel  Berakhlak  Baik  terbagi  atas  5 bilangan fuzzy , yaitu:
Sangat Rendah (SR)   = 1 Rendah (R)
= 2
Sedang (S)
= 3 Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5
4) Kriteria  Absensi  Kehadiran  Variabel  Berakhlak  Baik  terbagi  atas  5 bilangan fuzzy , yaitu:
Sangat Rendah (SR)   = 1 Rendah (R)
= 2
Sedang (S)
= 3 Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5
5) Kriteria Bertanggung Jawab Variabel Berakhlak Baik terbagi atas 5 bilangan fuzzy , yaitu:
Sangat Rendah (SR)   = 1
Rendah (R) = 2 Sedang (S) = 3 Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5

## b) Memberikan Nilai Bobot
Langkah kedua (2) memberikan nilai bobot atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. Bobot kriteria yang akan digunakan dalam memilih siswa terbaik adalah sebagai berikut Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Preferesi (W) Setiap Kriteria
Kode Kriteria Ketentuan Kriteria Bobot Preferensi (W) C 1 Etika yang baik 0,30 (30%) C 2 Aktif di dalam kelas 0,15 (15%) C 3 Nilai raport tertinggi 0,15 (15%) C 4 Absensi kehadiran 0,20 (20%) C 5 Bertanggug jawab 0,20 (20%)

## c) Memberi Nilai Rating
Langkah ketiga (3) menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria kemudian memodelkannya ke dalam bilangan fuzzy setelah itu konversikan  ke  bilangan Crips .Seperti  terlihat  pada  tabel  IV.3  yang  telah ditentukan sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 3   3   3   5   4 A 2
3   3   3   4   3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 561-568 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
A 3 3   4   4   3   4 A 4 4   4   4   4   3 A 5 2   3   3   4   4 A 6 5   4   5   5   5 A 7 3   4   4   4   4 A 8 3   4   4   5   4 A 9 3   4   4   4   4 A 10 4   2   3   4   3 A 11 3   2   3   4   4 A 12 3   3   3   4   5 A 13 4   4   3   3   4 A 14 3   4   5   4   5 A 15 3   4   3   4   4 A 16 3   2   3   4   4
A 17
3   2   3   4   4 A 18 2   3   4   5   5 A 19 4   4   5   5   5 A 20 2   3   3   3   3 A 21 4   3   3   4   4 A 22 4   3   3   4   4 A 23 3   3   4   5   5 A 24 3   2   3   4   3 A 25 2   3   3   3   4 A 26 3   3   3   4   4 A 27 4   4   3   2   3 A 28 5   5   5   5   5 A 29 4   4   4   3   4 A 30 2   3   3   4   4
d) Membuat Matriks Keputusan dan Normalisasi
Setelah  nilai  rating  alternatif  pada  setiap  kriteria  ditentukan  langkah keempat (4) adalah pembentukan matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.Nilai X setiap alternatif  (A i )  pada  setiap  kriteria  (C i )  sudah  ditentukan.  Matriks  yang dihasilkan sebagai berikut:
Di  bawah  ini  adalah  hasil  pengujian  dimana  nilai  awal  diproses menggunakan  metode Simple  Additive  weighting (SAW)  dan  mendapatkan nilai  hasil  akhir  dalam  perhitungan  seperti  di  atas,  berikut  tabel  hasil pengujian di bawah ini
Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian No   Nama Siswa Kriteria Hasil Berakhlak Baik Aktif di Dalam Kelas Nilai Raport Tertinggi Absensi Kehadiran Bertanggung jawab
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 561-568 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No   Nama Siswa Kriteria Hasil Berakhlak Baik Aktif di Dalam Kelas Nilai Raport Tertinggi Absensi Kehadiran Bertanggung jawab 1 Arwan Sarifuddin 0,1 8 0,09 0,09 0,20 0,16 0,72 2 Dhani Febriyan 0,1 8 0,09 0,09 0,16 0,12 0,64 3 Dina Bombom Anto 0 , 1 8 0,12 0,12 0,12 0,16 0,70 4 Galih Prastiyo 0 , 2 4 0,12 0,12 0,16 0,12 0,76 5 Ibnu Baihaqi 0,1 2 0,09 0,09 0,16 0,16 0,62 6 Indah Pratiwi 0,3 0 0,12 0,15 0,20 0,20 0,97 7 Kevin Hovandra Riswandy 0,1 8 0,12 0,12 0,16 0,16 0,74 8 M. Maulana Saifurrahman 0,18 0,12 0,12 0,20 0,16 0,78 9 Maulisa Darata Putri 0,18 0,12 0,12 0,16 0,16 0,74 10 Nabil Abyakta Zufar 0,24 0,06 0,09 0,16 0,12 0,67 11   Nabilah Nusaibah 0,18 0,06 0,09 0,16 0,16 0,65 12   Nadila Eka Ramadhani 0,18 0,09 0,09 0,16 0,20 0,72 13   Nanda Salsabila 0,24 0,12 0,09 0,12 0,16 0,73 14   Ramadhani Septiawan 0,1 8 0,12 0,15 0,16 0,20 0,81 15   Romadhoni Fairuz 0,1 8 0,12 0,09 0,16 0,16 0,71 16   Sandy Setia Alamsyah 0,1 8 0,06 0,09 0,16 0,16 0,65 17   Zidan A Aizudin 0,1 8 0,06 0,09 0,16 0,16 0,65 18   Anisa Hemalia Putri 0,1 2 0,09 0,12 0,20 0,20 0,73 19 Fairuza Muntaza Shakila 0,2 4 0,12 0,15 0,20 0,20 0,91 20   Farid Febriansyah 0,1 2 0,09 0,09 0,12 0,12 0,54 21 Fatimah Najwati Azzahra 0,2 4 0,09 0,09 0,16 0,16 0,74 22 Fatimah Najwita Azzahra 0,2 4 0,09 0,09 0,16 0,16 0,74 23   Kinanti Anantia Putri 0,1 8 0,09 0,12 0,20 0,20 0,79 24 Muhammad Zakky Ibnu Satria 0 , 1 8 0,06 0,09 0,16 0,12 0,61 25   Nabil Syafiq 0 , 1 2 0,09 0,09 0,12 0,16 0,58 26   Nabila Arta Milasari 0,1 8 0,09 0,09 0,16 0,16 0,68 27   Rizkia Ramadhani 0 , 2 4 0,12 0,09 0,08 0,12 0,65 28   Suwindah 0 , 3 0 0,15 0,15 0,20 0,20 1,00 29 Syahira Anastasia Putri 0,2 4 0,12 0,12 0,12 0,16 0,76 30   Zacky Zakaria 0,1 2 0,09 0,09 0,16 0,16 0,62
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 561-568 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 5. Tabel Kriteria Siswa
Alt Kriteria C 1 C 2 C 3
C 4 C 5 A 1 0,6 0,6   0,6 1 0,8 A 2 0,6 0,6   0,6 0,8 0,6 A 3 0,6 0,8   0,8 0,6 0,8
A 4 0,8 0,8   0,8 0,8 0,6 A 5 0,4 0,6   0,6 0,8 0,8 A 6 1 0,8 1 1 1 A 7 0,6 0,8   0,8 0,8 0,8 A 8 0,6 0,8   0,8 1 0,8 A 9 0,6 0,8   0,8 0,8 0,8 A 10 0,8 0,4   0,6 0,8 0,6
A 11 0,6 0,4   0,6 0,8 0,8 A 12 0,6 0,6   0,6 0,8 1
A 13 0,8 0,8   0,6 0,6 0,8
A 14 0,6 0,8 1 0,8 1
A 15 0,6 0,8   0,6 0,8 0,8 A 16 0,6 0,4   0,6 0,8 0,8 A 17 0,6 0,4   0,6 0,8 0,8 A 18 0,4 0,6   0,8 1 1 A 19 0,8 0,8 1 1 1 A 20 0,4 0,6 0,6 0,6 0,6 A 21 0,8 0,6 0,6 0,8 0,8 A 22 0,8 0,6 0,6 0,8 0,8 A 23 0,6 0,6 0,8 1 1 A 24 0,6 0,4 0,6 0,8 0,6 A 25 0,4 0,6 0,6 0,6 0,8 A 26 0,6 0,6 0,6 0,8 0,8
A 27 0,8 0,8 0,6 0,4 0,6 A 28 1 1 1 1 1 A 29 0,8 0,8 0,8 0,6 0,8
A 30 0,4 0,6 0,6 0,8 0,8
Semakin Tinggi Hasil Akhir Yang Diperoleh Maka Akan Semakin Besar Peluang  Untuk  Menjadi  Semakin  Tinggi  Hasil  Akhir  Yang  Diperoleh  Maka Akan  Semakin  Besar  Peluang  Untuk  Menjadi  Siswa  Terbaik.  Berikut  Hasil Perankingan  Dengan  Proses  Normalisasi  Metode  SAW.  Hasil  Dari  Proses Normalisasi  Keputusan  Berdasarkan  Perhitungan  Kriteria.  Digambarkan Dalam Bentuk Tabelnya Sebagai Berikut:

## Tabel 6. Tabel Hasil Perankingan
No Nama Siswa Hasil Akhir Rank 1 Suwindah 1.00 1 2 Indah Pratiwi 0.97 2 3 Fairuza Muntaza Shakila 0.91 3 4 Ramadhani Septiawan 0.81 4 5 Kinanti Anantia Putri 0.79 5 6 M. Maulana Saifurrahman 0.78 6 7 Galih Prastiyo 0.76 7 8 Syahira Anastasia Putri 0.76 7 9 Kevin Hovandra Riswandy 0.74 8 10 Maulisa Darata Putri 0.74 8 11 Fatimah Najwati Azzahra 0.74 8 12 Fatimah Najwita Azzahra 0.74 8 13 Nanda Salsabila 0.73 9 14 Anisa Hemalia Putri 0.73 9 15 Arwan Sarifuddin 0.72 10 16 Nadila Eka Ramadhani 0.72 10 17 Romadhoni Fairuz 0.71 11 18 Dina Bombom Anto 0.70 12 19 Nabila Arta Milasari 0.68 13 20 Nabil Abyakta Zufar 0.67 14 21 Nabilah Nusaibah 0.65 15 22 Sandy Setia Alamsyah 0.65 15 23 Zidan A Aizudin 0.65 15 24 Rizkia Ramadhani 0.65 15 25 Dhani Febriyan 0.64 16 26 Ibnu Baihaqi 0.62 17 27 Zacky Zakaria 0.62 17 28 Muhammad Zakky Ibnu Satria 0.61 18 29 Nabil Syafiq 0.58 19 30 Farid Febriansyah 0.54 20
Nilai  terbesar  ada  pada  V 28 sehingga  alternatif  A 28 (Siswa  ke  –  28) adalah  alternatif  yang  terpilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik  dengan  hasil akhir  1,00.Namun  pada  kasus  ini  alternatif  yang  terbaik  adalah  beberapa siswa yang mendapatkan nilai pembobotan cukup pada setiap kriteria.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 561-568 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Dari perhitungan dengan menggunakan metode SAW, dengan mengacu pada penilaian berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan yaitu  etika yang baik, aktif di dalam kelas, nilai raport tertinggi, absensi kehadiran, dan  bertanggung  jawab,  maka  terpilih  siswa  terbaik  pertama  yang bernama Suwindah dengan nilai yang diperoleh sebesar 1,00.
b) Dari  hasil  analisis  perhitungann  dengan  menggunakan  metode  SAW dan dari hasil kuesioner penilaian siswa yang terdiri dari kriteria etika yang baik, aktif di dalam kelas, nilai raport tertinggi, absensi kehadiran, dan  bertanggung  jawab,  siswa  bernama  Suwindah  mendapatkan  nilai sempurna.
c) Dengan demikian, untuk menentukan siswa terbaik tidak cukup hanya dengan  penilaian  akademinnya  saja  tetapi  juga  memperhitungkan penilaian nonakademiknya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  P.  Pratama,  I.  Werdiningsih,  and  I.  Puspitasari,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  di  Sekolah  Menengah  Pertama dengan Metode VIKOR dan TOPSIS,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 2, pp. 113–121, 2017.
[2]  R.Pradita  and  N.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan GuruBerprestasi  Menggunakan  Metode  PROMETHEE,” J.  Sains  Dan  Seni Pomits , vol. 2, no. 1, pp. 63  68, 2013.
[3]  Frieyadie. (2016). Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi, (1),  37- 45
[4]  Khoirul  Huda,  Muhammad  Hasbi,  Sri  Siswanti,  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Terbaik  Dengan  Metode Promethee Bebasis Web  Di Mtsn Bendosari Sukoharjo
[5]  Ardy  Sulistyo  Nugroho,  Heribertus  Himawan,  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa  Terbaik  Untuk  Kelas  Unggulan  Di  Smp Negeri  6  Semarang  Menggunakan  Metode  Promethee  ( Preference Ranking Organization Method For Enrichment of Evaluations ) [6] Wijanarko Rony, Riyantomo Agung, Pambudi Sulistiy , Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Siswa  Berprestasi  Dengan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
[7] Ahmad  Setiadi,  Yunita  Yunita,  Anisa  Ratna  Ningsih,  2018,  Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk Pemilihan Siswa Terbaik.
Journalarticle  Jurnal Sisfokom, September
[8]  Asmadi  Supriadi  Agung  Nugroho,  Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Siswa  Terbaik  Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)