## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD

## 192
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Decision Support System Methods: A Review

## Metode Sistem Penunjang Keputusan: A Review
Megawaty 1 , Maria Ulfa 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1 megawaty@binadarma.ac.id, 2 maria.ulfa@binadarma.ac.id

## Abstract
The  current  information  system  is  the  backbone  of  most  companies  or  agencies. Currently  there  are  various  types  of  information  systems  including  "transaction processing  systems  (TPS),  office  automation  systems  (OAS),  knowledge  work  systems (KWS), management information systems (MIS), decision support systems (DSS), expert systems, groups decision support systems (GDSS), computer support collaborative work systems  (CSCW),  and  executive  support  systems  (ESS)  ".  Of  the  various  types  of information systems that are currently available decision support systems are widely used as aids in making decisions. For this reason, in this study, a study was conducted with a method that can be used in a decision support system. From the study conducted there are three decision support system methods that are often used, namely simple additive weighting  (SAW),  analytic  hierarchy  process  (AHP),  and  simple  multi  attribute  rating technique  (SMART).  The  third  method  is  a  method  that  has  a  weighting  value  and criteria in the calculation process .
Keywords : DSS, SAW, AHP, SMART

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  telah  berkembang  dengan  cepat  dan memberikan dampak positif dan negatif. Salah satu dampaknya yang sangat nyata yaitu  kemudahan  dalam  bertukar  informasi  antar  sesama  manusia.  Penggunaan teknologi  informasi  yang  positif  tentunya  banyak  sekali  seperti  yang  dilakukan pada  dunia  pendidikan,  pemerintahan,  dan  industri.  Namun  ada  juga  sebagian orang memanfaatkan kemudahan teknologi informasi tersebut untuk melakukan hal-hal yang menyalahi aturan atau disalah gunakan untuk melakukan kejahatan. Dengan demikian perkembangan teknologi sebenarnya mempunyai dua sisi. Saat ini  teknologi  informasi  telah  banyak  digunakan  terutama  sistem  informasi. penggunaan  sistem  informasi  sendiri  disebabkan  kebutuhan  instansi  untuk memproses data menjadi informasi yang berguna bagi instansinya.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Sebuah sistem informasi terdiri atas berbagai unsur yang saling melengkapi untuk mencapai  tujuan  serta  sasarannya.  Unsur  yang  terdapat  pada  sistem  disebut Subsistem.  Subsistem  saling  berhubungan  dan  berinteraksi  melalui  komunikasi yang  saling  bertalian  sehingga  sistem  bekerja  secara  efisien  dan  efektif.  Sistem Informasi  merupakan,  sistem  suatu  organisasi  yang  bersifat  manajerial  pada kegiatan  strategi  organisasi  yang  dapat  menyediakan  pada  pihak  luar  dengan informasi yang diperlukan dalam mengambil suatu keputusan. Sistem Informasi juga  merupakan  komponen  yang  berhubungan  dan  saling  berintegrasi  dan memiliki fungsi mendistribusikan, memproses, serta menyimpan informasi untuk menedukung  pengawasan  dan  keputusan  dalam  organisasi.  Sistem  informasi memiliki  beberapa  jenis  antar  lain “ transaction  processing  systems  (TPS),  office automation systems (OAS), knowledge work systems (KWS), management information system (MIS),  decision  support  system  (DSS),  expert  systems,  group  decision  support  systems (GDSS), computer support collaborative work system (CSCW), dan executive support systems (ESS) ” .
Dari beberapa jenis sistem informasi yang ada sistem penunjang keputusan atau decision support system saat ini banyak digunakan. Penggunaan decision support system sendiri  untuk  membantu  pemangku  kepentingan  dalam  mengambil  kebijakan yang tepat agar menghasilkan nilai tambah bagi sebuah organisasi. decision support system dalam implementasinya terdapat berbagai macam metode yang digunakan untuk melakukan teknik perhitungan atau proses penyajian informasi. Banyaknya metode  atau  teknik  yang  dapat  diimplementasikan  tentunya  harus  diketahui bagaimana proses atau langkah-langkah yang harus dilakukan agar mendapatkan hasil  yang  maksimal.  Selain  itu  juga,  pengetahuan  tentang  metode  atau  teknik perhitungan  diperlukan  agar  dapat  melakukan  perhitungan  sebagai  alat  bantu dalam mengambil keputusan memiliki nilai akurasi yang tinggi, untuk itu dalam penelitian ini akan dilakukan kajian berkaitan dengan metode-metode yang dapat diimplementasikan  pada decision  support  system, dengan  harapan  hasil  penelitian dapat  memberikan  gambaran  kepada  analis  atau  pengembang  tentang  setiap metode decision support system yang ada.
2. METODE PENELITIAN
“
Penelitian  ini  adalah  penelitian  kualitatif  dengen  penggalian  teoritis.  Penelitian kualitatif  digunakan  untuk  menjawab  perumusahan  masalah  melalui  teori  yang berhubungan  dengan  konsep  metode  Sistem  Penunjang  Keputusan.  Penelitian kualitatif  digunakan  untuk  memahami  fenomena-fenomena  yang  dilihat  dari sudut  pandang  partisipan.  Maka  dapat  diartikan  bahwa  penelitian  kualitatif merupakan bentuk penelitian yang dilakukan untuk meneliti pada kondisi objek dimana  peneliti  sebagai  instrumen  kunci  [1].  Fokus  dari  penelitian  kualitatif adalah kedalaman data yang didapatkan oleh peneliti. Sehingga detail data yang didapatkan  akan  mempengaruhi  hasil  penelitian,  untuk  itu  semakin  baik  data

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
akan berdampak pada kualitas dari penelitian kualitatif [2]. Dalam penelitian ini proses pengejaan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Data Selection and Classification Journal, Report, and Book
Gambar 1. Proses Pengerjaan Penelitian
Dari  Gambar  1  maka  dapat  diketahui  proses  pengerjaan  penelitian  yaitu  (1) Penentuan topik dan perumusan masalah, pada langkah ini dilakukan pemilihan topik tentang metode sistem penunjang keputusan. Dimana dalam penelitian ini dibahas  metode-metode  yang  terkait  dengan  sistem  penunjang  keputusan . (2) Pengumpulan data, pada langkah ini setelah mengetahui topik yang dikaji maka dilakukan pengumpulan data yang berkaitan langsung dengan sistem penunjang keputusan yang  akan  dibahas  baik  melalui  jurnal,  prosiding,  buku  maupun laporan  penelitian.  (3)  Seleksi  dan  klasifikasi  data,  dalam  langkah  ini  dilakukan penyeleksian dan klasifikasi data yang dikumpulkan pada langkah 2 dimana data tersebut  dibedakan  antara  masing-masing  metode  pada  sistem  penunjang keputusan . (4)  penulisan  laporan  atau  artikel,  dalam  langkah  ini  adalah  langkah akhir  dari  kajian  tentang  metode  sistem  penunjang  keputusan  terutama  yang dibuat dalam bentuk laporan atau artikel.
”

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sesuai  dengan  tujuan  penelitian  berkaitan  dengan  metode  sistem  penunjang keputusan maka dapat dijelaskan masing-masing metode sebagai berikut:

## 3.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  additive  weighting merupakan  metode  yang  dikenal  dengan  nama  lain penjumlahan  berbobot.  Tujuan  dilakukannya  pembobotan  untuk  melihat  rating pada alternative yang ada pada semua atribut, untuk melihat rating yang ada perlu dilakukan  proses  normalisasi  matrik  keputusan  ke  dalam  skala  yang  telah ditentukan  untuk  dilakukan  perbandingan  dengan  alternatif  rating  lainnya  [3]. Simple additive weighting memiliki beberapa kelebihan untuk digunakan diantaranya adalah [4]:

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
a) Setiap atribut memiliki bobot dan dapat dilakukan perangkingan
b) Hasil perhitungan dalam penilaian akan memiliki tingkat ketepatan yang tinggi karena didasari dari nilai kriteria dan bobot.
c) Perhitungan normalisasi digunakan untuk menilai atribut benefit dan cost .
Selain dari kelebihan simple additive weighting juga memiliki kekurangan diantaranya adalah  (1)  dapat  digunakan  hanya  pada  pembobotan local ,  (2)  hanya  dapat dilakukan  untuk  perhitungan  menggunakan  bilangan fuzzy atau crisp [5].  Untuk menentukan  nilai  normalisasi  pada simple  additive  weighting menggunakan  rumus sebagai berikut:
Gambar 2. Rumu normalisasi simple additive weighting “ Dimana  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi,  Max  X ij adalah  nilai  maksimum dari setiap baris, kolom Min X ij adalah nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij adalah  baris  dan  kolom  dari  matriks  [6].  r ij adalah  rating  ternormalisasi  dari alternative A i pada atribut Cj; I =1,2,….m dan j =1,2,….n Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai: ”
V i = nilai prefensi W j = bobot rating r ij = rating kinerja ternormalisasi Nilai V i yang lebih besar mengidenfikasikan bahwa alternative A i lebih terpilih.
Untuk  menyelesaikan  perhitungan  atau  pekerjaan  menggunakan simple  additive weighting proses atau langkah-langkah dapat dilakukan sebagai berikut: “
1) Menetukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2) Menentukan rating kecocokan setiap alternative.
3) pada setiap kriteria.
4) Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
5) Hasil  akhir  diperoleh  dari  hasil  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot  sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi [7]. ”

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882

## 3.2 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process merupakan metode penunjang keputusan yang pertama kali  diperkenalkan  oleh  Thomas  L. Analytic  Hierarchy  Process dibuat  untuk menyelesaikan  permasalahan  dengan  faktor  dan  kriteria  yang  banyak. Analytic Hierarchy  Process sendiri  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dilakukan  secara integrasi  sesuai  dengan  parameter  dari  faktor  dan  kriteria.  Parameter  yang menjadi unsur perhitungan atau penilaian dapat dilihat dalam bentuk kuantitatif atau  kualitatif.  Untuk  mekalukan  pemprosesan  data  menggunakan Analytic Hierarchy  Process, maka  langkah-langkah  yang  perlu  diikuti  seperti  yang diperlihatkan pada Gambar 3 [8].
Gambar 3. Proses Analytic Hierarchy Process
Penggunaan analytic  hierarchy  process untuk  melakukan  analisis  dalam  sistem penunjang keputusan sendiri memiliki beberapa keuntungan yaitu [9]:
a. analytic  hierarchy  process merupakan  model  tunggal  yang  dapat  dengan mudah dipahami dalam menyelesaikan berbagai persoalan.
b. analytic  hierarchy  process memiliki  kemampuan  untuk  menyelesaikan permasalahan sesuai elemen-elemen.
c. analytic  hierarchy  process mampu  memilih  elemen  secara  alami  pada  setiap tingkatan.
d. analytic  hierarchy  process memiliki  skala  dalam  pengukuran  serta  dapat melakukan  pelacakan  dari  setiap  opsi  yang  akan  ditetapkan  sebagai prioritas.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Untuk  melakukan  proses analytic  hierarchy  process maka  proses  atau  langkah- langkah yang harus dilakukan sebagai berikut [10]: “
a) Menyusun    hirarki  dari  permasalahan    yang  dibuat,  pada      tahap      ini mencari      kriteria-kriteria      untuk  menilai  atau  mempertimbangkan alternatif-alternatif      yang    ada    dan      menentukan    alternatif  tersebut. Setiap  kriteria yang  digunakan akan  memiliki  subkriteria dan  setiap kriteria atau subkriteria  akan  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda.
b) Menentukan  prioritas  kriteria  adalah  membuat  matriks  perbandingan berpasangan, yaitu dengan membandingkan kriteria secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang  di  berikan  dengan  menggunakan bentuk    matriks.  Pengisian        nilai        pada        matriks        perbandingan berpasangan  kriteria  dan  sub  kriteria  mengacu  pada skala kuantitatif dalam Decission  Support  System .
c) Menjumlahkan  nilai  dari  matriks  kriteria  disetiap kolom.
d) Masing-masing  nilai  setiap  kolom  dibagi  dengan  jumlah  kolom  setiap kriteria untuk mendapatkan matriks normalisasi.
e) Menjumlahkan semua nilai dari setiap matriks dan dibagi dengan jumlah kriteria untuk  mendapatkan nilai rata-rata kriteria.
f) Mengukur  konsistensi  penting  untuk  mendapatkan  hasil  yang  valid. mengukur  konsistensi  pertimbangan  dengan  menggunakan  rasio konsistensi    (consitency    ratio).    Nilai    Konsistensi  rasio  harus  kurang dari 5% untuk matriks 3x3, 9% untuk  matriks  4x4  dan  10%  untuk matriks  yang  lebih  besar.  Untuk  mendapatkan  nilai  rasio  konsistensi dapat  dilakukan  dengan  cara  sebagai berikut:
1) Mengkalikan  nilai  kriteria  pada  kolom  pertama  dengan  prioritas kriteria  pertama,  nilai  kriteria  pada  kolom  kedua  dengan  prioritas kriteria kedua, dan seterusnya.
2) Menjumlahkan setiap baris kriteria.
3) Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagikan  dengan  kriteria  prioritas relatif yang bersangkutan.
4) Membagi hasil penjumlahan tiap baris dengan banyak kriteria yang ada, hasilnya disebut Eigen value ( λ max).
5) Menghitung  indeks  konsistensi  ( consistency  index )  dengan  rumus: CI = (λmax -n)/n . Dimana: CI  : Consistensi Index
λMax: Eigen Value n  : Banyak elemen
6) Menghitung  konsistensi  ratio  (CR)  dengan  rumus: CR=CI/RC .
Dimana: CR: Consistency Ratio CI: Consistency Index RC: Random Consistency ”

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882

## 3.3 Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
Simple  multi  attribute  rating  technique merupakan  metode  dalam  pengembilan keputusan berdasarkan kriteria dan pembobotan kriteria. Setiap kriteria memiliki nilai  bobot  tersendiri  sesuai  dengan  keinginan  pemberi  bobot.  Semakin  besar bobot  sebuah  kriteria  maka  semakin  penting  pula  kriteria  tersebut.  Untuk memberikan nilai bobot pada kriteria yang ditentukan memiliki skala satu sampai dengan  seratus  (1-100)  [11].  Untuk  menggunakan Simple  multi  attribute  rating technique terdapat  langkah-langkah  yang  harus  diikuti  seperti  yang  diperlihatkan pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Langkah-Langkah SMART
Dari Gambar 4 dapat dijelaskan untuk masing-masing tahapan penyelesaian pada Simple multi attribute rating technique sebagai berikut [12]:
a) Pada  fase  pertama  ini  dilakukan  penentuan  kriteria  dan  alternatif  kriteria terhadap kasus yang akan diselesaikan.
b) Menentukan nilai bobot untuk masing-masing kriteria menggunakan nilai mulai  dari  1  sampai  dengan  100.  Penentuan  nilai  bobot  juga  dengan memperhatikan  skala  prioritas.  Setelah  diketahui  nilai  bobot  maka dilakukan perhitungan normalisasi dengan ketentuan sebagai berikut:
Dari kententuan perhitungan diatas dapat diketahui bahwa 𝑤𝑗 untuk nilai bobot kriteria ke- 𝑗 , 𝑚 untuk jumlah kriteria, dan 𝑤𝑚 untuk bobot kriteria ke- 𝑚 .
c) Melakukan pemberian nilai untuk setiap alternatif kriteria. Nilai alternative kriteria dapat berupa angka atau narasi yang disimbolkan dengan angka.
d) Setelah  mengisi  nilai  alternatif  kriteria  maka  selanjutnya  melakukan perhitungan normalisasi. Untuk melakukan perhitungan normalisasi pada simple multi attribute rating technique dapat dilakukan dengan rumus berikut:

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
e) Setelah  melakukan  normalisasi,  maka  selanjutnya  melakukan  pencarian nilai rerata geometrik menggunakan rumus sebagai berikut.
f) n merupakan penjumlahan dari sub kriteria dari satu kriteria, x merupakan nilai dari kriteria. Selanjutnya menentukan matrik R dari nilai normalisasi dan nilai rerata sub kriteria untuk membentuk perbandingan berpasangan setiap alternatif seperti yang diperlihatkan berikut ini.
g) terakhir  adalah  menentukan  nilai utility, untuk  menentukan  nilai utility dapat  dilakukan  dengan  mengkonversikan  setiap  nilai-nilai  kriteria. Perhitungan nilai kriteria yang dikategorikan benefit dilakukan perhitungan menggunakan rumus sebagai berikut:
h)
Sedangkan kriteria yang dikategorikan  ke dalam cost dilakukan perhitungan menggunakan rumus sebagai berikut:
“ Selanjutnya menentukan nilai akhir dengan mengalikan angka yang didapat dari  normalisasi  nilai  kriteria  data  baku  dengan  nilai  normalisasi  bobot kriteria dan menjumlahkan nilai dari perkalian tersebut. Perhitungan nilai akhir dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut:
Dari  rumus  tersebut  dapat  diketahui  bahwa u(ai) adalah  nilai  total alternatif, wj adalah hasil dari normalisasi bobot kriteria, ui(ai) adalah hasil penentuan nilai utility.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882

## 4. KESIMPULAN
Dari uraian yang telah dikemukakan berkaitan dengan metode sistem penunjang keputusan yang terdiri dari simple additive weighting (SAW), analytic hierarchy process (AHP), dan simple multi attribute rating technique (SMART) maka dapat disimpulkan beberapa  hal  yaitu:  (1)  ketiga  metode  sistem  pendukung  keputusan  tersebut memiliki mekanisme dalam melakukan perhitungan dan memiliki kriteria dalam pembobotan  nilai,  (2)  ketiga  metode  yang  dikaji  memiliki  pembobotan berdasarkan  persentase  kriteria  dan  dapat  digunakan  secara real dalam perhitungan penentuan keputusan.

## REFERENSI
[1] U. Ependi, T. B. Kurniawan, and F. Panjaitan, “SYSTEM USABILITY SCALE VS HEURISTIC EVALUATION: A REVIEW,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 65 – 74, 2019.
[2] S.  Siyoto  and  M.  A.  Sodik, Dasar  metodologi  penelitian .  Literasi  Media Publishing, 2015.
[3] E.  Y.  Anggraeni,  S.  Sudewi,  and  C.  A.  AW,  “SISTEM  PENUNJANG KEPUTUSAN  KELAYAKAN  SERTIFIKASI  GURU  DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW (Simple Additive Weighting) Studi Kasus SMAN 1 Pringsewu,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 7, pp.
16 – 21, 2017.
[4] M. S. D. Utomo, “Penerapan Metode Saw (Simple Additive Weight) Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemberian  Beasiswa  Pada  Sma Negeri  1  Cepu  Jawa  Tengah,” Fak.  Ilmu  Komput.  Univ.  Dian  Nuswantoro, Semarang , 2015.
[5] M.  Munir,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “SISTEM  PENUNJANG KEPUTUSAN  DALAM  PENGKLASIFIKASIAN  MAHASISWA PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE
WEIGHTING  DI  UNIVERSITAS  WIDYAGAMA  MALANG,” J.
SPIRIT , vol. 10, no. 2, 2018.
[6] L.  S.  Putri,  “Sistem  Pe ndukung  Keputusan  Pemilihan  Mitra  Jasa Pengiriman  Barang  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)-Technique  For  Other  Reference  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS) di Kota Malang.” Universitas Brawijaya, 2017.
[7] M.  Muslihudin,  F.  Triananingsih,  K.  Kasmi,  and  L.  Anggraei, “Pembuatan model penilaian indeks kinerja dosen menggunakan metode fuzzy  Simple  Additive  Weighting,” Semnasteknomedia  online ,  vol.  5,  no. 1,
pp. 3 – 5, 2017.
[8] J.  Na’am,  “Sebuah  Tinjauan  Penggunaan  Metode  Analytic  Hierarchy Process  (AHP)  dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  pada  Jurnal Berbahasa  Indonesia,” J.  Ilm.  Media  Sisfo ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  888 – 895,

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 2, No. 1, March 2020
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
2017.
[9] D. SETIYADI, “Penilaian Kinerja Dosen dengan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) pada STIE A hmad Dahlan Jakarta,” in ESIT , 2019, vol. 7, no. 2, pp. 1 – 17.
[10] M.  S.  N.  Fauzi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN CALON PENERIMA RASKIN DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS  (AHP)  BERBASIS  DESKTOP,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 820 – 827, 2017.
[11] S.  Suryanto  and  M.  Safrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Teladan  denganMetode  SMART  (Simple  Multi  Attribute Rating Technique),” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 25 – 29, 2015.
[12] S.  R.  Cholil,  A.  P. Pinem,  and  V.  Vydia,  “Implementasi  metode  Simple Multi  Attribute  Rating  Technique  untuk  penentuan  prioritas  rehabilitasi dan rekonstruksi pascabencana alam,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1 – 6, 2018.