## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1501

## Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Menentukan Juara Perlombaan Vocal Group
Anugrah Abadi Hulu 1,* , Mesran 1 , Juanda Hakim Lubis 2
1 Program studi teknik informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Medan, Indonesia Email: 1,* abadihulua@gmail.com, 2 mesran.skom.mkom@gmail.com, 3 juandahakim@gmail.com Email Penulis Korespondensi: abadihulua@gmail.com
Abstrak− Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  suatu  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  alternatif  yang  paling  terbaikdidalam  perusahaan  atau  organisasi  tertentu  dan biasa juga dapat digunakan untuk melakukan perengkingan dalam menentukan kejuaraan pada saat melaksanakan berbagai perlombaan. Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  SAW  ( Simple Addtive  Weighting ) untuk  menentukan kejuaaraan pada kegiatan vocal group yang diadakan oleh Polres Nias. Metode SAW ini merupakan salah satu metode yang paling baik untuk melakukan perengkingan berdasarkan atribut dan bobot yang berbeda-beda dari setiap peserta sehingga hasilnya lebih efektif. Dengan menggunakan metode SAW untuk melakaukan perengkingangan pada kegiatan tersebut maka hasil yang didapatkan menjadi lebih efektif.
Kata Kunci : SPK; SAW; Vocal Group
Abstract −Decision support system (DSS) is a part of a computer-based information system that is used to support decision making in determining  the best  alternative in  a  particular  company  or  organization  and  can  also be used to  rank  in determining  the  championship when carrying out various competitions. In this study, the authors used the SAW (Simple Addtive Weighting) method to determine the championship in vocal group activities held by the Nias Police Station. The SAW method is one of the best methods for ranking based on the  different  attributes  and  weights  of  each  participant  so  that  the  results  are  more  effective.  By  using  the  SAW  method  to  carry  out rankings in these activities, the results obtained are more effective.

## Keywords : DSS; SAW; Vocal Groups

## 1. PENDAHULUAN
Vocal group adalah  kegiatan bernyanyi dimana para penyanyi  yang terdiri dari beberapaorang  akan   menyanyikan lagu dengan  ketinggian  suara  yang  berbeda  dimana  jenis  suara  yang  sering  digunakan  adalah    sopran,alto,bass,dan  tenor. Alto dan  sopran    adalah  jenis  suara  untuk  wanita  sedangkan  tenor  dan  bass  adalah  jenis  suara  untuk  laki-laki.jumlah penyanyi pada vocal group yang sedikit sehingga tidak ada pembagian suara yang baku. Para penyanyi menyanyikan lagu yang sama namun diarasemen sesuai suara yang mereka nyanyiakan dengan menggunakan satu alat musik atau lebih[1].
Kepolisian Resort Nias melaksanakan perlombaan vocal group dalam rangka memenuhi keinginan para pecinta olah vocal di kepulauan Nias. Acara ini juga merupakan gagasan dari Kapolres Nias bersama dengan sejumlah musisi Nias untuk menggairahkan  dan  mengobati  kerinduan  para  pecinta  musik  Nias.  Acara  ini  diikuti  oleh  berbagi  kelompok  baik  dari kelompok  pelajar,mahasiswa  maupun  masyarakat  umum.  Akan  tetapi  permasalahan  yang  dihadapi  dalam  melalukan kegiatan  ini  adalah  kurang  efektifnya  hasil  yang  didapat  untuk  menentukan  juara  dalam  kompeteisi  ini.  Oleh  karena  itu panitia  pelaksana  memerlukan  sistem  yang  tepat  dalam  melakukan  penyaringan  untuk  menentukan  group  apa  saja  yang pantas  mendapatkan  juara  dalam  kompetisi  ini  dan  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  salah  satu  sistem  yang  dapat membantu dalam memecahkan  masalah ini.
Sistem pendukung keputusan adalah salah satu bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  alternatif  yang  paling  terbaik  didalam  perusahaan  atau  organisasi tertentu[2][3].  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk  mengambil keputusan  dari  masalah  semi-terstruktur.  Menurut  Moore  and  Chang,  SPK  dapat  digambarkan  sebagai  sistem  yang berkemampuan mendukung analisis  Ad Hoc data dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa  depan  dan  digunakan  pada  saat-saat  tidak  biasa.Penerapan  sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan  berbagai metode, diantaranya yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW), WP, MOORA, ELECTRE, TOPSIS [4]–[8]. Metode SAW dikenal juga dengan istilah metode penjumlahan terbobot dimana didalam metode SAW ini konsep dasarnya adalah mencari penjumlahan terbobot dari reting kinerja pada setiap alternatif [9].
Ada beberapa penelitian terdahulu yang dilakukan oleh para peneliti dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam pengambilan keputusan dengan metode penjumlahan terbobot agar mendapatkan hasil yang lebih akurat,  diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amix  MDP  (2013)  tentang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan handphone dengan  metode  saw[10],  Yulia  Jihan  Sy;W  marna(2017)  tentang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  bayi sehat  [11]  dan  Fajar  Nugraha;  B  Surarso;B  noranita  (2012)  tentang  sistem  pendukung  keputusan  evaluasi  pemilihan pemenang pengadaan aset dengan metode SAW [12] .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1501
Berdasarkan  pembahasan  diatas  maka  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  pada  pelaksanaan  perlombaan Vocal Group yang dilaksanakan oleh Polres Nias dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Semoga penelitian ini dapat memberikan hasil yang tepat dan akurat dalam menentukan juara pada perlombaan tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, penulis melakukan beberapa tahapan untuk mencari dan medapatkan data yang dibutuhkan oleh penulis. Ada beberapa tahapan yang dilakukan penulis untuk mendapatkan data yang dibutuhkan diantaranya : 1.    Penelitian  lapangan,  di  tahap  ini  penulis  melakukan  wawancara  kepada  peserta  dan  kepada  dewan  juri  untuk  terkait dengan  data  kegiatan vocal  group yang  akan  dijadikan  penulis  sebagai  alternatif  dalam  pemilihan  juara  dalam perlombaan tersebut
2.   Penelitian  kepustakaan,  di  tahap  ini  penulis  menelusuri  artikel-srtikel  yang  sudah  ada  sebelumnyadan  mempelajarinya serta membaca beberapa buku yang berkaitan dengan vocal group dan metode SAW
3.    Tahapan  analisa  dan  pengujian,  di  tahap  ini  penulis  melakukan  pemilihan  sample  data.ada  sepuluh  sample  data  yang digunakan  penulis  dalam  melakukan  penelitian  ini  dan  empat  kriteria  dalam  menentukan  juara  pada  kegiatan perlombaan  vocal  group  yang  diadakan  oleh  polres  Nias.  Selain  itu  penulis  juga  melakukan  pengujian  dengan menggunakan  metode  SAW  ( simple  additive  weighting) terhadap  alternatif  dan  kriteria  yang  digunakan.  Setelah  itu penulis  melakukan  perengkingan  terhadap  alternatif  group  yang  digunakan  sebagai  sample    sehingga  hasil  akhir  bisa mendapatkan juara satu,dua dan tiga dari kegiatan vocal group tersebut.
4.  Tahapan penetapan, di tahap ini penulis melakukan penetapan  hasil dan resume terhadap tiga group yang akan menjadi juara dalam prelombaan vocal group tersebut. Dan juga membuat laporan dari penelitian yang telah dilakukan[10].

## 2.2 Sistem Pendukung keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sistem  yang  mampu  memberikan  alternatif  yang  efektif  dan  efesien  didalam memecahkan  masalah  yang  bersifat  terstruktur  ataupun  semi  terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan  sering  kali  dipakai dalam  membantu  pemecahan  masalah  dalam  pengambilan  keputusan  dimana  pada  saat  tidak  seorang  pun  yang  dapat memberikan  keputusan  secara  pasti[3].Salah  satu  tujuan  dari  sistem  pendukung  keputusan  adalah  meningkatkan  efesiensi dan  efektivitas  dalam mendukung manajer   untuk  mengambil  keputusan  dan bisa  juga  untuk  mendukung para  dewan  juri untuk menentukan perengkingan dalam menentukan juara pada sebuah kompetisi [13], [14].

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  atau  juga  dikenal  sebagai  metode  penjumlahan  terbobot  adalah  salah  satu metode  dalam  sistem  pendukung keputusan  untuk  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif    pada  semua  atribut[3].  Metode SAW  dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan  atas  sebuah  kasus  yang  terjadi,  akan  tetapi  dalam  metode  SAW  ini yang  terpilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik  adalah  hanya  yang  memiliki  atau  yang  menghasilkan  nilai  terbesar.  Metode SAW  ini  juga  merupakan  metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi Multiple  Atribust  Decision Making (MADM)  dimana  MADM  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu [3], [15]–[18].
Adapun langkah-langkah yang dalam penyelesaian masalah dengan menggunakan metode simple additive weighting sebagai berikut [3] : 1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan
2. Menetukan alternatif
3. Menentukan rating kecocokkan setiap alternatif pada setiap kriteria
4. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(C)
5. Melakukan normalisasi matriks keputusan berdasarkan persamaan 1 dan 2 yang disesuaikan dengan jenis atribut
𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 jika atribut keuntungan ben efit
(1)
𝑟 𝑖𝑗 =
𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 jika atribut biaya cost
(2)
Dimana:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1501
𝑟 𝑖𝑗
= Nilai rating kinerja ternomalisasi 𝑋 𝑖𝑗
= Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria 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 Dimana 𝑟 𝑖𝑗 adalah rating kinerja ternomalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj ; i =1,2,3…,m dan j=1,2,3…,n.
6. Melakukan perhitungan terhadap nilai perferensi (Vi)
Proses  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot sehingga diperoleh nilai preferensi. Nilai preferensi dengan nilai terbesar merupakan alternatif terbaik.
Berikut persamaan 3 untuk menghitung nilai preferensi :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)

## Keterangan
𝑉 𝑖 = raking setiap alternatif 𝑊 𝑗 = nilai bobot dari setiap kriteri 𝑟 𝑖𝑗 = nilai rating kinerja ternormalisasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah  satu  yang  dihadapi  dalam  menentukan  juara  dalam  perlombaan  vocal  group  yang  diadakan  oleh  polres  nias  adalah karna banyaknya grup peserta yang mendaftar  sehingga penyeleksiannya menjadi sulit, untuk itu penentuan kriteria-kirteria dan  bobot  dari  setiap  grup  harus  memenuhi  syarat  yang  di  tentukan    sehingga  dapat  diperoleh  hasil  yang  terbaik.  Oleh karena itu, penulis membuat sistem pendukung keputusan dalam menetukan juara dalam  kegiatan perlombaan vocal group yang  diadakan  oleh  polres  nias  dengan  menggunakan  metode simple  additive  weighting. Berikut  ini  merupakan  kriteria dalam menentukan juaranya:
Tabel 1 . Nilai kriteria dan bobot Kriteria Keterangan Jenis Bobot C1 Materi suara Benefit 30 C2 Teknik bernyanyi Benefit 30 C3 Teknik instrumental Benefit 20 C4 Penampilan dan kekompakkan Benefit 20 Tabel 2 . Setelah diperoleh data dari group terhadap syarat yang di tentukan yaitu : Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 Consana group Cukup Cukup Bagus Cukup A2 Buala faomasi Kurang Cukup Bagus Kurang A3 Jill group Bagus Bagus Cukup Bagus A4 Stp mandala Bagus Cukup Bagus Bagus A5 Isola diction Cukup Bagus Kurang Kurang A6 Rajawali voice Cukup Cukup Cukup Cukup A7 Sahabat group Kurang Cukup Bagus Kurang A8 Omega start Bagus Kurang Kurang Bagus A9 Faomasi Cukup Bagus Kurang Kurang A10 Elia Kurang Cukup Bagus Cukup
Karena kriteria C1,C2,C3 danC4 merupakan data linguistik, maka harus dibobotkan terlebih dahulu
Tabel 3 . Pembobotan nilai kriteria Keterangan Bobot Bagus 3 Cukup 2 Kurang 1

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1501

## 1. Persipkan matriks keputusan
Matriks keputusan Xij, diperoleh dari nilai alternatif pada tabel 2 yang telah di bobotkan setiap nilai kriterianya pada table 3 sehingga menjadi suatu nilai chrisp.
Xij= 2 2 3 2 1 2 3 1 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 1 1 2 2 2 2 1 2 3 1 3 1 1 3 2 3 1 1 1 2 3 2
Max 3 3 3 3
2. Hitung matriks Ternomalisasi (Rij) Untuk kriteria C1 (Materi suara : Benefit) menggunakan persamaa 1. 𝑅 1,1 =2/3=0,66 𝑅 2,1 =1/3=0,33 𝑅 3,1 =3/3=1 𝑅 4,1 =3/3=1 𝑅 5,1 =2/3=0,66 𝑅 6,1 =2/3=0,66 𝑅 7,1 =1/3=0,33 𝑅 8,1 =3/3=1 𝑅 9,1 =2/3=0,66 𝑅 10,1 =1/3=0,33
Untuk kriteria C2 (Teknik Bernyanyi : Benefit) 𝑅 1,2 =2/3=0,66 𝑅 2,2 =2/3=0,66 𝑅 3,2 =3/3=1 𝑅 4,2 =2/3=0,66 𝑅 5,2 =3/3=1 𝑅 6,2 =2/3=0,66 𝑅 7,2 =2/3=0,66 𝑅 8,2 =1/3=0,33 𝑅 9,2 =3/3=1 𝑅 10,2 =2/3=0,66
Untuk kriteria C3 ( Teknik Instrumental : Benefit) 𝑅 1,3 =3/3=1 𝑅 2,3 =3/3=1 𝑅 3,3 =2/3=0,66 𝑅 4,3 =3/3=1 𝑅 5,3 =1/3=0,33 𝑅 6,3 =2/3=0,66 𝑅 7,3 =3/3=1 𝑅 8,3 =1/3=0,33 𝑅 9,3 =1/3=0,33 𝑅 10,3 =3/3=1
Untuk kriteria C4 (Penampilan dan Kekompakkan: Benefit)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1501
𝑅 1,4 =2/3=0,66 𝑅 2,4 =1/3=0,33 𝑅 3,4 =3/3=1 𝑅 4,4 =3/3=1 𝑅 5,4 =1/3=0,66
𝑅 6,4 =2/3=0,66 𝑅 7,4 =1/3=0,33 𝑅 8,4 =3/3=1 𝑅 9,4 =1/3=0,33 𝑅 10,4 =2/3=0,66
Dari  hasil  perhitungan  menormalisasikan  matriks  Xij  maka  diperoleh  matriks  Rij,  yang  dapat  dilihat  pada  table dibawah ini:
Tabel 4 . matriks ternomlisasi 0,66 0,66 1 0,66 0,33 0,66 1 0,33 1 1 0,66 1 1 0,66 1 1 0,66 1 0,33 0,66 0,66 0,66 0,66 0,66 0,33 0,66 1 0,33 1 0,33 0,33 1 0,66 1 0,33 0,33 0,33 0,66 1 0,66 3. Menghitung nilai preferensi (Vi)
Tahapan akhir adalah dengan melakukan perhitungan preferensi (Vi) dengan menggunakan persamaan 3.
V1   =∑ (0,3*0,66)+(0,3*0,66)+(0,2*1)     +(0,2*0,66)=0,728 V2   =∑ (0,3*0,33)+(0,3*0,66)+(0,2*1)     +(0,2*0,33)=0,563 V3   =∑ (0,3*1)     +(0,3*1)     +(0,2*0,66)+(0,2*1)     =0,932 V4   =∑ (0,3*1)     +(0,3*0,66)+(0,2*1)     +(0,2*1)     =0,898 V5  =∑ (0,3*0,66)+(0,3*1)     +(0,2*0,33)+(0,2*0,66)=0,696 V6   =∑ (0,3*0,66)+(0,3*0,66)+(0,2*0,66)+(0,2*0,66)=0,660 V7  =∑ (0,3*0,33)+(0,3*0,66)+(0,2*1)     +(0,2*0,33)=0,563 V8   =∑ (0,3*1)     +(0,3*0,33)+(0,2*0,33)+(0,2*1)     =0,665 V9  =∑ (0,3*0,66)+(0,3*1)     +(0,2*0,33)+(0,2*0,33)=0,630 V10  =∑ (0,3*0,33)+(0,3*0,66)+(0,2*1)     +(0,2*0,66)=0,629 Tabel 5 . Hasil akhir Alternatif Nama V Peringkat A1 Consanca group 0,728 3 A2 Buala faomasi 0,563 9 A3 Jill group 0,932 1 A4 Stp mandala 0,898 2 A5 Isola diction 0,696 4 A6 Rajawali voice 0,660 6 A7 Sahabat group 0,563 9 A8 Omega start 0,665 5 A9 Faomasi 0,630 7 A10 Elia 0,629 8
Setelah  melakukan  serangkaiyan  perhitungan  seperti  diatas,  langkah  terakhir  adalah  melakukan  perengkingan terhadap masing-masing  kelompok (seperti tabel 5) dimana yang menghasilkan nila V tertinggi itulah yang menjadi juara pertama  dan  disusul  oleh  nilai  yang  berada  dibawahnya.  Pada  tabel  diatas  yang  memiliki  nilai  V  tertinggi  adalah  JILL GROUP dengan nilai V=0,932 dan berhak menjadi juara pertama.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1501

## 4. KESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW untuk pemilihan juara dalam kegiatan perlombaan vokal group yang diadakan oleh Polres Nias dapat menjadi salah satu solusi untuk menyelesaikan sebuah masalah  secara efektif dan  efesien  sehingga  hasilnya  menjadi  lebih objektif.  Pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  calon  juara  dapat  menjadi lebih  terperinci  dan  lebih  akurat  agar  yang  terpilih  menjadi  calon  juara  benar-benar  yang  memenuhi  terhadap  kriteria- kriteria  yang  telah  ditetapka.  Metode  SAW  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  bobot yang telah di tentukan.

## REFERENCES
[1]  A.  A.  HERDIANTO,  “Pembelajaran  Ekstrakurikuler  Vokal  Grup  di  SMP  Kristen  YBPK  Sidorejo  –  Kediri  Sebagai Sarana Peningkatan Prestasi Seni Musik,” J. Pendidik. Sendratasik , vol. 2, no. 2, pp. 20–41, 2014.
[2]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3]  N.  Fartindyyaah  and  Subiyanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Saw,” Jurnal  Kependidikan , vol. 44. pp. 139–145, 2014.
[4]  D.  C.  Hartini,  E.  L.  Ruskan,  and  A.  Ibrahim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  Di  Kota  Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[5]  D. Febrina and I. Saputra, “Penerapan Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.
[6]  C.  Fadlan,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S.  Damanik,  “Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai (Kasus:  Desa  Bandar  Siantar  Kecamatan  Gunung  Malela),” J.  Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  42–46, 2019.
[7]  Supriyanto,  Mesran,  D.  Kusnady,  Weny,  and  Murtopo,  “Implementation  of  Computer-Based  Systems  in  Efficient Credit  Acceptance  Decisions  Applying  the  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Method,”  in 2nd  International Conference on Advance & Scientific Innovation , 2019, vol. 1424, no. 1.
[8]  Mesran,  E.  P.  Sumantri,  Supriyanto,  S.  H.  Sahir,  and  N.  K.  Daulay,  “Implementation  of  Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in Recommendations for New Position in Companies,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 661–669, 2021.
[9]  H.  Hermanto  and  N.  Izzah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Motor  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW),” Mat. Dan Pembelajaran , vol. 6, no. 2, p. 184, 2018.
[10]  A. MDP, “Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan handphone Dengan Metode Saw ( Simple Additive Weighting ) Di Toko Vicdan Cell 2,” no. x, pp. 1–13, 2013.
[11]  Y. J. Sy and W. Marna, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bayi Sehat,” Sist. Pendukung Keputusan Pemilihan Bayi Sehat , vol. 2, no. Jurnal Edik Informatika, pp. 88–94, 2017.
[12]  F.  Nugraha,  B.  Surarso,  and  B.  Noranita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Pemilihan  Pemenang  Pengadaan Aset dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 2, no. 2, pp. 67–72, 2012.
[13]  P.  P.  Rini,  Dedi,  and  N.  Riyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  Berbasis  Web  Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting) (Studi Kasus: STMIK Global Tangerang),” Sisfotek Glob. , vol. 5, no. 2, p. 9, 2015.
[14]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[15]  F.  P.  Hutagaol,  Mesran,  and  J.  H.  Lubis,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam  Pemilihan Handphone Bekas,” Bull. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 63–68, 2021.
[16]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW (Simple Additive Weighting) for the  Selection  of  Campus  Ambassadors,” IJICS  (International  J.  Informatics  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  21–28, 2021.
[17]  M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[18]  R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.