## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3425

## Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Saham Terbaik Pada Sektor Teknologi
Rosma Siregar * , Kartika Sari, Siti Julianita Siregar
Prodi Sistem Infromasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1, * rosmasiregar77@gmail.com, 2 kartikasari.skom@gmail.com, 3 siti.julianita18@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rosmasiregar77@gmail.com
Abstrak− Saham  adalah  satu dari sekian banyak investasi  yang banyak digemari oleh  semua  kalangan karena  menjanjikan return yang tinggi. Namun disamping menjanjikan return yang tinggi, saham juga dapat memberikan resiko kerugian yang tinggi pula, dimana hal ini membuat orang awam takut untuk  mulai berinvestasi di pasar saham. Untuk mencegah kerugian dalam membeli saham adalah dengan cara memilih saham dengan fundamental yang baik.  Untuk mendukung hal tersebut, diperlukan suatu analisis yang dapat membantu mengambil keputusan dalam memilih saham terbaik pada sektor teknologi. Analisis  metode  saw  akan  digunakan  pada  penelitian  ini,  dimana  metode  saw  mampu  untuk  meyeleksi  alternatif-alternatif bersarkan kategori yang  sudah ditentukan.  Penelitian  ini  akan  melalakukan  parangkingan untuk  saham terbaik  berdasarkan fundamental perusahaan yaitu EPS, PER, PBV,ROE,DER dan Dividen Yield. Hasil penelitian ini adalah saham EDGE sebagai saham terbaik dalam sektor teknologi dengan nilai tertinggi yaitu 0.88. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk membantu investor memilih saham sebelum melakukan investasi di perusahaan-perusahan teknologi.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Simple Addictive Weighting; Saham.
Abstract− Stocks are one of the many investments that are favored by all groups because they promise high returns. But in addition to promising high returns, stocks can also provide a high risk of loss, which makes ordinary people afraid to start investing in the stock market. To prevent losses in buying stocks is to choose stocks with good fundamentals. To support this, we need an analysis that can help make decisions in choosing the best stocks in the technology sector. The saw method analysis will be used in this study, where the saw method is able to select alternatives based on predetermined categories. This study will rank the best stocks based on company fundamentals, namely EPS, PER, PBV, ROE, DER and Dividend Yield. The results of this study are EDGE stocks as the best stocks in the technology sector with the highest value of 0.88. The purpose of this research is to help investors choose stocks before investing in technology companies.
Keywords : Decision Support System; Simple Addictive Weighting; Stocks.

## 1. PENDAHULUAN
Investasi  hal yang sangat diperlukan untuk menambah sumber penghasilan, menjamin masa depan, memperoleh laba dan juga dapat menghasilkan passive income [1]. Ada beberapa bentuk dari investasi, salah satunya adalah nabung  saham.  Dalam  meningkatkan  perekmonian  masyarakat,  saham  memiliki  peranan  yang  sangat  penting. Pasar modal merupakan pilihan untuk permodalan suatu perusahaan. Dana hasil penawaran umum dapat dipakai untuk mengembangkan dan perluasan usaha [2]. Kurangnya informasi masyarakat tentang memilih investasi yang ideal  menyebabkan  pendukung  keputusan  yang  tidak  memadai  yang  mengarah  ke  portofolio  yang  tidak menguntungkan.  Pilihan  investasi  sangat  penting  karena  mereka  mengimbangi  risiko  yang  dapat  diterima  oleh investor. Tidak sedikit  orang yang melakukan investasi  tanpa menganalisis perusahaan tersebut  terlebih dahulu yang menyebabkan kerugian dimasa yang akan datang [3].
Investor pemula terkadang takut untuk membeli saham karena kurang paham dengan fundamental sebuah perusahaan,  jika  salah  memilih  perusahaan  untuk  investasi  akan  akan  mengakibatkan  kerugian  dimana  hal  ini membuat  investor  pemula  dan  orang  awam  takut  untuk    mulai  berinvestasi  di  pasar  saham.  Untuk  mencegah kerugian  dalam  membeli  saham  adalah  dengan  cara  memilih  saham  dengan  fundamental  yang  baik.    Untuk mendukung hal  tersebut, diperlukan suatu  analisis yang dapat  membantu mengambil  keputusan dalam  memilih saham  terbaik  pada  sektor  teknologi.  Adapun  alasan  memilih  saham  terbaik  di  sektor  teknologi  adalah  agar semakin banyak investor dalam negeri  yang melakukan investasi  di  perusahaan-perusahaan teknologi  sehingga dapat berperan dalam perkembangan teknologi dalam negeri
Maka  dibutuhkannya  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  saham  terbaik  terutama  pada perusahaan-perusahaan  teknologi.  Sistem i pendukung i keputusan  adalah i informasi i interaktif  sistem  pendukung yang i menyediakan i informasi dan i pemodelan.  Sistem pendukung keputusan bertujuan sebagai pendukung dalam menemukan sebuah solusi untuk i masalah i atau i untuk i mengevakuasi i peluang [4].
Pada beberapa penelitian terkait, penelitian yang dilakukan oleh Resti pada tahun 2017 [5] menggunakan metode  SAW  untuk  memilih  lokasi  baru  untuk  membuka  cabang  baru  toko.  Penelitian  tersebut  menghasilkan membuka cabang baru di kota Ngunut. Penelitian yang dilakukan oleh Reza et,al tahun 2017 [6] menggunakan metode Simple Addictive Weighting (SAW) untuk lokasi yang tempat untuk pemilihan lokasi rumah tinggal. Hasil penelitian menghasilkan sistem yang dapat memberikan rekomendasi rumah kepada calon pembeli. Selanjutnya pada  penelitian  Elistri  et,al  pada  tahun  2014  [7]  menggunakan  metode  SAW  untuk  mebuat  sistem  pendukung keputusan untuk memilih jurusan. Hasil penelitian meghasilkan sistem yang dapat membantu memilihkan jurusan kepada siswanya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3425
Submitted: 15/11/2021 ; Accepted: 27/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Penelian selanjutnya oleh Saputra pada tahun [8] meggunakan metode SAW untuk menentukan nomor urut Caleg.  Hasil  penelitian  ini  adalah  metode  SAW  dapat  digunakan  untuk  menentukan  nomor  caleg  bersasarkan kualifiasi yang ada. Penelitian oleh Putra et,al tahun 2018 [9] menggunakan metode SAW untuk memilih Guru berprestasi. Hasil dari penelitian ini adalah metode SAW berhasil melakukan perankingan guru berprestasi.
Dari  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  membuat  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  saw bisa memilih alternatif paling baik dengan memilih nilai tertinggi. Metode ini dirasa tepat dalam memilih saham terbaik pada sektor teknologi yang akan mengurutkan perusahan-perusahaan teknologi terbaik mulai dari tertinggi hingga terendah. Sehingga dapat mempermudah inverstor dalam memilih perusahaan teknologi terbaik sebelum melakukan investasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan dalam penelitian ini, ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Mengindentifikasi  masalah berupa masalah dan solusi  pada pemilihan saham  terbaik  berdasarkan kriteria- kriteria yang sudah ditentukan.
b. Studi Pustaka
Studi  pustaka  didapat  dari  artikel  penelitian  terdahhulu  baik  artikel  tentang  saham  dan  artikel  mengenai analisi metode SAW.
c. Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulkan data alternatif dan kriteria yang digunakan dalam penelitian.
d. Analisis data Menggunakan SAW
Pada  tahap  ini  akan  melakukan  pegolahan  data  dengan  cara  melakukan  analisa  data  dengan  cara  manual menggunakan metode SAW
e. Menarik Kesimpulan
Pada tahap terakhir akan dilakukan penarikan kesimpulan yang didapat dari hasil analisa data menggunakan metode SAW

## 2.2 Saham
Saham adalah bukti bahwa memiliki saham/dana perusahaan. Ada dua pembagian kelompok dalam saham yaitu saham biasa ( common stock ), kemudian saham istimewa ( preferred stock ). Untuk saham biasa merupakan tanda kepemilikan  suatu  perusahaan  yang  menanggung  risiko  jika  perusahaan  merugi  dan  mendapat  untung  jika perusahaan mendapat untung. Saham istimewa pemegang saham akan mendapat pendapatan tetap dalam bentuk dividen.  Alasan  investor  melakukan  investasi  adalah  untuk  mendapatkan return [10] . Salah  satu  dampak  yang terjadi  dengan  membeli  saham  yaitu  risiko  turunnya  harga  saham  ( capital  loss )  dan  dampak  pembubaran perusahaan yang menerbitkan saham  itu sendiri. Investor perlu  analisa  data harga saham  yang merupakan data deret waktu yang sangat aktif untuk meminimalkan risiko jual beli saham [11].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK  sebagai  sistem  yang  berbasis i komputer  interaktif  yang i membantu  dalam  pengambilan i keputusan, memecahkan i masalah  tidak  terstruktur i dengan  data  dan  model  yang i berbeda  [12].  SPK  adalah  suatu  sistem informasi  yang i Membantu i mengidentifikasi  pilihan i keputusan  dan  memberikan i informasi i untuk  mendukung pengambilan i keputusan. Sistem Pendukung Keputusan juga merupakan sistem yang dirancang untuk membantu manajemen dalam proses  pendukung i keputusan dan untuk i meningkatkan proses dan i kualitas i hasil  pendukung keputusan [13], [14].

## 2.4 Simple Additive Weighting (SAW)
SAW  adalah i satu  dari  banyaknya  metode  yang  diterapkan  dalam  mempermudah  pendukung i keputusan  yang memiliki  beberapa  atribut. Digunakan  untuk  menentukan  pilihan  alternatif  terbaik  dari  banyak  alternatif  yang ada[15]. Metode Simple Addictive Weighting (SAW) adalah satu dari sekian banyak pemecahan masalah dikenal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3425
sebagai i penjumlahan i berbobot. Rancangan i dasar i metode SAW yaitu dengan menemukan penjumlahan i terbobot dari setiap nilai i kinerja i pada i setiap pilihan-pilihan (alternatif) dari semua i atribut yang telah tersedia yang pada akhirnya i menghasilkan i opsi i pilihan (alternatif) terbaik [16]. Berikut i adalah tahapan dalam menyelesaikan metode SAW [17]:
a. Menentukan alternatif yang digunakan untuk pendukung keputusan.
b. Menentukan kriteria untuk dijadikan sebagai parameter penilaian.
c. Memberikan alternatif nilai evaluasi i kecocokan untuk setiap kriteria.
d. Tentukan Bobot prioritas setiap kriteria.
e. Menetapkan nilai kecocokan dari seluruh pilihan (alternatif) ke setiap kriteria.
f. Pembuatan  matrix  yang  dihasilkan i dari i tabel  nilai  kecocokan  dari  seluruh  pilihan  (alternatif)  ke  setiap kriteria.
X= [ X11 ⋯ X1j
⋮ ⋱ ⋮ i1 ⋯ Xij ] (1)
g. Langkah  selanjutnya  yaitu i normalisasi i matrik i keputusan i dengan i cara i menghitung  seetiap  nilai i rating kinerja i yang sudah i dinomalisasi (rij) dari pilihan (alternatif) Ai i pada i kriteria Cj.
rij= { xij max xij jika j merupakan keuntungan min xij xij jika j merupakan atribut kerugian
(2)
Membuat matrik normalisasi (R).
R= r11 … r1j ⋮ ⋱ ⋮
r1i … r1j
h. Tahapan terakhir untuk mendapatkan hasil perankingan dengan cara:
Vi= ∑ Wj rij n j=1 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pengolahan  data  untuk  pembuatan  SPK  untuk  memilih  saham  terbaik  di  sektor  teknologi  dibutuhkan alternatif yang akan dilakukan parankingan dengan kritera-kriteria yang sudah ditentukan.  Alternatif yang akan diranking  pada  penelitian  ini  adalah  saham  Multipolar Technology  (MLTP),  Hansel  Davest  Indonesia  (HDIT), IndoSterling Technomedia (TECH), Indointernet (EDGE) dan Zyrexindo Mandiri Buana (ZYRX). Data pada tabel 1 berikut ini merukan alternatif saham yang akan dilakukan parankingan.

## Tabel 1. Alternatif
Data pada tabel 2 yaitu kriteria yang akan digunakan sebagai acuan pendukung keputusan. Ada 6 kriteria yang akan digunakan yaitu EPS ( Price i Earning i Ratio ), PBV ( Price i to i Book ), ROE ( Return on i Equity ), DER ( Debt to Equity ) dan DY ( Dividen Yield ).
Tabel 2 . Kriteria i Alternatif Keterangan A1 MLPT A2 HDIT A3 A4 A3
TECH
EDGE ZYRX Kriteria Keterangan C1 EPS ( Benefit ) C2 PER ( Benefit ) C3 C4 C5 C6 PVB ( Benefit ) ROE ( Benefit ) DER ( Benefit ) DY ( Benefit )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3425
Data pada tabel 3 merupan nilai dari pembobotan yang akan dicocokan dengan setiap alternatif yang sudah diterntukan.
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria i Skala Nilai bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1
Data pada tabel 4 adalah hasil nilai alternatif dari setiap kriteria, nilai kriteria ditentukan  sesuai nilai yang ada pada i tabel  3  dimana jika kriteria sangat  baik mendapat  nilai  bobot 5, kriteria baik mendapat  nilai bobot  4, kriteria cukup mendapat nilai 3, kriteria buruk mendapat nilai 2, dan kriteria sangat buruk mendapat nilai 1
Tabel 4 . Nilai alternatif dari setiap kriteria Alternatif Kritera C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 5 4 4 4 5 A2 5 3 4 3 4 4 A3 5 4 3 5 3 5 A4 3 3 5 3 5 3 A5 4 4 5 4 3 3
Nilai i bobot i dari i setiap i kriteria i dapat i dilihat i pada i tabel i berikut:
Tabel 5 . Bobot i Kriteria
i Kriteria i Bobot EPS 0.20 PER 0.10 PVB 0.20 ROE 0.10 DER 0.20 DY 0.20
Tahapan  selanjutnya  dari  analisis  sistem  pendukung  keputusan  adalah  tahapan  normalisasi,  dimana perhitungan normalisasi diambil dari tabel 4:
r 11 = 4 max (4;5;5;3;4) = 4 5 = 0.8
r 12 = 5 max (4;5;5;3;4) = 5 5 = 1 r 13 = 5 max (4;5;5;3;4) = 5 5 = 1 r 14 = 3 max (4;5;5;3;4) = 3 5 = 0.6 r 15 = 4 max (4;5;5;3;4) = 4 5 = 0.8 r 21 = 5 max (5;3;4;3;4) = 5 5 = 1 r 22 = 3 max (5;3;4;3;4) = 3 5 = 0.6 r 23 = 4 max (5;3;4;3;4) = 4 5 = 0.8
r 24 = 3 max (5;3;4;3;4) = 3 5 = 0.6
r 25 = 4 max (5;3;4;3;4) = 4 5 = 0.8 r 31 = 4 max (4;4;3;5;5) = 4 5 = 0.8
r 32 = 4 max (4;4;3;5;5) = 4 5 = 0.8
r 33 = 3 max (4;4;3;5;5) = 3 5 = 0.6
r 34 = 5 max (4;4;3;5;5) = 3 5 = 1 r 35 = 5 max (4;4;3;5;5) = 5 5 = 1
r 41 = 4 max (4;3;5;3;4) = 4 5 = 0.8 r 42 = 3 max (4;3;5;3;4) = 3 5 = 0.6
r 43 = 5 max (4;3;5;3;4) = 5 5 = 1 r 44 = 3 max (4;3;5;3;4) = 3 5 = 0.6
r 45 = 4 max (4;3;5;3;4) = 4 5 = 0.8
r 51 = 4 max (4;4;3;5;3) = 4 5 = 0.8 r 52 = 4 max (4;4;3;5;3) = 4 5 = 0.8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3425
r 53 = 3 max (4;4;3;5;3) = 3 5 = 0.6
r 54 = 5 max (4;4;3;5;3) = 5 5 = 1
r 55 = 3 max (4;4;3;5;3) = 3 5 = 0.6
r 61 = 5 max (5;4;5;3;3) = 5 5 = 1 r 62 = 4 max (5;4;5;3;3) = 4 5 = 0.8 r 63 = 5 max (5;4;5;3;3) = 5 5 = 1 r 64 = 3 max (5;4;5;3;3) = 3 5 = 0.6 r 65 = 3 max (5;4;5;3;3) = 3 5 = 0.6
Tahap selanjutnya yaitu membentuk matrix, dimana matrix akan diisi dari hasil normalisasi.
R = [ 0.8 1.0 0.8 1.0 0.6 0.8
1.0 0.8 0.6 0.8 0.8 1.0 0.6 0.8 0.8 1.0 0.6 1.0 0.6 0.6 0.8 0.8 1.0 0.6 1.0 0.8 1.0 0.6 0.6 0.6 ]
Tahapan selanjutnya adalah melakukan proses perankingan dengan cara melakukan perhitungan : V1= (0.8)(0.20) + (1.0)(0.10) + (0.8)(0.20) + (0.8)(0.10) + (0.8)(0.20) + (1.0)(0.20) = 0.16+0.1+0.16+0.08+0.16+0.2 =0.86 V2= (1.0)(0.20) + (0.6)(0.10) + (0.8)(0.20) + (0.6)(0.10) + (0.8)(0.20) + (0.8)(0.20) =0.20+0.06+0.16+0.06+0.16+0.16 =0.8 V3= (1.0)(0.20) + (0.8)(0.10) + (0.6)(0.20) + (1.0)(0.10) + (0.6)(0.20) + (1.0)(0.20) =0.2+0.08+0.12+0.1+0.12+0.2 =0.82 V4=(0.6)(0.20) + (0.6)(0.10) + (1.0)(0.20) + (0.6)(0.10) + (1.0)(0.20) + (0.6)(0.20) =0.12+0.12+0.2+0.12+0.2+0.12 =0.88 V5= (0.8)(0.20) + (0.8)(0.10) + (1.0)(0.20) + (0.8)(0.10) + (0.6)(0.20) + (0.6)(0.20) =0.16+0.08+0.2+0.08+0.12+0.12 =0.72
Hasil dari proses perhitungan perankingan diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 6 . Perankingan Alternatif Alternatif Keterangan Nilai Ranking A1 MLPT 0.86 2 A2 HDIT 0.8 4 A3 TECH 0.82 3 A4 EDGE 0.88 1 A5 ZYRX 0.72 5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan i hasil i pengolahan data i menggunakan i metode i Simple Addictive i Weighting dapat ditarik kesimpulan metode SAW dapat  melakuan perankingan saham dengan  lima alternatif yang ada. Saham  EDGE memperoleh peringkat pertama dengan nilai tertinggi yaitu 0.88. Peringkat kedua saham MLTP dengan nilai 0.86. Peringkat ketiga saham TECH dengan milai 0.82. Peringkat ke empat saham HDIT dengan nilai 0.8 dan peringkat kelima dalah  saham  ZYRX  dengan  nilai  0.72.  Tetapi  perankingan  saham  dapat  berubah-ubah  setiap  waktu  karena fundamental  perusahaan  berubah,  maka  diperlukan  mengubah  nilai  kriteria  setiap  kriteria  (EPS, PER,PVB,ROE,DER,DY)  dengan  laporan  keungan  perusahaan  settiap  tahun  atau  per  triwulan  .  Dengan diterapkannya i Simple Addictive i Weighting diharapkan dapat membantu inverstor pemula untuk memilih saham terbaik di sektor teknologi.

## REFERENCES
[1] M. Hayati, “Investasi Menurut Perspektif Ekonomi Islam,” Ikonomika , vol. 1, no. 1, pp. 66–78, 2016.
[2] S. Dilla, L. K. Sari, and N. A. Achsani, “Estimating the effect of the covid-19 outbreak events on the indonesia sectoral stock return,” J. Apl. Bisnis dan Manaj. , vol. 6, no. 3, p. 662, 2020.
[3] W. Windasari and T. Zakiyah, “Literasi Investasi Bagi Generasi Milenial di Era Digital,” JCSE  J.  Community  Serv. Empower. , vol. 1, no. 1, pp. 13–16, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3425
[4] S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple additive weighting method to determining employee salary increase rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[5] N.  C.  Resti,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD. Indo Multi Fish,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 102–107, 2017.
[6] T. R. Adianto, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sistem pendukung keputusan pemilihan rumah tinggal di perumahan menggunakan metode simple additive weighting (saw)(studi kasus: Kota samarinda),” Pros. 2nd SAKTI , 2017.
[7] M. Elistri, J. Wahyudi, and R. Supardi, “Penerapan metode saw dalam sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan pada Sekolah Menengah Atas Negeri 8 Seluma,” J. Media Infotama , vol. 10, no. 2, 2014.
[8] A. Y. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Nomor Urut Caleg dengan Metode SAW,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, pp. 93–101, 2015.
[9] A.  S.  Putra,  D.  R.  Aryanti,  and  I.  Hartati,  “Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan Guru Berprestasi (Studi Kasus: SMK Global Surya),” in Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 85–97.
[10]  Y. Yulia, “ANALISIS PENGARUH RASIO LIKUIDITAS TERHADAP RETURN SAHAM (Studi Pada Perusahaan Indeks LQ 45 Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia),” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 4, no. 2, 2016.
[11]  W. Y. Rusyida and V. Y. Pratama, “Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA,” Sq. J. Math. Math. Educ. , vol. 2, no. 1, pp. 73–81, 2020.
[12]  N. Oktavina and Y. Yanitasari, “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Kesehatan Organisasi Koperasi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Techno Xplore J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 115– 126, 2019.
[13]  A.  Susanto,  L.  Latifah,  and  A.  Fitriyani,  “Decision  support  systems  design  on  sharia  financing  using  Yager’s  fuzzy decision model,” in 2017 5th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) , 2017, pp. 1–4.
[14]  T. S. M. T. A. Jaenudin, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa,” Pros. Saintiks FTIK Unikom , vol. 2, 2017.
[15]  A.  Pranolo  and  S.  M.  Widyastuti,  “Simple  additive  weighting  method  on  intelligent  agent  for  urban  forest  health monitoring,” in 2014 International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications (Ic3Ina) , 2014, pp. 132–135.
[16]  F. Ardhy and D. M. Efendi, “Pemberian Reward Terhadap Karyawan Terbaik Dengan Mneggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. SIMADA (Sistem Inf. dan Manaj. Basis Data) , vol. 2, no. 2, pp. 176–181, 2019.
[17]  F. Yani, Y. Yuranda, P. Pajarini, and R. Rosmawati, “Penentuan Beasiswa Pada SMPN 6 Pangkalpinang Menggunakan Metode SAW dan Fuzzy Multi Attribute Decision Making,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 437–443, 2018.