[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENYELEKSIAN  CALON PENERIMA BANTUAN PROGRAM INDONESIA PINTAR MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Sherly Christina a,1* , Enny Dwi Oktaviyani b,2 , Licantik c,3 , Jen Paolo Encun d,4 , Deddy Ronaldo e,5
Universitas Palangka Raya, Palangka Raya a,b,c,d,e sherlychristina@it.upr.ac.id * , enny.obrien@gmail.com 2 ,herbayuli_2005@gmail.com 3 , jenpaolo37@gmail.com 4 , d.ronaldo@it.upr.ac.id 5 *corresponding author

## 1. Pendahuluan
Program Indonesia Pintar (PIP) adalah program  pemerintah yang dimulai pada tahun 2015 untuk membantu anak usia 6 sampai dengan 21 tahun untuk mendapatkan layanan pendidikan (wajib belajar 12  tahun)  dan  mencegah  peserta  didik  dari  kemungkinan  putus  sekolah  akibat  kesulitan  ekonomi. Laman pip.kemdikbud.go.id/home, menjelaskan bahwa Program Indonesia Pintar merupakan program kerja  sama  dari  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud),  Kementerian  Sosial (Kemensos), serta Kementerian Agama (Kemenag). Anak Indonesia yang berstatus sebagai penerima PIP,  akan  memiliki  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  yang  diberikan  sebagai  penanda  atau  identitas penerima bantuan pendidikan PIP.
PIP  merupakan  program  bantuan  pemerintah  yang  diperuntukan  bagi  putra-putri  Indonesia  yang berasal  dari  keluarga  miskin  agar  mendapatkan  pendidikan  yang  layak.  Oleh  karena  itu  agar  tujuan dari  program  ini  tercapai,  PIP  harus  disalurkan  pada  siswa  yang  benar-benar  layak  menerimanya. Pemilihan  siswa  penerima  PIP  dilakukan  setiap  tahun  pada  setiap  sekolah  yang  ada  di  Indonesia. Proses  pemilihan    siswa  penerima  PIP  adalah  proses  yang  cukup  kompleks  bila  dilakukan  tanpa dukungan  teknologi  yang  memadai,  kondisi  tersebut  dialami  oleh  SMA  Negeri  3  Gunung  Bintang Awai yang merupakan obyek studi kasus pada penelitian ini.

## A R T I C L E I N F O A B S T R A C T

## Keywords
Decision Support System Simple Additive Weighting Waterfall The  "Program  Indonesia  Pintar"  (PIP)  is  a  program  from  the Indonesian government to help children from poor families to get the proper education. Schools often deal with obstacles when selecting the students  who  are  eligible  for  the  PIP  grant,  due  to  the  process  of collecting  and  managing  many  registration  files,  thus  requiring  high accuracy  to  prevent  errors  in  the  selection  results.  Therefore,  this research  aims  to  develop  a  website  of  Decision  Support  System  to support  the  tasks  of  the  PIP  recipient  selection  committee.  The Decision  Support  System  applies  the  Simple  Additive  Weighting (SAW) method to obtain the selection results from the ranking of the requirements  data  handed  over  by  the  applicants  for  the  selection  of PIP  beneficiaries.  Then  this  research  applies  the  Waterfall  software development  method  to  analyze,  design  and  develop  the  Decision Support System website. Furthermore, the results of the black box test indicate  that  the  functions  of  this  Decision  Support  System  work according  to  their  objectives.  The  system  can  manage  the  selection registration  data  and  generate  the  rankings  of  prospective  PIP beneficiaries.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Panitia  pemilihan  siswa  PIP  di  SMA  Negeri  3  menghadapi  tantangan  dan  tanggung  jawab  yang besar  untuk  menentukan  siswa  yang  benar-benar  berhak  mendapatkan  bantuan  PIP.  Jumlah  siswa pelamar  PIP  yang  banyak, pengolahan  data  pelamar  yang masih  ditangani  dari  tumpukan-tumpukan berkas  adalah  kondisi  yang  mempengaruhi  kinerja  dari  Panitia  pemilihan  Siswa  PIP.  Panitia  harus memilih,  mencari  dan  memverifikasi  data  banyak  siswa  dari  sejumlah  berkas-berkas.  Proses penyeleksian  tersebut  membutuhkan  waktu  yang  lama  serta  ketelitian  yang  tinggi  sehingga  sangat rentan  terjadi  kesalahan  yang  disebabkan  oleh  faktor-faktor human  error. Kesalahan  hasil  seleksi dapat mengakibatkan siswa yang layak menerima beasiswa PIP kehilangan haknya.
Masalah SMA Negeri 3 Gunung Bintang Awai  dalam mengelola data dapat diatasi bila tersedia sistem  yang  dapat  mengelola  data  dalam  bentuk  digital  dan  mendistribusikan  hasil  pengolahan  data secara online. Sistem teknologi berbasis teknologi web dapat berkontribusi mengatasi kendala ruang, waktu dan energi [1], [2], dengan memanfaatkan infrastruktur Internet yang telah mulai berkembang di daerah Gunung Bintang Awai.
Kemudian  sistem  yang  mampu  mengolah  data-data  pelamar  siswa  untuk  menghasilkan rekomendasi  daftar  penerima  bantuan  PIP  dapat  menunjang  tugas  panitia  seleksi  untuk  melaporkan hasil seleksi penerima bantuan PIP. Sehingga sistem berbasis web tersebut dapat mengurangi dampak yang mungkin terjadi akibat faktor human error . Sistem Penunjang Keputusan (SPK) atau Decision Support System adalah sistem yang dapat memberikan fungsionalitas tersebut, yaitu mengolahan data dari  masalah  semi  terstruktur  yang  spesifik  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk  mengambil keputusan.
Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan  untuk menyeleksi peserta calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar. Sistem  tersebut  harus  memiliki  kemampuan  untuk  mengolah  beberapa  kriteria  yang  menjadi  syarat PIP. Setiap kriteria dari data pelamar yang terkumpul harus dikalkulasi sampai diperoleh data pelamar dengan kalkulasi kriteria terbaik atau paling tinggi dari peserta lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghitung bobot-bobot kriteria dari data-data  pelamar  bantuan  PIP.  Sehingga  rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  “Bagaimana mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menyeleksi  calon  penerima  bantuan  Program Indonesia Pintar dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting?”
Beberapa  penelitian  telah  mengembangkan  SPK  untuk  mendukung  pemangku  kepentingan mengambil  keputusan.  SPK  dengan  menerapkan  metode Graphic  Rating  Scale membantu  Panitia Program Bantuan Beras Miskin menyeleksi penduduk desa yang layak menerima bantuan beras  [3]. Kemudian SPK dengan metode AHP membantu para petani budidaya ikan air tawar dalam memilih jenis  bibit  ikan  yang  akan  dibudidayakan  sesuai  dengan  kondisi  geografis  dan  kualitas  air  di daerahnya  [4].  Penelitian-penelitian  tersebut  menunjukan  bahwa  SPK  merupakan  teknologi  yang dapat diandalkan untuk membantu pekerjaan manusia dalam bidang sosial dan industri.
Berikut  ini  adalah  beberapa  pengembangan  SPK  untuk  membantu  proses  penyeleksian  penerima Beasiswa  dengan metode SAW.  SPK  dengan metode Simple  Additive Weighting (SAW)  melakukan proses  penyeleksian  dengan  mengacu  pada  hasil  rekomendasi  dari  kalkulasi  beberapa  kriteria persyaratan pemberian beasiswa, memastikan beasiswa diperoleh oleh siswa  yang layak [5]. Metode SAW dapat memproses banyak data untuk menghasilkan suatu nilai rekomendasi atau keputusan dari banyaknya variabel, sehingga metode SAW menjadi salah satu metode yang dapat diandalkan dalam membangun  sistem  terkomputerisasi  untuk  mendukung  pekerjaan  pengambilan  keputusan  yang kompleks.  Penelitian  oleh  Green  Mandias  menerapkan  SAW  untuk  menyeleksi  siswa  berprestasi.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Sistem  akan  mengkalkulasi  semua  bobot  kriteria  yang  terpenuhi  untuk  memberikan  rekomendasi penghargaan bagi siswa berprestasi [6].
Beberapa penelitian terkait tersebut mendukung hipotesis yang diangkat dalam penelitian ini, yaitu dengan menghitung bobot kriteria dari setiap data pelamar bantuan PIP maka SPK dapat memberikan rekomendasi  berupa  informasi  siswa  yang  layak  menerima  bantuan  PIP.  Oleh  karena  itu,  hasil  dari penelitian  ini  dapat  berkontribusi  sebagai  referensi  untuk  pengembangan  Sistem  yang  dapat mendukung  pekerjaan  manusia,  khususnya  pekerjaan  yang  membutuhkan  proses  pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan banyak kriteria dengan nilai bobot kepentingan yang berbeda.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK  adalah  sistem  terkomputerisasi  yang  berguna  untuk  membantu  pemangku  kepentingan mengambil  keputusan  dari  suatu  permasalahan.  Seperti  beberapa  literatur  yang  disebutkan  oleh  [7], yaitu menurut Bonczek, Sistem Penunjang Keputusan adalah sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri atas komponen-komponen sistem bahasa, pengetahuan sistem, dan sistem pemrosesan masalah yang saling berinteraksi. Kemudian berikutnya, seperti dijelaskan oleh Raymond Mc.Leod, Jr, bahwa Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  memiliki  kemampuan  untuk menyelesaikan masalah dan komunikasi untuk masalah-masalah semi terstruktur.

## 2.2 Simple Additive Weighting
Metode SAW dikenal sebagai metode dengan penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif- alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  juga  merupakan  teknik  dalam  menentukan  nilai  terbaik dari  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Oleh  karena  itu  metode  SAW  dapat  berguna untuk menyelesaikan permasalahan dalam sistem pengambilan keputusan multi proses [8].
Langkah - Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut :
a. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria,  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Formula untuk melakukan normalisasi diberikan sebagai formula (1) berikut :
𝑟 𝑖𝑗 =
{ 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗
𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
Dimana: r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Max ij = nilai terbesar dari setiap sel ij atau setiap kriteria Min ij = nilai terkecil dari setiap sel ij atau setiap kriteria x ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
Kemudian  Formula  untuk  mencari  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  diberikan  sebagai formula (2) :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑗𝑖 𝑛 𝑗=1
(2) Dimana:
V i = rangking untuk setiap alternatif w j = nilai bobot dari setiap alternatif r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa aternatif A i lebih terpilih.

## 3. Metodologi Penelitian
Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  SAW  dalam  penelitian  ini  menerapan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall [9], [10]. Berikut adalah tahapan dalam penelitian ini.
3.1 Tahap Analisis
Pada  tahap  analisis  dilakukan  analisis  kebutuhan  dari  SMA  Negeri  3  Gunung  Bintai  Awai  bagi pembuatan  SPK  Penyeleksian  Siswa  Penerima  Bantuan  Program  Indonesia  Pintar.  Hasil  pencatatan kebutuhan  tersebut  menjadi  acuan  bagi  perancangan  Sistem.  Pada  tahap  Analisis  dilakukan perancangan  Proses  Bisnis  untuk  menggambarkan  alur  kegiatan  langkah  per  langkah, Flowchart untuk  menggambarkan  urutan  proses  secara  mendetail  dan  hubungan  antara  proses  dalam  sistem, Data  Flow  Diagram ( DFD )  untuk  menggambarikan  aliran  datan  dan Entity-Relationship  Diagram ( ERD ) untuk menggambarkan data yang dikelola.
3.2 Tahap Perancangan
Tahap  ini  adalah  tahap  mendesain interface berdasarkan  hasil  analisis  yang  diperoleh  dari  tahap sebelumnya.

## 3.3 Tahap Implementasi dan Pengujian Unit
Tahap  Implementasi  merupakan  tahap  mentransformasikan  hasil  analisis  dan  desain  dengan menggunakan  bahasa  Pemrograman  untuk  mengkodekan  Sistem  Penunjang  Keputusan.  Setelah pengkodean  selesai  maka  tahap  selanjutnya  melakukan  pengujian  terhadap  setiap  unit  sistem.  Pada tahap  implementasi  ini  langkah-langkah  dan  formula  penghitungan  bobot  SAW  juga  dikodekan  ke dalam  Sistem,  Gambar  1  menunjukan  tahapan  metode  SAW  yang  diimplementasikan  di  dalam Sistem.
[Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Gambar 1. Tahapan Metode SAW
Langkah  pertama  dalam  Metode  SAW  adalah  menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci, seperti ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Pemilihan Kriteria Keterangan Atribut C1 Kartu Keluarga Benefit C2 KTP Orang Tua Benefit C3 Kartu Keluarga Sejahtera Benefit C4 Surat Keterangan Tidak Mampu Benefit C5 Surat Keterangan Yatim/Piatu Benefit C6 Surat Pernyataan Jumlah Penghasilan Cost
Berikutnya  langkah  kedua  menentukan  rating  kecocokan  atau  bobot    dari  setiap  alternatif  pada semua  kriteria.  Selanjutnya  menentukan  bobot  masing-masing  kriteria  sehingga  membentuk himpunan seperti pada Tabel 2 dan Tabel 3. Penentuan nilai bobot dibuat berdasarkan masukan dari Panitia Seleksi dengan mengacu pada panduan seleksi penerima bantuan PIP SMA Negeri 3 Gunung Bintai Awai.
Tabel 2. Bobot Nilai Kriteria No Kriteria Atribut Bobot 1 Kartu Keluarga Benefit 10 2 KTP Orang Tua Benefit 10 3 Kartu Keluarga Sejahtera Benefit 20 4 Surat Keterangan Tidak Mampu Benefit 15 5 Surat Keterangan Yatim/Piatu Benefit 15 6 Surat Pernyataan Jumlah Penghasilan Cost 30
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2]
[ Agustus 2022] Tabel 3. Sub Bobot Kriteria No Kriteria Sub Kriteria Bobot Sub Kriteria 1 Kartu Keluarga Ada 8 Tidak Ada 2 2 KTP Orang Tua Ada 8 Tidak Ada 2 3 Kartu Keluarga Sejahtera Ada 15 Tidak Ada 5 4 Surat Keterangan Tidak Mampu Ada 10 Tidak Ada 5 5 Surat Keterangan Yatim/Piatu Ada 10 Tidak Ada 5 6 Surat Pernyataan Jumlah Penghasilan < 500.000 15 500.000 – 1.000.000 10 >1.000.000 5
Berikutnya  pada  langkah  ke-3    metode  SAW  adalah  membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi.
Kemudian  pada  langkah  ke-4  metode  SAW,  diperoleh  hasil  akhir  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternomalisasi  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 3.4 Tahap Integrasi dan Pengujian Sistem
Pada  Tahap  Integrasi,  setiap  unit  program  akan  diintegrasikan  satu  sama  lain  untuk  diuji  secara keseluruhan  yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  apakah  terdapat  bug  atau error didalam website. Pengujian sistem pada penelitian ini menggunakan metode blackbox testing [11]
Gambar 2. Tampilan Halaman Kelola Kriteria
[Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Gambar 3. Tampilan Halaman  Kelola Pendaftaran

## 4. Hasil dan Pembahasan
Setelah  menyelesaikan  tahap  Implementasi,  penelitian  ini  menghasilkan  Sistem  Pendukung Keputusan  Berbasis  Website.  Gambar  2  menunjukkan  tampilan  halaman  website  untuk  mengelola data    Kriteria  dan  Sub  Kriteria.  Pada  halaman  kelola  Kriteria,  Admin  panitia  penyeleksian  dapat menambahkan data-data kriteria persyaratan seleksi seperti nama kriteria, atribut dan bobot. Halaman kelola kriteria juga dilengkapi dengan fasilitas untuk melakukan edit, hapus dan pencarian data-data kriteria.
Kemudian Gambar 3 menunjukkan tampilan halaman kelola pendaftaran seleksi penerima bantuan PIP. Gambar 3 menunjukkan daftar nama siswa yang telah melakukan pendaftaran dan mengunggah kelengkapan  berkas-berkas  persyaratan  yang  merupakan  kriteria  penyeleksian  dalam  metode  SAW. Pada  halaman  tersebut,  Admin  dapat  melakukan  verifikasi  berkas.  Setelah  melakukan  verifikasi, Admin  dapat  melakukan  perhitungan  SAW  untuk  menyeleksi  siswa  yang  berhak  mendapatkan bantuan PIP dengan melakukan klik pada tombol Lakukan Penghitungan SAW.
Gambar 4.1. menunjukan halaman Data Awal Pendaftaran yang berisi bobot dari data atau berkas yang diinputkan oleh siswa.
[Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Gambar 4.1. Data Awal Pendaftaran
Kemudian Gambar 4.2 menunjukan hasil normalisasi nilai bobot dari data pendaftaran seleksi bantuan PIP.
Gambar 4.2. Normalisasi Data-Data Pendaftaran
Selanjutnya Gambar 4.3 menunjukan hasil perhitungan SAW dari semua data pendaftaran.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Gambar 4.3 Hasil Perhitungan  SAW dari Data-Data Pendaftaran
Gambar  5  adalah  halaman  Kelola  Data  Hasil  Perangkingan  yang  menunjukkan  ranking  nama-nama calon  penerima  bantuan  PIP  berdasarkan  total  nilai  perhitungan  SAW  yang  diurutkan  dari  nilai tertinggi hingga yang paling rendah.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]

## Gambar 5. Tampilan Halaman Kelola Data Hasil Perankingan
Gambar-gambar  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3,  4.1,  4.2,  4.3  merepresentasikan  langkah- langkah  penyelesaian  SA  pada interface sistem,  yaitu  langkah  menentukan  kriteria-kriteria  yang dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan,  langkah  menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria,  langkah  membuat  matriks  keputusan,  serta  normalisasi  matris  dan perangkingan data.
Sehingga  pada  Gambar  5  dapat  ditampilkan  output  perangkingan  hasil  proses  SAW.  Pengujian dengan pendekatan black box testing menunjukkan penerapan SAW pada sistem ini telah berfungsi sesuai dengan tujuan. Sehingga Sistem Pendukung Keputusan ini dapat menjadi alat pendukung bagi panita  seleksi  bantuan  PIP  untuk  mengambil  keputusan  dari  sejumlah  data  pendaftaraan  dengan banyak kriteria penilaian.

## 5. KESIMPULAN
Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Simple Additive Weighting pada penelitian ini dapat berfungsi  untuk  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria  penerima  bantuan  PIP  dan  melakukan proses  perangkingan.  Kemudian,  hasil  perankingan  dapat  menjadi  bahan  rekomendasi  bagi    Panitia Seleksi Penerima Bantuan PIP untuk menentukan siswa-siswa yang layak menerima bantuan PIP. Jadi hasil  dari  penelitian  ini  dapat  berkontribusi  sebagai  fasilitas  yang  mendukung  pihak  Sekolah melaksanakan program pemerintah.
Pada penelitian yang akan datang, untuk meningkatkan performa Sistem, agar program pemerintah melalui bantuan PIP dapat mencapai tujuannya dengan optimal untuk membantu putra-putri Indonesia yang  tidak  mampu.  Maka  SPK  untuk  menyeleksi  bantuan  PIP  dapat  juga  dikembangkan  dengan metode  Analitycal Hierarchy Process, TOPSIS atau metode komputasi lain sehingga dapat dianalisis performa Sistem Pendukung Keputusan untuk memperoleh performa sistem yang semakin baik.
[Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Pada  Masyarakat  (LPPM)  Universitas Palangka Raya yang telah memberikan dukungan finansial dan non finansial sehingga penelitian ini dapat terlaksanakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Christina, D. Ronaldo, and R. M. Zaini, “Aplikasi Resep Masakan Berbasis Android,” J. SAINTEKOM , vol. 11, no. 1, pp. 22–33, 2021.
[2] P. S. Hasugian, “PERANCANGAN WEBSITE SEBAGAI MEDIA PROMOSI,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 82–86, 2018.
[3] I. Ismail and N. Nursakti, “Implementasi Metode Graphic Rating Scale Pada Sistem Penunjang Keputusan Seleksi Penerimaan Bantuan Beras Miskin di Desa Maccile Kabupaten Soppeng,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 154, 2020.
[4] M. Jumarlis, “Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Bibit Ikan Air Tawar untuk Dibudidayakan Menggunakan Metode AHP Berbasis Web,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 11, no. 1, p. 7, 2021.
[5] I. Agustina, Andrianingsih, and T. Muhammad, “Implementasi Metode SAW (Simple Additive Weighting) pada Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Berbasis Web Ina,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya (SNATIKA 2017) , 2017, pp. 184–189.
[6] G. Mandias, R. Rotikan, P. A. Mende, and F. Toar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI SMK KRISTEN TOMOHON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” in Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 , 2017, pp. 484–489.
[7] E. Sugiyarti, K. A. Jasmi, B. Basiron, M. Huda, K. Shankar, and A. Maseleno, “Decision support system of scholarship grantee selection using data mining,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 119, no. 15, pp. 2239–2249, 2018.
[8] M. Puspa, “Decision Support System For Supplementary Food Recipients (PMT) By Using The Simple Additive Weighting (SAW) Method,” J. Tek. Inform. C.I.T , vol. 11, no. 2, pp. 37–44, 2019.
[9] I. Sommerville, Software Engineering , 9th Editio. United States of America: Pearson Education ,Inc, 2011.
[10] S. Christina, E. D. Oktaviyani, D. Ronaldo, and R. M. Zaini, “Aplikasi Absensi Siswa Berbasiskan Android,” J. ELTIKOM , vol. 3, no. 1, pp. 36–44, 2019.
[11] R. S. Pressman, Software Quality Engineering: A Practitioner’s Approach , vol. 9781118592. New York: McGraw-Hill, 2010.