Vol. 6, No. 1 (2024), pp. 23-28 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMBOBOTAN RUTE UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS DESTINASI WISATA
Intan Nur Cahayati 1* , Lilik Muzdalifah 2 Program Studi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas PGRI Ronggolawe 1,2 intannurcahayati05@gmail.com *
Abstrak – Kabupaten  Tuban  memiliki  potensi besar untuk menjadi kota destinasi wisata yang menarik.  Dengan  perkembangan  teknologi informasi, peluang untuk meningkatkan kualitas informasi pariwisata semakin terbuka lebar. Salah satu contoh peningkatan informasi tentang pariwisata adalah dengan menyertakan foto, video, deskripsi wisata, rute wisata,  peringkat,  dan  umpan  balik  dari pengunjung  pada  media  sosial.  Oleh  karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan  informasi  pariwisata  di Kabupaten Tuban dengan fokus pada pembobotan rute tiap wisata dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian ini menggunakan metode  pengumpulan  data  melalui  studi literatur, analisis data dengan mengidentifikasi dan  mengklasifikasi  jalandengan  beberapa kriteria  yaitu:  jarak,  fasilitas  umum,  kondisi jalan  dan  jenis  kendaraan.  Setelah  itu, dilakukan  pembobotan  dengan  menggunakan metode  SAW.  Hasil  yang  didapat  dari optimalisasi metode SAW berupa perangkingan dan rekomendasi data destinasi wisata  Kota  Tuban,  adapun  salah  satu  hasil dari hasil rangking teratas atau rangking satu pada  wisata  discovery  of  forest  terhadap  25 wisata  adalah      wisata  air  panas  nganget dengan  nilai  preferensi  1.00.    Penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode  SAW  dapat digunakan untuk menentukan bobot tiap rute wisata  dan  menjadi  rekomendasi  wisatawan untuk memilih destinasi wisata.
Kata Kunci –Teknologi,  pembobotan  rute, pariwisata, Simple Additive Weighting (SAW) .

## I. PENDAHULUAN
Kabupaten  Tuban  merupakan  kota  yang berpotensi  menjadi  kota  tujuan  untuk dikembangkan  menjadi  daerah  tujuan wisata[1],[2]. Kunjungan wisata di kabupaten Tuban  sebelum  adanya  pandemi  pernah mencapai  angka  tertinggi  nomor  2  di  Jawa Timur, yaitu mencapai 7 juta kunjungan [3]. Pandemi mengakibatkan penurunan terhadap kunjungan.  Kemudian  setelah  pandemi berakhir pengunjung mengalami peningkatan setiap tahunnya.
Kota  Tuban  memiliki  destinasi  wisata  yang cukup banyak, mulai dari wisata alam, wisata buatan, serta wisata religi[4],[5]. Oleh karena itu, Kota Tuban menjadi daerah tujuan wisata, baik wisatawan domestik maupun mancanegara[6], sehingga industri pariwisata di Tuban perlu dikembangkan, salah satunya dengan dukungan teknologi. Penerapan teknologi dalam dunia wisata dapat diterapkan  baik  untuk  peningkatan  promosi, penyampaian informasi maupun peningkatan kualitas objek wisata[7],[8] Salah satu dinas yang  menaungi  pariwisata  di  kabupaten Tuban adalah Dinas Kebudayaan, kepemudaan,  dan  olahraga  serta  pariwisata (Disbudporapar). Contoh penerapan teknologi dalam  meningkatkan  informasi  pariwisata adalah  adanya  aplikasi  yang  memberikan informasi mengenai pemilihan rute alternatif berbagai obyek wisata. Karena banyak sekali para  wisatawan  yang  ingin  mengunjungi tempat  wisata  bukan  hanya  satu  tempat, melainkan  juga  beberapa  tempat,  sehingga perlu  bantuan  untuk  menentukan  destinasi mana  saja  yang  harus  dikunjungi  terlebih dahulu  agar  perjalanan  berwisata  mereka
menjadi  efektif,  hal  itu  akan  menghemat waktu serta biaya perjalanan. Penentuan  rute  ini  akan  diawali  dengan sebuah pembobotan dari setiap rute yang akan dilalui.  Pembobotan  adalah  suatu  metode yang  digunakan  apabila  setiap  karakter memiliki peranan berbeda atau jika memiliki beberapa  parameter  untuk  menentukan kemampuannya[9],[10],[2].Pembobotan  ini akan  menggunakan  kriteria-kriteria  atau variabel – variabel yang dibandingkan dalam mengambil  keputusan.  Analisis  dari pembobotan  ini  akan  digunakan  beberapa alternatif,  dimana  diharapkan  bahwa  rute terpilih secara optimal merupakan rute yang mudah diakses, efisien secara pembiayaan dan menimbulkan  dampak  negatif  minimal  bagi wisatawan.
Beberapa penelitian tentang pembobotan rute telah dilakukan oleh [11] dan [12]. Chinoi & Meiriza[11]  mengangkat  penelitian  tentang Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Tempat  Wisata  Belanja  di  Kota  Batam menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW),  dalam  hasil  penelitian yang  telah  mereka  lakukan  metode  SAW dapat digunakan untuk  menentukan rekomendasi  tempat  wisata  dan  wisatawan sangat  terbantu  dengan  sistem  pendukung Keputusan  ini.  Sedangkan  Minarni,  Agung Purwanto,  Rizal  Adi  Saputra  dan  Nadi Herlambang  [12]  mengangkat  penelitian tentang  implementasi  metode  SAW  dalam pemilihan  tempat  wisata  di  kabupaten Kotawaringin  Timur  dengna  hasil  uji penerapan metode SAW menunjukkan sistem telah  mampu  menyajikan  urutan  prioritas daerah  yang  menjadi  data  sampel.  Dengan adanya  penelitian  tersebut  penulis  berupaya untuk  menganalisis  bagaimana  hasil Penerapan  SAW  Dalam  Pembobotan  Graf Untuk Menentukan Prioritas Destinasi Wisata di Kabupaten Tuban. Metode SAW adalah salah satu metode yang digunakan  dalam  proses  pengambilan  suatu keputusan[13],[14]  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua  atribut.  Nilai  yang  lebih  besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  lebih
terpilih.  Metode  SAW  disarankan  untuk menyelesaikan  masalah  penyeleksian  dalam sistem  pengambilan  keputusan  multi  proses [15]. Dengan alasan tersebut penulis memilih metode  SAW  untuk  memperoleh  hasil  yang signifikan.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.  Analisa  masalah  menggunakan  metode
Simple Additive Weighting (SAW) Acuan  dalam  pembangunan  sistem pendukung Keputusan (SPK) ini berdasarkan kajian  secara  umum  dilakukan  untuk penentuan  rute  destinasi  wisata.  Dimana dalam  kajian  ini  setiap  rute  akan  dinilai berdasarkan  kriteria  dan  alternatif.  Kajian menggunakan  metode  SAW  diperlukan kriteria  –  kriteria  dan  bobot[16][17]  untuk melakukan  perhitungannya  sehingga  akan didapat alternatif terbaik.

## B.  Pengolahan  Data  Menggunakan  Metode
Simple Additive Weighting (SAW) Dalam  pengolahan  data  kajian,  penulis menetapkan  Langkah-langkah  penyelesaian yang sesuai dengan metode SAW Dimana ada 4 tahap yaitu menentukan kriteria yang akan dijadikan  acuan, menentukan rating kecocokan,  menentukan  normalisasi  matrik keputusan, dan perangkingan.
Menentukan kriteria kriteria  yang  menjadi  acuan  dalam penelitian  ini  adalah  jarak,  fasilitas  umum, jenis  kendaraan  dan  kondisi  jalan. Berdasarkan  wawancara  dengan  staf  bidang kepariwisataan  bobot  kriteria  yang  menjadi acuan adalah sebagai berikut: Jarak (C1) = 7 Fasilitas (C2) = 9 Jenis kendaraan(C3) = 9 Kondisi jalan (C4) = 10 Adapun  bobot  dari  kriteria  di  atas dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu,dengan menggunakan persamaan (1)
𝑊𝑗 = 𝑊𝑗 Σ 𝑊𝑗 , (1)
berdasarkan persamaan (1) diperoleh nilai: W 1 = 7 7+9+9+10 = 0.20
W 2 = 9 7+9+9+10 = 0.26 W 3 = 9 7+9+9+10 = 0.26 W 4 = 10 7+9+9+10 = 0.29
Hasil dari perhitungan diatas menghasilkan bobot preferensi sebagai berikut:
Tabel 1.
Bobot preferensi No.  Kriteria Keteran gan Bobot 1. Jarak Cost 0.20 2. Fasilitas umum Benefit 0.26 3. Jenis kendaraan Benefit 0.26 4. Kondisi jalan Benefit 0.29
Penentuan  skala  penilaian  kriteria menggunakan  interval  kelas  dengan menggunakan persamaan (2)
𝐼𝑛terval = skor tertinggi − skor terendah jumlah kategori (2)
Sehingga  diperoleh  hasil  hasil  sebagai berikut: a. Kriteria Jarak
Tabel 2 . Skala Penilaian Jarak
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 (3)
Jika 𝑗 adalah atribut keuntungan (benefit)
𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (4)
Jika j adalah atribut biaya ( cost )
b. Kriteria Fasilitas Umum
Tabel 3. Skala Penilaian Fasilitas Umum
Fasilistas umum Nilai Ada semua jenis fasilitas umum minimal 1 5 Ada  3  jenis  fasilitas  umum minimal 1 4 Ada  2  jenis  fasilitas  umum minimal 1 3 Ada  1  jenis  fasilitas  umum minimal 1 2 Tidak ada semua jenis fasilitas umum 1 c. Jenis kendaraan Tabel 4. Skala Penilaian Jenis Kendaraan
d. Kondisi Jalan Tabel 5. Skala Penilaian Kondisi Jalan
Kondisi jalan Nilai Rusak 1 Rusak sedang 3 Layak 5
Untuk  data  alternatif  yang  sudah didapatkan  berdasarkan  hasil  wawancara, studi literatur dan data dari google map yang yang  dapat  diakses  di  link  google  drive berikut. https://bit.ly/Dataalternatifwisata
Menentukan Rating Kecocokan Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada setiap  kriteria  yang  dilampirkan  pada lampiran 2 dan dapat diakses di link  google drive berikut. https://bit.ly/Ratingkecocokan
Normalisasi Matrik Keputusan Langkah  ketiga  menghitung  nilai normalisasi  dari  setiap  alternatif  dengan menggunakan persamaan (3) dan (4). Berikut  hasil  normalisasi  menggunakan persamaan (3) dan (4).
1.) Discovery of forest
a. Normalisasi Jarak
𝑟 11 = 5 𝑀𝑎𝑥{5;5;4;4;4;3;3;3;3;2;2;......5} = 5 5 = 1.00 𝑟 21 = 5 𝑀𝑎𝑥{5;5;4;4;4;3;3;3;3;2;2;......5} = 5 5 = 1.00 𝑟 31 = 4 𝑀𝑎𝑥{5;5;4;4;4;4;3;3;3;2;2;......5} = 4 5 = 0.80
Jarak Nilai ≤ 15 km 5
> 16 km s.d. ≤ 30 km 4 > 31 km s.d. ≤ 45 km 3 > 46 km s.d. ≤ 60 km 2
> 61 km 1
Jenis Kendaraan Nilai Bisa  dilewati  Roda  dua  dan empat 5 Bisa dilewati Roda Dua 3 Tidak bisa dilewati kendaraan 1
𝑟 41 = 4 𝑀𝑎𝑥{5;5;4;4;4;4;3;3;3;2;2;......5} = 4 5 =  0.80 𝑟 51 = 4 𝑀𝑎𝑥{5;5;4;4;4;4;3;3;3;2;2;......5} = 4 5 = 0.80

## b. Normalisasi Fasilitas umum
𝑟 12 = 5 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;4;5;5;5;4;5;4;......3} = 5 5 = 1 .00
𝑟 22 = 3 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;4;5;5;5;4;5;4;......3} = 3 5 = 0.60 𝑟 32 = 5 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;4;5;5;5;4;5;4;......3} = 5 5 = 1 .00 𝑟 42 = 4 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;4;5;5;5;4;5;4;......3} = 4 5 = 0.8 0 𝑟 52 = 5 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;4;5;5;5;4;5;4;......3} = 5 5 = 1 .00
c. Normalisasi Jenis kendaraan
𝑟 13 = 2 𝑀𝑎𝑥{2;1;2;2;2;2;1;2;1;2;.....2} = 2 2 = 1.00 𝑟 23 = 1 𝑀𝑎𝑥{2;1;2;2;2;2;1;2;1;2;.....2} = 1 2 =  0.5 0 𝑟 33 = 2 𝑀𝑎𝑥{2;1;2;2;2;2;1;2;1;2;.....2} = 2 2 =  1 .00
𝑟 43 = 2 𝑀𝑎𝑥{2;1;2;2;2;2;1;2;1;2;.....2} = 2 2 =  1 .00 𝑟 53 = 2 𝑀𝑎𝑥{2;1;2;2;2;2;1;2;1;2;.....2} = 2 2 =  1.00

## d. Normalisasi Kondisi jalan
𝑟 14 = 5 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;5;5;3;5;3;3;3;........3} = 5 5 =  1.00 𝑟 24 = 3 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;5;5;3;5;3;3;3;........3} = 3 5 =  0.60 𝑟 34 = 5 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;5;5;3;5;3;3;3;........3} = 5 5 = 1 .00 𝑟 44 = 5 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;5;5;3;5;3;3;3;........3} = 5 5 = 1 .00 𝑟 54 = 3 𝑀𝑎𝑥{5;3;5;5;5;3;5;3;3;3;........3} = 3 5 = 0.60 Hasil normalisasi matrik semua destinasi wisata  dilampirkan  pada  lampiran  3  yang dapat diakses pada link google drive berikut. https://bit.ly/Hasilnormalisasimatrik
Perangkingan Langkah terakhir yaitu. Menghitung hasil akhir  preferensi  ( 𝑉𝑖 )  diperoleh  dari penjumlahan  perkalian elemen  baris  matriks ternormalisasi  ( 𝑅 )  dengan  bobot  preferensi ( 𝑊 )  Adapun  bobot  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
𝑊 = ⌈ 0.20 0.26     0.26 0.29⌉
Berdasarkan  persamaan  (5)  nilai  yang diperoleh adalah sebagai berikut.
𝑉 1 = (0.20 x 1) + (0.26 x 1) + (0.26x 0.80) + (0.29x 0.80) = 1
𝑉 2 = (0.20 x 1) + (0.26 x 0.60) + (0.26 x 0.50) + (0.29x0.60) = 0.65 𝑉 3 = (0.20 x 80) + (0.26 x 1) + (0.26 x 1) + (0.29 x 1) = 0.95
𝑉 4 = (0.20 x 0.80) + (0.26 x 0.80) + (0.26 x 1) + (0.29 x 1) = 0.96
Berdasarkan  perhitungan  skor  rangking yang telah dilakukan untuk tiap alternatifnya dengan  memanfaatkan  metode  SAW  dalam proses  perhitungannya,  dapat  disimpulkan hasil  dengan  ranking  nilai  V,  dari  nilai terbesar  dan  terkecil,  sehingga  didapat alternatif  rekomendasi  destinasi  wisata sebagai berikut:
1. Rekomendasi  wisata  untuk Discovery  of forest berdasarkan  nilai  tertinggi  adalah wisata air panas Nganget melewati jalan Jl. Panglima  Sudirman  ke  Jl.  Raya Tim./Ponco  -  Jatirogo  di  Klagon,  Belok kiri  ke  Jl.  Raya  Tim./Ponco  -  Jatirogo, ambil Jl. Nganget, dengan bobot atau nilai preferensi 1.00.
2. Rekomendasi  wisata  untuk  Air  Panas Nganget berdasarkan nilai tertinggi adalah wisata Air Terjun Nglirip melewati jalan Jl. Nganget ke Jl. Jatirogo/Ponco - Jatirogo di Tanggung, Jl. Jatirogo/Ponco - Jatirogo, Jl. Raya  Ngelirip,  dengan  bobot  atau  nilai preferensi 0.96.
3. Rekomendasi  wisata  untuk Discovery  of Forest berdasarkan  nilai  tertinggi  adalah wisata  Air  Terjun  Nglirip  melewati  Jl. Raya  Bulu  dan  Jl.  Kragan  -  Rembang  - Surabaya/Jl.  Raya  Bancar/Jl.  Raya Pantura/Jl.  Raya  Tuban  -  Semarang, dengan bobot atau nilai preferensi 1.00
4. Rekomendasi  wisata  untuk  Air  Terjun Nglirip  berdasarkan  nilai  tertinggi  adalah wisata  Tebing  Pelangi  melewati  Jl.  Raya Mulyoagung,  Sawah,  Mulyoagung,  Kec.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
Singgahan,  Jl.  Raya  Montong,  Jl.  Raya Merakurak,  dengan  bobot  atau  nilai preferensi 0.96 Untuk  hasil  dari  perangkingan  dari masing-  masing  destinasi  wisata  dapat dilihat pada lampiran lampiran 4 yang dapat diakses  pada  link  google  drive  berikut. https://bit.ly/Perangkinganwisata Pembobotan graf dari 26 destinasi wisata dapat  diakses  pada  link  berikut. https://bit.ly/grafdestinasiwisata

## III.  KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pengolahan data yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat  digunakan  dalam  menentukan rekomendasi  pemilihan  rute  destinasi wisata.
2. Proses  perhitungan  dilakukan  dengan  4 tahap,  yaitu  menentukan  kriteria, menentukan rating kecocokan, normalisasi matrik keputusan dan perangkingan.
3. Alternatif  dengan  nilai  rangking  tertinggi menjadi  rekomendasi  rute  tempat  tujuan wisata.
4. wisatawan  akan  terbantu  dalam  memilih rute destinasi wisata.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Dosen Pembimbing, Program Studi Matematika, Dinas Kebudayaan, Kepemudaan dan Olahraga serta Pariwisata (Disbudporapar), dan semua pihak yang  terlibat  dan  berkontribusi  dalam penelitian  ini.  Semoga  hasil  penelitian  ini bermanfaat bagi pengembangan pariwisata di kabupaten Tuban.

## REFERENSI
[1] M.  B.  Purnama,  “Strategi  Pengembangan Wisata  Puncak  Tapan  Andongsari  Oleh BUMDES  Ngandong  Jaya  Makmur  Di  Desa Ngandong  Kecamatan  Grabagan  Kabupaten Tuban,” Publika , vol. 8, no. 5, pp. 1–10, 2020.
[2] A. Rahayu, I. F. Romadhoni, D. K. Suwardiah,
and  T.  L.  Pangesthi,  “Pemetaan  Makanan Tradisional Sebagai Potensi Wisata Kuliner di Kabupaten Tuban, Jawa Timur,” J. Tata Boga , vol.  9,  no.  2,  pp.  1–11,  2020,  [Online]. Available:
https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jurnal- tata-boga/
[3]
A.  Fauzie,  “Target  Kunjungan  Wisata  Tahun Ini Hanya Naik 5 Persen,” Radar Tuban , 2022. https://radartuban.jawapos.com/wisata- kuliner/861328350/target-kunjungan-wisata- tahun-ini-hanya-naik-5-persen [4] A.  Solicitor  and  F.  Ramadhani,  “Strategi Perancangan  Rebranding  Kabupaten  Tuban Yang  Memiliki  Potensi  Religi,  Budaya  Dan Sejarahnya,” DeKaVe , vol. 1, no. 2, pp. 1–13,
2021, doi: 10.24821/dkv.v1i2.4866.
[5] K. Y. Andriani and S. Murtini, “Kajian Objek Wisata  Gua  Ngerong  Dan  Gua  Putri  Asih Sebagai  Destinasi  Wisata  Di  Kabupaten Tuban,” J. Pendidik. Geogr. Swara Bhumi , vol. 5, no. Vol 5, No 8 (2018), 2018.
[6] M. Mufli, “East Java Halal Tourism Outlook: Potential Analysis and Strategy for East Java Halal Tourism Development,” East Java Econ. J. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  187–209,  2021,  doi: 10.53572/ejavec.v2i2.19.
[7] K.  Saputra,  “Perancangan  Sistem  Informasi Pariwisata  Berbasis  Website  Sebagai  Media Promosi  Di  Singkawang-  Kalimantan  Barat,” J. Ekon. dan Bisnis Indones. , vol. 2, no. 1, pp. 11–16, 2017, doi: 10.37673/jebi.v2i1.48.
[8] Y.  Fatma,  F.  Gunawan,  and  H.  Mukhtar, “Aplikasi  Pencarian  Rute  Terpendek  Tempat Wisata  Di  Kota  Pekanbaru  Menggunakan Floyd  Warshall,” J.  Fasilkom ,  vol.  10,  no.  1, pp. 54–60, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i1.1422.
[9] oktavian  2018,  “Bab  II  Landasan  Teori,” J. Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689– 1699, 2018.
[10]  R.  Choirunnisa,  “KAJIAN  KERENTANAN EKONOMI  AKIBAT  BANJIR  ROB  DI PULAU PASARAN,” vol. 20, pp. 1–23, 2023.
[11]  N. Chinoi and A. Meiriza, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Tempat  Wisata  Belanja di Kota Batam Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” JIMP J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 6, no. maret, pp. 1–6, 2021.
[12]  T. Minarni, A. Purwanto, R. A. Saputra, and N. Herlambang,  “Implementasi  Metode  SAW Dalam Pemilihan Tempat Wisata di Kabupaten Kotawaringin Timur,” J. Ilm. Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 401–410, 2023.
[13]  I. D. Febrianti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemimpin Organisasi Menggunakan Metode  SAW  Dan  TOPSIS,” J.  Sist.  dan Teknol. Inf. , vol. 10, no. 1, p. 128, 2022, doi: 10.26418/justin.v10i1.44002.
[14]  Qiyamullaily  Arista,  Nandasari  Silvia,  and
Amrozi  Yusuf,  “Perbandingan  Penggunaan Metode  Saw  Dan  Ahp  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan Baru,” Tek.    Eng.  Sains  J. ,  vol.  4,  pp.  7–12,
2020.
[15]  L. N. Sukaryati, A. Voutama, U. S. Karawang, and J. H. Ronggo, “Penerapan Metode Simple Additive  Weighting  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Memilih  Karyawan Terbaik,” J. Ilm.  MATRIK , vol. 24, no. 3, pp.
260–267, 2022.
[16]  R.  R.  Putra  and  C.  Wadisman,  “Penentuan
Siswa  Berprestasi  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting Berbasis Web,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3,  no.  1,  pp.  25–31,  2020,  doi: 10.31539/intecoms.v3i1.1293.
[17]  A.  T.  Priandika  and  A.  Wantoro,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon Siswa Baru pada SMK SMTI Bandar Lampung dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW),” Explor.  J.  Sist.  Inf.  dan Telemat. ,  vol.  8,  no.  2,  2017,  doi: 10.36448/jsit.v8i2.955.