## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk Pemilihan Kain Terbaik
Salahudin Robo 1,* , Ayu Rahmawati Rumalean 1 , Trisno 2 , Rahmat Surya Baskara 3 , Sahlan M Saleh 3
1 Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
2 STIMIKOM Stella Maris Sumba, Nusa Tenggara Timur, Indonesia
3 Informatika, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia Email: 1,* salahudinrobo759@gmail.com, 2 ayuarahmawati176@gmail.com , 3 trisnomtf@gmail.com,
4 rahmatsuryabaskara113@gmail.com, 5 sahlanmsaleh@gmail.com Email Penulis Korespondensi: salahudinrobo759@gmail.com
Abstrak− Banyaknya jenis kain di toko Modiss Textile memberikan pilihan sesuai selera konsumen. Namun pembelian di toko kain ini  masih  diproses  secara  manual  dan  belum  terkomputerisasi.  Dalam  memilih  kain,  konsumen  hanya  fokus  pada  warna  dan  label harga. Penelitian ini dilakukan di toko Modiss Textile & Taylor yang merupakan toko yang bergerak di bidang fashion retail. Dalam menyelesaikan  penelitian  ini  digunakan  beberapa  metode  penelitian  untuk  mengumpulkan  data  yaitu  wawancara,  observasi  dan penerapan  metode  saw.  Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  pemilihan  kain,  diperlukan  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan. Penerapan metode SAW (Simple Additive Weighting) memiliki nilai terbesar dari perhitungan nilai Vi yang diperoleh kain alternatif yaitu  Kain  Spandex  dengan  nilai  0,875,  Kain  Lace  Brukat  dengan  nilai  0,8,  Kain  Italian  Wool  dengan  nilai  0,775.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan  oleh  pelanggan  Modiss  Textile  & Taylor's dalam  memilih kain  yang sesuai dengan kriteria  yang diberikan toko yaitu jenis kain, warna , harga, tekstur, dan kualitas. Kemudian hasil yang diinginkan adalah sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan pelanggan atau konsumen untuk memilih kain pada toko Modiss Textile & Taylor.
Kata Kunci: Kain; Sistem Pendukung Keputusan; Simple Additive Weighting
Abstract− The many types of fabrics at the Modiss Textile store provide choices according to consumer tastes. However, purchases at this fabric store are still processed manually and not computerized. In selecting fabrics, consumers only focus on color and price tags. This research was conducted at the Modiss Textile & Taylor store, which is a store engaged in fashion retail. In completing this research, several research methods were used to collect data, namely interviews, observations and the application of the saw method. Based  on  the  results  of  collecting  data  on  fabric  selection,  criteria  are  needed  in  making  decisions.  The  application  of  the  SAW (Simple Additive Weighting) method has the greatest value from the calculation of the value of Vi obtained by alternative fabrics, namely Spandex Fabric with a value of 0.875, Brukat Lace Fabric with a value of 0.8, Italian Wool fabric with a value of 0.775. The purpose of this research is to create a decision support system that can be used by Modiss Textile & Taylor's customers in selecting fabrics that match the criteria provided by the store, namely fabric type, color, price, texture, and quality. Then the desired result is a decision support system that can be used by customers or consumers to choose fabrics at the Modiss Textile & Taylor store.
Keywords : Fabrics; Decision Support Systems; Simple Additive Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan kemajuan zaman, teknologi berkembang dengan pesat, karena saat ini manusia tidak dapat menjalankan kehidupannya  sehari-hari  tanpa  memanfaatkan  kemajuan  teknologi.  Perkembangan  teknologi  juga  membuat  manusia semakin  produktif  dalam  membuat  berbagai  produk  yang  dibutuhkan  untuk  kebutuhan  sehari-hari.  Teknologi  dapat ditemukan dalam banyak aspek kehidupan, seperti pendidikan dan bisnis.(Zebua & Simanjorang, 2021)
Hal ini membuat para pelaku usaha juga harus terus beradaptasi dengan perkembangan tersebut agar tetap dapat bersaing  di  pasar  yang  ketat.  termasuk  dalam  bisnis  retail  tekstil  dan  fashion.  Perkembangan  teknologi  salah  satunya terkait  dengan  pemilihan  bahan  kain  di  toko  kain.  Sebelumnya,  pemilihan  kain  dilakukan  dengan  cara  konvensional, yakni dengan melihat, merasakan, dan mengecek kualitas kain secara langsung. Saat ini, toko kain dapat memanfaatkan teknologi  untuk  membantu  memilih  kain  yang  tepat  dan  meningkatkan  pengalaman  berbelanja  pelanggan.  Salah  satu bisnis retail toko kain adalah Modiss Textile & Taylor.(Marpaung et al., 2022a)
Modiss Textile  & Taylor Merupakan toko  kain/textile  yang berlokasi di Jl. Klp . 2,  Entrop , Jayapura  Selatan, Kota  Jayapura.  Modiss  Textile  &  Taylor  menyediakan  berbagai  jenis  kain  untuk  berbagai  keperluan  seperti  seragam hajatan, kain pesta, kain pernikahan dan lain-lain. Modiss Textile & Taylor yang berlokasi di Jayapura menjual kainnya dengan  harga  terjangkau  dan  kualitas  terbaik  serta  memiliki  katalog  kain  yang  lengkap.  (Modiss  Textile  &  Taylor  - Jayapura, Papua, n.d.)
Banyaknya jenis kain yang tersedia di toko Modiss Textile memberikan pilihan sesuai selera konsumen. Namun pembelian di toko kain ini masih diproses secara manual dan belum terkomputerisasi. Dalam memilih kain, konsumen hanya  fokus  pada  pola  dan  label  harga.  dengan  banyaknya  jenis  kain  yang  bisa  anda  dapatkan  tentunya  menjadi pertimbangan dalam memilih jenis kain yang akan digunakan sebagai pakaian agar mendapatkan kualitas pakaian yang bagus,  dan  ketenangan  pikiran  yang  sinkron  dalam  menggunakan  bahan  tersebut.(Pendiagnosa  et  al.,  2011a)  Tidak semua  khalayak  memahami  jenis-jenis  kain,  sehingga  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  berguna  bagi  konsumen dalam  memilih  kain  dengan  sistem  pendukung  keputusan. (Pratama  &  Pibriana,  n.d.) Dengan  menerapkan  sistem pendukung keputusan dapat membantu memudahkan pelanggan dalam proses pengambilan keputusan yang rumit dalam

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
memilih  kain  yang  akan  dipilih  dan  paling  sesuai  dengan  kebutuhannya  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan.(Marpaung et al., 2022b)
Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem yang dapat mengambil keputusan yang tepat dan tepat sasaran ketika menghadapi masalah. (Akbar, 2023)Sistem Pendukung Keputusan memanfaatkan data yang tidak terstruktur dan model pemecahan masalah. Beberapa metode sistem pendukung keputusan yaitu MAUT, Analytical Hierarchy Process (AHP), Simple Additive Weighting (SAW), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Weighted Product (WP), dll.(Tomoria Sianturi, 2021)
Dalam  mengatasi  permasalahan  pemilihan  kain  di  MODISS  Textile  &  Taylor,  metode  yang  diterapkan  adalah metode Simple Additive Weighting atau metode penambahan yang paling efektif untuk membantu dalam menentukan kain sesuai kebutuhan pelanggan. (Ikhlas, 2019)Pada metode SAW, Anda dapat memberikan bobot pada setiap atribut kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang memilih alternatif terbaik dari sekian banyak alternatif. Konsep metode SAW adalah mencari penjumlahan bobot setiap alternatif pada semua atribut, kemudian menormalkan matriks keputusan dan memeringkatnya.(Rani et al., 2021) Oleh karena itu metode SAW merupakan pilihan yang baik karena dapat menghasilkan solusi optimal berdasarkan bobot. kondisi yang telah ditentukan sebelumnya. Selain itu, SAW juga mudah diimplementasikan, dapat menangani kriteria yang kompleks,(Hidayah et al., 2019)
Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem pendukung keputusan yang akan digunakan oleh pelanggan Modiss  Textile  &  Taylor  dalam  memilih  kain  yang  tepat  sesuai  dengan  kriteria  yang  diberikan  toko  yaitu  jenis  kain, warna , harga, tekstur, dan kualitas.(Wayan et al., 2023) Maka hasil yang diinginkan adalah sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pelanggan atau konsumen dalam menentukan kain di toko Modiss Textile & Taylor.

## 2. METODE PENELITIAN
Data yang diperoleh melalui observasi atau penelitian langsung di lapangan disebut sebagai data primer. Data primer ini terdiri  dari  daftar  kriteria,  jenis  kain,  Spesifikasi  Kain,  nilai  bobot  masing-masing  kriteria  dan  nilai  bobot  subkriteria. (Fernanda  et  al.,  2023)Data  yang  digunakan  sebagai  pendukung  data  primer  disebut  data  sekunder.  Sumber  data sekunder dapat diperoleh secara langsung atau melalui media perantara, seperti buku, jurnal, artikel, bukti sejarah, atau arsip,  baik  yang  diterbitkan  maupun  tidak  diterbitkan.  Penelitian  ini  dilakukan  di  toko Modiss  Textile  &  Taylor  yang merupakan  toko  yang  bergerak  di  bidang  fashion  retail.  (Gunawan  et  al.,  2023)Dalam  menyelesaikan  penelitian  ini, beberapa metode penelitian digunakan untuk mengumpulkan data.  (Nurhayati et al., 2020)Dalam penelitian ini, teknik pengumpulan data yang digunakan adalah wawancara dan observasi sebagai berikut:

## 2.1 Pengumpulan Data

## 2.11 Wawancara
Pada saat wawancara dilakukan tanya jawab dan pertanyaan diajukan langsung kepada owner atau karyawan di Modiss Textile  &  Taylor,  dengan  tujuan  untuk  mencari  data  yang  dibutuhkan.  (Pendiagnosa  et  al.,  2011b)hasil  pengumpulan data dari kriteria berdasarkan observasi dan wawancara antara lain: Kualitas kain, Harga Kain, Tekstur Kain, dan Jenis Kain.

## 2.12 Observasi
Observasi  merupakan  cara  pengumpulan  informasi  dengan  cara  mengamati  secara  langsung  obyek  kajian  dan menganalisa  sistem  yang  sedang  berjalan  di  lokasi  penelitian  di  Modiss  Textile  &  Taylor  dalam  memilih  kain  dan memberikan pendapat atau saran dalam menentukan kain yang  terbaik. (Kurniawati, 2020)Hasil yang diperoleh adalah untuk mengetahui kain mana yang berkualitas baik atau tidak dengan penelitian ini.

## 2.2 Penerapan Metode SAW
Simple  Additive  Weighting (SAW)  biasa  juga  dikenal  dengan  metode Sum  of  Weights .  Konsep  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  peringkat  kinerja  setiap  alternatif  untuk  semua  atribut.  (Kusumawati  et  al., n.d.)Perhitungan  metode  SAW  untuk  pengolahan  data  pada  MODISS  textile  &  Taylor,  solusinya  adalah  sebagai berikut:

## 2.21 Tentukan Kriteria
Kriteria  digunakan  untuk  menentukan  suatu  alternatif  dalam  pemecahan  masalah,  perlu  adanya  pembobotan  kriteria dalam menentukan kriteria.

## 2.22 Tentukan Nilai Kecocokan
Yaitu  memberikan  nilai  terhadap  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya  dan  dibuat  dalam  bentuk  tabel  nilai kecocokan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## 2.23 Normalisasi Matriks Keputusan
Matriks keputusan (x) dibentuk dari tabel evaluasi kesesuaian setiap alternatif untuk setiap kriteria. Seperti Persamaan 1 sebagai berikut:
(1)
Di mana : R_ij= Peringkat kinerja yang dinormalisasi Max 〗 _ij= Nilai maksimum setiap baris dan kolom Min 〗 _ij= Nilai minimum tiap baris dan kolom X_ij= Baris dan kolom matriks Dimana rating kinerja ternormalisasi alternatif A1 pada atribut Cj ; i = 1,2,… m dan j = 1,2,…,n.Rij.

## 2.24 Peringkat Komputasi
Selanjutnya dilakukan pemeringkatan dengan mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot preferensi (W) yang diperoleh. Rumus seperti pada persamaan 2 di bawah ini adalah sebagai berikut:
∑ ( 2)
Di mana : V_i= Nilai akhir alternatif W_i= Berat yang telah ditentukan R_ij= Matriks normalisasi Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif tersebut lebih disukai.

## 2.25 Flowchart
Gambar 1. Flowchart Metode Simple Additive Weighting (SAW).
Pada Gambar 1 di atas menunjukkan bagaimana proses perhitungan metode SAW. Diawali dengan menentukan data  kriteria,  data  alternatif  dan  pembobotan  kriteria.(Fernanda  et  al.,  2023)  Selanjutnya  adalah  membuat  matriks keputusan  berdasarkan  bobot  kriteria  dan  alternatif.  Kemudian  dilakukan  normalisasi  matriks  keputusan  dengan menggunakan  rumus  normalisasi,  maka  diperoleh  matriks  normalisasi.  Kemudian  kalikan  matriks  normalisasi  dengan bobot  kriteria,  kemudian  cari  nilai  preferensi  dari  setiap  alternatif  dengan  cara  mengalikan  nilai  bobot  pada  matriks keputusan dengan bobot kriteria.(Mardiana & Destaryana, n.d.).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  pemilihan  kain,  diperlukan  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan.  Penerapan metode  SAW (Simple  Additive  Weighting )  dilakukan  sesuai  tahapannya  sebagai  contoh  data  yang  menjadi  alternatif kriteria antara lain: Kualitas kain, Harga Kain, Tekstur Kain, dan Jenis Kain.

## 3.1 Tentukan Kriteria
Untuk menentukan kain terbaik dengan metode SAW ( Simple Additive Weighting) diperlukan kriteria yaitu C1 = Jenis Kain, C2 = Kualitas Kain, C3 = Tekstur Kain, C4 = Harga Kain, seperti terlihat pada tabel berikut:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Tabel 1 . Kriteria Kriteria Nama Kriteria Jenis Atribut C1 Jenis Kain Benefit C2 Kualitas Kain Benefit C3 Tekstur Kain Benefit C4 Harga Kain Cost Tabel 2. Bobot Variabel Berat Rendah (R) 1 Sedang (S) 2 Tengah (TE) 3 Tinggi (TI) 4
Dari kriteria di atas, ditentukan bobotnya. Tabel bobot terdiri dari enam variabel yaitu Rendah (R), Sedang (S), Sedang  (TE),  Tinggi  (TI)  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  2  di  atas.  Selanjutnya  terdapat  4  angka  kelayakan yang terdiri dari 1-4 yang digunakan untuk menggambarkan bobot masing-masing kriteria (Cj) seperti terlihat pada tabel berikut:

## 3.1.1 Kriteria Jenis Kain
Tabel 3 . Subkriteria Jenis Kain Jenis Bahan Kain Tanda Variabel Serat Kecil 1 R Serat Tipis 2 S Serat Sedang 3 TE Serat Besar 4 TI 3.1.2 Krtiteria Tekstur Kain Tabel 4. Subkriteria Tekstur Kain Kualitas Kain Tanda Variabel Kasar 1 R Agak kasar 2 S Lembut 3 TE Sangat lembut 4 TI 3.1.3 Kriteria Kualitas Kain Tabel 5 . Subkriteria Kualitas Kain Kualitas Tanda Variabel Rendah 1 R Sedang 2 S Tengah 3 TE Premium 4 TI 3.1.4 Kriteria Harga Kain Tabel 6. Subkriteria Harga Kain Harga Tanda Variabel <Rp. 200.000., 1 R Rp. 200.000 - Rp. 1.500.000., 2 S >Rp. 1.500.000 - Rp. 3.500.000., 3 TE >Rp. 3.500.000., 4 TI
Bobot preferensi atau tingkat kepentingan masing-masing indikator diberi nilai untuk masing-masing indikator sebagai berikut (0.4, 0.3, 0.2, 0.1). Pemilihan kain terbaik menggunakan metode Simple Additive Weight (SAW), data alternatif untuk masing-masing kriteria ada pada tabel 3.7 di bawah ini:
Tabel 7 . Data Alternatif
Alternatif (A1) Kriteria Tipe Bahan (C1) Tekstur (C2) Kualitas (C3) Harga (C4) Kain Sutra-Satin Serat Kecil Lembut Saat ini Rp500.000

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Alternatif (A1) Kriteria Tipe Bahan (C1) Tekstur (C2) Kualitas (C3) Harga (C4) Kain Renda Brukat Serat Tipis Agak kasar Tengah Rp.    400.000 Kain Katun Jepang Serat Kecil Sangat lembut  Premium Rp. 1.000.000 Kain Brukat Perancis  Serat Besar Kasar Saat ini Rp. 2.000.000 Kain wol Italia Serat Sedang Lembut Premium Rp. 2.500.000 Kain Sutra Dobby Serat Kecil Sangat lembut  Premium Rp. 3.000.000 Bahan spandeks Serat Besar Lembut Saat ini Rp.    600.000

## 3.2 Tentukan Nilai Kecocokan
Nilai setiap kriteria dimasukkan ke dalam nilai kecocokan yang telah disamakan dengan nilai dari tabel kriteria, dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 8. Nilai Kecocokan Alternatif (A1) Kriteria Tipe Bahan (C1)  Tekstur (C2)  Kualitas (C3)  Harga (C4) Kain Sutra-Satin 1 3 2 2 Kain Renda Brukat 2 2 3 2 kain katun jepang 1 4 4 2 Kain Brukat Prancis 4 1 2 3 Kain wol Italia 3 3 4 3 Kain Sutra Dobby 1 4 4 3 Bahan spandeks 4 3 2 2

## 3.3 Matriks Keputusan setiap alternatif untuk setiap atribut X.
Nilai dari tabel 3.8 dibuat dalam bentuk matriks sebagai berikut:
[ ]

## 3.4 Melakukan proses normalisasi matriks (Rij)
Dalam perhitungan matriks ternormalisasi berdasarkan kriteria manfaat dan biaya. Persamaan yang sesuai dengan jenis atribut dapat dilihat pada perhitungan di bawah ini:
Normalisasi kriteria jenis kain
= = =
= = = =
Normalisasi kriteria Tekstur
=
= =

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
= =
= =
Normalisasi kriteria Kualitas
= = =
= = =
=
Normalisasi kriteria Harga
=
= = = = = =
Dari perhitungan di atas, matriks R adalah
R=

## [ ]
Proses perangkingan dilakukan dengan menjumlahkan setiap alternatif dari matriks ternormalisasi R untuk setiap baris dikalikan dengan bobot W. W = 0.4, 0.3, 0.2, 0.1 .
3.5 Menentukan nilai V 1 sampai dengan V 7 adalah sebagai berikut:
= (0,4 * 0,25) + (0,3 * 0,75) + (0,2 * 0,5) + (0,1 * 1,5) = 0,575 = (0,4 * 0,5)   + (0,3 * 0,5) + (0,2 * 0,75) + (0,1 * 3)= 0,8 = (0,4 * 0,25) + (0,3 * 1) + (0,2 * 1) + (0,1 * 1,5)   = 0,75 = (0,4 * 1) + (0,3 * 0,25) + (0,2 * 0,5) + (0,1 * 1)   = 0,675 = (0,4 * 0,75) + (0,3 * 0,75) + (0,2 * 0,75) + (0,1 * 1) = 0,775

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
= (0,4 * 0,25)   + (0,3 *1) + (0,2 * 1) + (0,1 * 1)= 0,7
= (0,4 * 1) + (0,3 * 0,75) + (0,2 * 0,5) + (0,1 * 1,5) = 0,875
Mengikuti hasil perangkingan dari perhitungan di atas, dibuat tabel penentuan perangkingan sebagai berikut:
Tabel 9 . Hasil Peringkat No Nama Kain Hasil Ranking 1 Kain Sutra-Satin 0,575 7 2 Kain Renda Brukat 0,8 2 3 kain katun jepang 0,75 4 4 Kain Brukat Prancis  0,675 6 5 Kain wol Italia 0,775 3 6 Kain Sutra Dobby 0,7 5 7 Bahan spandeks 0,875 1
Sehingga  nilai  terbesar  dari  hasil  perhitungan  nilai  didapatkan  kain  alternatif  yaitu  Kain  Spandex  dengan  nilai 0,875, Kain Renda Brukat dengan nilai 0,8, Kain Italian Wool dengan nilai 0,775.Vi

## 4. KESIMPULAN
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  digunakan  dalam  beberapa  penelitian  untuk  membantu  dalam  proses pemilihan  kain  terbaik  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  ini  digunakan  untuk  menentukan  nilai bobot  tiap  atribut,  melalui  proses  perhitungan  yang  dilakukan  pada  tiap  alternatif  kain.  Dengan  demikian  SPK  dapat membantu konveksi atau toko dalam mengambil keputusan dalam memilih kain terbaik dengan cukup sederhana, hanya dengan tiga tahapan proses yang sederhana dan tidak rumit sehingga memungkinkan untuk memilih alternatif A7, A2, A5  yang  merupakan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  0,875,  0,8,  0,775.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  solusi alternatif dalam memecahkan masalah konsumen dalam memilih kain.

## REFERENCES
Akbar, N. (2023). PERANCANGAN SPK TENTANG KETERAMPILAN MAHASISWA DENGAN METODE SAW. Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 8 (1), 105–112. https://doi.org/10.36341/rabit.v8i1.3033
Fernanda,  T.,  Daniati,  E.,  &  Ristyawan,  A.  (2023). Pemilihan  Batu  Bata  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) . https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe
Gunawan,  R.  D.,  Ariany,  F.,  &  Novriyadi.  (2023).  Implementasi  Metode  SAW  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Plano  Kertas. Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Technology  Information  (JAITI) , 1 (1),  29–38. https://doi.org/10.58602/jaiti.v1i1.23
Hidayah,  A.  K.,  Erwadi,  Y.,  Id,  K.  A.,  &  Id,  Y.  A.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Badan
Eksekutif Mahasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting. JSAI , 2 (1). http://www.jurnal.umb.ac.id/index.php/JSAI
Ikhlas,  M.  (2019).  PENERAPAN  METODE  MFEP  (MULTIFACTOR  EVALUATION  PROCESS)  DALAM PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  BIBIT  KELAPA  SAWIT  TERBAIK. Jurnal  Sains  Dan Teknologi , 19 (1).
Kurniawati, I. (2020). Sistem Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru  Berbasis Web Pada Institut Sains dan Teknologi Al-Kamal. Informatik : Jurnal Ilmu Komputer , 16 (2), 87. https://doi.org/10.52958/iftk.v16i2.1906
Kusumawati, D., Nurhayati, S., Fitriyanti, D., & Masse, A. (n.d.). Dewi Kusumawati,Siti Nurhayati dan Fitriyanti Andi Masse. Implementasi Metode Simple Additive Weighting(SAW) Untuk Evaluasi Kinerja Dosen Pada Stmik Bina Mulia Palu 2020 116 IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING(SAW) UNTUK EVALUASI KINERJA DOSEN PADA STMIK BINA MULIA PALU . Mardiana,  R.,  &  Destaryana,  A.  (n.d.). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Osis  dengan  Metode  Simple Additive Weighting SMK Negeri 11 Pandeglang (Vol. 8). Marpaung,  N.,  Nata,  A.,  Yesputra,  R.,  &  Royal,  S.  (2022a).  PEMILIHAN  KAIN  BERKUALITAS  DENGAN METODE  SIMPLE  MULTI  ATTRIBUTE  RATING  TECHNIQUE  PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN.
In Journal of Science and Social Research (Issue 1).
http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
Marpaung,  N.,  Nata,  A.,  Yesputra,  R.,  &  Royal,  S.  (2022b).  PEMILIHAN  KAIN  BERKUALITAS  DENGAN METODE  SIMPLE  MULTI  ATTRIBUTE  RATING  TECHNIQUE  PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN.
In Journal of Science and Social Research (Issue 1). http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
Modiss Textile & Taylor - Jayapura, Papua . (n.d.). Nurhayati,  S.,  Tonggiroh,  M.,  &  Hasan,  R.  F.  (2020). SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  PEMAIN INTI BOLA BASKET PADA FMBBC MANDALA JAYAPURA .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Pendiagnosa,  A.,  Warna,  K.,  Pemrograman,  M.,  Delphi,  B.,  &  Eniyati,  S.  (2011a).  Perancangan  Sistem  Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK , 16 (2), 171–176.
Pendiagnosa,  A.,  Warna,  K.,  Pemrograman,  M.,  Delphi,  B.,  &  Eniyati,  S.  (2011b).  Perancangan  Sistem  Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK , 16 (2), 171–176. Pratama,  W.,  &  Pibriana,  D.  (n.d.). 2  ND  MDP  STUDENT  CONFERENCE  (MSC)  2023  IMPLEMENTASI  SIMPEL ADDITIVE WEIGHTING PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN SALES TERBAIK . Rani,  M.,  Ardiansyah,  R.,  Agusti,  A.,  Erdriani,  D.,  &  Husna,  N.  (2021).  SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER DI TIA PET SHOP DENGAN  METODE (SAW). JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 8 (1), 111–116. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v8i1.1320 Tomoria  Sianturi,  L.  (2021). Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam  Seleksi  Penentuan  Tender Proyek. Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , 3 , 13–18. Wayan,  N.,  Dewi,  E.  R.,  Frama  Danamastyana,  K.,  Made,  I.,  &  Putra,  S.  (2023).  PENERAPAN  METODE  SAW DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  KELAYAKAN  TEMPAT PRAKTIK  KERJA  LAPANGAN.  In Idealis:  Indonesia  Journal  Information  System (Vol.  6,  Issue  2). http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/indexNiWayanEmmyRosianaDewi|http://jom.fti.budiluhur.ac.id /index.php/IDEALIS/index|
Zebua,  S.,  &  Simanjorang,  R.  M.  (2021).  Oktober  2021  1,2  STMIK  Pelita  Nusantara  Jl. Jurnal  Nasional  Komputasi Dan Teknologi Informasi , 4 (5).