## Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Studi Kasus : SMP N 1 Lintongnihuta

## Denni M Rajagukguk
Universitas Imelda Medan, Jl. Bilal Ujung No.24,52, Pulo Brayan Darat I, Medan Timur, Indonesia rajdenni@yahoo.co.id
Abstrak-Program  BSM  adalah  Program  Nasional  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  halangan  siswa  miskin  berpartisipasi  untuk bersekolah dengan membantu siswa miskin memperoleh akses pelayanan pendidikan yang layak, mencegah putus sekolah, menarik siswa miskin  untuk  kembali  bersekolah,  membantu  siswa  memenuhi  kebutuhan  dalam  kegiatan  pembelajaran,  mendukung  program  Wajib Belajar Pendidikan Dasar Sembilan Tahun (bahkan hingga tingkat menengah atas), serta membantu kelancaran program sekolah. Melalui Program BSM ini diharapkan anak usia sekolah dari rumah-tangga/keluarga miskin dapat terus bersekolah, tidak putus sekolah, dan di masa depan diharapkan mereka dapat memutus rantai kemiskinan yang saat ini dialami orangtuanya.  Program BSM juga mendukung komitmen  pemerintah  untuk  meningkatkan  angka  partisipasi  pendidikan  di  Kabupaten/Kota  miskin  dan  terpencil  serta  pada  kelompok marjinal.  Pada  hakekatnya  metode  simple  additive  weighting  (SAW)  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep dasar metode simple additive weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode simple additive weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan.

## Kata kunci: SPK, Metode SAW.
Abstract-The BSM Program is a National Program that aims to remove barriers to poor students from participating in school by helping poor  students  to  get  access  to  appropriate  education  services,  preventing  dropouts,  attracting  poor  students  to  return  to  school,  helping students  meet  needs  in  learning  activities,  supporting  Mandatory  programs  Learning  Nine-year  Basic  Education  (even  to  the  senior secondary level), and helping the smooth running of school programs. Through this BSM program it is hoped that school-age children from poor households / families can continue to go to school, not dropping out of school, and in the future they are expected to break the poverty chain  currently  experienced  by  their  parents.  The  BSM  program  also  supports  the  government's  commitment  to  increase  education participation rates in poor and remote regencies / cities and marginalized groups. In essence the simple additive weighting (SAW) method is often also known as the weighted sum method. The basic concept of the simple additive weighting (SAW) method is to find the weighted sum of the performance ratings for each alternative on all attributes. The simple additive weighting (SAW) method requires the decision matrix normalization process.

## Keywords: SPK, SAW Method.

## PENDAHULUAN
Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  adalah  bantuan  dari  pemerintah  berupa  sejumlah  uang  tunai  yang diberikan  secara  langsung  kepada  siswa  sesuai  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dalam  upaya  pemerataan kesempatan  memperoleh  pendidikan  dan  mutu  pendidikan  [1].  Dan  menekan  angka  putus  sekolah pemerintah  memperluas  akses  pendidikan  yang  lebih  bermutu  dan  merata  dengan  memberikan  perhatian yang lebih besar kepada penduduk miskin. Perhatian itu berupa pemberian Bantuan Siswa Miskin (BSM). Bantuan  ini  diberikan  Pemerintah  dalam  rangka  kompensasi  atas  kenaikan  harga  BBM  (Bahan  Bakar Minyak). Pemerintah Indonesia meyakini tindakan ini adalah penting untuk menyelamatkan fiskal negara, meskipun pemerintah juga meyakini bahwa ini adalah keputusan yang sulit bagi pemerintah.
Seleksi penerimaan BSM (Bantuan Siswa Miskin) merupakan tipe masalah semi terstruktur artinya proses  ini  bukan  agenda  rutin  suatu  sekolah  melainkan  kejadian  insidental.  Panitia  penerimaan  BSM (Bantuan Siswa Miskin) dalam pengambilan keputusan sebelumnya menggunakan sistem manual. Dalam menentukan  keputusan  calon  penerima  BSM  (Bantuan  Siswa  Miskin)  panitia  harus  mengumpulkan  data seleksi calon penerima BSM (Bantuan Siswa Miskin) dari data siswa  yang  berasal dari keluarga sederhana sampai  kurang mampu[2].
Hal  ini  membuat  panitia  penerimaan  BSM  (Bantuan  Siswa  Miskin)  sedikit  kesulitan  dalam pengambilan keputusan. Mengingat permasalahan yang dihadapi, maka aplikasi ini dibuat sebagai salah satu sarana  informasi  untuk  membantu  panitia  penerima  BSM  (Bantuan  Siswa  Miskin)  dalam  menentukan apakah calon siswa dapat menerima BSM (Bantuan Siswa  Miskin).
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [3]. Decision Support System (DSS)  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk  mengevaluasi  suatu peluang. Decision Support Sistem (DSS) yang seperti itu disebut aplikasi Decision Support System (DSS). Aplikasi Decision Support Sysstem (DSS) digunakan dalam pengambilan keputusan [4]. Aplikasi Decision Support  System (DSS)  menggunakan  CBIS  ( Computer  Based  Information  Systems) yang  fleksibel,
interaktif,  dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas  masalah  manajemen spesifik yang tidak terstruktur. Aplikasi Decision Support System (DSS) menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan. Dari sisi konteks, pada dasarnya sebuah Sistem Pendukung Keputusan mempelajari suatu sistem akan lebih mengenal apabila mengetahui terlebih dahulu apa itu sistem. Lebih lanjut pengertian tentang sistem pertama kali dapat diperoleh  dari  defenisinya.  Dengan  demikian  defenisi  ini  akan  mempunyai  peranan  penting  didalam pendekatan  untuk  mempelajari  suatu  sistem.  Pendekatan  sistem  yang  merupakan  kumpulan  dari  elemen- elemen atau komponen-komponen atau subsistem-subsistem merupakan defenisi yang luas[5]. Defenisi ini lebih  banyak  diterima,  karena  kenyataan  suatu  sistem  dapat  terdiri  dari  beberapa  subsistem  atau  sistem bagian lainnya.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat  diperbandingkan dengan semua  rating  alternatif  yang ada[5].  Metode ini merupakan  metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM) [6]. MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam melakukan pencarian siswa penenrima BSM pada penelitian ini dengan tahap-tahap sebagai berikut [7]:
.
Gambar 1. Metode Penelitian
Metode SAW ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk  alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas  dimensi  dalam  arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya.
Langkah-langkah penyelesaian dengan metode SAW yaitu[8]:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteriac(Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks  ternormalisasi R.
4. 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)
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :
dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. - Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
- Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.Data yang digunakan
Kriteria  yang  digunakan  untuk  Pendukung  keputusan  ini  adalah  Semester  (S),  Penghasilan  orang  Tua (POT), Rata-Rata Nilai Semester (RNS), Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO), Nilai Ekstra (NE),  Prestasi (P).
Tabel 1. Tabel Kriteria NO NAMA KRITERIA S POT  RNS JT O NE  P 1 Raden Josua Sihombing 3 2jt 70 3 B 1 2 Nikson Silaban 3 1,2jt  75 2 C 2 3 Abidin Siregar 3 1jt 70 2 B 3 4 Zulkifli Lumban Toruan 5 1,5 85 3 C 6 5 Marudut Sinaga 5 2jt 80 5 B 5 6 Martina Manullang 5 2,5jt  75 1 B 4 7 Lestari Aritonang 3 1,2jt  80 4 B 6
Dengan ranking kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu: 1 =  sangat buruk 2 =  buruk
3 =  cukup
4 =  baik 5 =  sangat baik.
Kriteria  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  panitia  penyeleksi  pemberian  bantuan    seperti  yang ditunjukan pada tabel 1 Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi dengan nilai W= 5,4,3,3,2.
Adapun yang menjadi pembobotan setiap kriteria adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Tabel Pembobotan Pembobotan Nilai Sangat rendah 1 Rendah 2 Cukup 3 Tinggi 4 Sangat tinggi 5
Tabel 3. Tabel Pembobotan Rata – Rata Nilai Semester (RNS)
Rata –  Rata  Nilai Semester Pembobotan Nilai 85-99 Sangat tinggi 5 80-84 Tinggi 4 75-79 Cukup 3 70-74 Rendah 2 50-70 Sangat Rendah 1 Tabel 4. Tabel Pembobotan Semester (S) Semester  Pembobotan Nilai 5-6 Sangat Tinggi 5 4 Tinggi 4 3 Cukup 3 2 Rendah 2 Tabel 5. Pembobotan Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO) Jumlah Tanggungan Pembobotan Nilai >5 Sangat tinggi 5 4 Tinggi 4 3 Cukup 3 2 Rendah 2 1 Sangat Rendah 1 Tabel 6. Pembobotan Penghasilan Orang Tua (POT) POT Pembobotan Nilai < 1 jt Sangat Rendah 1 1 jt – 1.5 jt Rendah 2 1.6 jt – 2 jt Cukup 3 2.1 jt – 3 jt Tinggi 4 3.1 jt – 4 jt Sangat Tinggi 5 Tabel 7. Tabel Pembobotan Nilai Ekstra (NE) Kriteria Nilai Ekstra Pembobotan Nilai 85-99 Sangat tinggi 5 80-84 Tinggi 4 75-79 Cukup 3 70-74 Cukup 2 50-70 Rendah 1 Tabel 8. Tabel Pembobotan Prestasi (P) Kriteria Prestasi  Pembobotan Nilai 1-3 Sangat tinggi 5 4-5 Tinggi 4 6-7 Cukup 3 8-9 Cukup 2 10 Rendah 1
Dalam penentuan rating kecocokan maka nilai dari masing-masing kriteria di atas dimasukkan ke dalam  tabel  rating  kecocokan  yang  telah  disesuaikan  dengan  nilai  dari  tabel  kriteria.  Maka  tabel  rating kecocokan dapat dilihat seperti tabel berikut:
Tabel 9. Rating Kecocokan dari Setiap Kriteria
NAMA Kriteria S  POT  RNS  JTO  NE  P Raden Josua Sihombing 3 3 2 3 4 5 Nikson Silaban 3 2 3 2 3 5 Abidin Siregar 3 2 2 2 4 5 Zulkifli Lumban Toruan 5 2 5 3 3 3 Marudut Sinaga 5 3 4 5 4 4 Martina Manullang 5 4 3 1 4 4 Lestari Aritonang 3 2 4 4 4 3
Dalam  menentukan  nilai  transformasi  ke  dalam  matriks  X  merupakan  nilai  dari  hasil  tabel  rating kecocokan di atas dibuat menjadi bentuk matriks.
X=
                      3 4 4 4 2 3 4 4 1 3 4 5 4 4 5 4 3 5 3 3 3 5 2 5 5 4 2 2 2 3 5 3 2 3 2 3 5 4 3 2 3 3

## Untuk menentukan bobot dari kriteria siswa dibentuk pada tabel 10
Tabel 10. Bobot untuk Kriteria
Kriteria Bobot Nilai (C1) Semester Tinggi (T) 4 (C2) POT Tinggi (T) 4 (C3) RNS Tinggi (T) 4 (C4) JTO Cukup (C) 3 (C5) NE Sedang (S) 2 (C6) P Tinggi (T) 4 Dari tabel 10 diperoleh nilai bobot (W) dengan data W=[4 4 4  3 2 4  ]
Untuk perhitungan matriks R membutuhkan penggolongan Kriteria ke dalam nilai benefit atau cost , dimana yang menjadi atribut dari keuntungan adalah benefit , sedangkan untuk cost merupakan atribut dari biaya.
Tabel 11. Penentuan Benefit atau Cost Kriteria   Cost  Benefit Semester  - √ POT √ RNS - √ JTO - √ NE - √ P - √
Dalam menormalisasi matriks X ke matriks R, maka yang harus dilakukan adalah menentukan nilai R dari masing-masing kriteria.
a. Untuk  Semester  termasuk  ke  dalam  atribut  keuntungan  ( benefit ),  karena  semakin  besar  nilai  maka semakin baik.
R 1,1 = 3 max{3 3 3 5 5 5 3} = 3 5 = 0.6
R 1,2 = 3 max{3 3 3 5 5 5 3} = 3 5 = 0.6
R 1,3 = 3 max{3 3 3 5 5 5 3} = 3 5 = 0.6
R 1,4 = 5 max{3 3 3 5 5 5 3} = 5 5 = 1
R 1,5 = 5 max{3 3 3 5 5 5 3} = 5 5 = 1
R 1,6 = 5 max{3 3 3 5 5 5 3} = 5 5 = 1 R 1,7 = 3 max{3 3 3 5 5 5 3} = 3 5 = 0.6
b. Untuk Penghasilan Orang Tua (POT) termasuk ke dalam atribut Cost , karena semakin kecil nilai maka semakin baik.
R 2,1 = min{ 3 2 2 2 3 4 2} 3 = 2
3 = 0.6
R 2,2 = min{ 3 2 2 2 3 4 2}
2 = 2 2 = 1
R 2,3 = min{ 3 2 2 2 3 4 2}
2 = 2 2 = 1
R 2,4 = min{ 3 2 2 2 3 4 2}
2 = 2 2 = 1
R 2,5 = min{ 3 2 2 2 3 4 2}
3 = 2 3 = 0.6
R 2,6 = min{ 3 2 2 2 3 4 2}
4 = 2 4 = 0.5
R 2,7 = min{ 3 2 2 2 3 4 2}
2 = 2 2 = 1
c. Untuk RNS termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin besar nilai maka semakin baik.
R 3,1 = 2 max {2 3 2 5 4 3 4} = 2 5 = 0.4
R 3,2 = 3 max {2 3 2 5 4 3 4} = 3 5 = 0.6
R 3,3 = 2 max {2 3 2 5 4 3 4} = 2 5 = 0.4
R 3,4 = 5 max {2 3 2 5 4 3 4} = 5 5 = 1
R 3,5 = 4 max {2 3 2 5 4 3 4} = 4 5 = 0.8
R 3,6 = 3 max {2 3 2 5 4 3 4} = 3 5 = 0.6
R 3,7 = 4 max {2 3 2 5 4 3 4} = 4 5 = 0.8
d. Untuk Jumlah Tanggungan termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin besar nilai maka semakin baik.
R 4,1 = 3 max {3 2 2 3 5 1 4} = 3 5 =0.6
R 4,2 = 2 max {3 2 2 3 5 1 4} = 2 5 =0.4
R 4,3 = 2 max {3 2 2 3 5 1 4} = 2 5 =0.4
R 4,4 = 3 max {3 2 2 3 5 1 4} = 3 5 =0.6
R 4,5 = 5 max {3 2 2 3 5 1 4} = 5 5 =1
R 4,6 = 1 max {3 2 2 3 5 1 4} = 1 5 =0.2
R 4,7 = 4 max {3 2 2 3 5 1 4} = 4 5 =0.8
e. Untuk Nilai Ekstra termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin besar nilai maka semakin baik.
R 5,1 = .4 max {4 3 4 3 4 4 4 } = 4 4 = 1
R 5,2 = .3 max {4 3 4 3 4 4 4 } = 3 4 = 0.75
R 5,3 = .4 max {4 3 4 3 4 4 4 } = 4 4 = 1
R 5,4 = .3 max {4 3 4 3 4 4 4 } = 3 4 = 0.75
R 5,5 = .4 max {4 3 4 3 4 4 4 } = 4 4 = 1
R 5,6 = .4 max {4 3 4 3 4 4 4 } = 4 4 = 1
R 5,7 = .4 max {4 3 4 3 4 4 4 } = 4 4 = 1
f. Untuk  Prestasi  termasuk  ke  dalam  atribut  keuntungan  ( benefit ),  karena  semakin  besar  nilai  maka semakin baik.
R 6,1 = 5 max {5 5 5 3 4 4 3} = 5 5 = 1
R 6,2 = 5 max {5 5 5 3 4 4 3} = 5 5 = 1
R 6,3 = 5 max {5 5 5 3 4 4 3} = 5 5 = 1 R 6,4 = 3 max {5 5 5 3 4 4 3} = 3 5 = 0.6 R 6,5 = 4 max {5 5 5 3 4 4 3} = 4 5 = 0.8 R 6,6 = 4 max {5 5 5 3 4 4 3} = 4 5 = 0.8 R 6,7 = 3 max {5 5 5 3 4 4 3} = 3 5 = 0.6
Maka  matriks R sebagai berikut :
R=
                      0.6 1 0.8 0.8 1 0.6 0.8 1 0.2 0.6 0.5 1 0.8 1 1 0.8 0.6 1 0.6 0.75 0.6 1 1 1 1 1 0.4 0.4 1 0.6 1 0.75 0.4 0.6 1 0.6 1 1 0.6 0.4 0.6 0.6
Untuk  mencari  nilai  dari  masing-masing  calon  penerima  bantuan  dipakai  rumus  seperti  berikut,  maka nilai V i harus diketahui dengan rumus:
Keterangan : Vi = ranking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Jadi : V1 = 0.6(4)+0.6(4)+0.4(4)+0.6(3)+1(2)+1(4) V1 = 14.2 V2 = 0.6(4)+1(4)+0.6(4)+0.4(3)+0.75(2)+1(4) V2= 15.5
V3 = 0.6(4)+1(4)+0.4(4)+0.4(3)+1(2)+1(4)
V3 = 15.2 V4 = 1(4)+1(4)+1(4)+0.6(3)+0.75(2)+0.6(4) V4 = 17,7 V5 = 1(4)+0.6(4)+0.8(4)+1(3)+1(2)+0.8(4) V5 = 17,8
V6 = 1(4)+0.5(4)+0.6(4)+0.2(3)+1(2)+0.8(4)
V6 = 14,2 V7 = 0.6(4)+1(4)+0.8(4)+0.8(3)+1(2)+0.6(4) V7 = 16,4

## 3.2.Hasil
Dari hasil perhitungan nilai V i dari setiap calon penerima bantuan maka dapat dibuat tabel penentuan ranking, seperti tabel berikut :
Tabel 12 Penentuan Ranking NO Nama Ranking Nilai 1 Raden Josua Sihombing 6 14,2 2 Fransiska  Manullang 4 15,5 3 Abidin Siregar 5 15,2 4 Zulkifli Lumban Toruan 2 17,7 5 Marudut Sinaga 1 17,8 6 Martina Manullang 7 14,2 7 Lestari Aritonang 3 16,4
Dari  penentuan  prioritas  usulan  penerima  bantuan  dengan  menggunakan  metode simple  additive weighting maka yang layak menerima bantuan siswa miskin adalah Marudut Sinaga dan Zulkifli Lumban Toruan karena mereka memiliki nilai yang lebih tinggi sebesar 17,7.

## KESIMPULAN
Dengan penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) menghasilkan nilai dari penentuan kriteria,  pembobotan,  rating  kecocokan,  normalisasi,  dan  perankingan  sehingga  menghasilkan  nilai  dari masing-masing kriteria dan setelah melakukan penghitungan maka didapatkan nama sisswa Marudut Sinaga dengan  nilai  sebesar  17,8  dan  Zulkifli  Lumban  Toruan  karena  mereka  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi sebesar 17,7.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ratna Ningsih, “Bantuan Siswa Miskin, Sasaran, Kendala Dan Kenyataan Di Lapangan - Jabar Publisher,” 2018. [Online]. Available: https://jabarpublisher.co.id/2018/01/16/bantuan-siswa-miskin-sasaran-kendala-dan-kenyataan-lapangan/. [Accessed: 25-Apr-2020].
[2] B. Rahmat, “Dampak Bantuan Siswa Miskin (Bsm) Di Sekolah Dasar Negeri Gentan Kecamatan Ngaglik Kabupaten Sleman,” J. Manaj. Pendidik. UNY , vol. 12, no. 2, p. 113684, 2016.
[3] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan : Metode dan Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] S. Mahulae and T. Limbong, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting dalam Penentuan Guru untuk diusulkan Sertifikasi,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 4, no. 1, pp. 58–63, 2019.
[5] T. Limbong and R. Limbong, “IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMILIHAN BIBIT UNTUK BUDIDAYA IKAN MAS,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, pp. 115–122, 2018, doi: 10.13140/RG.2.2.10083.45609.
[6] D. M. Rajagukguk, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa,” Edu Komputika J. , vol. 4, no. 1, pp. 55–55, 2017.
[7] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: PT Alfabet, 2016.
[8] J. Simarmata, T. Limbong, M. Aritonang, and S. Sriadhi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BIDANG STUDI KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 2, pp. 186–190, 2018.