## EXPLORER

## Sistem Pendukung Keputusan Peserta Lomba Desain Logo Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Website
Habibur Rahman Arjuni 1) , Arif Senja Fitrani 2) habibrahmab4@gmail.com 1 , arifsenjafitrani@umsida.ac.id 2 1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
Abstrak -Fakultas  Bisnis  Hukum  Dan  Ilmu  Sosial  (FBHIS)  Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo  (UMSIDA) mengadakan  Lomba  Desain  Logo  FBHIS  untuk  masyarakat  kreatif  FBHIS.  Ketentuan  lomba  tersebut  adalah mewakili seluruh Program Studi (Prodi) dalam FBHIS, yaitu Prodi Manajemen, Magister Manajemen, Hukum, Ilmu  Komunikasi,  Administrasi  Publik,  Akuntansi, dan  Bisnis  Digital.  Untuk  membantu  penentuan  pemenang peserta  lomba  yang  terbaik,  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  mampu memberikan  solusi  alternatif  kepada  pihak  yang  bersangkutan.  Metode  yang  digunakan  dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  peserta  lomba  desain  logo  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk pembobotan kriteria. Software yang digunakan dalam pembuatan SPK adalah MySQL dan PHP. Kriteria penilaian diambil dari skor tes seleksi originalitas, konsep ide desain, nilai estetika, kesesuaian tema dan pesan  yang  disampaikan.  Sampel  alternatif  diambil  sebanyak  20  peserta  dengan  peringkat  teratas.  Hasil perhitungan  SAW  memberi  urutan  nilai  peserta  dari  yang  tertinggi  hingga  terendah.  Hasil  SPK  bukan merupakan keputusan akhir, karena kembali kepada yang membuat keputusan.
Kata Kunci: Lomba Desain, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, PHP, MySql
Abstract -The  Faculty  of  Business,  Law  and  Social  Sciences  (FBHIS)  Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo (Umsida) held an FBHIS Logo Design Competition for the FBHIS creative community. The provisions of the competition are to represent all study programs (Prodi) in FBHIS, namely Management Study Program, Master of  Management,  Law,  Communication  Studies,  Public  Administration,  Accounting,  and  Digital  Business.  To help determine  the  winner  of  the  best  contestants,  a  decision  support  system  (SPK)  is  needed  that  is  able  to provide  alternative  solutions  to  the  parties  concerned.  The  method  used  in  the  decision  support  system  for selecting participants in the logo design competition uses the Simple Additive Weighting (SAW) method for the weighting of the  criteria.  The  software  used  in  making  DSS  is  MySQL  and  PHP.  The  assessment  criteria  are taken from the Originality selection test scores, Design Idea Concepts, Aesthetic Values, Conformity of Themes and  Messages  Delivered.  Alternative  samples  were  taken  as  many  as  20  participants  with  the  top  rank.  The results  of  the  SAW  calculation  give  the  order  of  the  participants'  scores  from  the  highest  to  the  lowest.  The result of the SPK is not a final decision, because it goes back to the one who made the decision.
Keywords: Design Contest, Decision Support System, Simple Additive Weighting, PHP, MySql

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan desain grafis dalam dunia usaha atau pendidikan menjadi kebutuhan pokok yang harus dipenuhi para pelaku  usaha,  perusahaan  selalu  berlomba  untuk  mencari  solusi  desain  terbaik  untuk  menciptakan  ciri  atau keunikan  dalam  setiap  bidang  usaha,  tidak  jarang  para  pemilik  usaha  ,  atau  lembaga  pendidikan  mengadakan lomba desain grafis untuk memenuhi kebutuhan desain sebuah perusahaan.
Salah  satu  upaya  Fakultas  Bisnis  Hukum  Dan  Ilmu  Sosial  (FBHIS)  Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo (Umsida) mengadakan Lomba Desain Logo FBHIS untuk masyarakat kreatif FBHIS. Ketentuan lomba tersebut adalah  mewakili  seluruh  Program  studi  (Prodi)  dalam  FBHIS,  yaitu  Prodi  Manajemen,  Magister  Manajemen, Hukum, Ilmu Komunikasi, Administrasi Publik, Akuntansi, dan Bisnis Digital. Lomba tersebut bertujuan untuk mengasah  keaktifan  mahasiswa  untuk  lebih  kreatif.  Tujuanya  adalah  untuk  strategi  market  yang  dekat dengan kaitannya  dengan  FBHIS,  untuk  itu  lomba  tersebut  diadakan  bagi  mahasiswa  FBHIS  yang  mempunyai kreatifitas, dan aspirasi tentang apa yang mereka rasakan yang ada di FBHIS, dan melatih pengalaman mereka tentang keseragaman.
Dari  banyaknya  peserta  yang  antusias  mengikuti  lomba  desain  ini,  panitia  mengalami  kesulitan  dalam  proses pemilihan  peserta  yang  sesuai  dengan  S&K  lomba  desain  ini  dan  membutuhkan  waktu  lama.  Untuk mengatasi  hal  tersebut,  dibutuhkan  system  yang  dapat  mengolah  data-data  dari  peserta  lomba  dengan  cepat, untuk  dijadikan  informasi  yang  berguna  bagi  para  peserta  untuk  mengevaluasi  S&K  lomba  desain  logo  agar dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan.

## EXPLORER

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Analisis Sistem
Pemilihan peserta yang layak mengikuti lomba desain logo di Fakultas Bisnis Hukum dan Ilmu Sosial UMSIDA adalah  suatu  hal  yang  perlu  ditentukan  secara  tepat.  Dalam  penentuan  perserta  yang  akan  mengikuti  lomba diperlukan  beberapa  pertimbangan  yang  cukup  banyak  mulai  dari  nilai  originalitas,  nilai  ide  desain,  nilai estetika, dan nilai pesan yang disampaikan agar peserta yang mengikuti benar-benar siap untuk mengikuti lomba dan  sesuai  harapan  yang  diinginkan.  Seluruh  data  nilai  peserta  yang  tersimpan  dalam  bentuk  Microsoft  excel yang dapat  dimanfaatkan  sebagai  bahan  analisis  untuk  menemukan  informasi  yang  dapat  membantu  pihak panitian dalam memilih peserta lomba yang kompeten.
Pemilihan peserta yang layak mengikuti lomba desain logo di Fakultas Bisnis Hukum dan Ilmu Sosial UMSIDA adalah  suatu  hal  yang  perlu  ditentukan  secara  tepat.  Dalam  penentuan  perserta  yang  akan  mengikuti  lomba diperlukan  beberapa  pertimbangan  yang  cukup  banyak  mulai  dari  nilai  originalitas,  nilai  ide  desain,  nilai estetika, dan nilai pesan yang disampaikan agar peserta yang mengikuti benar-benar siap untuk mengikuti lomba dan  sesuai  harapan  yang  diinginkan.  Seluruh  data  nilai  peserta  yang  tersimpan  dalam  bentuk  Microsoft  excel yang dapat  dimanfaatkan  sebagai  bahan  analisis  untuk  menemukan  informasi  yang  dapat  membantu  pihak panitian  dalam  memilih  peserta  lomba  yang  kompeten.  Hasil  akhir  dari  perhitungan  kompetensi  dan perangkingan merupakan hasil akhir rekomendasi terbaik yang akan dijadikan pertimbangan untuk menentukan peserta yang berhak utuk memenangkan lomba desain logo.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan  manajemen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  atau  perusahaan.Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah  semi-terstruktur  yang  spesifik.Secara  umum  sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam proses pengambilan keputusan melalui alternatif-alternatif yang diperoleh dari hasil pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi mereka dengan informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat.  Sehingga sistem  ini  tidak  dimaksudkan  untuk  menggantikan  pengambilan  keputusan  dalam  proses pembuatan keputusan.[1]
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Michael  S.  Scoott  Morton  pada  tahun 1970-an  dengan  istilah  Management  Decision  System,  SPK  dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap pengambilan  keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data  yang  relevan,  dan  menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif.[2] Sistem merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output).[3]
Sistem  pendikung  keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan, dan pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi  yang semiterstrutur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.[4]
Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semiterstruktur  dan situasi yang tidak terstuktur, dimana tidak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.[5]

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah  metode  penjumlahan  yang  memiliki  nilai  bobot.  Yang mencari bobot nilai paling berbesar dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan untuk membandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[6]. Metode Simple Additive Weighting Method (SAW) merupakan salah satu dari metode Multiple Criteria Decision  Making  (MCDM).  Metode  MCDM  adalah  suatu  metode  dalam  mengambil  keputusan  untuk menetapkan  alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan. Berdasarkan tujuan MCDM ini terbagi 2 yaitu Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision  Making  (MODM).  MADM  biasanya  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  dalam  ruang diskret  seperti  melakukan  penilaian  atau  seleksi  terhadap  beberapa  alternatif  dalam  jumlah  yang  terbatas. Sedangkan  MODM  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  pada  ruang  kontinyu  seperti permasalahan pada pemograman matematis. Dari pembagian MCDM inilah SAW termasuk  salah satu metode yang digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  pada  MADM  [7].  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja dari setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan

## EXPLORER
proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada  [8].  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  (Rizkandari  dan Saptono, 2016) [9]

## 2.4 Perhitungan Metode Simple Additive Weighting
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.[10]
a. Rumus SAW
Keterangan: r ij = Nilai  ranting  kinerja. x ij = Nilai kinerja dari setiap. Max x ij = Nilai kinerja dari tiap kriteria. Min x ij = Nilai kinerja dari tiap kriteria. Keuntungan = Semakin besar nilai semakin baik. Biaya = Semakin kecil nilai semakin baik. Dimana  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  ij alternatif  A i pada  atribut  C j ;  i=1,2,...,m  dan  j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai:
Keterangan: V i = Ranking untuk setiap alternatif. W j = Nilai bobot dari setiap kriteria. r ij = Nilai rating kinerja ternomalisasi. Nilai V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa
alternatif A i lebih terpilih.
b. Penentuan bobot masing masing kriteria.
Tabel 1. Tabel penentuan bobot kriteria Variabel  Kriteria Nilai C1 Originalitas 30 C2 Konsep Ide Desain 30 C3 Nilai Estetika 15 C4 Kesesuaian Tema 10 C5 Pesan Yang Disampaikan 10 C6 Tingkat Kemiripan 5
Jumlah total nilai dari kriteria adalah 100
c. Normalisasi bobot Tabel.2. Tabel normalisasi bobot KRITERIA NILAI NORMALISASI NILAI NORMALISASI C1 30 30/100 0.3 C2 30 30/100 0.3 C3 15 15/100 0.15 C4 10 10/100 0.1 C5 10 10/100 0.1 C6 5 5/100 0.05
Jumlah normalisasi bobot harus bernilai 1 maka tahap selanjutnya adalah validasi nilai normalisasi bobot dengan menjumlahkan keseluruhan hasil perhitungan diatas.
∑ 𝑊𝑖 = 1
0,3 + 0,3 + 0,15 + 0,1 + 0,1 + 0,05 =1

## EXPLORER
d. Kriteria dan alternatif sebagai data test dilampirkan pada tabel berikut.
Tabel.3. Tabel kriteria dan alternatif No  Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 Ahmad Fauzi 66 68 70 59 68 8 2 Ahmad Ainul Khamal 66 70 74 64 75 3 3 Ainur Rosidah 66 73 81 72 77 3 4 Amelia 73 78 86 82 86 5 5 Andriana Lestari 73 77 85 80 83 8
e. Dari kriteria beserta alternatif diatas maka didapatlah matrix X sebagai berikut:
66  68  70 59  68  8 66  70  74 64  75  3 X = 66  73  81 72  77  3 73  78  86 82  86  5 73  77  85 80  83  8 f. Penentuan nilai terkecil dan terbesar dari setiap kriteria sesuai dengan cost dan benefit dari masing masing kriteria sebagai pembagi pada perhitungan normalisasi diantaranya sebagai berikut:
Tabel 4. Tabel nilai terbesar dan terkecil dari kriteria masing-masing
Keterangan Benefit / Cost  Pembagi  Nilai Originalitas Benefit Terbesar 30 Konsep Ide Desain Benefit Terkecil 30 Nilai Estetika Benefit Terbesar 15 Kesesuaian Tema Benefit Terbesar 10 Pesan Yang Disampaikan Benefit Terbesar 10 Tingkat Kemiripan Cost Terkecil 5 g. Tahap setelah penentuan nilai cost dan benefit dari masing masing kriteria adalah normalisasi dari tabel matrix yang telah dipaparkan sebelumnya.

## Tabel 5. Tabel normalisasi matriks
Normalisasi No  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 Ahmad Fauzi 0.825 0.82926  0.81395  0.71951  0.79069 0.25 2 Ahmad Ainul Khamal 0.825 0.85365  0.86046  0.78048  0.87209  0.66666s 3 Ainur Rosidah 0.825 0.89024  0.94186 0.8780 0.89534 0.66666 4 Amelia 0.9125 0.95121 1 1 1 0.4 5 Andriana Lestari 0.9125 0.9390 0.98837  0.97560  0.96511 0.25
h. Penjumlahan matriks ternormalisasi atau Preferensi
Tabel 6. Tabel normalisasi matriks atau preferensi No Hasil 1 Ahmad Fauzi (0.3*0.825)+(0.3*0.82926)+(0.15*0.81395)+( 0.1*0.71951)+(0.1*0.79069)+(0.05*0.25) = 0.781894498 2 Ahmad Ainul Khamal (0.3*0.825)+(0.3*0.85365)+(0.15*0.86046)+( 0.1*0.78048)+(0.1*0.87209)+(0.05*0.66666) = 0.831258745 3 Ainur Rosidah (0.3*0.825)+(0.3*0.89024)+(0.15*0.94186)+( 0.1*0.8780)+(0.1*0.89534)+(0.05*0.66666) = 0.866525336 4 Amelia (0.3*0.9125)+(0.3*0.95121)+(0.15*1)+(0.1*1 )+(0.1*1)+(0.05*0.4) = 0.929115854 5 Andriana Lestari (0.3*0.9125)+(0.3*0.9390)+(0.15*0.98837)+( 0.1*0.97560)+(0.1*0.96511)+(0.05*0.25) = 0.910285735

## EXPLORER

## i. Berikut Tabel Hasil Perangkingan Dengan Metode SAW

## Tabel 7. Tabel hasil perangkingan
NO NAMA HASIL PERINGKAT 1 Amelia 0.929115854 1 2 Andriana Lestari 0.910285735 2 3 Ainur Rosidah 0.866525336 3 4 Ahmad Ainul Khamal 0.831258745 4 5 Ahmad Fauzi 0.781894498 5

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Desain Interface
a. Halaman Login
Pada Gambar 1 merupakan rancangan tampilan halaman login digunakan untuk user yang berhak masuk untuk mengakses data.
Gambar 1. Halaman Login

## b. Halaman Menu Utama
Pada Gambar 2 merupakan rancangan tampilan halaman menu utama  yang nantinya digunakan oleh  bagian admin untuk mengolah data peserta.
Gambar 2. Halaman Menu Utama
c. Halaman Data Peserta
Pada Gambar 3 merupakan rancangan tampilan halaman peserta untuk menampilkan data peserta yang akan dipilih untuk lomba.

## EXPLORER

## Gambar 3. Halaman Data Peserta
d. Halaman Tambah Peserta
Pada Gambar 4 merupakan rancangan tampilan halaman tambah peserta  untuk mengisi data peserta yang akan diseleksi untuk lomba.
Gambar 4. Halaman Tambah Data Peserta
e. Halaman Data Kriteria
Pada  Gambar  5  merupakan  rancangan  tampilan  halaman  kriteria untuk  menampilkan  data  kriteria, jenis kriteria dan bobot kriteria.
Gambar 5. Halaman Data Kriteria
f. Halaman Penilaian Alternatif
Pada  Gambar  6  merupapakn  rancangan  tampilan  halaman  penilaian  alternatif,  halaman  ini menampilkan semua nilai data peserta dan data kriteria sebelum dinormalisasi matriks.

## EXPLORER

## g. Halaman Hasil Normalisasi
Pada Gambar 7 merupakan rancangan tampilan halaman nilai hasil dari normalisasi matrik dari setiap kriteria.
Gambar 7. Halaman Hasil Normalisasi
h. Halaman Hasil Perhitungan SAW
Pada Gambar 8 merupakan rancangan tampilan halaman hasil perhitungan SAW. Pada halaman ini menampilkan data alternative dan peserta setelah hasil perhitungan SAW sebelum perangkingan.
Gambar 8. Halaman Hasil Perhitungan SAW
i. Halaman Hasil Perangkingan
Pada  Gambar  9  merupakan  rancangan  tampilan  halaman  rangking.  Pada  halaman  ini  menampilkan data alternatif dan nilai peserta setelah dilakukan normalisasi dan perankingan.
Gambar 9. Halaman Hasil Perangkingan

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  peserta  untuk  mengikuti  lomba  desain  logo  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (Fakultas  Bisnis  Hukum  Dan  Ilmu  Sosial  (FBHIS)  Universitas  Muhammadiyah Sidoarjo) dapat memberikan rekomendasi kepada ketua panitia dalam pengambilan keputusan pemilihan peserta yang layak memenangkan lomba desain logo. Sistem merekomendasikan 3 anak dengan nilai tertinggi masing- masing 2  anak  laki-laki  dan  1  anak  perempuan.  Kemudian  ketua  panitia  berhak  memilih  3  peserta  untuk memenangkan lomba desain logo Fakultas Bisnis Hukum Dan Ilmu Sosial (FBHIS) Universitas Muhammadiyah Sidoarjo.

## EXPLORER

## REFERENCES
[1] I. K. Wijanegara and I. G. A. D. Saryanti, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Lomba Posyandu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. dan Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 53–64, 2018.
[2] U. Muchariroh, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Kurang Mampu Menggunakan Metode SAW,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 206–213, 2019.
[3] F.  Frieyadie, “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weight (Saw) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi  Kenaikan  Jabatan,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  37–45,  2016,  doi: 10.33480/pilar.v12i1.257.
[4] I. G. T. Heriawan and I. G. B. Subawa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa  Bidikmisi Menggunakan  Metode  Saw-Topsis  Di  Stahn  Mpu  Kuturan  Singaraja,” JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 116–126, 2019, doi: 10.23887/jstundiksha.v8i2.21197.
[5] M.  Y.  Fathoni,  D.  Darmansah,  and  D.  Januarita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa Teladan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada  SMK  Telkom  Purwokerto,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 346–353, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1202.
[6] F. Sembiring, M. T. Fauzi, S. Khalifah, A. K. Khotimah, and Y. Rubiati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima  Bantuan  Covid  19  menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus : Desa  Sundawenang),” Explor.  Sist.  Inf.  dan  Telemat. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  97,  2020,  doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[7] A. Nisa, S. Khoiriah, and R. V Imbar, “Sma Pgii Dengan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. Vol. , vol. 1, no. April, 2015.
[8] M. Widyaningsih and L. Giovanni, “Penentuan Peserta Lomba Kompetensi Siswa Menggunakan Simple Additive  Weighting  (Saw),” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  1,  no.  1,  2016,  doi: 10.26798/jiko.2016.v1i1.13.
[9] S.  Syam  and  M.  Rabidin,  “Metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Berprestasi  (Studi  Kasus :  PT.  Indomarco  Prismatama  cabang  Tangerang  1),” Unistek , vol. 6, no. 1, pp. 14–18, 2019, doi: 10.33592/unistek.v6i1.168.
[10] B.  V.  Christioko,  H.  Indriyawati,  and  N.  Hidayati,  “Fuzzy  Multi-Atribute  Decision  Making  (Fuzzy Madm) Dengan Metode Saw Untuk Pemilihan Mahasiswa Berprestasi,” J. Transform. , vol. 14, no. 2, p. 82, 2017, doi: 10.26623/transformatika.v14i2.441.