## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYETUJUAN KARTU KREDIT PADA BANK BRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Anita*, Sigit Syahputra Harahap.
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknoligi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia E-mail : *anitayakub_pilchan@yahoo.com
ABSTRAK- PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  adalah  salah  satu  Bank  milik  pemerintah  yang  terbesar  di Indonesia. BRI selama ini mengalami permasalahan dalam pemberian atau penentuan apakah nasabah itu layak disetujui  atau  tidak  dalam  pengajuan  permohonan  kartu  kreditnya,  dimana  calon  nasabah  tidak  hanya  dari golongan menengah ke bawah tetapi dari semua lapisan masyarakat. Permasalahan yang muncul akan memakan waktu yanglama dalam mengambil keputusan. Adapun faktor-faktor yang menjadi dasar pengambilan keputusan dalam  menentukan  calon  penerima  kartu    kredit  terdiri  dari Character (usia  pemohon) ,  Capacity (NPWP) , Capital (penghasilan) ,  Collateral (status  rumah)dan Condition (jumlah  tanggungan)disebut  prinsip  5C.  Pihak analisis  dituntut  bekerja  cepat  dan  teliti  untuk  menganalisis  data  permohonan  yang  begitu  banyak  dengan  cara yang  masih  manual,  sehingga  tidak  menutup  kemungkinan  terjadi human  error .  Untuk  menyelesaikan permasalahan  tersebut,  maka  perlu  dirancang  sebuah  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penyetujuan  kartu kredit pada PT. Bank Rakyat Indonesia dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil penelitian  diharapkan  dapat  membatu  Bank  memtutuskan  apakah  sebuah  permohonan  pengajuan  kartu  kredit layak disetujui atau tidak secara lebih cepat dan akurat.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Kartu Kredit, Simple Additive Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan teknologi saat ini, membawa  dampak  atau  perubahan  besar  pada kehidupan  manusia.  Perbuahan  yang  terjadi  akan membawa  manusia  lebih  efektif  dan  efisien  dalam menyelesaikan setiap aktivitas yang dilakukan setiap harinya.  Perkembangan  akan  teknologi  ini  harus diikuti  juga  sesuai  dengan  perkembangan  sumber daya  manusia.  Manusia sebagai pengguna teknologi harus  bisa  mengklasifikasikan  manfaat  dari  pada teknologi tersebut. Pengembangan teknologi saat ini sangat  diperlukan  bagi  generasi-generasi  baru dengan  tujuan  agar  generasi  tersebut  tidak ketinggalan akan penemuan teknologi yang baru.
PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  adalah  salah  satu Bank  milik  pemerintah  yang  terbesar  di  indonesia. Di  didirikan  di  Purwokerto,  Jawa  Tengah  oleh Raden  Bei  Aria  Wirjaamadja.  PT.  Bank  Rakyat Indonesia  selama  ini  mengalami  permasalahan dalam pemberian atau penentuan apakah nasabah itu layak  disetujui  atau  tidak  dalam  pengajuan kreditnya. Permasalahan yang muncul akan memakan  waktu  yang  lama  dalam  mengambil keputusan.Adapun  faktor-faktor  yang  menjadi  dasar pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  calon penerima  kredit  terdiri  dari Character (usia pemohon) , Capacity (NPWP) ,Capital (penghasilan) , Collateral (status  rumah)dan Condition (jumlah tanggungan)disebut  prinsip  5C.  Pihak analisis dituntut  bekerja  cepat  dan  teliti  untuk  menganalisis data  permohonan  yang  begitu  banyak  dengan  cara yang  masih  manual,  sehingga  tidak  menutup kemungkinan terjadi human error Dalam mengambil keputusan  menentukan  apakah  nasabah  disetujui
atau tidaknya untuk diberikan kartu kredit, maka PT. Bank Rakyat Indonesia membutuhkan suatu aplikasi pendukung  keputusan  untuk  dapat  mengambil keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Analisa Masalah Penyetujuan Kartu Kredit
Pengambilan  keputuan  yang  dilakukan  oleh pihak  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  dalam mengambil  keputusan  adalah  masih  dilakukan dengan  meninjau  melihat  identitas  dari  pemohon kartu  kredit  tersebut.  Nasabah  yang  memiliki identitas  lengkap  maka  pihak  PT.  Bank  Rakyat Indonesia  akan  mengambil  keputusan  bahwa nasabah tersebut dalam permohonan kartu kreditnya disetujui.
Proses  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan oleh  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  Masih  dilakukan secara wawancara langsung dengan nasabahnya, hal ini  bias  menimbulkan  atau  menghasilkan  keputusan yang tidak memuaskan. Untuk menghindari permasalahan  permasalahan  tersebut  maka  perlu dirancang sebuah system pendukung keputusan yang dapat  membantu  pahak  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia dalam  mengambil  keputusan  secara  efektif  dan efesien. Dalam merancang sebuah sistem, diperlukan sebuah  metode  atau  teknik[1].  Metode  system pendukung  keputusan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu Simple  Additive  Weighthing (SAW)  untuk  membantudalam  menjumlahkan  nilai- nilai bobot yang ada pada masing kriteria pengajuan kartu  kredit.  Kriteria-kriteria  yang  diperlukan  oleh pihak PT. Bank Rakyat Indonesia dalam mengambil keputusan  adalah  diantaranya,  nasabah  harus
mempunyai  KTP,  Fotokopy  NPWP,  Slip  Gaji  yang dilegalisir dan minimal gaji adalah Rp. 3.000.000/bulan,  dan,  minimal  berumur  21  Tahun, dan  foto  copy  buku  tabungan  3  bulan  terakhir  serta mengisi form aplikasi  kredit.  Prosedur-prosedur mendatangi  kantor  cabang  PT.  Bank  Rakyat Indonesia terdekat dengan membawa semua persayaratan  yang  sudah  diuraikan  diatas.  Nasabah mengambil  nomor  antrian  untuk customer  service dan tunggu sampai di panggil. Setelah nomor antrian dipanggil,  maka  calon  nasabah  menguraikan  atau mengutarakan  tujuan  pembuatan  kartu  kredit. Customer  Service akan  memberikan  penjelasan tentang  aturan-aturan,  promo-promo  yang  berlaku dalam  kertu  kredit.  Setelah  nasabah  selesai  mengisi form /formulir,  maka  nasabah  diminta  administrasi untuk  memberi  materi  RP.  6.000,-.  Data  nasabah yang  sudah  diisi  sesuai  dengan  format  yang  sudah ditentukan,  maka  data  tersebut  akan  dikirim  lagi kepusat  untuk mengambil  keputusan  apakah pengajuan  kredit  yang  dilakukan  oleh  nasabah tersebut  disetujui  atau  tidak.  Nasabah  akan  disuruh menunggu  hasil  keputusan  yang  diberikan,  jika permohonan  kartu  kredit  terima  atau  tidak,  maka pihak PT. Bank Rakyat Indonesa akan menghubungi nasabah terserbut dengan semua identitas yang telah isi akan disesuaikan dengan data sebelumnya.

## 2.2 Analisa Proses
Sebelum  merancang  sistem,  maka  perlu  ditentukan terlebih  dahulu  persyaratan  informasi  pengguna[2]. Dalam menganalisa Metode Simple
Additive
Weighting memerlukan  tabel  kriteria  sebagai berikut:
Table 1. Kriteria Kriteria Nama Kriteria Bobot Kriteria C1 Usia Pemohon 0.1 C2 NPWP 0.1 C3 Penghasilan 0.4 C4 Status Rumah 0.2 C5 Jumlah Tanggungan 0.2 Tabel 2. Tabel Kriteria Usia Pemohon (C 1 ) No. Usia /Umur Nilai/Bobot 1 21-30 Tahun 0 2 31-40 Tahun 0.33 3 41-50 Tahun 0.66 4 51-60 Tahun 1 Tabel 3. Tabel Kriteria NPWP (C 2 ) No. NPMP Nilai/Bobot 1 Ada 1 2 Tidak Ada 0 Tabel 4. Tabel Kriteria Penghasilan (C 3 ) No. Penghasilan Nilai/Bobot 1 >Rp.3.000.000/Bulan 1
2 Rp. 2,5 jt – Rp. 2,8 Jt 0.66 3 Rp. 1 Jt – Rp. 1,5 jt 0.33 4 Rp. 500.000-Rp.800.000 0 Tabel 5. Tabel Kriteria Status Rumah (C 3 ) No. Status Rumah Nilai/Bobot 1 Milik Sendiri 1 2 Rumah Orang Tua/Keluarga 0.66 3 Kontrak 0.33 4 Kos 0 Tabel 6. Tabel Kriteria Jumlah Tanggungan(C 5 ) No. Jumlah Tanggungan Nilai/Bobot 1 0 1 2 1 0.66 3 2 0.33 4 3 0 Adapun data nasabah yang mengajukan permohonan  kartu  kredit  adalah  dapat  dilihat  pada table 7 dibawah ini:
Tabel 7. Data Nasabah Yang Mengajukan Kredit
N o. Nasa bah Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 21- 30 Tah un Ad a Rp. 3Jt / Bulan Milik Sendiri 2 2 A 2 31- 40 Tah un Ad a Rp. 1- 1,5 Jt / Bulan Kontrak 1 3 A 3 21- 30 Tah un Tid ak Ad a Rp. 3Jt / Bulan Kos 1 4 A 4 51- 60 Tah un Tid ak Ad a Rp. 500- 800/bu lan Rumah Orang Tua/Kelu arga 1 5 A 5 51- 60 Tah un Tid ak Ad a Rp. 500- 800/bu lan Kos 1
Adapun  rating  kecocokan  dari  setiap  alternative dapat dilihat pada tabel dibawah dibawah ini :
Table 8. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif No. Nasabah Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 0 1 1 1 0.33 2 A 2 0.33 1 0.33 0.33 0.66 3 A 3 0 1 1 0 0.66 4 A 4 1 0 0 0.66 0.66 5 A 5 1 0 0 0 0.66
Normalisasi Matriks Input (X) ke matriks R dalam menormalisasi matriks X ke dalam matriks R, maka yang harus dilakukan adalah menentukan Nilai R dari masing-masing Kriteria, dengan rumus sebagai berikut: a. Untuk Usia Pemohon (C 1 )
*( )  (    )  ( )  ( )  ( )+
*( )  (    )  ( )  ( )  ( )+
*( )  (    )  ( )  ( )  ( )+ *( )  (    )  ( )  ( )  ( )+ *( )  (    )  ( )  ( )  ( )+
b. Untuk NPWP (C 2 )
*( )  ( )  ( )  ( )  ( )+ *( )  ( )  ( )  ( )  ( )+ *( )  ( )  ( )  ( )  ( )+ *( )  ( )  ( )  ( )  ( )+ *( )  ( )  ( )  ( )  ( )+
c. Untuk Penghasilan (C 3 )
*( )  (    )  ( )  ( )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
*( )  (    )  ( )  (    )  ( )+
e. Untuk Jumlah Tanggungan (C 5 ) *(    )  (    )  (    )  (    )  (    )+ *(    )  (    )  (    )  (    )  (    )+ *(    )  (    )  (    )  (    )  (    )+ *(    )  (    )  (    )  (    )  (    )+ *(    )  (    )  (    )  (    )  (    )+
Maka matriks “R” adalah sebagai Berikut :
Table 9.Matriks Normalisasi No. Nasabah Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 0 1 1 1 0.5 2 A 2 0.33 1 0.33 0.33 1 3 A 3 0 1 1 0 1 4 A 4 1 0 0 0.66 1 5 A 5 1 0 0 0 1
Vol. 2 No. 2, Maret 2019
f. Menentukan Rangking Untuk  mencari  nilai  dari  masing-masing penentuan  nasabah  yang  disetujui  atau  tidak disetujui,  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut  maka  Nilai  V 1 harus  diketahui  dahulu dengan rumus:
Menentukan  nilai  dari  V 1 sampai  dengan V 5 , maka dapat dilihat seperti dibawah ini:
V 1 = [ (0.1 * 0) + (0.1 * 1) + (0.4 * 1) + (0.2 * 1) + (0.2 * 0.5) ] = 0 + 0.1 + 0.4 + 0.2 + 0.1 = 0.8 V 2 =  [  (0.1  *  0.33)  +  (0.1  *  1)  +  (0.4  *  0.33)  +
(0.2 * 0.33) + (0.2 * 1) ]
= 0.033 + 0.1 + 0.132 + 0.066 + 0.2
= 0.531
V 3 = [ (0.1 * 0) + (0.1 * 1) + (0.4 * 1) + (0.2 * 0) + (0.2 * 1) ] = 0 + 0.1 + 0.4 + 0 + 0.2
= 0.7
V 4 = [ (0.1 * 1) + (0.1 * 0) + (0.4 * 0) + (0.2 *
0.66) + (0.2 * 1) ]
= 0.1 + 0 + 0 + 0.132 + 0.2 = 0.432 V 5 = [ (0.1 * 1) + (0.1 * 0) + (0.4 * 0) + (0.2 * 0) + (0.2 * 1) ] = 0.1 + 0 + 0 + 0 + 0.2
= 0.3 Dari  hasil  perhitungan  V 1 samapi  dengan dengan  V 5 ,  maka  dapat  dibuat  tabel  penentuan rangking, seperti tabel berikut:
Tabel 10. Penentuan Rangking No. Alternatif / Nasabah Nilai Rangking 1 Nasabah 1 0.8 1 2 Nasabah 2 0.531 3 3 Nasabah 3 0.7 2 4 Nasabah 4 0.432 4 5 Nasabah 5 0.3 5
Nilai  yang  terbesar  ada  pada V 1 yaitu  pada nasabah  Pertama,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa V 1 / Nasabah Pertama adalah sebagai nasabah yang  pengajuan  kartu  kreditnya  diterima  oleh  pihak PT. Bank Rakyat Indoneisa (BRI).

## 2.3. Use Case Diagram
Use-case merupakan  alat  bantu  yang  digunakan dalam  perancangan  atau  pengembangan  sistem gambaran skenario dari interaksi antara user , admin dengan sistem[3]. Gambar dibawah ini menggambarkan  kegiatan seperti gambar 1 dibawah ini
Memasukkan data calon customer baru Staf Memasukkan data nilai kriteria customer
Sistem Pendukung Keputusan Penyetujuan Kartu Kredit Pada PT. Bank Rakyat Indonesia Dengan Menggunakan Metode Simple
Additive Weighting (SAW)
Menampilkan hasil penilaian dengan menggunakan metode SAW Kepala Bagian Melakukan normalisasi matriks Menghitung nilai scoring untuk setiap calon customer << include >> << include >> Menampilkan laporan detail perhitungan << extend >> Memasukkan data kriteria Gambar 1. Diagram Use-Case

## 2.4. Activity Diagram
Activity  Diagram (diagram  aktivitas)  adalah teknik  untuk  menggambarkan  logica  procedural, proses  bisnis,  dan  jalur  kerja[4].  Dalam  beberapa hal,  diagram  ini  memainkan  peran  mirip  sebuah diagram alir, tetapi perbedaan prinsip antara diagram ini  dan  notasi  diagram  alur  adalah  diagram  ini mendukung behavior pararel [5].
Diagram  dibawah  menggambarkan  aliran  system secara global dan dapat dilihat proses didalam sistem tersebut  yang  tampak  pada  gambar  2  sampai  6 berikut ini:

## 1. Memasukkan Data Calon Customer Baru
User Sistem Memilih menu Data Utama >> customer
Menampilkan form customer
Memasukkan data customer baru Mengklik tombol Simpan
Menyimpan data customer ke tabel customer pada database
Gambar 2. Activity Diagram dari Memasukkan Data Calon Customer Baru
Vol. 2 No. 2, Maret 2019
2. Memasukkan Data Kriteria Baru
User Sistem Memilih menu Data Utama >> customer
Menampilkan form customer Memasukkan data customer baru
Mengklik tombol Simpan Menyimpan data customer ke tabel customer pada database
Gambar 3. Activity Diagram dari Memasukkan Data Kriteria Baru
3. Memasukkan Data Penilaian Customer User Sistem Memilih menu Proses >> Nilai Seleksi Menampilkan form Penilaian Memasukkan data penilaian setiap customer Mengklik tombol Simpan Menyimpan data penilaian ke tabel penilaian pada database
Gambar 4. Activity Diagram dari Memasukkan Data Penilaian Customer
4. Menampilkan Hasil
Penilaian dengan Menggunakan Metode SAW User Sistem Memilih menu Proses >> Hasil Seleksi Menampilkan form Hasil Seleksi
Mengklik tombol Proses Menghitung nilai setiap customer dengan metode SAW
Gambar  5. Activity  Diagram dari  Menampilkan Hasil Penilaian dengan Menggunakan Metode SAW
5. Menghitung Nilai Scoring untuk Setiap Customer User Sistem Membaca nilai setiap kriteria untuk masing- masing customer dari database Membaca nilai nominal untuk setiap kriteria Menghitung nilai scoring untuk setiap customer Mengurutkan data customer berdasarkan nilai scoring yang diperoleh
Gambar 6. Activity Diagram dari Menghitung Nilai Scoring untuk Setiap Customer
6. Menampilkan Laporan Detail Perhitungan User Sistem Mengklik tombol Proses pada form Hasil Seleksi
Menampilkan form
Laporan
Menampilkan detail perhitungan dari metode SAW
Gambar 7. Activity Diagram dari Menampilkan Laporan Detail Perhitungan

## 2.5. Implementasi
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  pengujian  metode dengan  mengggunakan  metode Simple  Additive Weigthing (SAW).  metode Simple  Additive Weigthing sebuah  kerangka  untuk  mengambil keputusan  dengan  efektif[6].  Pengujian  metode berfokus  pada  tindakan  penggunaan  yang  terlihat dan  pengguna  dapat  mengenali output dari  sistem, pada lingkungan yang aktif menggunakan data yang benar[7] [8]. Pada tahap ini pengujian hanya sebagai administrator yang  memiliki  hak  akses  sepenuhnya pada  sistem.  Untuk  mengakses  program,  maka user harus melakukan login tersebut dengan memasukkan data user  name dan password pada form  login seperti terlihat pada gambar berikut:
Gambar 8. Form Login
Form  Menu  Utama:  digunakan  agar User dapat mengakses program.
Form Customer: digunakan untuk memasukkan data customer,  yangakan  digunakan  dalam  proses persetujuan  kartu  kredit.  Tampilan form  Customer dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 9. Form Customer
Form  Kriteria:  digunakan  untuk  penilaian  terhadap nasabah  yang  mengajukan  kredit.  Form  akan dijadikan sebagai tolah ukur utama dalam mengambil  keputusan.  Adapaun  form  kriteria  dapat dilihat seperti pada gambar dibawah ini,
Gambar 10. Form Kriteria
Form  Input Nilai  Kriteria:  digunakan  untuk memasukkan  nilai  kriteria  dari  setiap  customer
(nasabah)  yang  mengajukan  kartu  kredit.  Tampilan form  input  nilai  kriteria  ini  dapat  dilihat  pada gambar berikut:
Gambar 11. Form Input Nilai Kriteria
Form Proses  SPK  dan  Hasil: Form ini  berfungsi memproses  Sistem  Pendukung  Keputusan  setelah memasukkan  kriteria  pada Form  Alternatif dan sekaligus dapat menampilkan hasil dari system yang dirancang ini, seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 12. Form Proses SPK
Gambar 13. Form Laporan Detail Perhitungan
Metode SAW
Gambar 14. Laporan Persetujuan Kartu Kredit

## 3. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diberikan pada penelitian Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyetujuan  Kartu Kredit  Pada  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  Dengan Mengunakan Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW), adalah :
1. Analisa  kredit  5C  ( character,  capital, condition, colleteral, dan capacity ) digunakan  sebagai  basis  metode  analisa untuk  menentukan  kelayakan  pengajuan kartu  kredit,  didukung  data-data  yang menunjukan  bahwa  variabel  di  dalam  5C menjadi  faktor  penentu  dalam  kelayakan penyetujuan kartu kredit
2. Sistem pendukung keputusan yang
menggunakan  basis  5C  membatu  admin analis  mengorganisasi  dana  permohonan kredit  dan  melakukan  analisa  kredit  serta pengambilan keputusan pemohonan kredit.

## 4. PENUTUP
Setelah  menyelesaikan  Sistem  Pendukung Keputusan Penyetujuan Kartu Kredit Pada PT. Bank
Rakyat  Indonesia  Dengan  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  (Studi  Kasus  : PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI),  penulis  menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem usulan menyediakan informasi yang diperlukan oleh pihak manajemen perusahaan  dalam  waktu  yang  singkat  dan akurat untuk penyetujuan kartu kredit baru.
2. Sistem  mengusulkan  nilai  untuk  setiap penyetujuan  kartu  kredit  baru  untuk mempermudah pengambilan keputusan manajemen  perusahaan  dalam  menyetujui kartu kredit dimana nilai minimal penyetujuan kartu kredit adalah sebesar 0.5.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas Prima Indonesia Medan, Dosen Pembimbing,  yang  telah  memberikankesempatan dan  dukungan  sehingga  penelitian  ini  dapat terselesaikan  dengan  baik  dan  kepada  PT  Bank Rakyat  Indonesia  yang  telah  memberikan  izin tempat penelitian kepada saya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  David, A., dan G. Fitzgerald, 2015, Information System Development: Methodologies, Techniques,  and  Tools ,  Edisi  Internasional,
The McGraw-Hill Companies,Inc.
[2]  Kendall, K.E.,  dan  J.E. Kendal., 2014, Analisis dan  Perancangan  Sistem,  Alih  Bahasa  oleh Thamir  Abdul  Hafedh  AI  -  Hamdany,  Jilid Ke-1, Edisi Ke-5, PT. Prenhallindo, Jakarta.
[3]  Ladjamudin.  A.  B,  2015,  Analisis  dan  Desain Sistem  Informasi,  Graha  Ilmu,  Edisi  I, Yogyakarta.
[4]  Mahendra, 2011, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Metode  Kontrasepsi,  Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi 2011  (SNATI2011),  ISSN  1907-5022, Yogyakarta.
[5]  Mulyadi.,  2014,  Sistem  Akuntansi,  Edisi  ke-3, Bagian Penerbitan STIE YKPN, Yogyakarta.
[6]  Sutabri,  T.,  2014,  Analisa  SistemInformasi Andi Offset, Yogyakarta.
[7]  Turban.    dkk.,    2015, Decision    Support System    and    Intelligent    System (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem  Cerdas), Andi, Yogyakarta.
[8]  E.  Indra  and  B.  Jaya,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Untuk Menentukan E-
Commerce  Yang  Banyak  Diminati  Dengan Metode  Saw,” SNITIK  Pros.  Semin.  Nas. Inov. Teknol. Dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, p. 5, 2018.