## Journal of Information Systems and Informatics
Vol.  , No. , Desember 2021 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD
634
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Perbandingan Algoritma Fuzzy Saw Dan AHP untuk Penentuan Siswa Terbaik Pada Aplikasi E-Report Sekolah
Robby Yuli Endra 1 , Victoria Kartree 2
1 Program Studi Informatika, Universitas Bandar Lampung, Lampung, Indonesia
Email: 1 robby.yuliendra@ubl.ac.id, 2 victoria.17421053@student.ubl.ac.id

## Abstract
Tujuan  Penelitian  ini  membangun  aplikasi  pelaporan  elektronik  dengan  sistem pendukung  keputusan  yang  membantu  pihak  sekolah  dalam  menunjang perkembangan  pendidikan  anak  mengelola  dan  membagikan  informasi  keseharian siswa/siswi  di  sekolah  kepada  wali  murid  serta  menentukan  keputusan  dalam pemilihan siswa terbaik. Hal tersebut diimplementasikan menggunakan metodologi terapan yang digunakan dalam memecahkan masalah praktis dunia modern. Dalam penerapan  SPK  dibangun  sebuah  aplikasi  berbasis  web  yang  dirancang menggunakan metode fuzzy SAW dan AHP yang bertujuan dalam  membandingkan algoritma  SAW  dan  AHP untuk  menentukan  siswa  terbaik  yang  selanjutnya di  uji akurasinya  menggunakan  metode  Confusion  Matrix.  Sehingga  dihasilkan  sebuah sistem pendukung keputusan pada aplikasi E-report berbasis Website menggunakan Metode  fuzzy  AHP  dan  fuzzy  SAW  yang  dapat  menentukan  siswa  terbaik  dan menyediakan layanan dalam mengelola data keseharian siswa di sekolah.
Kata Kunci: Confusion Matrix, E-report, fuzzy SAW, Fuzzy AHP.

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  merupakan  suatu  wadah  yang  sangat  penting  dalam  mendidik  anak terutama  bagian  tata  usaha  yang  berkontribusi  dengan  wali  kelas  untuk  menilai prestasi  anak  didik  sesuai  dengan  hasil  belajar  dan  kegiatan  di  sekolah,  mereka pun  kerap  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  siswa  terbaik  yang  sesuai dengan  informasi/laporan  kegiatan  sehari-hari  yang  sudah  di  lakukan  siswa selama  di  sekolah  karena  belum  ada  teori  untuk  menguji  dalam  menentukan siswa  terbaik,  bahkan  saat  ini  dalam  menentukan  siswa  terbaik  mereka menyimpan  data  dengan  menggunakaan  Microsoft  Excel  sehingga  cukup  lama menggunakan  waktu  dan  kurang  maksimal.  Selanjutnya  peran  orang  tua  dalam mendidik  anaknya  sangat  penting,  keinginan  mengetahui  informasi  atau mengawasi  anaknya  di  sekolah  demi  menunjang  perkembangan  didik  anak, mereka  harus  mencari  informasi  terkadang  informasi  yang  diberikan  beberapa sumber  tidak  terpercaya,  seperti  juga  halnya  kepada  wali  kelas  atau  guru  yang sedang  terjadi  dimasa  sekarang  di  salah  pahami  oleh  orang  tua  dikarenakan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 635
memperingati  siswa  yang  melanggar  aturan.  Oleh  karena  itu,  ada  salah  satu teknologi  yang  berkembang  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut  yang memudahkan  dalam  mengawasi  murid  di  sekolah  dengan  menyimpan  data keseharian  siswa  yang  akan  digunakan  dalam  menunjang  keputusan  dalam menentukan siswa terbaik sesuai data laporan tersebut,  yaitu E-report (laporan elektronik)  tentang  keseharian  siswa  dalam  pengawasan  orang  tua  terhadap siswa/siswa dan menentukan siswa terbaik dengan menggunakan metode Fuzzy SAW  (Simple  Additive  Weighting)  dan  Fuzzy  AHP  (Analytical  Hierarchy Process).
E-report  merupakan  sebuah  pelaporan  yang  disampaikan  melalui  elektronik dengan menggunakan media elektronik, yang diantaranya seperangkat komputer. Fuzzy  Logic  atau  dalam  bahasa  indonesianya  adalah  logika  kabur  yang  bisa  di katakan logika yang digunakan untuk menggambarkan kekaburan di antara benar atau salah yang dapat di gunakan dalam teori keputusan, teori control dan lain- lain  serta  di  terapkan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  mengandung unsur  ketidak  tepatan,  noisy,  ketidak  pastian  dll.  Metode  Fuzzy  SAW  (Simple Additive  Weighting)  dan  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process).  SAW  (Simple Addiptive  Weighting)  merupakan  metode  yang  konsep  dasarnya  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut,  atau  dapat  diistilahkan  dengan metode penjumblahan berbobot  (Sanusi, 2015). Sedangkan AHP merupakan (Analytical Hierarchy Process) metode yang di gunakan untuk membangun suatu model permasalahan judgement, kuantitatif, data staticminim, tidak terkerangka atau situasi yang rumit.
E-reporting  berbasis  web  ini  akan  memberikan  laporan  tentang  informasi penting  mengenai  kegiatan  siswa/siswi  di  sekolah  dan  menyimpan  data pelaporan tersebut. Didalamnya terdapat algoritma Fuzzy Logic AHP dan SAW yang  akan  menentukan  siapa  siswa  yang  terbaik  sesuai  pada  data informasi/laporan  aktivitas  yang  sudah  di  simpan  dalam  aplikasi  E-report, aplikasi E-report ini akan bekerja saat siswa /siswi melakukan hal yang mengenai aktivitas di sekolah seperti meraih prestasi, tentang ketertiban siswa dan lain-lain yang  kemudian  disimpan  untuk  dapat  menilai  karakter  siswa  dan  akan menentukan  siswa  terbaik  mengunakan  algoritma  AHP  dan  SAW.  Dalam penelitian  ini  bertujuan  dalam  membandingkan  metode  AHP  dan  SAW  dalam menentukan siswa terbaik.

## 2. METODOLOGI
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  eksperimen,  penelitian eksperimen ini diartikan sebagai salah satu pendekatan penelitian kualitatif yang memenuhi  semua  persyaratan  dalam  pengujian  hubungan  sebab  akibat  dan menguji secara langsung pengaruh dari suatu variable ke variable lainnya. Untuk

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 636
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  komputasi  yaitu  Fuzzy  SAW  dan Fuzzy  AHP untuk menentukan  siswa  yang  pantas untuk menjadi  siswa  terbaik. Fuzzy  SAW  merupakan  sistem  penjumlahan  berbobot  sebagai  konsep  dasar, biasanya digunakan untuk menentukan penjumlahan berbobot dari setiap ranking pada  alternative  dengan  melakukan  langkah-langkah  yaitu,  menentukan  kriteria, menentukan  rating,  membuat  matriks  berdasarkan  (CI)  dan  yang  terakhir penjumblahan  dan  perkalian  matriks  ternormalisasi  R.  Sedangkan    Fuzzy  AHP model  yang  menguraikan  masalah  multi  faktor  yang  kompleks  menjadi  suatu hirarki  dengan  melakukan  langkah-langkahnya  yaitu,  mendefinisikan  masalah, melakukan  perbandingan  berpasangan,  mempertimbangkan  perbandingan, mengatur konsistensi, menghirung nilai CI, menghitung nilai CR dan memeriksa konsistensi  Hierarki.  Selanjutnya  kedua  metode  tersebut  dibedakan  dengan menghitung nilai akurasinya menggunakan metode confusion matriks.
Jenis data yang di gunakan dalam penelitian ini yaitu primer. Peneliti melakukan pengumpulan  data  di  SMK  N  01  Banjar  Margo  Kabupaten  Tulang  Bawang, Lampung  dan  mendapat  data  primer  yaitu  data  siswa,  data  raport  siswa  dari semester  satu  dan  semester  dua  yang  berisikan  nilai  ketrampilan  dan  nilai pengetahuan  setiap  mata  pelajaran  dll.    Teknik  pengumpulan  data  di  lakukan dengan cara studi pustaka dan wawancara.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  hasil  perangkingan  siswa  yang  dihitung menggunakan  perhitungan  metode  AHP  dan  SAW,  selanjutnya  metode  AHP dan  SAW  tersebut  di  bedakan  dengan  membandingkan  keakurasian  dari  hasil perhitungan masing masing metode dengan hasil perangkingan awal. Pada sistem e-report  ini,  menghasilkan  sebuah  sistem  pada  user  admin  terdapat  menu menyimpan  dan mengolah  data  login,  user,  data  nilai  siswa,  data  E-report,  dan dapat  menentukan  siswa  terbaik  dengan  menghitung  nilai  AHP  dan  SAW. Tampilan  Guru  terdapat  menu  menyimpan  dan  mengolah  data  user,  data  nilai siswa,  data  E-report,  dan  dapat  menentukan  siswa  terbaik  dengan  menghitung nilai  AHP  dan  SAW.    Selanjutya  untuk  tampilan  menu  guru  dan  siswa  dapat melihat  data  nilai  siswa,  E-report.  Dalam  hasil  dari  penelitian  ini  yaitu membandingkan  metode  yang  terbaik  untuk  menentukan  siswa  terbaik  dari metode  AHP  dan  SAW.  Pada  E-report  ini  merupakan  pengiriman  laporan berupa  elektronik  yang  berisikan  laporan  keseharian  siswa.  Laporan  yang  di simpan ini yang akan diinformasikan dari pihak sekolah kepada orang tua untuk dapat mempermudah dalam mengawasi keseharian siswa di sekolah.
Berikut merupakan hasil dari perhitungan metode SAW:
1) Langkah  pertama  yaitu  menentukan  kriteria  dan  alternative,  kriteria tersebut  yaitu  sikap  spiritual(C1),    sikap  sosial(C2),  raport(C3),

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 637
exstrakulikuler(C4), absensi(C5), prestasi(C6) dan alternative yaitu  Anggi Widiastuti(A1),  Asri  sulastri(A2), Dian  Adi(A3),  Dian  Karen(A4),  Novi Marskha(A5), Sindi Amelia(A6).
2) Langkah kedua adalah menentukan nilai kriteria setiap alternative.
Gambar 1. Nilai kriteria setiap alternatif
3) Selanjutnya menentukan bobot seriap kriteria tersebut yaitu kriteria nilai sikap spiritual dengan n kriteria C1 point awalnya 0,15, Nilai sikap sosial dengan n  kriteria  C2  point  awalnya 0,15,  Nilai  raport  dengan n kriteria C3 point awalnya 0,25, Nilai exstrakulikuler dengan n kriteria C4 point awal  0,15,  Nilai  absensi  dengan  n  kriteria  C5  point  awal  0,10  ,  Nilai prestasi dengan n kriteria C6 dan point awalnya adalah 0,20.
4) Selanjutnya mencari nilai rating kinerja ternormalisasi.
Nilai Rij; R11 : A1 pada C1 R21 : A2 pada C1 R31 : A3 pada C1 R41 : A4 pada C1 R51 : A5 pada C1 R61 : A6 pada C1 Nilai Xij; X11  : Nilai A1 pada C1 = 70 X21  : Nilai A2 pada C1 = 80 X31  : Nilai A3 pada C1 = 80 X41  : Nilai A4 pada C1 = 80 X51  : Nilai A5 pada C1 = 80 X61  : Nilai A6 pada C1 = 80 Maxij ; Nilai terbesar = 80
R11 = 70
𝑀𝑎𝑥{70 80 80 80 80 80} = 0,875 R21 = 80
𝑀𝑎𝑥{70 80 80 80 80 80} = 1
R31 = 80
𝑀𝑎𝑥{70 80 80 80 80 80} = 1
R41 = 80
𝑀𝑎𝑥{70 80 80 80 80 80} = 1

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 638
R51 = 80
𝑀𝑎𝑥{70 80 80 80 80 80} = 1 R61 =
80
𝑀𝑎𝑥{70 80 80 80 80 80} = 1
Kemudian lakukan hal yang sama pada kriteria yang selanjutnya.
5) Setelah semua setiap kriteria terhitung hasil dari rating kinerja tersebut di buat dalam bentuk matrikx
𝑅 =
[ 0,875 0,875 1 1 1 1 1 1 1 0,88 1 0,75 1 1 0,88 1 0,9 0,0125 1 1 1 1 1 0,0125 1 1 0,88 1 0,8 0,0125 1 1 0,88 1 0,7 0,0125] 6) Langkah  yang  terakhir  adalah  menentukan  nilai  prefrensi  untuk  setiap alternative (Vi) yaitu sebagai berikut Vi = (Wi* Rij)+(Wi*Rij)+(Wi*Rij) V1 =(0,15x0.88)+(0,15x0,88)+(0,25x1)+(0,15x1)+(0,10x1)+(0,20x1)
= 0,963
V2 = (0,15 x 1)+(0,15x1)+(0,25x1)+(0,15x0,89)+(0,10x1)+(0,20x0,75)
= 0,933
V3 = (0,15 x 1)+(0,15x1)+(0,25x0,89)+(0,15x1)+(0,10x0,9)+(0,20x0,01)
= 0,763
V4 = (0,15 x 1)+(0,15x1)+(0,25x1)+(0,15x1)+(0,10x1)+(0,20x0,01)
= 0,803
V5 = (0,15 x 1)+(0,15x1)+(0,25x0,89)+(0,15x1)+(0,10x0,8)+(0,20x0,01)
= 0,755
V6 = (0,15 x 1)+(0,15x1)+(0,25x0,89)+(0,15x1)+(0,10x0,7)+(0,20x0,01)
= 0,745
Selanjutnya Menghitung dengan menggunakan metode AHP;
1) Mengidentifikasi  masalah  dan  menentukan  kriteria  serta  alternative, identifikasi  masalah  dalam  penelitian  ini  yaitu  menentukan  siswa  yang teerbaik,  kriteria  tersebut  yaitu  sikap  spiritual,  sikap  social,  raport, exstrakulikuler,  kehadiran  dan  prestasi,  dan  untuk  alternativenya  yaitu siswa  Anggi  widiastuti,  Asri  sulastri,  Dian  adi,  Diana  Karen,  Novi marskha, dan sindi amelia.
2) Membuat struktur hirarki

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 639
Gambar 2. Struktur hierarki
3) Membuat  matriks  berpasangan  dari  setiap  antar  kriteria  dan  nilai alternative  pada  setiap  kriteria,  berikut  merupakan  hasil  perbandingan dari  antar  kriteria.  Selanjutnya  lakukan  hal  yang  sama  pada  setiap alternative.
Tabel 1. Struktur hierarki antar kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1.00 1.00 0.20 1.00 3.00 0.33 C2 1.00 1.00 0.20 1.00 3.00 0.33 C3 5.00 5.00 1.00 5.00 7.00 3.00 C4 1.00 1.00 0.20 1.00 3.00 0.33 C5 0.33 0.33 0.14 0.33 1.00 0.20 C6 3.00 3.00 0.33 3.00 5.00 1.00 11.33 11.33 2.08 11.33 22.00 5.20
4) Menghitung vector eigen normalisasi
Dalam menghitung vector eigen normalisasi perlu mengalikan baris dan kolom  pada  matriks  berikut  merupakan  menghitung  vector  eigen normalisasi pada kriteria;
Tabel 2. Matriks EVN baris 1 C1 C2 C3 C4 C5 C6 jumlah C1 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 6.00 C1 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 6.00 C1 0.20 0.20 0.20 0.20 0.43 0.11 1.34

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 640
C1 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 6.00 C1 3.00 3.00 1.40 3.00 3.00 1.67 15.07 C1 0.33 0.33 0.60 0.33 0.60 0.33 2.53 jumlah 36.94
Setelah  diketahui  hasil  perkalian  matrik  selanjutnya  hasil  tersebut membentuk matriks  dengan di  jumlahkan  setiap  baris  dengan  hasil lalu di  cari  nilai  EVN  dengan  membagi  semua  jumlah  pada  perhitungan perkalian matriks lalu di bagi dengan hasilnya yaitu sebagai berikut; EVN1 = 36,94 : 407.39 = 0,090674 EVN2 = 36,94 : 407.39 = 0,090674 EVN3 =186,40 : 407.39 = 0,457546 EVN4 = 36,94 : 407.39 = 0,090674 EVN5 = 15,66 : 407.39 =  0.038433 EVN6 = 94,51 : 407.39  = 0.231999
5) Menghitung nilai rasio konsistensi
Rasio  Konsistensi  berfungsi  sebagai  mengetahui  tingkat  konsistensi penilaian  perbandingan  kriteria  dengan  melakukan  beberapa  langkah sebagai berikut;

## Menentukan nilai eigen maksimal (γmaks).
Nilai  eigen  maksimal  ini  di  peroleh  dengan  mengkali  hasil pensejumlahan  setiap  baris  pada  matriks  perbandingan  berpasangan dengan vector eigen normalisasi. γmaks = (11.33  x  0.090674)+(  11.33  x  0.090674)+(  2.08  x  0.457546)+( 11.33 x 0.090674)+( 22.00 x 0.038433)+( 5.20 x 0.231999) γmaks =  6.084783
Menghitung indeks konsistensi (CI): Tahap  ini  merupakan  menghitung  CI  γmaks  – n  /  n-1  dimana  n merupakan banyaknya kriteria CI = γmaks – n / n-1 = (6.084783 - 6) : (6-1) = 0.016957
Menghitung Rasio Konsistensi  (CR) Berdasarkan  tabel  indek  konsistensi,  diperoleh  IR  untuk  matriks  6x6 adalah 1.2479. Sehingga di peroleh rumus CR = CI/IR. Jika CR <0,1 maka preferensi dari pembobotan tersebut konsisten. CR = CI / IR = 0.016957/ 1.2479

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 641
= 0.013588
6) Menentukan Hasil
Tahapan ini merupakan tahapan terakhir yang menghitung perangkingan siswa terbaik berdasarkan pada vector eigen normalisasi dari nilai semua alternative, Hasil di dapat dari setiap baris dikali kolom pada nilai EVN sehingga meneghasilkan nilai hasil akhir sebagai berikut; Anggi Widiastuti = 0.271909 Asri Sulastri = 0.23485 Dian Adi Saputra = 0.104186 Diana Karen = 0.186299 Novi Marskha = 0.101866 Sindi Amelia. = 0.10089 Tabel 3. Tabel hasil AHP EVN C1 EVN C2 EVN C3 EVN C4 EVN C5 EVN C6 EVN Kriteria Hasil A1  0.06 0.06 0.25 0.19 0.27 0.51 0.09 0.25726 A2  0.19 0.19 0.25 0.07 0.27 0.30 0.09 0.21852 A3  0.19 0.19 0.08 0.19 0.11 0.05 0.46 0.11194 A4  0.19 0.19 0.25 0.19 0.27 0.05 0.09 0.19405 A5  0.19 0.19 0.08 0.19 0.05 0.05 0.04 0.10962 A6  0.19 0.19 0.08 0.19 0.03 0.05 0.23 0.10864
Selanjutnya  Membandingkan  metode  AHP  dan  SAW  dengan  menghitung  nilai akurasi menggunakan metode confusion matriks;
Tabel 4. Hasil Pengujian Hasil Perangkingan SAW Hasil Perankingan AHP Hasil Siswa Berprestasi A1 A1 A1 A2 A2 A2 A4 A4 A4 A3 A3 A3 A5 A5 A5 A6 A6 A6
Berdasarkan perbandingan hasil perhitungan metode SAW dengan hasil terdapat 3 orang termasuk kategori True Positive (TP), 3 orang termasuk False Negative (FN), 0 orang termasuk False Positive (FP) dan 0 orang termasuk True Negative (TN).

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 642
Tabel 5. Hasil Confusion matriks SAW
Metode SAW Actual Prediksi Ranking Tidak Ranking Ranking 3 0 Tidak Ranking 0 3 Accuracy = TP+TN 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
= 3+3 3+3+0+0 = 6 6 = 1 = 1 x 100% = 100%
Selanjutnya  AHP,  Berdasarkan  perbandingan  hasil  perhitungan  metode  AHP dengan  hasil  terdapat  3  orang  termasuk  kategori  True  Positive  (TP),  3  orang termasuk False Negative (FN), 0 orang termasuk False Positive (FP) dan 0 orang termasuk True Negative (TN).
Tabel 6. Hasil Confusion matriks AHP Metode AHP Actual Prediksi Ranking Tidak Ranking Ranking 3 0 Tidak Ranking 0 3 Accuracy = TP+TN 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 3+3 3+3+0+0 = 6 6 = 1 = 1 x 100% = 100%

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu;  dengan  menentukan  kriteria  perankingan dan nilai kriteria pada setiap alternative dalam aplikasi E-report, algoritma Fuzzy SAW  dan  AHP  dalam  aplikasi  E-report  dapat  menghitung  hasil  perankingan siswa  terbaik.  Dan  dalam  penelitian  ini  Fuzzy  SAW  dan  AHP  dibandingkan dengan  cara  mengggunakan  metode  confusion  matriks,  dengan  mencari  nilai akurasi dari hasil perhitungan metode SAW dan AHP dan hasil awal perhitungan siswa terbaik.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882

## REFERENSI
[1] Abadi, S., Huda, M., Basiron, B., Ihwani, S. S., Jasmi, K. A., Hehsan, A.,
Safar,  J.,  Mohamed,  A.  K.,  Wan  Embong,  W.  H.,  Mohamad,  A.  M.,
Noor,  S.  S.  M.,  Novita,  D.,  Maseleno,  A.,  Irviani,  R.,  Idris,  M.,  & Muslihudin,  M.  (2018).  Implementation  of  fuzzy  Analytical  Hierarchy Process on notebook selection. International Journal of Engineering and Technology(UAE), 7(2.27 SpeCIal Issue 27), 238 – 243. HTTPs://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.27.12047 [2] Anton  Subagia.  (2017).  Membangun  APlikasi  dengan  Codeigniter  dan Database SQL server. PT Elex Media Komputindo. [3] Endra,  R.  Y.,  &  Aprilita,  D.  S.  (2018).  E-report  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Model  View  Controller  Untuk  Mengetahui Peningkatan Perkembangan Prestasi Anak Didik. Explore: Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika, 9(1). HTTPs://doi.org/10.36448/jsit.v9i1.1028 [4] Febriyatna,  R.  S.,  &  UUS  Rusmawan.  (2018).  Membangun  Aplikasi dengan PHP, Codeigniter, dan Ajax. PT Elex Media Komputindo.
[5] Hidayatullah, P., & Jauhari Khairul Kawistra. (2017). Pemograman WEB (revisi). informatika Bandung.
[6] Jubilee Enterprise. (2018). HTML, PHP, dan MySQL untuk pemula. PT Elex Media Kommputindo.
[7] Mundzir MF. (2018). Buku Sakti Pemograman WEB Seri PHP. START
UP.
[8] Prof.Dr.Sugyono. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif,Kuantitatif, dan R&D. Alfabeta,CV.
[9] Putra, E., Hidayatuloh, S., Nguyen, P. T., Sasmita, K., & Wibowo, M. C. (2020). Decision support system for proposing scholarship reCIpients to best  students  using  SAW.  International  Journal  of  Control  and Automation, 13(2), 103 – 109.
[10] Robby Yuli Endra, A. S. (2014). Decision Support System (DSS) For the
Determination  OF  Percentage  Of  Scholarship  Quantity  Based  Fuzzy Tahani.
[11] Sanusi, A. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Fuzzy SAW  Untuk  Penilaian  Kinerja  Dosen  Politeknik  Harapan  Bersama Tegal. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer, 1(1), 1 – 6.
[12] Sugiyono. (2013). Metode Penelitian(Studi Kasus). In Metode deskriptif (Issue April 2015).
[13] Supriadi,  A.,  Nugroho,  A.,  &  Romli,  I.  (2018).  Sistem  pendukung keputusan  menentukan  siswa  terbaik  menggunakan  metode  simple additive weighting (SAW). 2(1), 26 – 33.
[15] Zahro, A. I., & Mahdiana, D. (2020). PADA SMK PRIMA UNGGUL MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Robby Yuli Endra, Victoria Kartree | 644
PROCESS ( AHP ) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) BERBASIS WEB. 2, 85 – 92.
[16] Zayid  Musiafa.  (2019).  Membangun  aplikasi  Inventory  Multi  Store
Dengan  Visual  Basic  dan  MySQL  (Antoni  Pardede  (ed.)).  Universitas Islam Kalimantan.
[17] Zayid  Musiafa  et.al.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Metode  & Implementasi  (T.  K.  K.  M.  Alex  rikki  (ed.)).  Yayasan  Ki    ta  Menulis. kitamenulis.id