## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI KEPUASAN RESELLER DI TOKO CALLISTA BANDUNGAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

## Abstract
[Decision Support Sistem  For Evaluation of Reseller Satisfaction at Callista Shop Bandungan Using The Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method]  Along  with  the  development  of  the  times  and  increasingly sophisticated technology in the modern era. Callista wholesale warehouse store in the largest and most complete wholesale werehouse located on Jalan Raya Bandungan – Ambarawa, Bandungan Dostrict Semarang, Regency, Based on the problems that were in the Callista store regarding customer satisfaction, it was still used manually for reports and filling out questionnaires. With the manual method, of course, it creates a lot of difficulties for the owner in processing data and making satisfactionreports. Given these problems a sistem  will be created to help reseller get good service from Callista store, namely in the form of a satisfactionsistem  that user the web indicated for Callista stores

## Keywords: Simple additive Weighting, Accuracy Test, Decision Support Sistem

## Abstrak
Perkembangan teknologi saat ini telah sangat maju. Banyak aktivitas yang dulunya dilakukan secara manual, kini dipermudah dengan adanya teknologi yang serba instan dan cepat. Salah satu contohnya adalah penggunaan website sebagai media untuk mengakses beragam sumber informasi secara global. Toko Gudang Grosir Callista merupakan Gudang grosir terbesar dan terlengkap yang beralamatkan di Jalan Raya Bandungan  – Ambarawa Kecamatan  Bandungan,    Kabupaten  Semarang.  Berdasarkan  masalah  yang  berada  di  toko  Callista  tentang kepuasan pelanggan yang digunakan masih secara manual untuk laporan dan pengisian kuesioner. Dengan cara manual  tentu  saja  banyak  menimbulkan  kesulitan  bagi  pemilik  dalam  pengolahan  data  maupun  pembuatan laporan  kepuasan.  Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  maka  dari  itu  akan  dibuat  sistem    yang  membantu reseller  dalam  mendapatkan  pelayanan  yang  baik  dari  toko  Callista  yaitu  berupa  sistem    kepuasan  yang menggunakan  web  yang  ditunjukkan  untuk  toko  Callista.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  sistem  penunjang kepuasan mengenai kepuasan reseller ini akan memudahkan dalam menentukan kepuasan reseller sehingga dapat ditanggulangi dengan baik dan benar.
Kata Kunci: Simple Additive Weighting , Uji Akurasi, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi saat ini telah sangat maju. Banyak aktivitas yang dulunya dilakukan secara manual, kini dipermudah dengan adanya teknologi yang serba instan dan cepat. Salah satu contohnya adalah penggunaan website  sebagai  media  untuk  mengakses  beragam  sumber  informasi  secara  global  (Firmansyah  &  Herman, 2023).  Bidang  industri  dagang  ialah  salah  satu  industri  yang  sedang  berkembang  pesat  saat  ini  dan  sangat mempunyai peran penting bagi kemajuan perekonomian disuatu negara maupun daerah. Perkembangan tersebut akan  memberikan  dampak  yang  positif  serta  nilai  yang  sangat  berarti  bagi  kehidupan  warga.  Hal  tersebut mengakibatkan semakin meningkatnya industry perdagangan salah satunya yang beranjak pada bidang grosir atau kata lainnya wholesaler.
Lutfi Munawaroh 1) , Yoannes Romando Sipayung 2)*
1 2) Teknik Informatika, Fakultas Komputer dan Pendidikan, Universitas Ngudi Waluyo
e-mail : lutfimunawaroh435@gmail.com 1) , yoannesromando@unw.ac.id 2)*
Gudang  Grosisr  Callista  merupakan  Gudang grosir  terbesar  dan  terlengkap.  Gudang  grosisr  Callista  yang bergerak dibidang industry perabotan. Kepuasan pelanggan adalah salah satu keadaan dimana harapan-harapan dan kebutuhan pelanggan dapat dipenuhi dan suatu pelayanan dapat dinilai memuaskan bila pelayanan tersebut bisa memenuhi kebutuhan dan harapan pelanggan.
Reseller atau perantara didalam perdagangan yang menjebatani penjuala dan pembeli, terkaitnya hubungan perdagangan  antara  perdagangan  kolektif  dan  perdagangan  perorangan,  sehingga  reseller  didalam  hal  ini berperan  sangat  penting.  Seorang  reseller  sebagai  penghubung  antara  kedua  belah  pihak  yang  saling berkepentingan pada praktiknya lebih banyak pada pihak-pihak yang akan melakukan jual beli (Misna, 2020).
Pengukuran kepuasan merupakan elemen penting dalam proses evaluasi kinerja dimana tujuan akhir yang hendak  dicapai  adalah  menyediakan  pelayanan  yang  lebih  baik,  lebih  efisien,  dan  lebih  efektif  berbasis  dari kebutuhan reseller. Suatu pelayanan dinilai memuaskan bila pelayanan tersebut dapat memenuhi kebutuhan dan harapan  pengguna  layanan.  Kepuasan  reseller  dapat  juga  dijadikan  acuan  bagi  berhasilnya  atau  tidaknya pelayanan program yang dilaksanakan pada suatu Lembaga layanan public (Bangun & Penilaian, 2017). Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  diantaranya  penelitian  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Customer  Terhadap  Pelayanan  Jasa Kebersihan di PT. Sas Menggunakan Metode Fuzzy Asosiative Memory”. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, Metode Fuzzy  Associative  Memory mampu  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  pada  PT.  SAS  dalam menentukan  tingkat  kepuasan  customer  (Dahria  et  al.,  2020).    Penelitian  selanjutnya  dengan  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Pelayanan  Toko  Gypsum  Dan  Platform  Keshya Menggunakan  Metode  SAW”.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh,  bahwa  sistem  pengambilan keputusan menggunakan metode SAW dalam penentuan kepuasan konsumen terhadap pelayanan yang diberikan oleh Toko Gypsum dan Platform Keshya dapat dijadikan acuan sebagai pemilihan (Yusran, 2023). Penelitian berikutnya  yang  berjudul  “Implementasi  Metode Simple  Additive  Weight (SAW)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Berprestasi”. Dari hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma SAW berhasil  diimplementasikan  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  penentuan  dosen  berprestasi  (Sidik,  2015). Penelitian  lainnya  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Siswa  Terbaik Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)”.  Penulis  menggunakan  metode  SAW  untuk merancang dan membangun sistem pendukung keputusan dalam pemilihan siswa terbaik (Rida Utami, 2018). Kemudian  penelitian  dengan judul  “Analisis  Perbandingan  Metode  SAW  dan  AHP  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Platform Media Pembelajaran Daring”. Berdasarkan hasil penelitian ini, diperoleh hasil bahwa  metode  SAW  dinilai  lebih  relevan dibandingkan dengan  metode  AHP  dalam  memilih  platform  media pembelajaran daring (Kusumantara, 2021).
Berdasarkan masalah yang berada di toko Callista tentang kepuasan pelanggan yang digunakan masih secara manual untuk laporan dan pengisian kuesioner, maka dari itu akan dibuat sistem yang membantu reseller dalam mendapatkan pelayanan yang baik dari took Callista yaitu berupa sistem  kepuasan reseller yang menggunakan website yang di tunjukkan untuk toko Callista.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  yang  menggunakan  komputer  untuk melakukan  pengolahan  data,  menerapkan  berbagai  metode,  dan  menghasilkan  informasi  berupa  keputusan. Dibandingkan dengan cara manual, sistem ini bekerja lebih efisien dan menghasilkan hasil yang lebih akurat dalam  waktu  yang  lebih  singkat.  Oleh  karena  itu,  banyak  pengguna  yang  beralih  ke  penggunaan  SPK  untuk keperluan pengambilan keputusan (Karim et al., 2022).
Terdapat  beberapa  metode  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  salah  satunya Simple  Additive  Weighting (SAW). Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam proses pengambilan  keputusan.  Metode  ini  memiliki  kemampuan  untuk  memberikan  penilaian  yang  lebih  tepat  dan akurat, karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan. Hal ini sangat membantu dalam menyelesaikan masalah pemilihan karyawan berprestasi secara cepat dan tepat (Isnia Anjar Setyani, 2023).

## 2. Metode
Penelitian  yang  dilakukan  adalah  penelitian  mengenai  cara  keputusan  dengan  sistem    berbasis  website  dan menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP,  hasil  keluaran  dari  sistem  ini  berupa  sebuah  penentuan  kepuasan reseller.  Diharapkan  sistem    ini  akan  membantu  reseller  dalam  mendapatkan  pelayanan  yang  baik  dari  toko Callista.
A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  tahap  penting  dalam  proses  untuk  menghimpun  informasi  atau  fakta  yang relevan guna menjawab pertanyaan penelitian atau memecahkan masalah yang dihadapi. Proses pengumpulan data ini diterapkan dalam berbagai bidang, seperti penelitian ilmiah, survei, analisis data, atau pengembangan produk (Rifa & Kunci, 2023).  Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang berhubungan dengan penelitian dan  pembuatan  sistem    yaitu  observasi,  wawancara  dan  kuesioner.  Pengumpulan  data  ini  berfungsi  untuk mendukung penelitian yang akan dilaksanakan.

## B. Observasi
Observasi  merupakan  salah  satu  metode  pengumpulan  data  yang  melakukan  pengamatan  atau  peninjauan langsung  untuk  mencari  data-data  yang  dibutuhkan  sesuai  dengan  permasalahan  yaitu  membangun  sistem sebagai  pendukung  sebuah  keputusan  untuk  menentukan  kepuasan  reseller  yang  berbasis  web  dengan menerapkan metode SAW agar memperoleh data-data dan informasi yang akurat. C. Wawancara Melakukan  wawancara  kepada  pihak-pihak  terkait  dengan  cara  berkomunikasi  secara  langsung  untuk mengetahui  informasi  yang  dibutuhkan  seperti  kriteria  untuk  menentukan  kepuasan  reseller  ditoko  Callista sebagai pendukung sebuah keputusan menentukan kepuasan reseller menghasilkan urutan alternatif terbaik. D. Kuesioner
Kuesioner  adalah  salah  satu  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  menganalisis  pengetahuan, sikap,  kepercayaan,  dan  karakteristik  seseorang.  Kuesioner  berbentuk  daftar  pertanyaan  atau  pernyataan terstruktur yang diajukan kepada responden, yang merupakan subjek penelitian (Ningsih et al., 2021). E. Teknik Analisa Data
Tahapan  ini  menjelaskan  tentang  perancangan  sistem  yang  akan  dibangun  untuk  mempermudah implementasi dan juga pengujian. Diagram alir adalah diagram yang alur atau urutan proses pada suatu sistem . Diagram alir dari alur kerja sistem  sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Kerja Sistem
F. Metode Penyelesaian Masalah
Metode yang digunakan dalam penyelesaian masalah yaitu metode waterfall . Metode Waterfall adalah jenis pengembangan  perangkat  lunak  yang  mengutamakan  kemajuan  logis  dari  Siklus  Hidup  Pengembangan Perangkat Lunak (SDLC). Meskipun beberapa tahun terakhir telah melihat munculnya berbagai cara yang lebih cepat dalam sifat logika komputer dan urutan proses, pendekatan ini telah ditetapkan dan digunakan secara luas dalam industri sebagai desain pemrosesan selama beberapa dekade sebelumnya (Ningsih et al., 2021). Metode dalam waterfall harus diselesaikan satu persatu kemudian pindah ke tahap selanjutnya. G. Pengujian Pengujian ini merupakan tahapan dimana sistem  akan dijalankan. Tahap pengujian diperlukan untuk menjadi ukuran  bahwa  sistem    dapat  dijalankan  sesuai  dengan  tujuan.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan pengujian jenis Black Box Testing . Metode Black  Box Testing merupakan sebuah metode yang dipakai untuk menguji sebuah software tanpa harus memperhatikan detail software. Pada pengujian Black Box Testing , estimasi banyaknya data uji dapat dihitung melalui banyaknya field data masukan yang akan diuji, aturan masukan yang harus dipenuhi serta batas masukan baik batas atas maupun batas bawah yang memenuhi spesifik (Kesuma Jaya et al., 2019).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada tahap ini hasil dan pembahasan menjelaskan bagaimana dari hasil perancangan SPK, dengan menggunakan metode SAW yang terdiri dari beberapa tahapan.
A. Perancangan Sistem Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW)
Setelah melakukan pengumpulan data. Langkah selanjutnya adalah implementasi data dalam metode Simpel Additive  Weighting .  Sebelum  langkah-langkah  dalam  metode  SAW  berjalan  hal  yang  perlu  dilakukan  yaitu menentukan  kriteria  serta  bobot  masing-masing  kriteria.  Dalam  metode  SAW  terdapat  kriteria  yang  harus ditentukan untuk proses perhitungan. Dalam kasus ini kriteria yang di butuhkan ada empat nilai yaitu: a. Nilai Kriteria Total Belanja Pelanggan b. Nilai Kriteria Belanja
c. Nilai Penghasilan Reseller
d. Nilai Kepuasan
Dalam menentukan bobot kriteria ranting kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria yaitu 0.3,0.4,0.2,0.1.
Tabel 1 . Bobot Kriteria Kriteria Bobot Kriteria Total Belanja Pelanggan 0.3 Kriteria Keaktifan Belanja 0.4 Penghasilan Reseller 0.2 Nilai Kepuasan 0.1
Setelah  mengetahui  daftar  kriteria  serta  bobot  masing-masing,  langkah  selanjutnya  yaitu  mengumpulkan alternatif pada tabel Matriks Kepuasan. Penggunaan akan mengumpulkan data diri dan diperoleh dengan nilai sebagai berikut:
Tabel 2 . Menentukan Matriks Kepuasan C1 C2 C3 C4 A1 99 54 70 83 A2 85 32 63 46 A3 36 5 75 14 A4 75 9 55 11 A5 21 15 23 35 A6 58 4 69 11 A7 65 5 65 12 A8 83 68 65 67 A9 97 96 99 97 A10  10 24 28 31 A11  88 36 76 65 A12  59 5 72 14 A13  83 33 65 44 A14  75 45 67 43 A15  84 32 64 45 A16  83 31 65 43 A17  35 4 72 13 A18  85 32 63 45 A19  85 31 63 46 A20  84 32 64 43
Selanjutnya menghitung nilai matriks ternormalisasi R yang diambil sample dari Normalisasi A1.
𝑅1 = 99 𝑀𝐴𝑋(99,85,36,75,21,58,65,83,97,10,88,59,83,75,84,83,35,85,85,84) = 99 99 = 1 (1) 𝑅2 = 54 𝑀𝐴𝑋(54,32,5,9,15,4,5,68,96,24,36,5,33,45,32,31,4,321,31,32) = 54 96 = 0.56 (2) 𝑅3 = 70 𝑀𝐴𝑋(70,63,75,55,23,69,65,65,99,28,76,72,65,67,64,65,72,63,63,64) = 70 99 = 0.71 (3) 𝑅4 = 83 𝑀𝐴𝑋(83,46,14,11,35,11,12,67,97,31,65,14,44,43,45,43,13,45,46,43) = 83 97 0.86 (4) Dalam menghitung preferensi ini yaitu bobot dikaitkan dengan matriks R, nilai bobot W =(0.3,0.4,0.2,0.1) V1 A1=(O.3x1)+(0.4x0.56)+(0.2x0.71)+(0.1x0.86) (5)
=0.3+0.22+0.14+0.085 =0.75

## B. Flowchart
Dalam  suatu  sistem, flowchart memiliki  peran  penting  dalam  menggambarkan  alur  proses  dari  sebuah program. Flowchart membantu  dalam  mengartikulasikan  jalannya  proses  program  sehingga  menjadi  lebih mudah  dipahami  dan  diikuti  (Hidayah  &  Sipayung,  2023). Flowchart mempunyai  peran  penting  untuk menjelaskan proses berjalannya sebuah program supaya lebih mudah dipahami. Pada sistem ini terdapat 2 alur kerja yaitu alur kerja bagian admin dan alur kerja bagian sistem.
Gambar 2 . Flowchart SPK
C. Database
Sistem penunjang keputusan berbasis website dikelola secara dinamis tidak lepas dengan penyimpanan data yang diolah secara struktur data yang jelas. Hal ini nantinya akan memberikan kemudahan pengelompokan data klasifikasi data. Berikut merupakan struktur dan table relasi decision sistem support .
Gambar 3. Table Relasi Database
D. Entity Relationship Diagram (ERD) ERD  atau Entity  Relationship  Diagram adalah  sebuah  diagram  yang  digunakan  untuk  merancang  suatu database dan menggambarkan hubungan antara objek atau entitas beserta atribut-atributnya secara rinci (Limanto et  al.,  2021).  Diagram  ini  membantu  secara  visual  dalam  memodelkan  dan  memahami  struktur  data  serta hubungan di dalam basis data. ERD sistem penunjang keputusan sebagai berikut:
Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)

## E. Sequence Diagram
Sequence diagram menggambarkan proses sequence dimana admin melakukan input data pengguna reseller kedalam sistem serta konfigurasi mengenai website SPK.
Gambar 6. Sequence Diagram

## F. Tampilan Sistem
Pada tampilan sistem  terdapat empat fitur yaitu fitur dashboard, data kriteria, data reseller dan nilai SAW. Pada  tampilan  dashbord  ini    terdapat  tampilan  bertulisan  “Selamat  dating  di  Sistem  Penunjang  Keputusan Mengenai Kepuasan Reseller di Toko Callista Bandungan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Untuk membuat data prioritas reseller di toko Callista kemudian pengguna dapat menekan tombol bawah pada tampilan dashboard, untuk melihat tampilan data kriteria terdapat kriteria dan nilai bobot. Kemudia pada bagian  bawah  data  reseller  terdapat  nama  reseller,  total  belanja,  keaktifan  belanja,  penghasilan  reseller  dan kepuasan reseller. Kemudian di bagian nilai saw terdapat nama reseller, w dan kepuasan.
Pada halaman dashboard, terdapat terdapat beberapa menu yang dapat diolah oleh admin dan reseller seperti dashboard berupa (data kriteria, data reseller dan nilai SAW).
Pada halaman tambah data penggunaan ini admin mengimputkan kriteria total belanja pelanggan, kriteria total belanja, penghasilan reseller dan nilai kepuasan. Data pengguna ini untuk mengifirmasikan data reseller.
Gambar 8. Halaman Data Reseller
Dalam halaman perhitungan normalisasi ini menampilkan Nama Reseller, Bobot dan Kepuasan.
Gambar 10. Halaman Perhitungan Pembobotan

## G. Uji Akurasi
Dalam uji akurasi ini penulis melakukan perbandingan hasil perhitungan metode SAW dalam sistem dengan hasil perhitungan metode SAW secara manual.
Tabel  3. Hasil Uji Akurasi Manual No Nama Nilai Manual Nilai Reseller Akurasi Total Belanja Keaktifan Belanja Penghasilan Nilain Kepuasan 1 subarto 0.75 99 54 70 83 Sama 2 rohimun 0.57 85 32 63 46 Sama 3 sumiah 0.3 36 5 75 14 Sama 4 wage 0.39 75 9 55 11 Sama 5 hilda 0.21 21 15 23 35 Sama 6 yuliana 0.34 58 4 69 11 Sama 7 susi 0.36 65 5 65 12 Sama 8 marsiti 0.74 83 68 65 67 Sama 9 konik 0.99 97 96 99 97 Sama 10 yamtini 0.25 19 24 28 31 Sama 11 partiyah 0.64 88 36 76 65 Sama 12 badiyah 0.36 59 5 72 14 Sama 13 Selamet 0.57 83 33 65 44 Sama 14 nadiya 0.59 75 45 67 43 Sama 15 warda 0.56 84 32 64 45 Sama 16 anjani 0.56 83 31 65 43 Sama
17 ikah 0.28 35 4 72 13 Sama 18 janu 0.57 85 32 63 46 Sama 19 juliana 0.56 85 31 63 46 Sama 20 yuli 0.56 84 32 64 43 Sama Total Data 20 Total 20 Presentasi 100%

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  dengan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka  penulis  dapat  memberikan kesimpulan  dari  Sistem  Penunjang  Kepuasan  Mengenai  Kepuasan  Reseller  di  Toko  Callista  Bandungan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah sebagai berikut:
a. Dengan  adanya  dari  Sistem  Penunjang  Kepuasan  Mengenai  Kepuasan  Reseller  ini  memudahkan  dalam menentukan kepuasan reseller sehingga dapat ditanggulangi dengan baik dan benar.
b. Pengujian  keakurasian  dengan  data  uji  pada  gambar  menghasilkan  nilai  100%  dihitung  dengan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) secara manual.

## Daftar Pustaka
Bangun, R., & Penilaian, A. (2017). Rancang bangun aplikasi penilaian akademik berbasis. Pranala , 5 (10), 1– 9.
Dahria, M., Arief, S. N., Santoso, I., & Kustini, R. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Tingkat Kepuasan  Customer  Terhadap  Pelayanan  Jasa  Kebersihan  Di  Pt.  SASMenggunakanMetode  Fuzzy Asosiative  Memory. J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Sistem  Komputer  TGD) , 3 (1), 1. https://doi.org/10.53513/jsk.v3i1.237
Firmansyah, M. D., & Herman, H. (2023). Perancangan Web E- Commerce Berbasis Website pada Toko Ida Shoes.
Journal of Information System and Technology , 4 (1), 361–372. https://doi.org/10.37253/joint.v4i1.6330
Hidayah, S., & Sipayung, Y. R. (2023). Expert System-Based Gastroenteritis Diagnosis Using the Fuzzy Method and Certainty Factor. Jurnal Komputer Dan Informatika , 11 (1), 14–20. https://doi.org/10.35508/jicon.v11i1.9849
Isnia  Anjar  Setyani,  Y.  R.  S.  (2023).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Siswa  Berprestasi  dengan Metode  SAW  (Simple  Addtive  Weighting). Jurnal  Sistem  Komputer  Dan  Informatika  (JSON) , 4 (04), 632−641. https://doi.org/10.30998/jrkt.v3i01.7713
Karim, A., Esabella, S., Hidayatullah, M., & Andriani, T. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 4 (3). https://doi.org/10.47065/bits.v4i3.2494
Kesuma Jaya, M. S. A., Gumilang, P., Wati, T., Andersen, Y. P., & Desyani, T. (2019). Pengujian Black Box pada  Aplikasi  Sistem  Penunjang  Keputusan  Seleksi  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil  Menggunakan  Teknik Equivalence Partitions. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 4 (4), 131. https://doi.org/10.32493/informatika.v4i4.3834
Kusumantara, P. M. (2021). Analisis Perbandingan Metode Saw Dan Ahp Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Platform Media Pembelajaran Daring. SCAN  - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 16 (2), 1–6. https://doi.org/10.33005/scan.v16i2.2619
Limanto, S., Ellysa Tjandra, & Dionisius Dwi Putra. (2021). Pembuatan Configurable Payroll Software Untuk Meningkatkan  Keleluasaan  Saat  Pengembangan  Sistem  Penggajian. Teknika , 10 (1),  8–17. https://doi.org/10.34148/teknika.v10i1.309
Misna. (2020). Sistem Reseller Dalam Praktik Jual Beli Online Perspektif Hukum Ekonomi Syariah (Studi Pada Hijrah Olshop Palopo) .
Ningsih, E. S., Fatimah, F. S., Sarwadhamana, R. J., & Sulistyaningsih, E. (2021). Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen  Kuesioner  Manajemen  Talenta. Indonesian  Journal  of  Hospital  Administration , 4 (2),  52–55. https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJHAA/article/view/2138
Rida Utami. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal ELTIKOM , 2 (1), 26–33. https://doi.org/10.31961/eltikom.v2i1.39
Rifa, Y., & Kunci, K. (2023). Analisis Metodologi Penelitian Kulitatif dalam Pengumpulan Data di Penelitian
Ilmiah pada Penyusunan Mini Riset . 1 (1), 31–37.
Sidik. (2015). Implementasi Metode Simple Additive Weighting ( Saw ) . 11 (3), 81–89.
Yusran, R. R. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Toko Gypsum Dan Platform Keshya Menggunakan Metode ( SAW ) . 8 (1), 40–47.