## ANALISIS PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) DAN WEIGHT PRODUCT (WP) DALAM MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN SISWA MISKIN
George Mikhael Anderson Aritonang 1) , Alexander F.K. Sibero 2*)
1,2) Program Studi Sistem Informasi  Universitas Sari Mutiara Indonesia Medan Jl. Kapten Muslim No.79 Medan 20123 Medan Telp. (061)-8476769 E-mail: alexsibero@gmail.com

## Abstrak
Bantuan bagi siswa kurang mampu yang disebut dengan Bantuan Siswa Miskin (BSM) yaitu bantuan pemerintah berupa sejumlah uang tunai yang diberikan langsung kepada siswa yang berasal  dari  keluarga  miskin.  Penerima  BSM  adalah  siswa  yang  telah  ditetapkan  oleh Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemdikbud)  berdasarkan  mekanisme  yang  telah ditetapkan.  Penentuan  rangking  penerima  bantuan  dapat  dilakukan  menggunakan  sistem pendukung  keputusan.  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  metode  Weighted Product  (WP)  telah  banyak  digunakan  sebagai  pendukung  dalam  pengambilan  keputusan. Menggunakan  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  adanya beberapa kesamaan hasil dari kedua metode.  Berdasarkan pengujian terhadap 5 (lima) siswa pada hasil perhitungan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weight  Product  (WP)  nilai  tertinggi  jatuh  pada  alternatif  yang  sama,  yaitu  alternatif  A4. Sedangkan  perbedaan  ranking  antara  kedua  metode  terletak  pada  alternatif  A3  dan  A5. Perbedaan  perbandingan  antara  metode  SAW  dan  WP  tidak  begitu  besar  dan  kedua  metode menghasilkan alternatif perangkinan yang sama untuk pada A1 dan A2.
.
Kata kunci : BSM, SPK, SAW, WP
Pendahuluan
Permasalahan penentuan penerima bantuan  masih  menjadi  pekerjaan  yang terus  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil yang  memuaskan.  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)  salah  satu  bantuan  yang  diberikan pemerintah  kepada  siswa  dari  keluarga kurang  mampu  untuk  dapat  mengikuti kegiatan belajar di
sekolah (IndonesiaPintar). Proses penyeleksian calon  penerima  BSM  tidak  terbuka  dan tidak  diketahui  kriteria  dan  unsur  yang dijadikan  sebagai  subyektifitasnya  dari pemilihan, sehingga proses seleksi menjadi kurang memuaskan.
Pendekatan dalam penentuan penerima Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  telah banyak  dilakukan,  beberapa  penelitian
yang  sebelumnya  dilakukan  menggunakan pendekatan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK).  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) adalah salah satu cara mengorganisir  informasi  yang  ditujukan untuk  membantu  dalam  hal  mengambil keputusan (Diana, 2018).
Penelitian sebelumnya dilakukan dengan  SPK  diantaranya  menggunakan metode kNN (Syaifuddin, 2017) mendapatkan hasil yang cukup memuaskan. Pendekatan lainnya dilakukan pada  penelitian  (Afrina,  2017)  yang  juga membahas cara penentuan BSM menggunakan  metode  Profile  Matching. Selain  kedua  metode  penentuan  BSM diatas,  ada  juga  penelitian  yang  dilakukan
(Assrani,  2018)  dalam  penentuan  BSM menggunakan metode MOORA.
Berdasarkan  pekerjaan  pada  penelitian sebelumnya, peneliti melihat adanya peluang  menggunakan  metode  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  lainnya untuk mendapatkan hasil penentuan penerima  BSM  yang  lebih  baik.  Pada penelitian  ini  penulis  mencoba  untuk membandingkan  dua  metode  yaitu  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan metode Weighted  Product (WP)  dalam mencari hasil pendukung keputusan dengan cara lainnya. Beberapa penelitian menggunakan
metode SAW telah dilakukan dan mendapatkan  hasil  yang  cukup  baik (Hidayat,  2019).  Metode  lainnya  yang diangkat  dalam  penelitian  ini  juga  telah banyak  dilakukan  dalam  percobaan  dan mudah  dalam  pengaplikasiannya  (Eliyen, 2019).  Kemudahan  serta  keakuratan  yang didapat dari dua metode diatas mengarahkan  penulis  untuk  menganalisis penentuan  penerima  BSM  dengan  metode SAW  dan  WP  sebagai  pekerjaan  dalam penelitian ini.

## Tinjauan Pustaka
Keputusan merupakan hasil dari proses memilih  pilihan  terbaik  diantara  beberapa alternatif  yang  telah  tersedia  (Diana, 2018).  Proses  pengambilan  keputusan dapat  terdiri  dari  masukan  (inputan), proses  (process)  dan  keluaran  (output). Masukan dalam proses pengambilan keputusan berupa data dan informasi. Data ini  masih  memerlukan  pengolahan  agar menjadi  informasi  yang  lebih  berdaya guna,  dimana  hasil  dari  pengolahan  data sering  disebut  dengan  informasi.  Proses dalam  pengambilan  keputusan  merupakan langkah  yang  diambil  oleh  seorang pengambil  keputusan  untuk  mendapatkan cikal bakal suatu keputusan. Keluaran dari proses  pengambilan  keputusan  adalah keputusan  yang  nantinya  dipilih  oleh seorang  pengambil  keputusan,  dimana hasil  keputusan  ini  tentunya  menjadi pilihan-pilihan keputusan terbaik.
Keputusan  dibagi  menjadi  3  (tiga)  bagian, keputusan  terstruktur,  semi-terstruktur  dan tidak terstruktur (Hutagalung, 2017)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  program komputer  yang  menyediakan  informasi dalam domain aplikasi yang diberikan oleh suatu  model  analisis  keputusan  dan  akses ke  database,  dimana  hal  ini  ditujukan untuk  mendukung  pembuat  keputusan (decision maker) dalam mengambil keputusan  secara  efektif  baik  dalam kondisi  yang  kompleks  maupun  tidak terstruktur (Damanik, 2017).

## Metode Simple Additive Weight (SAW)
Metode SAW (Simple Additive
Weighting)  merupakan  salah  satu  metode dalam pengambilan keputusan multi kriteria yang sederhana dan klasik. Metode ini  termasuk  dalam  metode  pembobotan atau  dikenal  sebagai  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua atribut (Diana, 2018).
Langkah-langkah  pada  metode  SAW sebagai berikut:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan,C j, j = 1,2,..., m.
2. Menentukan  Bobot  untuk  masing- masing kriteria W j , j = 1,2,....,m dengan catatan penting ∑ 3. Melakukan normalisasi matriks keputusan  dengan  melakukan  proses perbandingan pada semua nilai alternatif  yang  ada,  rumus  normalisasi adalah: r ij =
{
Keterangan : Rij  : Nilai rating kinerja ternormalisasi Xij  :  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari setiap kriteria Max  Xij:  Nilai  terbesar  dari  setiap kriteria
Min Xij :  Nilai  terkecil  dari  setiap kriteria Benefit :  Jika  nilai  terbesar  adalah terbaik Cost :  Jika  nilai  terkecil  adalah terbaik
4. Menghitung  nilai  preferensi  untuk  tiap alternatif, V i , diberikan sebagai
∑
Keterangan: V i : Rangking untuk setiap alternatif W j : Nilai bobot dari setiap kriteria
5. Nilai V i
yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  A i lebit terpilih.

## Metode Weighted Product (WP)
Metode WP (Weighted Product) menggunakan perkalian untuk
menghubungkan  rating  atribut,  dimana rating  atribut  harus  dipangkatkan  terlebih dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  saling berkaitan.  Proses  ini  sama  halnya  dengan proses normalisasi (Diana, 2018).
Langkah-langkah pada metode WP sebagai berikut :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, C j , J = 1,2,....,n.
2. Menentukan  bobot  awal  untuk  masing- masing  kriteria.  Nilai  bobot  awal  (W) digunakan  untuk  menunjukan  tingkat kepentingan  relative  dari  setiap  kriteia.
Nilai  bobot  awal  ini  ditentukan  oleh pengambil  keputusan  yang  menentukan tingkat kepentingan relatif setiap kriteria.  Ada  beberapa  cara  yang  dapat dilakukan  untuk  menentukan  bobot awal ini antara lain :
a. Dengan  memberikan  nilai  parameter untuk setiap kriteria.
b. Memberikan  bobot  antara  0-100 yang  berarti  tingkat  kepentingan setiap kriteria. Melakukan normalisasi  nilai  bobot  awal  dengan membagi setiap nilai w0 dengan total nilai  wj.  Normalisasi  atau  perbaikan
bobot ini menghasikan nilai nomalisasi  wj  =  1  dimana  j  = 1,2,....,n adalah banyak alternatif dan ∑ adalah jumlah keseluruhan nilai bobot.  Terdapat  2  (dua)  sifat  yang dimiliki oleh bobot awal berdasarkan pada  sifat  masing-masing  kriteria yaitu keuntungan (benefit) dan biaya (cost).Untuk  mencapai  solusi  ideal, kriteria  yang  memiliki  sifat  benefit nilainya akan dimaksimumkan (bernilai  positif)  sedangkan  kriteria yang  bersifat  cost  nilainya  akan  di minimumkan (bernilai Negatif). Normalisasi ∑ 3. Menentukan nilai vektor (S)

## ∏
Keterangan : Sj = Preferensi alternatif ke j di analogi kan dengan vektor S Xij  =  Nilai  setiap  alternatif  yang dimiliki dari setiap kriteria n    = Banyak Kriteria Wj = Hasil normalisasi nilai bobot awal Nilai  vektor  (S)  ini  diperoleh  dengan cara  memangkatkan  nilai  atribut  yang dimiliki  setiap  kriteria  dengan  hasil normalisasi  bobot  yang  berpangkat positif untuk kriteria keuntungan (benefit)  dan  yang  berpangkat  negatif untuk kriteria (cost).
4. Menentukan Nilai vektor (V) ∏

## ∏
Vektor V merupakan preferensi alternatif  yang  akan  digunakan  untuk perangkingan  dengan  cara  membagi masing-masing  junlah  nilai  vektor  S dengan jumlah seluruh vektor S.

## Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar  1.  Terdiri  3  (tiga)  tahapan  yang terdiri dari:
Tahap pertama yang dibutuhkan adalah mendeskripsikan  permasalahan.  Langkah
ini merupakan proses awal  yang mendasar sebagai penentu kemajuan penelitian. Pada tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  dan analisa  terhadap  masalah  yang  ada  dan mengumpulkan studi literatur.
Gambar 1. Diagram alir metodologi penelitian.
Pada  tahap  kedua  merupakan  fase analisis  penelitian.  Tahap  ini  dilakukan untuk  menguji  kedua  metode  dalam perhitungan  serta  hasil  yang  didapatkan dari perbandingan kedua metode.
Pada tahap ketiga dilakukan perancangan  dan  pengembangan  sistem. Metode  perancangan  dan  pengembangan sistem  dalam  penelitian  ini  menggunakan model SDLC.

## Hasil dan Pembahasan
Metode  Simple  Additive  Weighting Method  (SAW)  sesuai  untuk  proses pengambilan  keputusan  pada  kasus  ini karena  metode  ini  dapat  menentukan  nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan yang akan menyeleksi aternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
Langkah pertama dalam melakukan perhitungan  SAW  adalah  menentukan alternatif dan kriteria.
A = Alternatif (A 1 ,A 2 ,…A n )
C = Kriteria ( C 1 , C 1 ,… C n )
W= Bobot
Tabel 1. Data Siswa
Ai Nama A1 Adbullah T A2 Aditya Jaka A3 Afifah Khusnul A4 Anggun P A5 Annisa Nur Tabel  2.  Kriteria  Kartu  Perlindungan Sosial (KPS) KPS Skor Memiliki KPS 4 Tidak memiliki KPS 3 Tabel 3. Kriteria Status Orang Tua Status orang tua Skor Yatim Piatu 4 Yatim / Piatu 3 Masih ada keduanya 2 Tabel 4. Pekerjaan Orang Tua Pekerjaan Orangtua Skor Supir 4 Pedagang 3 Petani 2 Pegawai Negeri 1 Tabel 4. Kriteria Penghasilan Jumlah penghasilan Skor ≤ 1.000.000 4 > 1.000.000 - 1.500.000 3 > 1.500.000 - 2.000.000 2 > 2.000.000 1 Tabel 5. Tangguna Anak Sekolah Tanggungan anak Skor 1 anak 4 2 anak 3 3 anak 2 ≥ 4 anak 1 Tabel 6. Kriteria Nilai Semester Nilai Keterangan Skor 85- 100 Sangat Baik 4 75-84 Baik 3 60- 74 Cukup 2
Mulai Studi Literatur Analisis Desain Sistem dan Implementasi Selesai
<60 Kurang 1 Tabel 7. Point Pelanggaran Pelanggaran Keterangan  Skor 1-3 Sangat Baik 4 4-6 Baik 3 7-10 Cukup 2 >10 Kurang 1 Tabel 8. Kepribadian Kepribadian Skor Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Tabel 9. Absensi Absensi Skor 1-2 4 3-4 3 5-6 2 >7 1
Pengambil  keputusan  memberikan  nilai bobot,  berdasarkan  tingkat  kepentingan kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut:
Tabel 10. Bobot Kriteria Ci Kriteria Bobot C1 Kartu Perlindungan Sosial 4 C2 Status orang tua 3 C3 Pekerjaan orang tua 2 C4 Penghasilan orang tua 2 C5 Tanggungan anak sekolah 4 C6 Nilai semester 2 C7 Poin pelanggaran 3 C8 Kepribadian 2 C9 Absensi 3 Berdasarkan  data  siswa  yang  sudah dijabarkan  dapat  dilihat  rating  kecocokan dari  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria yang  telah  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy.
Tabel 11. Rating Kecocokan Data Awal
Tabel 12. Nilai Alternatif Kriteria Siswa Penerima BSM
A Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C9 A1 4 3 3 3 1 4 3 2 3
A2 3 2 2 3 3 4 4 4 4 A3 3 2 1 1 4 3 3 3 4
A4 4 4 4 4 4 3 3 2 2 A5 4 2 2 3 2 4 1 1 1
Setelah  diketahui  nilai  alternatif  peserta, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan normalisasi  matriks.  Normalisasi  matriks merupakan proses perhitungan
menggunakan  metode Simple  Additive Weighting berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan dengan jenis atribut keuntungan  ( benefit )  atau  atribut  biaya ( cost ).

## {
Berikut  adalah  normalisasi  kriteria  kartu perlindungan sosial.
r 11 =
r 12 = r 13 = r 14 = r 15 =
Berikut  adalah  normalisasi  kriteria  status orang tua.
r 2j = r 21 = r 22 = r 23 = r 24 = r 25 =
Berikut adalah normalisasi kriteria pekerjaan orang tua.
r 3j =
r 31 = r 32 =
r 33 = r 34 = r 35 = Berikut adalah normalisasi kriteria penghasilan orang tua.
r 4j = r 41 = r 42 = r 43 = r 44 =
r 45 =
Berikut adalah normalisasi kriteria tanggungan anak sekolah.
r 5j = r 51 = r 52 = r 53 = r 54 = r 55 =
Berikut adalah normalisasi nilai semester.
r 6j = r 61 = r 62 = r 63 = r 64 = r 65 =
Berikut  adalah  normalisasi  kriteria  poin pelanggaran.
r 7j = r 71 = r 72 = r 73 = r 74 = r 75 =
Berikut adalah normalisasi nilai semester.
r 8j = r 81 = r 82 = r 83 = r 84 = r 85 =
Berikut adalah normalisasi nilai semester.
r 9j = r 91 = r 92 = r 93 = r 94 = r 95 =
Setelah proses normalisasi diketahui nilai r dalam bentuk tabel 13 sebagai berikut:

## Tabel 13. Hasil Normalisasi
Langkah  selanjutnya  adalah  mengkalikan hasil  normalisasi  dengan  nilai  bobot. Perhitungan  menggunakan  pembulatan  2 (dua) angka di belakang koma.
V1= (1.4) + (0,75.3) + (0,75.2) + (0,75.2)+
(0,25.4)  +  (1.2)  +  (0,75.3)  +  (0,5.2)  +
(0,753) = 17,75
V2= (0,75.4) + (0,5.3) + (0,5.2) + (0,75.2)  +  (0,75.4)  +  (1.2)  +  (1.3)  +
(1.2) + (1.3) = 20
V3= (0,75.4) + (0,5.3) + (0,25.2) +
(0,25.2) + (1.4) + (0,75.2) + (0,75.3) +
(0,75.2) + (1.3) = 17,75
V4= (1.4) + (1.3) + (1.2) + (1.2) + (1.4) + (0,752)  +  (0,753)  +  (0,52)  +  (0,53)  =
21,25
V5= (1.4) + (0,5.3) + (0,5.2) + (0,75.2) + (0,5.4)  +  (1.2)  +  (0,25.3)  +  (0,25.2)  + (0,25.3) =14
Hasil  perkalian  pada  tahap  sebelumnya dilanjutkan  kedalam  proses  perangkingan ditunjukkan pada tabel 14 berikut ini:
Tabel 14. Hasil perangkingan No Nama Siswa Nilai Rangking 1 Abdullah Tsunayyah 17,75 3 2 Aditya Jaka Prakasa 20 2 3 Afifah Khusnul Khotimah 17,75 3 4 Anggun Pramudita 21,25 1 5 Annisa Nur 14 4
Penentuan Bantuan Siswa Miskin dengan  menggunakan  metode Weigthed Product (WP):
Menormalisasi setiap nilai alternatif.
S1  =  ( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  * ( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  * ( ) =  26.121.388.032 S2  =  ( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  *
( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  *
( ) =  1.981.355.655.168 S3  =  ( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  * ( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  * ( ) =  23.219.011.584 S4  =  ( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  * ( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  *
( ) =  8.349.416.423.424 S5  =  ( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  *
( )  *  ( )  *  ( )  *  ( )  * ( ) =  18.874.368
Menghitung  nilai  bobot  preferensi  pada setiap alternatif.
Setelah  melakukan  perhitungan  vektor  V, maka  dihasilkan  nilai  akhir  untuk  setiap alternative pada tabel 15 berikut:
Tabel  15.  Hasil  Rangking  Penerima Dana Bantuan Siswa Miskin
Alt Nama Nilai Akhir Rangking A1 Adbull ah T 0,002516479 52658302 3 A2 Aditya Jaka 0,190879632 23859300 2 A3 Afifah Khusn ul 0,002236870 69029602 4 A4 Anggu n P 0,804365199 22765300 1 A5 Annisa Nur 0,000001818 31687470 5 Berdasarkan Tabel 15 diatas dapat disimpulkan  nilai  rating  tertinggi  di  raih oleh  alternatif  ke–2  dengan  nama  Aditya Jaka,  sehingga  A4  dapat  disimpulkan masuk  dalam  kualifikasi penerimaan Bantuan Siswa Miskin dengan perhitungan menggunakan  metode Weighted  Product (WP).

## Implementasi Aplikasi
Penerapan  hasil  analisis  ditunjukkan pada  tahapan  berikut  ini.  Implementasi aplikasi penentuan penerima BSM dimulai dari  Form  pengisian  data  siswa,  data
kriteria kemudian dilakukan proses perhitungan didalam aplikasi: a) Form Data Siswa Desain  Data  Siswa  berisi  pengisian data  bakal calon siswa,  desain pendaftaran berguna untuk admin agar dapat  meninjau  kandidat  bakal  calon yang sudah terdaftar. Desain pendaftaran terdapat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Form Data Siswa
b) Form Data Kriteria
Desain  ini  berisi  kriteria  yang  akan berguna  pada  metode  SAW  dan  WP dan  akan  dihitung  bersamaan  dengan alternatif.  Desain  kriteria  terdapat pada Gambar 3.
Gambar 3. Form Data Kriteria
c) Form Data Penilaian Pada  form  data  penilaian  dilakukan untuk  melakukan  proses  perhitungan metode  SAW  dan  WP.  Desain  data penilaian terdapat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Form Data Penilaian
d) Form Tampilan Data Hasil
Gambar 5. Form Data Hasil e) Tampilan Laporan SAW Gambar 6. Tampilan Laporan SAW
f) Tampilan Laporan WP
Gambar 7. Tampilan Laporan WP
Analisa  hasil  perbandingan  pemberian dana bantuan siswa miskin dengan metode SAW dan WP ditunjukkan pada tabel 16.
Tabel 16. Hasil Analisis SAW dan WP
Alt SAW WP Hasil Ranking Hasil Ranking 1 17,75 3 0,0025 3 2 20 2 0,1908 2 3 17,75 3 0,0022 4 4 21,25 1 0,8043 1 5 14 4 0,000001 5
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada tabel  diatas  memiliki  hasil  rangking  yang hampir  sama,  terdapat  perbedaan  pada hasil perangkingan 3 dan 5.

## Kesimpulan
Secara umum kedua metode menghasilkan  nilai  rangking  yang  cukup mirip  (similar).  Berdasarkan  hasil  yang didapatkan,  metode  SAW  dan  WP  cukup baik digunakan dalam melakukan penentuan  penerima  bantuan  siswa  miskin yang dilakukan pada penelitian ini.

## Daftar Pustaka
IndonesiaPintar.  Program  Indonesia  Pintar Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. https://indonesiapintar.kemdikbud.go. id/ (Online) diakses  Februari 2020 Diana  MK.  Metode  &  Aplikasi  Sistem pendukung  keputusan.  Deepublish. 2018 Syaifudin,  M.  Sistem  Bantu  Pemilihan Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin Menggunakan KNN (K-Nearest Neighbor). 2017. (Skripsi) Afrina, Roestam R. Analisis dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Bantuan Siswa Miskin (BSM) dengan Metode  Profile  Matching  pada  SMK
Negeri  1  Muaro  Jambi.  Jurnal Manajamenen Sistem
Informasi.
2017: 2 (3): 715-720
Assrani  D,  Huda  N, et  al .  Penentuan Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin Menerapkan  Metode  Multi  Objective Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis  (MOORA).  Jurnal  Riset Komputer  (JURIKOM).  2018:  5(1): 1-5
Hidayat  R,  Metode  Simple  Additive Weighting sebagai Sistem Pendukung
Keputusan  Penerima  Beasiswa  Murid Berprestasi.  Sinkron.  2017:  2(2):  13- 17 Eliyen  K,  Efendi  F  S.  Implementasi Metode  Weighted  Product  untuk Penentuan Mustahiq Zakat. InfoTekJar. 2019: 4(1) 146-150 Hutagalung DM. Analisis Pemilihan Calon
Peserta  Olimpiade  Sains  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Jurnal  Mahajana  Informasi. 2017: 2(2): 60-68
Damanik  B,  Hutagalung  DM.  Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemeberian Beasiswa Deng Menggunakan Metode Weighted Product. Journal of Computer
Engineering,  System  and  Science.
2017: 2(2): 83-87