## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI AGEN GARASI  KREATIF METODE FUZZY SAW
Arif Setiawan* 1) , Vivi Aida Fitria 2)
1. Institut Teknologi dan Bisnis Asia, Malang, Indonesia
2. Institut Teknologi dan Bisnis Asia, Malang, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Aplikasi SPK, Fuzzy SAW, Garasi Kreatif.
Keywords: Creative Garage, Fuzzy SAW, SPK application.

## Article history:
Received 12 October 2022 Revised 26 October 2022 Accepted 02 November 2022 Available online 01 March 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i1.3272
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: arifsetiawan250499@gmail.com
Untuk  pengembangan  suatu  perusahaan  Garasi  Kreatif,  dibutuhkan  agen yang ditujukan sebagai perantara untuk memperluas jangkauan penjualan, serta  menambah  area  promosi.  Dalam  pemilihan  suatu  lokasi  agen, perusahaan akan menilai dengan memandang beberapa kriteria. Disebabkan penempatan  sebelumnya  kurang  maksimal  dari  apa  yang  dituju.  Untuk mengatasi  hal  ini,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem  pembantu  untuk menentukan  lokasi.  Oleh  karena  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah merancang  dan  membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan lokasi agen menggunakan metode Fuzzy SAW. Fuzzy SAW (Simple  Additive  Weighting)  merupakan  penggabungan  dari  2  metode yaitu metode Fuzzy dan SAW dalam mmbangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK), dimana sistem ini akan mempermudah untuk melakukan perbandingan nilai dari lokasi yang akan di hitung nilai bobotnya. Dalam pengujian  program  di  lakukan  dengan  membandingkan  dari  hasil  uji pengimputan  nilai  bobot  kriteria  yang  di  prioritaskan  sebanyak  5  kali dengan nilai bobot yang berbeda. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  pada  sistem  sebanyak  5  kali  uji  inputan  bobot,  didapatkan kesimpulan bahwa keputusan penentuan lokasi agen sesuai dengan besaran nilai  bobot  yang  diinputkan  pada  masing-masing  kriteria.  Misalkan  nilai bobot yang diinputkan pada kriteria biaya sewa lebih besar daripada nilai bobot  pada  kriteria  lain,  maka  rangking  lokasi  agen    yang  tampil  pada sistem,  terurut  lokasi  agen  yang  paling  atas  adalah  lokasi  yang  biaya sewanya  paling  murah.  Oleh  karena  itu  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (FSAW)  dapat digunakan oleh perusahaan Garasi Kreatif dalam menentukan lokasi agen dengan tepat dan akurat.

## ABSTRACT
For the development of a Creative Garage company, an agent is needed who is  intended  as  an  intermediary  to  expand  sales  reach,  as  well  as  add promotional areas. In selecting an agent location, the company will assess it by looking at several criteria. Because the previous placement was less than  the maximum  of  what  was  intended. To overcome  this,  we  need  an auxiliary system to determine the location. Therefore, the purpose of this research is to design and build a decision support system to determine the location  of  agents  using  the  Fuzzy  SAW  method.  Fuzzy  SAW  (Simple Additive Weighting) is a combination of 2 methods, namely the Fuzzy and SAW  method  in  building  a  Decision  Support  System  (DSS),  where  this system  will  make  it  easier  to  compare  the  value  of  the  location  to  be calculated the weight value. In program testing, it is done by comparing the results of the importation test of the priority weighted criteria 5 times with different weight values. Based on the results of tests that have been carried out on the system for 5 times the input weight test, it is concluded that the decision to  determine  the location of  the agent is  in  accordance  with the amount  of  weight  values  entered  in  each  criterion.  For  example,  if  the weight value entered in the rental fee criteria is greater than the weight value for other criteria, then the ranking of the agent locations that appear in the system, in order of the top agent location is the location with the cheapest rental  fee.  Therefore,  a  decision  support  system  using  the  Fuzzy  Simple Additive  Weighting  (FSAW)  method  can  be  used  by  Creative  Garage companies in determining the exact and accurate location of agents.

## I. P ENDAHULUAN
ERUSAHAAN  Garasi  Kreatif  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  jasa  pembuatan  pakaian. Perusahaan berdiri pada tahun 2017 hingga saat ini. Garasi Kreatif memiliki 1 pabrik di daerah Kromengan – Malang Kabupaten dan 2 toko serta Gedung. Gedung pertama berada di Kromengan itu sendiri, Gedung kedua berada di Ngampelsari – Sidoarjo.
Perusahaan  Garasi  kreatif  saat  ini  ingin  memperluas  jangkauannya,  sehingga  perusahaan  mau  menempatkan Agen    yang  sudah  terdaftar,  untuk  menambah  area  promosi  produk  serta  jangkauan  penjualan  yang  lebih  luas. Berkaca pada penempatan Agen di Sidoarjo, perusahaan dalam menentukan lokasi agen akan dilakukan dengan memperhitungkan beberapa kriteria untuk melakukan pemilihan lokasi agennya. Permasalahan untuk penempatan yang  lalu  bisa  dikatakan  belum  maksimal,  karena    angka  penjualan  tidak  memenuhi  target  yang diinginkan.Sehingga  Perusahaan  Garasi  Kreatif  akan  melakukan  penilaian  suatu  lokasi  sebelum  menempatkan agen.  Cara  yang  paling  mudah  adalah  melakukan  pendataan  terhadap  beberapa  area  sehingga  nantinya  akan ditemukan area dengan rata – rata nilai yang paling mendekati dengan bobot yang sudah di tentukan. Tetapi cara ini  tentunya  tidak  dapat  dilakukan  dengan  cara  perhitungan  secara  manual,  karena  jumlah  data  yang  banyak mengharuskan untuk melakukan perhitungan yang lumayan rumit.
Perkembangan  sistem  informasi  salah  satunya  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  SAW  yaitu mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Perkembangan lainnya yaitu sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Fuzzy SAW.
Dalam pemilihan ketua osis menggunakan metode SAW, konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut, metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik  keputusan  (X)  ke  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Hasil perhitungan perankingan atau nilai terbaik menunjukan nilai tertinggi yaitu 1,12 dari Alternatif 7 (Nanda Nuria) [1].
Berdasarkan penelitian sebelumnya, Simple Additive Weighting (SAW) adalah metode penjumlahan terbobot. Konsep  dasar  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.  Pada  penelitian  sistem  pendukung  pemilihan  lokasi  agen  menggunakan  metode  Fuzzy  SAW  untuk mengatasai  ketidakpastian  data  atau  informasi.  Multi-Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk metode pengambilan keputusan[2].
Kelebihan dari penelitian ini dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yaitu penelitian ini menggabungkan 2 metode yaitu metode Fuzzy dan metode SAW. Faktor-faktor pendukung keputusan yang dipakai menggunakan 8 faktor agar pengambilan keputusan lebih spesifik.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Sistem Informasi
Sistem  informasi  adalah  suatu  sistem  di  dalam  suatu  organisasi  yang  mempertemukan  kebutuhan  pengolahan transaksi harian yang mendukung fungsi operasi organisasi yang bersifat managerial dengan kegiatan strategi dari suatu organisasi untuk dapat menyediakan kepada pihak luar tertentu dengan laporan laporan yang diperlukan [3], terdapat dua kelompok pendekatan di dalam pendefinisian sistem, yaitu kelompok yang menekankan pada prosedur dan kelompok yang menekankan pada elemen atau komponennya. Pendekatan yang menekankan pada prosedur mendefinisikan  sistem  sebagai  suatu  jaringan  kerja  prosedur-prosedur  yang  saling  berhubungan,  berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan suatu sasaran tertentu [4]

## B. Karakteristik Sistem
Karakteristik sistem adalah sistem yang mempunyai komponen-komponen, batas sistem, lingkungan sistem, suatu penghubung, masukan sistem, keluaran sistem, pengolah dan sasaran. Berikut adalah karakteristik sistem yang dapat membedakan suatu sistem dengan sistem lainnya yaitu mempunyai komponen – komponen (component), batasan sistem (boundary), lingkungan luar sistem (environment), penghubung (interface), masukan (input), keluaran (output), dan penyimpanan (storage) [5].

## C. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi yang di dalamnya menggunakan model-model keputusan, basis data, dan pemikiran manajer sendiri, proses modelling interaktif dengan komputer untuk mencapai pengambilan keputusan oleh manajer tertentu. Dengan system ini dapat memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan decission maker melakukan berbagai analisis dari model yang tersedia [6], [7].
P

## D. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Terdapat beberapa komponen dari SPK yaitu Data Management termasuk database , yang mengandung data yang relevan untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database Management System (DBMS), Model Management melibatkan model finansial, statistikal, management science , atau berbagai model kualitatif lainnya, sehingga dapat memberikan ke sistem suatu kemampuan analitis, dan manajemen software yang dibutuhkan, Communication User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada DSS melalui subsistem , artinya menyediakan antarmuka, Knowledge Management Subsistem optional ini dapat mendukung subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri [8].

## E. Tahapan Metode Fuzzy SAW
Logika adalah ilmu pengetahuan tentang asas, aturan, hukum-hukum, susunan, atau bentuk pikiran manusia yang dapat  mengantar  pikiran  tersebut  pada  suatu  kebenaran.  Dengan  pengertian  itu  logika  tidak  membahas  tentang proses mengingat-ingat, tetapi membahas dan mempelajari masalah penalaran. Perlu dipahami bahwa penalaran merupakan salah satu cara berpikir tetapi bukan setiap berpikir merupakan penalaran. Penalaran merupakan suatu rangkaian proses untuk mencari keterangan dasar yang merupakan kelanjutan dari keterangan lain yang diketahui lebih dulu [9].
Ada beberapa tahapan – tahapan yang harus dilakukan dalam penerapan metode Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW) [10]–[12]. Berikut adalah tahapannya, yaitu :
1) Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu  .
2) Memberikan nilai setiap alternatif   pada setiap kriteria yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut diperoleh berdasarkan nilai crisp; i-1,2,…,m dan j=1,1,……,n.
3) Menentukan  nilai  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  kemudian memodelkannya  ke  dalam bilangan fuzzy setelah itu konversikan ke bilangan crips. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W).
4) Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
… .
5) Membuat  matriks  keputusan  (X)  yang  dibentuk  dari  table  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif ( ) pada setiap kriteria ( ) yang sudah ditentukan, dimana, i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n.
6) … … .        .       .       . .        .       .       . …
Matrik keputusan metode SAW.
7) Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi ( ) dari alternatif pada kriteria  .
,   "#$%$&'()
,           " *+() , normalisasi matrik metode SAW.
Keterangan :
a. Kriteria keuntungan apabila nilai memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
b. Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai dibagi dengan nilai dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai.
8) Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi ( ) membentuk matriks ternormalisasi (R).
9) Hasil  akhir  nilai  preferensi  ( , )  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  kerja  matriks ternormalisasi dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian elemen kolom matriks (W).
10) , ∑ Hasil , yang lebih besar mengindikasian bahwa alternatif lebih terpilih.

## F. Pengambilan Data
Pengambilan data pada penelitian ini yaitu dengan cara observasi dan wawancara, melalui pengamatan secara langsung  yang  dilakukan  di  Perusahaan  Garasi  Kreatif.  Melakukan  tanya  jawab  secara  langsung  dengan  pihak perusahaan  untuk  menganalisis  informasi  dan  mengumpulkan  data  yang  ada  untuk  menyelesaikan  masalah pemilihan lokasi agen.

## G. Analisis Data
Analis data dari penelitian ini yaitu dalam data biaya sewa di ambil dari harga sewa lokasi dalam jangka waktu 3 bulan. Data jarak dengan lokasi pabrik yaitu di ambil dari data seberapa jauh jarak antara pabrik dengan lokasi
yang akan di tempati agen. Data jarak dengan pusat keramaian berupa data yang di ambil dari seberapa jauh jarak lokasi dengan pusat keramaian (alun-alun, pasar besar, dll.). Data kepadatan penduduk yaitu data yang di ukur dari jumlah Kartu Keluarga dari setiap lokasi. Data zona parkir di ambil dari luas area parkir lokasi. Data akses menuju jalan yaitu dilihat dari kendaraan yang dapat melewati lokasi. Data trafik jalan dinilai dari jumlah banyaknya orang yang sering melintasi lokasi setiap jam nya. Data tingkat kompetisi merupakan data yang di ambil dari seberapa banyak lapak atau pesaing yang menjual barang sejenis.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Flowchart Metode Fuzzy SAW
Alur  dari  pemodelan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penilihan  lokasi  agen  garasi  kreatif  metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting (FSAW)  yang  berbentuk website. Gambar  2  menunjukkan flowchart sistem  yang digunakan pada penelitian ini.
Hasil SPK END START C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8; W(bobot) Menentukan Keanggotaan Fuzzy Setiap Kriteria Matrik Keputusan X Rumus Rata – rata R ij ,  jika j adalah atribut keuntungan "#$%$&'() ,   jika j adalah atribut biaya " *+() W = (w 1 *C1)+(w 2 *C2)+(w 3 *C3)+(w 4 *C4)+(w 5 *C5)+(w 6 +C6)+(w 7 *C7)+(w 8 *C8)
Proses Perangkingan

## B. Flowchart Sistem
Alur  dari  pemodelan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penilihan  lokasi  agen  garasi  kreatif  metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting (FSAW)  yang  berbentuk website. Gambar  2  menunjukkan flowchart sistem  yang digunakan pada penelitian ini.

## Gambar 2 Flowchart Sistem

## C. Implementasi Metode
Pemodelan sistem yang dipakai yaitu sistem pendukung keputusan, dengan menggunakan metode Fuzzy Simple Additive  Weighting (FSAW),  untuk  pemilihan  lokasi  agen  perusahaan  garasi  kreatif.  Langkah  pertama  dalam membangun  sistem  perhitungan  yaitu  dengan  cara  menentukan  data  kriteria,  nilai  bobot  kriteria  yang  sudah ditentukan dan data alternatif beserta dengan nilai alternatif dari setiap kriteria yang ditentukan. Data diatas dapat dilihat pada tabel dibawah berikut.
START Tambah data Kriteria dan Nilai Crips (Fuzzy) Tambah Data Alternatif dan Nilai Se- tiap Alternatif Proses Perhitungan Normalisasi Data Hasil Normalisasi Bobot (W) Rata – rata nilai crips setiap kriteria Perankingan Alternatif END
Data diatas didapatkan dari hasil Analisa data, langkah selanjutnya data yang didapat diinputkan kedalam aplikasi sistem pendukung keputusan metoe Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW). Berikut adalah tampilan aplikasi websitenya, dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Tampilan Menu Kriteria
Gambar 3 adalah tampilan halaman kriteria untuk para pengguna memasukkan data kriteria yang sudah ditentukan.
T ABEL I D ATA K RITERIA D AN B OBOT No Kriteria Jenis Tipe Bobot (W) 1 C1 = (Biaya Sewa) Cost Min 20,00 2 C2 = (Jarak Pusat Keramaian) Cost Min 15,00 3 C3 = (Kepadatan Penduduk) Benefit Max 15,00 4 C4 = (Jarak Lokasi Dengan Pabrik) Cost Max 5,00 5 C5 = (Zona Parkir) Benefit Max 10,00 6 C6 = (Akses Menuju Lokasi) Benefit Max 10,00 7 C7 = (Trafik Pejalan) Benefit Max 10,00 8 C8 = (Tingkat Kompetisi) Cost Min 15,00 Total 100,00
T ABEL II D ATA A LTERNATIF DAN N ILAI S ETIAP K RITERIA No
Area C1 C2 C3 C4 C5
C6 C7 C8 1 Surabaya >5 juta <=7 km >800kk
<=100km <=6 m 2 Sulit >50 orang >3 2 Mojokerto <=4 juta <=7 km <=400kk <50km <=8 m 2 Sulit 6-15 orang 1 3 Pasuruan <=5 juta <=10 km <=800kk <50km <=8 m 2 Mudah 16-30 orang 2 4 Situbondo <2 juta <=4 km <=800kk <=150km >10 m 2 Mudah 31-50 orang Tidak Ada 5 Lumajang <=5 juta <=4 km <400kk <=100km <=8 m 2 Cukup 6-15 orang Tidak Ada
Gambar 4. Tampilan Menu Crips
Gambar  4  Adalah  tampilan  halaman  untuk  pengguna  menambahkan  data  fuzzy  dari  setiap  nilai  kriteria  dalam bentuk crips.
Gambar 5. Tampilan Nilai Alternatif
Gambar 5 adalah tampilan halaman untuk pengguna mengimputkan data nilai alternatif serta dapat menambahkan alternatif baru.
Gambar 6. Konversi Nilai Fuzzy
Gambar 6 adalah tampilan dari hasil konversi nilai alternatif awal ke dalam nilai fuzzy yang berbentuk crips.

## Gambar 7. Normalisasi Matrik R
Gambar 7 merupakan tampilan halaman hasil perhitungan normalisasi matrik R, terdapat perbedaan pada proses perhitungan matriks normalisasi untuk kriteria Benefit dan kriteria Cost.
• Untuk kriteria yang ber attribute benefit menggunakan “Persamaan (1)”
='> (1)
keterangan : adalah nilai crips kriteria, contoh : 0.75 dari kriteria C1.
?@ adalah nilai maksimum kriteria dari seluruh alternatif, contoh : 1 adalah nilai max C1.
• Untuk kriteria yang ber attribute benefit menggunakan “Persamaan (2)”
='> (2)
keterangan :
adalah nilai crips kriteria, contoh : 0.75 dari kriteria C1. ?'% adalah nilai minimum kriteria dari seluruh alternatif, contoh : 0.1 adalah nilai min C1.

## Gambar 8 Terbobot
Gambar 8 adalah tampilan hasil dari perhitungan perkalian matrik normalisasi dengan bobot refrensi menggunakan “Persamaan (3)”.
Si = (C1*20)(C2*15)(C3*15)(C4*5)(C5*10)(C6*10)(C7*10)(C8*15) (3)

## Gambar 9. Rata – rata
Gambar 9. Adalah hasil dari rata – rata nilai setiap kriteria dari setiap alternatif menggunakan “Persamaan (4)”.
Cij = A B A C (4) keterangan :
Cij adalah kriteria dari alternatif, contoh : C1 dari Alternatif 001 a, b dan c adalah nilai kriteria, contoh : Nilai C1 = 2.6667 , 2 , 2

## Gambar 10. Perankingan
Gambar 10 adalah hasil penjumlahan nilai setiap kriteria, dan diambil perankingan dari jumlah nilai tertinggi.
Dari  pembahasan  diatas,  metode  ini  memiliki  kelebihan  dari  metode  sebelumnya  yaitu  pada  penelitian  ini menggunakan 8 faktor sebagai acuan dalam penentuan sistem pendukung keputusan. 8 faktor tersebut diantaranya: biaya  sewa,  jarak  pusat  keramaian,  kepadatan  penduduk, jarak  lokasi  dengan  pabrik,  zona  parkir,  akses menuju lokasi, trafik pejalan dan tingkat kompetisi. Sehingga didapatkan perangkingan lokasi dengan nilai tertinggi dari hasil perhitungan metode Fuzzy SAW.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan dan pengujian, maka kesimpulan yang didapat yaitu :
1. Dalam penentuan kriteria lokasi, hal-hal utama yang dibutuhkan yaitu biaya sewa, jarak pusat keramaian, kepadatan penduduk, jarak lokasi dengan pabrik, zona parkir, akses menuju lokasi, trafik pejalan dan tingkat kompetisi.
2. Penerapan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (FSAW) untuk menghitung serta memberikan hasil akhir penilaian yang telah dirankingkan sehingga dapat menentukan lokasi yang akan menjadi prioritas dengan tepat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Supriyatna and D. Ekaputra, “Metode Fuzzy Simple Additive Weighting ( Saw ) Dalam Pemilihan Ketua Osis,” J. PETIR , vol. 10, no. 1, pp.
71–76, 2017.
[2] 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.
[3] B. Soediono, A. Mustofa, T. Informatika, and U. D. Nuswantoro, “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi E-Education Berbasis Web Di Sma Pembangunan Mranggen,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 2004, pp. 1–6, 2014.
[4] R. Doharma and  dian Mafiroh, “Perancangan_Sistem_Informasi_Penilaian_Prestasi_Si,” vol. 4, no. 2, pp. 34–43, 2018.
[5] S. Eniyati, “Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode,” Teknol. Inf. Din. , vol. 16, no.
2, pp. 171–177, 2011.
[6] M. S. . Utomo, “Penerapan Metode Saw ( Simple Additive Weight ) Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemberian Beasiswa Pada Sma Negeri 1 Cepu Jawa Tengah,” Fak. Ilmu Komput. Univ. Dian Nuswantoro, Semarang , pp. 1–12, 2015, [Online]. Available: http://eprints.dinus.ac.id/15172/1/jurnal_14778.pdf
[7] R. Wahyuda, S. Andryana, and W. Winarsih, “Algoritma Fuzzy Simple Additive Weighting Sebagai Penunjang Pengambilan Keputusan Untuk Pemilihan Jurusan SMA,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 2, pp. 61–72, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.173.
[8] M. Muslihudin et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Pemohon Pembiayaan Nasabah Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: BTPN Syariah Kantor Fungsional Operasional Ciawi Kabupaten Tasikmalaya),” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 4, no. 2, pp. 111–120, 2019, [Online]. Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/jusiti/article/view/6%0AIK Hadi - 2019 - eprints.mercubuana- yogya.ac.id%0Ahttp://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/procidingkmsi/article/view/451%0Ahttp://pta.trunojoyo.ac.id/uploads/journals/090451 100005/090451
[9] S. Sumanto and L. S. Marita, “Fuzzy Simple Additive Weighting (Fsaw) Untuk Analisa Kelayakan Pemberian Kredit Mobil,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 2, no. 2, pp. 1–13, 2017, doi: 10.37438/jimp.v2i2.62.
[10] Oktaviani.J, “SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE : Studi Kasus Pemilihan Tempat Wisata di Bandung Raya,” Sereal Untuk , vol. 51, no. 1, p. 51, 2018.
[11]
D. Nandista, “Implementasi metode fuzzy simple additive weighting untuk mendiagnosis gangguan kesehatan melalui telapak tangan,” vol. 11,
2018.
[12] W. Verina, Y. Andrian, and I. F. Rahmad, “Penerapan Metode Fuzzy Saw Untuk Penerimaan Pegawai Baru (Studi Kasus : Stmik Potensi Utama),” Sisfotenika , vol. 5, no. 1, pp. 60–70, 2015, [Online]. Available: http://sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.php/ST/article/view/23