PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK MENENTUKAN SISWA TERBAIK PADA MADRASAH ALIYAH NEGERI 10 JAKARTA
Endru Sefyan Vidaryono 1) , Anita Diana 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail: 1512503267@student.budiluhur.ac.id 1) , anita.diana@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Saat ini Teknologi Informasi sudah berkembang sangat cepat. Perkembangan selalu ada agar dapat memudahkan manusia dalam berbagai pekerjaan dan kegiatan, termasuk dalam pengambilan keputusan. Suatu pengambilan keputusan memang selalu memiliki tanggung jawab yang sangat besar. Oleh karena itu, sebuah keputusan harus diambil  berdasarkan  data,  tidak  hanya  berdasarkan  subjektivitas  dari  pengambil  keputusan.  Madrasah  Aliyah Negeri  10  Jakarta  pada  setiap  tahunnya  selalu  mengadakan  pemilihan  siswa  terbaik.  Dalam  proses  tersebut, penulis  melihat  masih  ada  beberapa  masalah  yang  perlu  diatasi.  Masalah  tersebut  diantaranya  sulitnya menentukan siswa terbaik secara cepat, tepat dan akurat, sulit mencari metode yang tepat untuk penilaian siswa terbaik, sering terjadi kesalahan perhitungan dan penilaian memakan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, untuk  mengatasi  masalah  tersebut  diperlukannya  suatu  Sistem  Penunjang  Keputusan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  sebuah  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Terbaik  Pada  Madrasah  Aliyah Negeri 10 Jakarta dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Dipilihnya metode ini karena untuk mencari nilai alternatif terbaik dari penilaian alternatif dengan kriteria yang berbeda trennya, sehingga hasil penelitian yang diperoleh yaitu dapat memberikan perangkingan pada hasil akhir serta user dapat mengentry keputusan dan mencetak surat keputusan.
Kata kunci : SPK, SAW, Siswa Terbaik

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  bidang  yang  harus diutamakan  untuk  mencerdaskan  kehidupan  Bangsa dan  Negara  Indonesia.  Pendidikan  yang  dalam perkembangannya  harus  melalui  proses  belajar. Termasuk didalamnya  belajar  mengenal diri, belajar mengenal  orang  lain,  dan  belajar  mengenal lingkungan  sekitar.  Semua  itu  dilakukan  agar  siswa dapat  mengetahui  dan  menempatkan  posisinya  di tengah-tengah masyarakat dan mampu mengendalikan  diri.  Siswa  adalah  komponen manusiawi  yang  menempati  posisi  sentral  dalam suatu  proses  belajar,  dimana  dalam  proses  belajar siswa  sebagai pihak  yang  ingin  meraih cita-cita dan memiliki  tujuan  ingin  mencapainya  secara  optimal [4].
Madrasah Aliyah Negeri 10 Jakarta disetiap akhir tahun  mengeluarkan  predikat  siswa  terbaik  yang dihitung  berdasarkan  nilai  sikap  atau  kepribadian, nilai  raport,  nilai  ekstrakurikuler,  dan  nilai  absen. Untuk  menentukan  para  siswa  yang  berhak mendapatkan  nilai  terbaik,  pihak  sekolah  harus menghitung  nilai  dari  seluruh  data  siswa  setiap tahunnya. Dengan banyaknya jumlah data yang harus diproses  untuk  setiap  data  siswa  yang  ada  pihak sekolah  dihadapi  dengan  berbagai  masalah  yaitu alokasi  waktu  yang  harus  disisihkan  oleh  pihak sekolah dalam  mengolah dan  memasukan data  yang dimiliki  masing-masing  siswa  dan  resiko human error yang bisa terjadi saat mengolah dan memasukan banyak  data  dengan  berbagai  kriteria  yang  berbeda. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka
dirancanglah  suatu  bentuk  Sistem  Penunjang Keputusan (SPK) yang bisa memberi bantuan kepada pihak  sekolah  dalam  memilih  siswa  terbaik berdasarkan  kriteria  dan  bobot  yang  ada.  Sistem penunjang  keputusan  (SPK)  adalah  konsep  spesifik sistem  yang  menjadi  sebuah  alat  penghubung komputerisasi  informasi  dengan  para  pengambil keputusan  ( decision  maker )  sebagai  pemakainya. Sistem  itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan  dalam  situasi  yang  semi  terstruktur maupun situasi yang tidak terstruktur. [1], [2].
Dalam menyelesaikan perhitungan untuk menentukan  siswa  terbaik  salah  satu  metode  yang dapat digunakan pada sistem ini yaitu Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dipilih untuk mencari nilai alternatif terbaik dari penilaian alternatif dengan kriteria  yang  berbeda  trennya.  Konsep  dasar  SAW adalah  mencari  penjumlahan  berbobot  dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode SAW membutuhkan sebuah proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada. [5], [3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sebuah  model  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK) yang  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam melakukan  pemilihan  siswa  terbaik  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk penentuan  ranking  siswa  terbaik  berdasarkan perhitungan  masing-masing  kriteria.  Diharapkan penelitian  ini  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam
menentukan siswa terbaik yang lebih cepat dan akurat sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh [6], dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Menentukan  Siswa  Lulusan  Terbaik  Dengan Menggunakan Promethee (Studi Kasus SMA Negeri 3  Pontianak.  Hasil  ujicoba yang  dilakukan  aplikasi pada  penelitian  ini  didapat  nilai  akurasi  pengujian terhadap aplikasi diperoleh sebesar 96, 15%.
Penelitian  lain  oleh  [7],  yang  berjudul  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Reward Siswa  Berprestasi  Mneggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  di  Pondok Pesantren  Darul  Qur’an  Gunungkidul  Yogyakarta. Hasil  dari  aplikasi  SPK  penerima reward dapat membantu pihak kesiswaan dalam menentukan siswa berprestasi  penerima reward ,  agar  dalam  proses pendistribusian dapat diserahkan kepada siswa  yang benar-benar  layak,  sehingga  pendistribusian  dapat tepat sasaran. Hasil penilaian ditampilkan berdasarkan  nilai  terbesar  atau  terkecil,  sehingga memudahkan  pengambil  keputusan  untuk  memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternative.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8],  yang berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Siswa Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process .  Hasil  dari  sistem  pendukung  keputusan menunjukkan  bahwa  dari  10  alternatif  yang  dipilih, alternatif  7  (A7)  memperoleh  peringkat  pertama siswa terbaik dengan nilai 0,184, selanjutnya adalah alternatif 5 (A5) dengan nilai 0,170.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini penulis melakukan observasi,  wawancara,  analisa  dokumen,  dan  studi literatur dalam mengumpulkan data. a. Observasi Penulis  melakukan  pengamatan  langsung  ke MAN 10 Jakarta selama kurang lebih 2 bulan dengan tujuan  untuk  mengumpulkan  data-data  yang  akan diperlukan  dalam  proses  pemilihan  siswa  terbaik  di MAN 10 Jakarta sebagai data masukan penelitian. b. Wawancara Metode ini dilakukan penulis untuk mengumpulkan  beberapa  data  dengan  cara  bertatap muka  langsung  dengan  Kepala  Madrasah  untuk mengajukan beberapa pertanyaan mengenai pemilihan siswa terbaik pada MAN 10 Jakarta. c. Analisa dokumen Penulis  melakukan  analisa  dokumen  yang didapatkan  dari  hasil  observasi  dan  wawancara dengan  Kepala  Madrasah  MAN  10  Jakarta  agar diperoleh  informasi  yang  sesuai  dengan  sistem penunjang keputusan pemilihan siswa terbaik. d. Studi literatur Studi  literatur  ini  dilakukan  penulis  dengan membaca dan mengamati beberapa jurnal atau e-book dan  referensi  lainnya  yang  berkaitan  dengan  teori
sistem  penunjang  keputusan,  teori  pemilihan  siswa terbaik, dan teori metode SAW.

## 3.2. Instrumentasi
Penulis  menggunakan teknik wawancara sebagai instrumentasi  untuk  penelitian  ini.  Wawancara dilakukan  kepada  Kepala  Madrasah  pada  saat pengambilan  keputusan  di  Madrasah  Aliyah  Negeri 10  Jakarta  untuk  memperoleh  informasi  tentang bagaimana  penentuan  siswa  terbaik  yang  dilakukan oleh Madrasah Aliyah Negeri 10 Jakarta.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  pada penelitian  yaitu  menggunakan  analisis  deskriptif, metode  SAW.  Analisis  deskriptif  dilakukan  untuk menyajikan  sebuah  rangkuman  yang  diperoleh  dari hasil  survey.  Metode  SAW  digunakan  untuk menghasilkan perangkingan yang diurutkan dari nilai terbesar hingga nilai terkecil. Kedua metode tersebut digunakan sebagai instrumen menentukan siswa yang terpilih  menjadi  siswa  terbaik  di  Madrasah  Aliyah Negeri 10 Jakarta.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Sistem Berjalan
a. Proses Bisnis Berjalan
Proses  bisnis  berjalan  pengambilan  keputusan untuk pemilihan siswa terbaik pada Madrasah Aliyah Negeri 10 Jakarta yaitu, pertama wali kelas membuat daftar  calon  siswa  terbaik  yang  dilihat  berdasarkan rata-rata  nilai  raport  tertinggi.  Lalu  wali  kelas melengkapi  berkas  tersebut  dan  memberikannya kepada staff sekolah. Staff sekolah memeriksa berkas terlebih dahulu jika belum lengkap maka staff sekolah akan  mengembalikan  berkas  tersebut  ke  wali  kelas supaya  dicek  lagi  kelengkapannya.  Dan  jika  sudah lengkap  maka  staff  sekolah  akan  menyampaikan usulan  pemilihan  siswa  terbaik  kepada  kepala sekolah.  Lalu  kepala  sekolah  mengadakan  rapat terlebih dahulu bersama guru-guru untuk memutuskan  siapa  yang  menjadi  siswa  terbaik, setelah  itu  kepala  sekolah  akan  mengeluarkan  surat keputusan siswa terbaik di sekolah Madrasah Aliyah Negeri  10  Jakarta.  Adapun bentuk activity diagramnya ada pada gambar 1:
Gambar 1. Activity Diagram Proses Pemilihan Siswa Terbaik
b. Analisis Masalah
Dalam menganalisis suatu masalah pada pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  siswa terbaik,  penulis  menggunakan fishbone  diagram untuk menganalisis masalah, yang digambarkan pada gambar 2:

## Gambar 2. Fishbone Diagram

## 3.2 Model Keputusan dengan Simple Additive Weighting (SAW)
Model SAW digunakan untuk menghitung hasil akhir  alternatif  dalam  menentukan  siswa  terbaik. Keluaran  yang  nantinya  dihasilkan  yaitu  urutan alternatif  dari  nilai  tertinggi  hingga  terendah. Alternatif  yang  dimaksud  adalah  siswa  Madrasah Aliyah  Negeri  10  Jakarta.  Kriteria  yang  digunakan pada penentuan siswa terbaik dalam kasus ini dibagi menjadi  4  (empat),  yaitu  kepribadian,  nilai  raport, ekstrakurikuler, dan absen. Setiap kriteria mempunyai bobot yang telah ditentukan oleh kepala madrasah,  yang  kemudian  diproses  dengan  matriks antar alternatif dengan kriteria menggunakan metode SAW  yang kemudian akan  menghasilkan keputusan siswa  terbaik  pada  Madrasah  Aliyah  Negeri  10 Jakarta.
a. Identifikasi Tujuan
Berdasarkan  permasalahan  dan  kebutuhan  yang telah diidentifikasikan maka dari itu tujuan atau goal pemilihan  siswa  terbaik  pada  Madrasah  Aliyah Negeri  10  Jakarta  dengan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  adalah  untuk  mendapatkan  hasil siswa  terbaik  sebagai  rekomendasi  pihak  sekolah mengambil keputusan.

## b. Identifikasi Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  pada  penentuan  siswa terbaik  dalam  kasus  ini  dibagi  menjadi  4  (empat) yaitu  kepribadian,  nilai  raport,  ekstrakurikuler,  dan absen berikut penjelasan kriteria yang digunakan : 1) Kepribadian Kriteria  ini  didapatkan  kriteria  bersifat  subjektif yang  didapat  berdasarkan  persetujuan  dengan pengambil keputusan pada pihak sekolah dibuktikan pada  saat  melakukan  wawancara  dengan  pengambil keputusan.
2) Nilai Raport
Kriteria  ini didapat berdasarkan nilai  siswa  yang tertera pada  raport  sekolah Madrasah Aliyah Negeri 10  Jakarta  dibuktikan  pada  saat  melakukan wawancara dengan pengambil keputusan.
3) Ekstrakurikuler Kriteria  ini  berada  pada  raport  sekolah  dengan melihat  keaktifan  siswa  mengikuti  kegiatan  atau ekstrakulikuler  pada  sekolah  dibuktikan  pada  saat melakukan wawancara dengan pengambil keputusan. 4) Absen Kriteria  absen  tertera  pada  raport  siswa  dengan memerhatikan  kehadiran  pada  tiap  siswa  kriteria  ini dibuktikan  pada  saat  melakukan  wawancara  dengan pengambil keputusan.
Pada  tabel  1  menunjukkan  kriteria  yang digunakan  serta  kode  kriteria  yang  menginisialkan setiap kriteria:
Tabel 1 . Ketentuan Kriteria Kriteria Keterangan Tipe Bobot C1 Kepribadian Benefit 30% C2 Nilai Raport Benefit 30% C3 Ekstrakurikuler Benefit 20% C4 Absen Cost 20%

## c. Identifikasi Alternatif
Data  alternatif  pemilihan  siswa  terbaik  yang digunakan sebagai bahan penelitian berdasarkan pada wawancara yang didapatkan pada pihak sekolah yaitu data  siswa  kelas  3  IPA  tahun  2019.  Data  alternatif yang  digunakan  untuk  perhitungan  penelitian  ini, hanya  5  (lima)  siswa  yaitu  Amir,  Ardi,  Rafi,  Syifa, dan Zahra.

## d. Contoh Kasus Pemilihan Siswa Terbaik
Berdasarkan data calon siswa terbaik pada MAN 10  Jakarta  diambil  5  siswa  sebagai  contoh  dalam pemilihan  siswa  terbaik  dengan  metode  SAW. Dimana  data  yang  diperoleh  merupakan  data  dari hasil  rekap  nilai,  dari  setiap  kriteria  yang  ada  dan kemudian dilakukan perhitungan nilai rata-rata setiap siswa, maka telah didapatkan data seperti pada tabel 2:

## Tabel 2. Nilai Alternatif
Alternatif C1 C2 C3 C4 Hasil Amir B 80 B B B Ardi A 85 B B B Rafi B 79 C B B Syifa B 87 B B B Zahra A 90 B B A
Konversi Nilai Skala Untuk Nilai Raport/ujian adalah sebagai berikut: 86 – 100 A: Sangat Baik = 4 85 – 70  B: Baik = 3 69 – 56  C: Cukup = 2

## 55 – 0  D: Kurang = 1
Pada  tabel  3  menunjukkan  nilai  alternatif  per kriteria setelah dilakukan transformasi  yaitu sebagai berikut:
Tabel 3 . Nilai Alternatif Per Kriteria Setelah Transformasi
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Amir 3 3 3 3 Ardi 4 3 3 3 Rafi 3 3 2 3 Syifa 3 4 3 3 Zahra 4 4 3 3 Bobot 30 30 20 20
Pertama  akan  dilakukan  normalisasi  menjadi sebuah matriks untuk menghitung nilai dari masing- masing  kriteria,  menghitung  berdasarkan  kriteria benefit atau cost dengan persamaan (1):
(1)
Keterangan : r ij = nilai rating kinerja normalisasi x ij = nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria Max x ij = nilai tertinggi setiap kriteria Min xij = nilai terendah setiap kriteria Benefit = jika nilai tertinggi adalah nilai terbaik Cost = jika nilai terendah adalah nilai terbaik
1) Perhitungan Kriteria Kepribadian (C1)
R 11 = 3 max(3;4;3;3;4) = 3 4 = 0,75
R 21 = 4 max(3;4;3;3;4) = 4 4 = 1
R 31 = 3 max(3;4;3;3;4) = 3 4 = 0,75
R 41 = 3 max(3;4;3;3;4) = 3 4 = 0,75
R 51 = 4 max(3;4;3;3;4) = 4 4 = 1
2) Perhitungan Kriteria Nilai Raport (C2)
R 12 = 3 max(3;3;3;4;4) = 3 4 = 0,75 R 22 = 3 max(3;3;3;4;4) = 3 4 = 0,75
R 32 = 3 max(3;3;3;4;4) = 3 4 = 0,75 R 42 = 4 max(3;3;3;4;4) = 4 4 = 1 R 52 = 4 max(3;3;3;4;4) = 4 4 = 1
3) Perhitungan Kriteria Ekstrakurikuler (C3)
R 13 = 3 max(3;3;2;3;3) = 3 3 = 1
R 23 = 3 max(3;3;2;3;3) = 3 3 = 1 R 33 = 2 max(3;3;2;3;3) = 2 3 = 0,667 R 43 = 3 max(3;3;2;3;3) = 3 3 = 1
R 53 = 3 max(3;3;2;3;3) = 3 3 = 1
4) Perhitungan Kriteria Absen (C4)
R 14 = min(3;3;3;3;3) 3 = 3 3 = 1 R 24 = min(3;3;3;3;3) 3 = 3 3 = 1 R 34 = min(3;3;3;3;3) 3 = 3 3 = 1 R 44 = min(3;3;3;3;3) 3 = 3 3 = 1 R 54 = min(3;3;3;3;3) 3 = 3 3 = 1

## e. Hasil Nilai Alternatif
Kemudian  matriks  normalisasi  yang  sudah didapatkan  per  kriteria  sebelumnya,  akan  dihitung untuk  mendapatkan  alternatif  yang  terbaik.  Dengan menggunakan bobot perangkingan (C1=30 ; C2=30 ; C3=20 ; C4=20) seperti pada tabel 4:
Tabel 4. Normalisasi
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Amir 0,75 0,75 1 1 Ardi 1 0,75 1 1 Rafi 0,75 0,75 0,667 1 Syifa 0,75 1 1 1 Zahra 1 1 1 1 Bobot 30 30 20 20 Amir =  {(0,75x30)  +  (0,75x30)  +  (1x20)  + (1x20)} = 85 Ardi = {(1x30) + (0,75x30) + (1x20) + (1x20)} = 92,5 Rafi ={(0,75x30)  +  (0,75x30)  +  (0,667x20)  + (1x20)} =78,333 Syifa = {(0,75x30) + (1x30) + (1x20) + (1x20)} = 92,5 Zahra     = {(1x30) + (1x30) + (1x20) + (1x20)} = 100
Maka  urutan  sesuai  ranking  dari  hasil  yang didapatkan adalah :
Ranking 1 = Zahra dengan nilai 100 Ranking 2 = Ardi dan Syifa dengan nilai 92,5 Ranking 3 = Amir dengan nilai 85 Ranking 4 = Rafi dengan nilai 78,333 Dapat disimpulkan bahwa nilai terbesar didapat oleh Zahra yang terpilih menjadi alternatif terbaik dengan nilai 100.
3.3 Perancangan Database
a. Entity Relationship Diagram (ERD)
Model ini dirancang untung keperluan pengembangan Sistem Penunjang Keputusan. Sebuah rancangan  database  disajikan  dalam  bentuk  ERD seperti pada gambar 3:
Gambar 3. Entity Relationship Diagram
b. Use Case Diagram
Pada  gambar  4  merupakan  bentuk use  case diagram input :
Gambar 4. Use Case Diagram Input
Pada  gambar  5  merupakan  bentuk use  case diagram proses:
Gambar 5. Use Case Diagram Proses
Pada  gambar  6  merupakan  bentuk use  case diagram laporan:
Gambar 6. Use Case Diagram Laporan

## c. Rancangan Layar
Pada  gambar  7  merupakan  bentuk  rancangan layar entri penilaian:
Gambar 7. Rancangan Layar Entri Penilaian
Pada  gambar  8  merupakan  bentuk  rancangan layar normalisasi:
Gambar 8. Rancangan Layar Normalisasi
Pada  gambar  9  merupakan  bentuk  rancangan layar cetak surat keputusan:
Gambar 9. Rancangan Layar Cetak Surat Keputusan

## d. Sequence Diagram
Pada  gambar  10  merupakan  bentuk sequence diagram entri penilaian:
Gambar 10. Sequence Diagram Entri Penilaian
Pada  gambar  11  merupakan  bentuk sequence diagram perhitungan normalisasi:
Gambar 11. Sequence Diagram Perhitungan Normalisasi
Pada  gambar  12  merupakan  bentuk sequence diagram cetak surat keputusan:
Gambar 12. Sequence Diagram Cetak Surat Keputusan

## e. Class Diagram
Pada  gambar  13  merupakan  bentuk  dari class diagram :
Gambar 13. Class Diagram

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa  yang telah dilakukan pada penelitian  ini,  maka  penulis  menyimpulkan  dengan adanya  Sistem  Penunjang  Keputusan  dan  metode Simple Additive Weighting sebagai proses penilaiannya, dapat mengurangi terjadinya kesalahan atau human  error dalam  memasukkan  banyak  data dari  berbagai  kriteria  yang  berbeda  sehingga mempermudah  dalam  perhitungan  penilaian  siswa terbaik . Dengan adanya Sistem Penunjang Keputusan serta database juga  dapat  mempermudah  pihak sekolah  dalam  menyisihkan  alokasi  waktu  dan mengolah  semua  data  yang  ada  sehingga  bisa dilakukan dengan cepat dan tepat.
Adapun  saran  mengenai  Sistem  Penunjang Keputusan  pemilihan  siswa  terbaik  pada  Madrasah Aliyah  Negeri  10  Jakarta  yaitu  diperlukannya ketelitian  dalam  penginputan  data  atau  nilai  agar dapat  memaksimalkan  hasil  sebuah  keputusan  dan menghasilkan laporan yang tepat, juga dibutuhkannya  percobaan  kepada  user  sebelum
menggunakan  Sistem  Penunjang  Keputusan  agar dapat mengoperasikan sistem dengan baik dan benar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Iswandy, Eka, “Sistem Penunjang  Keputusan Untuk Menentukan Penerimaan Dana Santunan Sosial Anak Nagari  Dan  Penyalurannya  Bagi  Mahasiswa  dan Pelajar  Kurang  Mampu  di  Kenagarian  Barung  - Barung  Belantai  Timur”. Jurnal Teknoif(Teknik Informatika) , vol. 3(2), pp.70–79, Oktober 2015.
[2] Nugroho  Susanto,  A. Jurus  Jitu  Membangun  Bisnis Berkah  Omset  Milyaran .  1st  edn.  Yogyakarta:  PT
Vindra Sushantco Putra, 2015.
[3] Supriyanti,  Wiwit.  “Rancang  Bangun  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa dengan  Metode  SAW”. Creative  Information
Technology  Journal  (CITEC  Journal) ,  Vol.  1(1), pp.67. Januari 2014.
[4] Wibowo, Doddy
Hendro. “Penerapan
Pengelompokan  Siswa  Berdasarkan  Prestasi  di Jenjang  Sekolah  Dasar”. Jurnal  Psikologi  UNDIP ,
Vol. 14(2), 148–159. Oktober 2015.
[5] Wolo,  Petrus,  Dary,  N.  N.,  &  Tai,  A.  “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Dengan Menggunakan Metode SAW di SDN IV Tubumuri”. Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen  Teknologi XXV , pp.7–12, Juli 2016.
[6] Bajandoh, F.H., & H. “Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Menentukan  Siswa  Lulusan  Terbaik  Dengan Menggunakan Promethee (Studi Kasus SMA Negeri 3  Pontianak)”. Jurnal  Coding,  Sistem  Komputer
Untan , vol. 06(03), 2018.
[7] Yusron,  Muhammad  Sholeh,  U.  L.  “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Reward  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  Di  Pondok Pesantren Darul Qur’an Gunung Kidul Yogyakarta”.
Jurnal Script , vol. 5(2), pp.90–97, 2018.
[8] Zaki,  A.,  Setiyadi,  D.,  &  Khasanah,  F.  N.  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Terbaik Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process” , Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic , vol. 6(1), 75–84, Maret 2018.