Volume 1, No. 1, Oktober 2019 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 31 - 36

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Pegawai Untuk Kenaikan Jabatan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Milani 1 , Yunita 2
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta Barat, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta Barat, Indonesia Email : 1 Milanimelan@yahoo.com , 2 yunita.yut@nusamandiri.ac.id
Abstrak −Dalam perusahaan peran pegawai sangat lah penting. Terutama dalam penilaian pegawai untuk kenaikan jabatan pada  suatu  perusahaan  atau  instansi  pemerintah,  penilaian  pegawai  yang  efektif  dan  efisien  akan  mempengaruhi  kenaikan jabatan di suatu perusahaan. Biasanya perusahaan akan melakukan penilaian pegawai untuk kenaikan jabatan dengan maksud agar memotivasi pegawainya lebih giat dan rajin dalam bekerja, Kenaikan jabatan diberikan kepada pegawai atas rekomendasi atasan atau pengawas masing-masing bagian unit kerja berdasarkan beberapa kriteria penilaian. Begitu juga yang terjadi pada PT.  Mayora  Indah Tbk.  Divisi  Coklat  bagian maintenace produksi.  Berdasarkan  penelitian oleh  penulis penilaian  pegawai untuk kenaikan jabatan pada PT. Mayora Indah Tbk. Divisi coklat bagian maintenace yang masih bersifat subjektif. Kriteria penilaian pegawai untuk  kenaikan  jabatan  pada  PT.  Mayora  Indah  Tbk. Divisi  coklat bagian maintenance produksi  adalah Pengetahuan,  Absensi, Skill ,Tanggung jawab, Attitude. Adapun  tujuan dalam  penulisan  Skripsi  ini  adalah salah  satu syarat kelulusan strata satu (S1) program studi Sistem Informasi di Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Nusa Mandiri Jakarta. Dalam perhitungan penulis menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), karna metode ini cocok digunakan untuk perhitungan yang akurat dan sangat membantu dalam proses perhitungan setiap data yang diperoleh pada penelitian.
Kata Kunci: Pegawai, Kenaikan jabatan, Simple Additive Weighting
Abstract −In companies the role of employees is very important. Especially in the assessment of employees for promotion in a company  or government  agency,  an  effective  and  efficient  assessment of  employees  will  affect promotions in  a  company. Usually the company will conduct an employee appraisal for promotion in order to motivate employees to be more active and diligent in their work. Promotion is given to employees on the recommendation of supervisors or supervisors in each part of the work unit based on several assessment criteria. So also happened to PT. Mayora Indah Tbk. Chocolate Division maintenace the production section. Based on research by the author of employee assessments for promotion at PT. Mayora Indah Tbk. The chocolate division of the maintenance section is still subjective. Employee evaluation criteria for promotion at PT. Mayora Indah Tbk. The chocolate division of the production maintenance section is Knowledge, Attendance, Skill, Responsibility, Attitude. The purpose of writing this thesis is one of the graduation requirements for undergraduate (S1) Information Systems study programs at the School of Information and Computer Management (STMIK) Nusa Mandiri Jakarta. In calculating the author uses the Simple Additive Weighting (SAW) method, because this method is suitable for accurate calculations and is very helpful in the process of calculating every data obtained in this research.
Keywords : Employee, Promotion, Simple Additive Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Dalam perusahaan peran pegawai sangat lah penting. Terutama dalam penilaian pegawai untuk kenaikan jabatan pada suatu perusahaan atau instansi pemerintah, penilaian pegawai yang efektif dan efisien akan mempengaruhi kenaikan jabatan di suatu perusahaan. Mendefinisikan bahwa : Kualitas sumber daya manusia adalah salah satu komponen  kunci  dalam  daya  saing  sebuah  perusahaan.  Baik  perusahaan  perbankan  maupun  perusahaan  non perbankan. Sukses yang dicapai selamanya bergantung pada SDM yang profesional dan berkualitas tinggi. Salah satu  yang  terpenting  dalam  manajemen  sumber  daya  manusia  (SDM)  di  suatu  perusahan  adalah  pemilihan karyawan  terbaik  secara  periodik  dengan  mendapatkan  reward  yang  dapat  memacu  semangat  karyawan  dalam meningkatkan dedikasi dan kinerjanya [1].
Biasanya  perusahaan  akan  melakukan  penilaian  pegawai  untuk  kenaikan  jabatan  dengan  maksud  agar memotivasi  pegawainya  lebih  giat  dan  rajin  dalam  bekerja,  kenaikan  jabatan  diberikan  kepada  pegawai  atas rekomendasi  atasan  atau  pengawas  masing-masing  bagian  unit  kerja  berdasarkan  beberapa  kriteria  penilaian. Begitu  juga  yang  terjadi  pada  PT.  Mayora Indah Tbk.  Divisi  Coklat  bagian maintenace produksi. Berdasarkan penelitian oleh penulis penilaian pegawai untuk kenaikan jabatan pada PT. Mayora Indah Tbk. Divisi coklat bagian maintenace yang masih bersifat subjektif.
Dalam  melaksanakan  operasional  perusahaan,  PT.  Sehat  Bahagia  Keluarga  memberikan  penghargaan kepada  karyawan  dengan  cara  memilih  karyawan  terbaik  setiap  tahunnya.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk meningkatkan semangat karyawan dalam bekerja dan senantiasa menjalankan usaha dengan memenuhi komitmen, memberikan kepastian dan menjamin kepuasan bagi klien dan mitra usaha. Untuk menentukan karyawan terbaik biasanya  hanya  dilakukan  secara  manual.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  akan  diangkat  suatu  kasus  yaitu mencari karyawan terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode Simple Additive  Weighting (SAW)  untuk  melakukan  perhitungan  pada  kasus  pemilihan  karyawan  terbaik.  Metode  ini dipilih  karena  mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditentukan.  Kriteria  bersifat  dinamis,  nilai  bobotnya  dapat  diubah  sesuai  keinginan  user.  Kemudian  dilakukan
Volume 1, No. 1, Oktober 2019 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 31 - 36
proses  perangkingan  yang  akan  menentukan  karyawan  terbaik  yang  telah  direkomendasikan.  Keputusan  yang diambil bukan merupakan keputusan akhir, karena keputusan akhir tetap ada pada pengambil keputusan[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses  masukan  ( input) sehingga  menghasilkan  keluaran  ( output )[3]–[5].  Sistem  pendukung  keputasan merupakan proses alternatif tindakan untuk mencapai tujuan atau sasaran tertentu. Sistem pendukung keputusan dilakukan  dengan  pendekatan  sistematis  terhadap  permasalahan  melalui  proses  pengumpulan  data  menjadi informasi, serta ditambah dengan faktor- faktor yang perlu dipertimbangkan dalam menentukan sebuah keputusan [6], [7].

## 2.2 Pegawai
Penilaian Kinerja adalah sistem formal untuk memeriksa atau mengkaji dan mengevaluasi kinerja seseorang atau kelompok[8].  Kinerja  pegawai  yang  baik  itu  sangat  penting  agar  kegiatan  pada  suatu  instansi  atau  perusahaan dapat  berjalan  dengan  lancar.  Kita  dapat  mengetahui  kinerja  pegawai  dengan  cara  melakukan  pemberian penghargaan kepada pegawai berprestasi. Untuk mengetahui pegawai yang berprestasi perlu diadakan penilaian terhadap kinerja pegawai. Melakukan suatu  penilaian dalam pemberian penghargaan untuk pegawai  berprestasi diantaranya menggunakan sistem pendukung keputusan dalam membantu pemecahan suatu masalah[8].
Pegawai  adalah seseorang yang bekerja pada perusahaan atau badan usaha baik pemerintah atau swasta, baik sebagai pegawai tetap ataupun pegawai kontrak, yang diberikan imbalan kerja (gaji) sesuai dengan peraturan atau  undang-undang  yang  berlaku.  Sebagai  penunjang  kenaikan  jabatan,  pegawai  perlu  memiliki  skill  atau kemampuan yang harus memenuhi kriteria pada perusahaan atau bidang lainnya.

## 2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot dari ranting kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating  alternatif  yang  ada  Metode  ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut atau kriteria.
Langkah metode SAW [9]–[11], sebagai berikut :
1. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai)  pada setiap kriteria atau atribut (Cj).
2. Memberikan nilai bobot (W)
3. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif (Ai) pada atribut (Cj) berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/benefit = Maksimum  atau atribut biaya/cost  = Minimum). Apabila berupa atribut keuntungan, maka nilai (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai Max (Xij) dari setiap kolom, sedangkan jika berupa atribut biaya, maka nilai Min (Xij) dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai (Xij) setiap kolom.
4. Mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan bobot (W). Nilai (Vi) yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa setiap alternatif Ai lebih terpilih.Formula ternormalisasi disajikan pada persamaan di bawah ini :
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
Keterangan :
a. Simbol Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj I = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n. (m dan n merupakan banyaknya alternatif dan kriteria.
b. Simbol Xij adalah nilai rating kecocokan pada Ai dan Cj.
c. Simbol Max Xij adalah nilai terbesar dari semua nilai rating kecocokan pada setiap kriteria.
d. Simbol Min Xij adalah nilai terkecil dari semua rating kecocokan pada setiap kriteria.
e. Atribut keuntungan adalah jika nilai terbesar dalam atribut tersebut merupakan nilai terbaik.
f. Atribut biaya adalah jika nilai terkecil dalam atribut tersebut merupakan nilai terbaik.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai berikut :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=𝑖 𝑅 𝑖𝑗 (2)
Keterangan : a. Simbol Vi adalah rangking untuk setiap alternatif.
b. Simbol n adalah banyaknya (jumlah) alternatif.
c. Simbol Wj adalah nilai bobot dari setiap kriteria.
Volume 1, No. 1, Oktober 2019 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 31 - 36
d. Simbol Rij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kriteria dan Bobot
Dalam  penilaian  pegawai  untuk  kenaikan jabatan  di  PT.Mayora  Indah  Tbk.  Divisi  Coklat  bagian Maintenance Produksi dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk  melakukan  perhitungan  sehingga  akan  didapat  alternatif  terbaik.  Berikut  merupakan  kriteria  yang dibutuhkan untuk  pengambilan keputusan dalam  menentukan penilaian pegawai  untuk  kenaikan jabatan di  PT. Mayora  Indah  Tbk.  Divisi  Coklat  bagian Maintenace Produksi.  Adapun  kriteria  yang  telah  ditentukan  adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Kriteria (C i ) Keterangan C 1 Pengetahuan C 2 Absensi C 3 Skill C 4 Tanggung jawab C 5 Attitude C 6 Teamwork C 7 Leadirship C 8 Kreatifitas Tabel 2. Tingkat Kepentingan Kriteria Kriteria (Ci) Bobot (W) Nilai C 1 = Pengetahuan 10% 0,10 C 2 = Absensi 10% 0,10 C 3 = Skill 10% 0,10 C 4 = Tanggung jawab 10% 0,10 C 5 = Attitude 25% 0,25 C 6 = Teamwork 10% 0,10 C 7 = Leadership 10% 0,10 C 8 = Kreativitas 15% 0,15

## 3.2 Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada  tahap  pengujian  ini  akan  dilakukan  penguji  terhadap  sistem  yang  akan  dibangun  dengan  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang akan digunakan untuk pengolahan data pemilihan pegawai untuk kenaikan jabatan. Sampel calon pegawai untuk kenaikan jabatan di PT. Mayora Indah Tbk. Divisi Coklat bagian maintenance produksi berjumlah 21 orang.
Langkah  membuat  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut keuntungan maupun biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Tabel 4. Penggolongan Kriteria Kriteria (Ci) Keuntungan Biaya (Benefit) (Cost) Pengetahuan √ Absensi √ Skill √ Tanggung jawab √ Attitude √ Teamwork √ Leadership √ Kreativitas √
Pertama-tama  melakukan  normalisasi  matrik  X  untuk  menghitung  nilai  masing-masing  kriteria  berdasarkan kriteria diasumsi sebagai kriteria keuntungan atau biaya.
a. Untuk kriteria nilai pengetahuan termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ).
Jadi :
R 11 = 5
𝑀𝑎𝑥{5;5,4;4;4;3;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;}
= 5 5 = 1
Volume 1, No. 1, Oktober 2019 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 31 - 36
R 21 =
5 𝑀𝑎𝑥{5;5,4;4;4;3;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;}
= 5 5 = 1
R 31 = 4 𝑀𝑎𝑥{5;5,4;4;4;3;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;} = 4 5 = 0,8 R 41 = 4 𝑀𝑎𝑥{5;5,4;4;4;3;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;} = 4 5 = 0,8
R 51 = 4 𝑀𝑎𝑥{5;5,4;4;4;3;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;4;4;4;4;5;} = 4 5 = 0,8
Proses Perangkingan, langkah terakhir adalah proses pencarian perangkingan atau nilai terbaik dengan memasukkan setiap kriteria dan nilai bobot yang digunakan dalam perangkingan. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) (persamaan 2). Nilai bobot dalam perangkingan ini yaitu W = [ 0,1  0,1 0,1  0,1 0,25 0,1  0,1  0,15 ] maka proses perangkingan adalah sebagai berikut :
V 1 = (0,1)(1) + (0,1)(0,8) + (0,1)(1) + (0,1)(0,8) + (0,25)(1) + (0,1)(1) + (0,1)(0,8) +  (0,15)(0,8) = 0,1 + 0,08 + 0,1 + 0,08 + 0,25 + 0,1 + 0,08 + 0,12 = 0,91 V 2 = (0,1)(1) + (0,1)(0,8) + (0,1)(1) + (0,1)(0,1) + (0,25)(1) + (0,1)(1) + (0,1)(0,1) + (0,15)(0,8) = 0,1 + 0,08 + 0,1 + 0,1 + 0,25 + 0,1 + 0,1 + 0,12 = 0,95 V 3 = (0,1)(0,8) + (0,1)(0,1) + (0,1)(1) + (0,1)(0,8) + (0,25)(1) + (0,1)(1) + (0,1)(0,1) + (0,15)(0,8) = 0,08 + 0,1 + 0,1 + 0,08 + 0,25 + 0,1 + 0,1 + 0,12 = 0,93 V 4 = (0,1)(0,8) + (0,1)(0,8) + (0,1)(0,75) + (0,1)(0,8) + (0,25)(1) + (0,1)(1) + (0,1)(0,8) + (0,15)(0,6) = 0,08 + 0,08 + 0,075 + 0,08 + 0,25 + 0,1 + 0,08 + 0,09 = 0,835 V 5 = (0,1)(08) + (0,1)(0,6) + (0,1)(1) + (0,1)(0,1) + (0,25)(1) + (0,1)(1) + (0,1)(0,1) + (0,15)(0,6)
= 0,08 + 0,06 + 0,1 + 0,1 + 0,25 + 0,1 + 0,1 + 0,09
= 0,88
Dibawah ini adalah hasil tabel pengujian dimana nilai awal diproses menggunakan metode simple additive weighting (SAW) dan mendapatkan nilai hasil akhir dalam perhitungan seperti diatas, berikut tabel hasil pengujian.
Tabel 5. Hasil Perhitungan No Nama Pegawai Kriteria Hasil C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1 Tarman 1 0,8 1 0,8 1 1 0,8 0,8 0,91 2 Iwan Saputra 1 0,8 1 1 1 1 1 0,8 0,95 3 Triwahyudi 0,8 1 1 0,8 1 1 1 0,8 0,93 4 Dedi M 0,8 0,8 0,75 0,8 1 1 0,8 0,6 0,835 5 Ikhwanudin 0,8 0,6 1 1 1 1 1 0,6 0,88 6 Sukadi 0,6 0,8 0,75 0,8 1 1 1 0,6 0,835 7 Wahyu Tomy 0,8 0,8 0,75 0,6 0,75 1 1 0,8 0,8025 8 Afit Gustiyan S. 0,8 1 1 0,8 1 1 1 1 0,96 9 Tathur Rizki 0,8 0,8 1 0,8 1 0,75 1 0,8 0,885 10 Yoyok K. 0,8 0,6 1 0,8 1 0,75 1 0,6 0,835 11 Gimanto 1 0,6 1 0,8 1 1 1 0,8 0,91 12 Ahnar 0,8 0,6 1 0,8 1 1 0,6 0,8 0,85 13 Suryokonco 0,8 0,8 0,75 0,8 1 1 0,6 0,8 0,845 14 Arief S. 0,8 0,8 1 0,8 1 1 0,8 0,8 0,89 15 Jono 0,8 0,8 1 1 1 1 0,8 0,8 0,91 16 Wawan 1 0,8 1 1 0,75 1 0,8 0,8 0,8675 17 Rudi Masrudi 0,8 0,8 1 0,75 1 1 1 0,6 0,875 18 Akhmad M. 0,8 1 1 0,75 0,75 1 0,8 0,8 0,8425 19 Santoso 0,8 1 1 1 1 1 1 0,8 0,95 20 Lani Riady 0,8 1 1 1 1 1 0,8 0,8 0,93 21 Mustakim 1 1 1 1 1 1 0,8 0,8 0,95
Volume 1, No. 1, Oktober 2019 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 31 - 36
Dari tabel hasil diatas, maka akan ditentukan rangking setiap pegawai, semakin tinggi hasil akhir yang diperoleh maka akan semakin besar peluang pegawai untuk naik jabatan. Berikut hasil perangkingan dengan metode simple additive weighting (SAW).
Tabel 6. Hasil Perangkingan
No Nama Pegawai Hasil Akhir Ranking 1 Afit Gustiyan 0,96 1 2 Iwan Saputra 0,95 2 3 Santoso 0,95 2 4 Mustakim 0,95 2 5 Triwahyudi 0,93 3 6 Lani Riady 0,93 3 7 Tarman 0,91 4 8 Gimanto 0,91 4 9 Jono 0,91 4 10 Arief S. 0,89 5 11 Tathur Rizki 0,885 6 12 Ikhwanudin 0,88 7 13 Rudi Masrudi 0,875 8 14 Wawan 0,8675 9 15 Ahnar 0,85 10 16 Suryokonco 0,845 11 17 Akhmad M. 0,8425 12 18 Dedi M 0,835 13 19 Sukadi 0,835 13 20 Yoyok K. 0,835 13 21 Wahyu Tomy 0,8025 14
Nilai tertinggi ada pada V 8 sehingga alternatif A 8 (Pegawai ke 8) adalah alternatif yang terpilih sebagai yang terbaik dengan hasil akhir 0,96.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan kesimpulan yang telah dilakukan, untuk proses penilaian pegawai untuk kenaikan jabatan pada PT. Mayora Indah Tbk. Divisi coklat bagian Maintenance produksi maka peneliti dapat menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.  Sistem pendukung keputusan dalam penilaian pegawai untuk kenaikan jabatan dengan metode simple additive weighting (SAW)  dapat  membantu  dan  mempermudah  dalam  proses  perhitungan  nilai  dan  penentuan  hasil perangkingan.
2.  Peneliti membuat suatu sistem pendukung keputusan sebagai alat bantu dalam mengambil keputusan dengan cara mengumpulkan data-data, melakukan wawancara kepada pihak yang bersangkutan, menganalisa dari data yang  dihasilkan  dengan  metode simple  additive  weighting (SAW),  menentukan  kriteria,  ranting  kecocokan, membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, melakukan normalisasi matriks hingga proses perangkingan di  tempat  yang  akan  dijadikan  sebagai  lokasi  riset  yaitu  PT.  Mayora  Indah  Tbk.  Divisi  coklat  bagian Maintenance produksi.
3. Hasil dari perhitungan metode simple additive weighting (SAW) dengan kriteria pengetahuan, absensi, skill , tanggung  jawab ,  attitude,Timework,  Leadership, Kreativitas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  A8 ( pegawai ke 8) atas nama Afit Gustiyan sebagai pegawai yang terpilih untuk kenaikan jabatan di PT. Mayora Indah Tbk. Divisi coklat bagian Maintenance produksi dengan hasil nilai 0,96.

## REFERENCES
[1] E. A. Riyanto and T. Haryanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teller Pooling Terbaik Pada PT. BCA Tbk. Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 128–135, 2017.
[2] syamsul bakhri Ilham, Muhammad, “Keluarga Dengan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),” paradigma , vol. 19, no. 2, pp. 108–112, 2017.
[3] S. Nurlela, Akmaludin, S. Hadiant, and L. Yusuf, “PENYELEKSIAN JURUSAN TERFAVORIT PADA SMK SIRAJUL FALAH DENGAN METODE SAW,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[4] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[5] T.-P. Turban, E., Aronson, J., & Liang, Decision Support Systems And Inteligence System . US: Prentice-Hall, 2005.
[6] A. Rikki, M. Marbun, and J. R.Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode SAW
Volume 1, No. 1, Oktober 2019 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 31 - 36
Pada PT. Karya Sahata Medan,” J. Informatics Pelita Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2016.
[7] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R.  Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[8] T. . Kristiana, “Penerapan Profile Matching Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil (Pns),” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. XI, no. 2, pp. 161–170, 2015.
[9] Rusdiansyah,  “Analisis  Keputusan  Menentukan  Jurusan  Pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting,” Teh. Nusa Mandiri , vol. XIV, no. 1, pp. 49–56, 2017.
[10]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[11]  V. Podvezko, “The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS,” Inz. Ekon. Econ. , vol. 22, no. 2, pp. 134–146, 2011.