## IMPLEMENTASI METODE SAW DALAM PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 16 MEDAN

## Adil Setiawan
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Potensi Utama; Jln. K.L. Yos Sudarso Km. 6,5  No. 3A Tanjung Mulia – Medan Adio165@gmail.com
Abstract
Acceptance of new students In public schools has always been the number 1 attraction, because the quality of a school is influenced by several things, one of which is the value of prestige against an unstoppable modernization, and one other due to the high accreditation value, as well as the source  Competent  teaching  power.  But  in  this  case,  to  have  a  quality  student  resources  it  is necessary to select the acceptance of students. Similarly, for SMA Negeri 16 Medan which is one of the favorite state high school in marelan area, which is one area in the city of field. In fact quite  a  lot  of  prospective  students  who  enroll  in  SMA  Negeri  16  Medan  who  have  high  school grades,  because  the  number  of  prospective  students  who  register  exceeds  the  capacity,  the selection of student acceptance based on rankings SMP report cards, and written test only. From the existing problems sometimes there are prospective students who were excluded because they get enough test score when he has a non-academic achievement, and a good personality. Criteria other than academic value, and such as personality and non-academic values, should be used as criteria  as  well  as  to  determine  which  students  are  truly  eligible  to  receive  using  the  SAW method.  Non  academic  is  an  achievement  beyond  the  academic  field  that  a  student  has  ever achieved. Interview test is an assessment of the personality of the prospective student will be in by the enrollment system. This SAW method serves as a tool of SMA Negeri 16 Medan in making decisions on the selection process of new admissions.
Keywords : Test, enrollment, SAW, New Student, SPK

## Abstrak
Penerimaan  siswa  baru  Pada  Sekolah  negeri  selalu  menjadi  daya  tarik  yang  nomor  1,  di karenakan Kualitas sebuah sekolah dipengaruhi oleh beberapa hal, salah satunya adalah Nilai gengsi  terhadap  sebuah  moderenisasi  yang  tidak  dapat  dibendung,  dan  salah  satu  lainnya dikarenakan  adanya  nilai  akreditasi  yang  tinggi,  serta  sumber  daya  pengajar  yang berkompeten.  Namun  dalam  hal  ini,  untuk  memiliki  sumber    daya  siswa  yang  berkualitas maka diperlukan adanya penyeleksian dalam penerimaan siswa. Begitu pula bagi SMA Negeri 16  Medan    yang    merupakan  salah  satu  SMA  negeri  favorit  di  daerah  marelan,  yang merupakan salah satu daerah di kota medan. Pada kenyataannya cukup banyak calon siswa yang  mendaftar  pada  SMA  Negeri  16  Medan    yang  memiliki  nilai  rapor  SMP  yang  tinggi, karena  jumlah  calon  siswa  yang  mendaftar  melebihi  kapasitas,  maka  penyeleksian penerimaan  siswa  berdasarkan  perangkingan  nilai  raport  SMP,  dan  test    tertulis  saja.  Dari permasalahan yang ada terkadang ada calon siswa yang tersisihkan karena memperoleh nilai test  yang  cukup  padahal  dia  memiliki  prestasi  non  akademik,  dan  kepribadian  yang  baik. Kriteria  selain  nilai  akademik,  dan  seperti  nilai  kepribadian  dan  non  akademik,  seharusnya dapat  dijadikan  kriteria  juga  untuk  menentukan  siswa  yang  benar-benar  layak  diterima
dengan  menggunakan  metode  SAW.  Non  akademik  merupakan  prestasi  diluar  bidang akademik yang pernah dicapai seorang siswa. Test wawancara merupakan penilaian terhadap kepribadian yang dimiliki calon siswa akan di oleh dengan sistem enrollment . Metode SAW ini berfungsi sebagai alat bantu SMA Negeri 16 Medan dalam mengambil keputusan pada proses seleksi penerimaan siswa baru.
Kata Kunci : Test, enrollment , SAW, Mahasiswa Baru, SPK

## 1.  PENDAHULUAN
Penyelenggaraan  seleksi  Penerimaan  Siswa  Baru  diadakan  setiap  tahun  ajaran baru oleh pihak  Sekolah dan melakukan seleksi guna mendaptkan  calon siswa-siswi yang  berkompetensi.  Kebanyakan  sekolah  masih  menggunakan  cara  manual  dalam pelaksanaan  penerimaan  Mahasiswa  baru.  Calon  Mahasiswa  harus  mendatangi  SMA Negeri  16  Medan  yang  ingin  dituju  untuk  mendaftarkan  diri  dan  mengetahui  segala informasinya. Proses seperti ini sering mengalami permasalahan, seperti pengolahan data  yang  memerlukan  waktu  relatif  lama,  sulitnya  pihak  Dinas  Pendidikan  meng- updete  informasi  pendaftaran  secara  cepat  dan  berkala,  serta  sulitnya  calon  siswa yang  harus  mendaftar  lebih  dari  satu  sekolah  ketika  dia  tidak  lulus  dari  sekolah sebelumnya. Untuk itu, proses penerimaan siswa baru  yang  lebih efektif dan efisien perlu  diupayakan,  yaitu  melalui  membangun  sistem enrollment yang  dimulai  dari proses  daftar,  proses  seleksi,  dan  pengumuman  hasil  seleksi  secara  online  dan terpusat  di  Dinas  Pendidikan.  Seluruh  calon  siswa  mendaftar  dan  memilih  sekolah yang  diinginkan  secara online ,  kemudian  dilakukan  perangkingan  oleh  sistem berdasarkan kriteria yang di tentukan pihak sekolah. Dari hasil perangkingan tersebut akan  diketahui  calon  siswa  bisa  lulus  atau  tidak  ke  sekolah  tersebut  ,  selanjutnya sistem akan memberikan rekomendasi sekolah baru bagi calon siswa yang tidak lulus seleksi  dengan  pemilihan  jarak  tempuh  terdekat  tempat  domisili  calon  siswa  ke sekolah.
Metode  SAW  ini  dipilih  karena  mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksudkan  yaitu  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Penelitian  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu yang terbaik [1].
Alasan  tersebut  menjadikan  pembuatan  suatu  model  dalam  pengambilan keputusan  merupakan  hal  penting,  sehingga  keputusan  yang  diambil  merupakan keputusan  yang  akurat,  cermat  dan  tentu  saja  menguntungkan  bagi  yang bersangkutan.  Model  pengambilan  keputusan  yang  ada  dipakai  adalah SAW ( Simple Additive Weighting ) dan masih banyak model lainya. Setiap model memiliki kelebihan dan kekurangannya masing- masing dan tingkat kesulitan yang bervariasi. Model ini berfungsi  sebagai  sistem  pendukung  pengambilan  suatu  keputusan.  Kualitas  sebuah sekolah  dipengaruhi oleh beberapa hal, salah satunya adalah sumber daya manusia, yaitu siswa yang dimiliki sekolah tersebut. Untuk memiliki sumber daya siswa yang berkualitas  maka  diperlukan  adanya  penyeleksian  dalam  peneriamaan  siswa  di
sebuah sekolah. Seleksi penerimaan siswa baru merupakan agenda rutin tahunan bagi sebuah sekolah. Dengan semakin berkembangnya jaman dan pertumbuhan penduduk dari  tahun  ke  tahun,  membuat  semakin  tinggi  pula  calon  siswa  yang  mendaftarkan diri  disebuah  sekolah.  Namun  keterbatasan  fasilitas,  sarana,  dan  prasarana  sebuah sekolah  terkadang  sekolah  tidak  dapat  menampung  semua  calon  siswa  yang mendaftar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Sistem Komputer
Menurut  Janner  dalam  Elistri  [2]  Komputer  secara  umum  adalah  Sekelompok elemen-elemen yang saling berinteraksi dengan maksud  yang sama untuk mencapai tujuan  tertentu,  dan  juga  Komputer  merupakan  suatu  jaringan  yang  saling berhubungan, berkumpul, bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan tertentu. [2]

## 2.2. Pengertian Sistem
Menurut  Muhammad  Ardiansyah  damanik[3],  Sistem  adalah  Suatu  kesatuan prosedur  atau  komponen  yang  saling  berkaitan  satu  dengan  yang  lainnya,  bekerja bersama-sama  sesuai  dengan  aturan  yang  diterapkan  sehingga  membentuk  suatu tujuan  yang  sama,  di  mana  dalam  sebuah  sistem  bila  terjadi  satu  bagian  saja  yang tidak  bekerja  atau  rusak  maka  suatu  tujuan  bisa  terjadi  kesalahan  hasilnya  atau outputnya [3].
Sistem  adalah  suatu  jaringan  kerja  dari  prosedur-prosedur  yang  saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan suatu sasaran yang tertentu [4].

## 2.3.Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan atau DSS (Decision Support System) adalah sistem informasi  berbasis  komputer  yang  tujuan  utamanya  adalah  membantu  pembuatan keputusan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah yang bersifat tidak terstruktur dan semi terstruktur [5]
Menurut  Alter  dalam  buku  [6],  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian data di mana sistem yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur.

## Gambar 1. Konseptual SPK

## 2.4. Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan
Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  bisa  terdiri  dari  beberapa  subsistem, yaitu :

## 1. Subsistem manajemen data
Subsistem  manajemen  data  memasukan  database  yang  berisi  data  yang relevan  untuk  suatu  situasi  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak  yang  disebut sistem  manajemen  database (DBMS). Subsistem  manajemen  data  bisa diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan pengambilan keputusan.
2. Subsistem manajemen modal
Merupakan  paket  perangkat  lunak  yang  memasukkan  model  keuangan, statistik,  ilmu  manajemen,  atau  model  kuantitatif  lain  yang  memberikan kapabilitas  analitik  dan  manajemen  perangkat  lunak  yang  tepat.  Bahasa- bahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukan.
3. Subsistem antarmuka pengguna
Pengguna  berkomunikasi  dengan  dan  memerintahkan  sistem  pendukung keputusan  melalui  subsistem  tersebut.  Para  peneliti  menegaskan  bahwa beberapa  kontribusi  unik  dari  sistem  pendukung  keputusan  berasal  dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.
4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan.
Subsistem  tersebut  mendukung  semua  subsistem  lain  atau  bertindak  langsung sebagai  suatu  komponen  independen  dan  bersifat  opsional.  Selain  memberikan intelegensi  untuk  memperbesar  pengetahuan  sipengambil  keputusan,  subsistem tersebut bisa diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan [6].

## 2.5. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW adalah metode  penjumlahan  terbobot. Konsep dasar dari metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating  alternative yang ada [7]
Jika  j  adalah  atribut  keuntungan(benetif) Jika j adalah atribut biaya (cost):
𝑅𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 max 𝑥𝑖𝑗 𝑖
𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑖 𝑋𝑖𝑗 .................................................(1) dimana rij = Rating kinerja ternormalisasi Max = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = Bari dan kolom dari matrik.
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ...............................................(2)
Dimana r adalah ranting kinerja terkomputerisasi dari alternative Ai  pada atribut Cj; i =  1,  2,…,m  dan  j  =  1,2,  …,  n  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative  (Vi)  diberikan sebagai  Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengidentifikasikan  bahwa  alternative  Ai  lebih terpilih.
Langkah-langkah   dalam   menentukan   metode SAW:
a. Menentukan  Kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, misalnya C1.
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
c. Membuat matriks keputusan berdasarkan krite- ria (C1), kemudian melakukan normalisasi matriks    berdasarkan    persamaan    yang    disesuaikan   dengan jenis   atribut   (atribut   keun- tungan  ataupun atribut  biaya)  sehingga  matriks ternormalisasi R.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  perjumlahan  dari perkalian  matriks  ternor-malisasi  R  dengan  vector  bobot  preferensi  se- hingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik misalnya (A1).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  SMA  Negeri  16  Medan  merupakan  salah  satu  sekolah  Negeri  yang  dalam proses penerimaan siswa baru di setiap tahunnya mengalami peningkatan, sehingga tidak  dapat  menampung  semua  calon  siswa  yang  mendaftar  pada  SMA  Negeri  16 Medan.  Penyeleksian  Penerimaan  calon  siswa  ditentukan  berdasarkan  4  (empat) kriteria, antara lain :
a. Nilai rapor
b. Nilai UN(Ujian Nasional)
c. Test Tertulis
d. Tes wawancara
Tabel 1. Bobot preferensi Nama criteria Nilai bobot Keterangan Nilai raport 30 C1 Nilai UN(Ujian Nasional) 25 C2 Test tertulis 20 C3 Test wawancara 25 C4

## 3.1. Perhitungan SAW Untuk Seleksi
Penerimaan Siswa Baru Berikut perhitungan manual berdasarkan contoh kasus. Diambil tiga sample calon siswa dengan data sebagai berikut:
a. Sampel Nilai Calon Siswa
Tabel 2. Sampel Nilai Calon Siswa Alternatif Kriteria Nilai raport (C1) Nilai UN (C2)  Nilai test tertulis (C3) Nilai tes wawancara (C4) Anton 95 70 50 70 Rendi 80 70 85 80 Siska 80 60 80 80 Daniel 70 40 80 78
b. Rating kecocokan dari setiap alternative pada setiap kriteria Tabel 3. Rating Kecocokan dari setiap alternative pada setiap kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Anton 95 70 50 70 Rendi 80 70 85 80 Siska 80 60 80 80 Daniel 70 40 80 78
c. Matrik keputusan dari tabel rating kecocokan  dari  setiap  alternative  pada  setiap  kriteria.  Pengambil  keputusan memberikan nilai alternatif, berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut: Vektor bobot [W]={30,25,20,25} membuat matriks keputusan X, dibuat dari tabel kecocokan sebagai berikut:
X=  95    70    50    70 80    70    85    80 80    60    80    80 70 40    80    78
d. Normalisasi  matrik  keputusan  Melakukan  normalisasi  matriks  Dengan  cara menghitung nilai rating siswa ternormalisasi (rij) dari altenatif 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  crisp (Xij) dari setiap kolom atribut  dibagi dengan  nilai crisp MAX (MAX Xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut  biaya nilai crisp MIN (Xij) dari tiap kolom.
Rij = 𝑥𝑖𝑗 max 𝑋𝑖𝑗 jika j adalah atribut keuntungan min 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 jika j adalah atribut biaya (cost)
Dengan cara menghitung nilai rating penilaian siswa ternormalisasi (rij) berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  kriteria.  Untuk  semua  kriteria  ini menggunakan kriteria keuntungan (benefit).
1. Calon siswa Anton R11 = x11
𝑥11 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥11,𝑥21,𝑥31) = 95 𝑚𝑎𝑥𝑖(95,80,80,70) = 95 95 = 1,00
R12 = x12 𝑥12 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥12,𝑥22,𝑥32) = 80 𝑚𝑎𝑥𝑖(80,70,60,40) = 80 80 = 1,00 R13 = x13 𝑥13 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥13,𝑥23,𝑥33) = 50 𝑚𝑎𝑥𝑖(50,85,80,80) = 50 85 = 0,58 R14 = x14 𝑥14 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥14,𝑥24,𝑥34) = 70 𝑚𝑎𝑥𝑖(70,80,80,78) = 70 80 = 0,87 2. Calon siswa Rendi R11 = x11 𝑥11 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥11,𝑥21,𝑥31) = 80 𝑚𝑎𝑥𝑖(95,80,80,70) = 80 95 = 0,84 R12 = x12 𝑥12 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥12,𝑥22,𝑥32) =
70 𝑚𝑎𝑥𝑖(80,70,60,40) = 70 80 = 0,87 R13 = x13 𝑥13 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥13,𝑥23,𝑥33) = 85 𝑚𝑎𝑥𝑖(50,85,80,80) = 85 85 = 1,00 R14 = x14 𝑥14 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥14,𝑥24,𝑥34) = 80 𝑚𝑎𝑥𝑖(70,80,80,78) = 80 80 = 1,00 3. Calon siswa Siska
R11 = x11 𝑥11 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥11,𝑥21,𝑥31) = 80 𝑚𝑎𝑥𝑖(95,80,80,70) = 80 95 = 0,84
R12 = x12 𝑥12 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥12,𝑥22,𝑥32) =
60 𝑚𝑎𝑥𝑖(80,70,60,40) = 60 80 = 0,75
R13 = x13 𝑥13 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥13,𝑥23,𝑥33) =
80 𝑚𝑎𝑥𝑖(50,85,80,80) = 80 85 = 0,94 R14 = x14 𝑥14 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥14,𝑥24,𝑥34) =
80 𝑚𝑎𝑥𝑖(70,80,80,78) = 80 80 = 1,00 4. Calon siswa Daniel R11 = x11
𝑥11 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥11,𝑥21,𝑥31) = 70 𝑚𝑎𝑥𝑖(95,80,80,70) = 70 95 = 0,73 R12 = x12 𝑥12 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥12,𝑥22,𝑥32) = 40 𝑚𝑎𝑥𝑖(80,70,60,40) = 40 80 = 0,50 R13 = x13 𝑥13 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥13,𝑥23,𝑥33) = 80 𝑚𝑎𝑥𝑖(50,85,80,80) = 80 85 = 0,94 R14 = x14 𝑥14 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑥14,𝑥24,𝑥34) = 78 𝑚𝑎𝑥𝑖(70,80,80,78) = 78 80 = 0,97
e. Matrik ternomalisasi
Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  akan  membentuk  matrik ternormalisasi.
R =1.00    1.00     0,58    0.87
0,84    0,87    1.00    1.00 0,84    0,75    0,94    1,00 0,73    0,50    0,94    0,97

## f. Nilai preferensi
Dalam  nilai  preferensi  didapat  dari  setiap  alternatif  (Vi)  dijumlahkan  dengan hasil  kali  antara  matriks  ternormalsasi  (R)  dengan  nilai  bobot  (W).  Nilai  preferensi dari setiap alternatif calon siswa adalah sebagai berikut :
V1= (1.00).(30)+(1.00).(25)+(0.58).(20)+(0.87).(25)} = 88,33 V2= (0,84).(30)+( 0,87).(25)+(1.00).(20)+(1.00).(25)} =91.95
V3=(0,84).(30)+(0.75).(25)+(0.94).(20)+(1.00).(25)} = 87.25 V4=(0,73).(30)+( 0,50).(25)+(0.94).(20)+(0.97).(25)} = 77,45
Nilai terpilih ada pada V1,V2,V3  adalah rekomendasi alternatif yang terpilih sebagai alternatif  terbaik  Jika  Kuota  siswa  3,  jika  kuota  data  siswa  2  yang  dipilih  adalah  V1 dan  V2  saja,  data  disiapkan  berdasarkan  pada  kebutuhan  sistem.  Serta  dengan demikian  maka  data  siswa  yang  gaga  akan  segera  diarahkan  pada  sekolah-sekolah yang dekat dengan sekolah SMA negeri 16 medan.

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  dan  implementasi  sistem  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa :
a. Perhitungan pada system ini diharapkan dapat membantu dalam mendukung keputusan penerimaan siswa baru,  pada SMA Negeri 16 Medan karena dapat memberikan informasi yang cepat, mudah, dan efisien.
b. Dengan  menggunakan  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  dengan mencari penjumlahan terbobot dari kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.  Sehingga  memudahkan  melihat  hasil  dari  analisa  sistem  ini  akan dapat  berguna  bagi  pihak  sekolah  sebagai  saran  dalam  melakukan pengambilan keputusan.
c. Pada  siswa  yang  gagal  maka  akan  segera  di  arahkan  ke  sekolah-  sekolah terdekat  di  wilayah  yang  dekat  dengan  rumah  siswa,  pendataan  penilaian, dan pendataan analisa. Pada hasil laporan yang diberikan yaitu laporan siswa berupa  hasil  perhitungan,  sebagai  saran  bagi  pihak  sekolah  untuk  dapat meluluskan siswa yang akan bergabung di sekolah tersebut.

## DAFTAR PUSTRAKA
[1] Henry Wibowo, dkk, 2009, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima  Biasiswa  Bank  BRI  Menggunakan  FMADM”,Yokyakarta,  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi
[2] Melisa,  Elistri.  dkk,  2014,  “PENERAPAN  METODE  SAW  DALAM  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN PADA SEKOLAH MENENGAH ATAS  NEGERI 8 SELUMA”, Jurnal Media Infotama, Vol.10. No. 02
[3] Muhamad Ardiansah, (2013). “Sistem Pendukung Keputusan Pemindahan Tugas KaryawanDengan Menggunakan Metode Profile Matching” Vol 4, No.2.
[4] Nur, dkk, (2009). “Sistem Pendukung Keputusan Perencanaan Strategis Kinerja Instansi Pemerintah Menggunakan Metode AHP”. Vol 3, No.2.
[5] Arif, dkk, (2013). “Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Karyawan Untuk  Promosi  Jabatan  Struktural  Pada  Bimbingan  Belajar  Sciencemaster Menggunakan Metode Profile Matching”. Vol 5. No.2.
[6] Kusrini,  2007.  “Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan”.  Penerbit Andi, Yogyakarta
[7] Kusumadewi, dkk, 2006, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making”, Yogyakarta, Graha Ilmu. 361 Hal