Volume 5 Nomor 2, Desember 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## IDENTIFIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SISWA BEPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA BPS&K
DECISION SUPPORT IDENTIFICATION SYSTEM FOR DETERMINING STUDENT ACHIEVEMENT USING THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD IN

## SMA BPS&K
Wahyu Saputro 1 , Abdul Hafid 2
1,2, Prodi Sistem Informasi, STIKOM Cipta karya Informatika wahyudahsyat@gmail.com 1 , Hafidabdul128@gmail.com 2

## ABSTRACT
In a school, the ranking of outstanding students is usually only chosen based on their final grades, as well as in BPS & K SMA. The selection of outstanding students at BPS&K High School is only based on report cards that are ranked 1 to 5 only. In the selection process, there are many opportunities to make wrong decisions because the student selection process is only based on one aspect, namely the final score of students, while the attitude and  achievement  values  obtained  outside  of  school  are  not  taken  into  consideration  as  additional criteria  for determining students who are considered outstanding and get scholarship. This means that it is very likely that the selected outstanding student does not reach the desired standard which does not get the best candidate. The purpose of this study is as an alternative way for schools to determine outstanding students so that it is not only based on academic scores, and there is no cheating in the selection of outstanding students. The method used in this study is  the Simple Additive Weighting  (SAW) method. The results of  this study that the SAW method  can provide the best results from the criteria and weights that have been determined. From the results of calculations with the SAW method obtained by a student named Dahayu Putri with a preference value of 97.1.
Keywords: Simple Additive Weighting (SAW), Decision Support System (SPK), Student Achievement

## ABSTRAK
Dalam suatu sekolah, peringkat siswa berprestasi biasanya hanya dipilih berdasarkan nilai akhir nya saja, begitu pula  di  SMA  BPS&K.  Pemilihan  siswa  berprestasi  di  SMA  BPS&K    hanya  berdasarkan  nilai  raport  yang menduduki  peringkat  1  sampai  5  saja.  Proses  pemilihan  tersebut  banyak  terdapat  peluang  untuk  membuat keputusan yang salah karena proses pemilihan siswa hanya berdasarkan satu aspek saja yaitu nilai akhir siswa, sedangkan nilai sikap dan prestasi yang didapat diluar sekolah tidak dijadikan bahan pertimbangan sebagai bahan tambahan  kriteria  untuk  menentukan  siswa  yang  dianggap  berprestasi  dan  mendapatkan  beasiswa.  Ini  berarti kemungkinan  besar  Siswa  berprestasi  yang  dipilih  tidak  mencapai  standar  yang  diinginkan  yang  tidak memperoleh kandidat yang terbaik. Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai jalan alternatif bagi sekolah untuk menentukan  siswa  berprestasi  supaya  tidak  hanya  berdasarkan  nilai  akademik  saja,  dan  tidak  ada  kecurangan dalam pemilihan siswa berprestasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW) . Hasil dari penelitian ini bahwa metode SAW dapat memberikan hasil terbaik dari kriteria dan bobot  yang  sudah  ditentukan.  Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  SAW  didapatkan  oleh  siswa  bernama Muhamad Arif Ihsan dengan nilai preferensi 96,5.
Kata Kunci : Simple Additive Weighting(SAW), Sistem Pendukung Keputusan(SPK), Siswa Berprestasi

## PENDAHULUAN
Siswa berprestasi memiliki peranan  sangat  penting  untuk  kemajuan suatu  bangsa.  Melalui  pemilihan  siswa berprestasi  diharapkan  menghasilkan generasi
penerus bangsa yang berkompeten sehingga mempunyai kemampuan  untuk  melanjutkan  dan
meneruskan kepemimpinan suatu bangsa (Zulita, 2013, Sholihat & Gustian,
2021) .
Dengan  demikian  pentingnya sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan siswa berprestasi supaya tepat sasaran.  Selama  ini  pemilihan  siswa berprestasi di SMA  BPS&K   penentuan
nya masih melalui pemilihan berdasarkan nilai raport yang menduduki peringkat 1 sampai  5  saja.  Tetapi  nilai  sikap  dan prestasi yang didapat diluar sekolah tidak dijadikan  bahan  pertimbangan  sebagai bahan tambahan kriteria untuk menentukan siswa yang dianggap berprestasi  dan  mendapatkan  beasiswa. Pada proses pengolahan data  di  sekolah SMA  BPS&K  untuk  memilih  dan menyeleksi  siswa  berprestasi  masih menggunakan cara manual Proses pemilihan siswa berprestasi membutuhkan ketelitian dan waktu yang lama, dan dikhawatirkan tidak mencapai kriteria yang diinginkan oleh sekolah dan rentan  terhadap  kesalahan  manusia ( Human error ).

## Gambar 1. Grafik persentase pemilihan siswa berprestasi menurut para Guru
Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat bahwa berdasarkan hasil wawancara dengan para guru di SMA BPS&K bahwa sebanyak 54,54% guru berpendapat bahwa pemilihan  siswa  berprestasi  di  sekolah tersebut  tidak  tepat  sasaran  dikarenakan hanya  berdasarkan  nilai  akademik  siswa saja  tanpa  memperhitungkan  aspek  yang lain dari siswa. Sedangkan dalam pemilihan siswa  berprestasi  seharusnya  tidak  hanya melihat dari nilai akademik saja, aspek lain seperti jumlah sertifikat prestasi yang diraih siswa  serta  nilai  sikap  dari  siswa  tersebut juga harus diperhitungkan (Alinezhad et al., 2014).
Demikian berdasarkan uraian diatas untuk menentukan siswa berprestasi dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  sesuai  untuk  membantu pihak  sekolah  dalam  proses  pemilihan siswa  berprestasi  berdasarkan  kriteria  dan bobot yang sudah ditentukan.
Dalam  penelitian  dilakukan  oleh (Pradana  et  al,  2019)  dalam  pengujian Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Siswa Berprestasi Berbasis Website dengan Metode Simple Additive Weighting di SMP Negeri  22  Surakarta  menunjukan  tingkat kevalidan  perhitungan  sistem  ini  dengan excel 100%.
Penelitian  yang  mengenai  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode  Fuzzy Multi Attribute Decision Making menghasilkan  kesimpulan  bahwa  sistem yang  dibuat  mengacu  pada  rumusan masalah  yang  ada  yaitu  sistem  dapat memilih siswa berprestasi sesuai ketentuan dengan  perhitungan  berdasarkan  metode Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMADM) dengan hasil perhitungan sistem merupakan perangkingan nilai tertinggi ke rendah dan nilai tertinggi merupakan hasil yang dibutuhkan sebagai bahan pertimbangan siswa untuk masuk peringkat teratas.
Selanjutnya  ada  pula  penelitian yang  dilakukan  oleh  (Dahriansyah  et  al, 2020)  dengan  judul  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi Pada  Aliyah  Aras  Kabu  Agung  Tanjung Balai  Menggunakan  Metode  AHP  dengan kesimpulan  bahwa  Sistem  pendukung keputusan  pemilihan  siswa  berprestasi dapat membantu Aliyah Aras Kabu Agung Tanjung  Balai  dengan  menggunakan metode  AHP.  Dan  hasil  perhitungan  yang dilakukan oleh sistem, didapat bahwa ada 1
(satu) siswa yang bisa dijadikan rekomendasi dari 4 (empat) data penelitian yang  dilakukan.  Siswa  tersebut  berinisial A4 dengan nilai tertinggi 1,000 (Hastuti et al., 2018).
Penelitian  ini  memberikan  solusi melalui  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan  model  pemilihan  siswa  berprestasi sesuai dengan kriteria dan bobot yang telah diukur,  sehingga  akan  menghasilkan perangkingan sesuai dari bobot dan kriteria siswa (Fahim, 2018).
Manfaat  dari  penelitian  ini  dapat membantu  pihak  sekolah  SMA  BPS&K
dalam  proses  pemilihan  siswa  berprestasi agar  lebih  objektif,  sehingga  dihasilkan siswa yang terbaik untuk diajukan mendapat  beasiswa  ke  perguruan  tinggi negeri.  Selain  itu  dapat  memotivasi  para siswa  untuk  meningkatkan  kemampuan belajar  dan  prestasinya  sehingga  terjadi persaingan yang sehat.

## Penelitian Terkait
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan oleh  (Pradana,  2019)  dalam  pengujian Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Siswa Berprestasi Berbasis Website dengan Metode Simple Additive Weighting di SMP Negeri  22  Surakarta  menunjukan  tingkat kevalidan  perhitungan  sistem  ini  dengan excel 100%.
Adapun penelitian lain yang dilakukan  oleh  (Oktovantua,  2018)  untuk menentukan rekomendasi penerimaan bantuan siswa miskin di SMP Tarabintang yang  dilakukan  Metode  SAW.  Dalam penelitiannya menggunakan 6 kriteria yaitu nilai semester, penghasilan orang tua, rata- rata  nilai  semester,  jumlah  tanggungan orang tua, nilai ekstra, dan prestasi.
Begitupun  dengan  penelitian  oleh (Gunawan, 2019) yang menentukan pemilihan  guru  terbaik  di  SMA  Negeri Kutacane. Dengan menggunakan 5 Kriteria yaitu  kedisiplinan,  prakarsa,  prestasi, tanggung  jawab  dan  menjaga  nama  baik sebagai pendidik. Hasil penelitian tersebut menyimpulkan  bahwa  metode  SAW  dapat memberikan  keputusan  terbaik  dalam pemilihan guru terbaik dan menyelesaikan permasalahan  pemilihan  dengan  banyak kriteria dan alternatif.
Penelitian yang dilakukan oleh (Leni Natalia  Zulita,  2018)  dengan  judul  Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan
Metode  SAW  Untuk  Penilaian  Dosen Berprestasi  (Studi  Kasus  Di  Universitas Dehasen  Bengkulu).  Dalam  penelitian  ini
proses penentuan prestasi dosen menggunakan  beberapa  kriteria  yaitu  : Kualifikasi Pendidikan, Pembelajaran,
Penelitian,  Jurnal,  dan  Pengabdian  Pada Masyarakat.  Hasil  dari  sistem  yang  dibuat
adalah  untuk  menentukan  Dosen  yang memiliki  nilai  tertinggi  dan  teratas,  dan akan  dijadikan  sebagai  Dosen  yang berprestasi.

## Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  adalah  kumpulan  objek seperti  orang,  sumber  daya,  konsep,  dan prosedur yang dimaksudkan untuk melakukan  suatu  fungsi  yang  dapat diidentifikasi  atau  untuk  melayani  suatu tujuan.  Sebagai  contoh,  suatu  universitas adalah  suatu  sistem  mahasiswa,  fakultas, staf,  administrasi,  gedung,  perlengkapan, ide- ide atau aturan dengan tujuan mendidik mahasiswa, menghasilkan riset, dan memberikan  layanan  kepada  komunitas (sistem lain).
Definisi  yang  jelas  mengenai  tujuan sistem  merupakan  pertimbangan  kritis dalam mendesain sistem pendukung manajemen  (MSS).  Catatan  mengenai level-level (yakni hierarki) sistem mencerminkan  fakta  bahwa  semua  sistem secara  aktual  adalah  subsistem  karena setiap sistem diisikan di dalam sistem yang lebih besar (Turban, 2018).

## Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) adalah  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  penyelesaian  masalah Multiple Attribute Decision Making (MADM).  Adapun  MADM  itu  sendiri adalah  metode  pengambilan  keputusan yang  mengambil  banyak  kriteria  sebagai dasar  dalam  pengambilan  keputusan. Metode Simple additive juga sering disebut dengan penjumlahan terbobot yaitu dengan konsep dasar mencari penjumlahan terbobot dari setiap rating kinerja alternatif pada seluruh atribut ( Munthe, 2013; Devi & Sihotang, 2019 ).

## METODE
Alat dan Bahan
1. Alat/Tools
Tools yang digunakan dalam perhitungan  penelitian  ini  adalah  Ms
excel  yang  dimana  dapat  menunjukan tingkat kevalidan dalam perhitungannya.
2. Bahan Bahan  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  data  Nilai  akademik,  jumlah
sertifikat/prestasi  siswa,  dan  nilai  sikap dari  kls  12  di  SMA  BPS&K  melalui observasi  dan  wawancara  dilakukan  di bidang kesiswaan.
3. Obyek dan Jadwal Penelitian Obyek  dalam  penelitian  ini  sekolah SMA BPS&K Tahun ajaran 2021-2022. Berawal dari observasi pada tanggal 02 Juli  2022  untuk  melakukan  izin penelitian  di  sekolah  tersebut.  dan melakukan observasi kedua pada tanggal 07  Juli  2022  untuk  meminta  data  nilai siswa  kls  12  yang  akan  dipilih  untuk penerimaan siswa berprestasi.
4. Metode Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Metode Simple
Additive  Weighting  (SAW) .  Metode Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang dapat dibandingkan dengan seluruh rating alternatif yang ada.
Metode Simple  Additive  Weight (SAW),  sering  juga  dikenal  dengan  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  Metode Simple  Additive  Weight (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Menurut (Asnawati  dan  Kanedi,  2018)  Kriteria penilaian  dapat  ditentukan  sendiri  sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Gambar 2. Rumus 1
Dimana : rij : Rating kinerja ternormalisasi maxij   :  Nilai  maksimum  dari  setiap  baris dan kolom minij :Nilai minimum dari setiap
baris dan kolom xij : Baris dan kolom dari matriks
Dengan  rij  adalah  rating  kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2...,n.
Gambar 3. Rumus 2 Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  lebih terpilih. Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) sangat disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan keputusan multi proses. Metode Simple Additive Weighting (SAW)  merupakan  metode  yang  banyak digunakan  dalam  pengambilan  keputusan yang memiliki banyak atribut
Ada beberapa langkah dalam penyelesaian  metode Simple  Additive Weighting (SAW) adalah sebagai berikut :
•  Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan  acuan  pendukung  keputusan yaitu Ci.
•  Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
•  Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci).
•  Kemudian melakukan normalisasi matriks  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan  maupun  atribut  biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
•  Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  nilai  akademik, Jumlah  sertifikat/  prestasi  dan  nilai  sikap dari siswa kelas 12 tahun ajaran 2020-2021 di SMA BPS&K.
Berikut  ini  adalah  tabel  Nilai  siswa kls  12  yang  mempunyai  nilai  5  tertinggi
Kriteria Keterangan Bobot C1 Nilai Akhir 65% C2 Jumlah Sertifikat 25% C3 Nilai Sikap 10% Total 100%
yang sudah dipilih dari ketiga kelas :

## Analisis dan Perhitungan Menggunakan Metode SAW
Pengambilan keputusan Siswa berprestasi  menggunakan  metode  SAW dengan perhitungan menggunakan
Microsoft  Excel  langkah  pertama  adalah sebagai berikut: 1. Menentukan Kriteria
Pada tahap pertama kita harus menentukan  kriteria  dari  ke  15  kandidat siswa  yang  sudah  dipilih  5  orang  nilai tertinggi dari setiap kelas
Tabel 1 Kriteria
2. Memberikan Bobot
Berikutnya adalah pengambilan keputusan  memberikan  bobot  untuk  setiap kriteria Tabel 2. Tabel Bobot
3. Nilai Alternatif dan Data
Setelah  melakukan  pemberian  bobot untuk  setiap  kriteria  kemudian  kita melakukan  nilai  alternatif  dari  masing- masing siswa :
a. Nilai Alternatif
Tabel 3. Nilai Alternatif dan Data

## b. Data
Setelah  menentukan  nilai  alternatif  lalu kita  mencari  nilai  maksimal  (Benefit)  dan minimal (Cost) dari setiap kriteria.
Tabel 4. Data
4. Menghitung  Normalisasi  dan  Nilai Preferensi
a. Perhitungan Normalisasi
Alternatif Keterangan A1 Andira Putri Sa'diah A2 Jeovita Andina A3 Meike Indirwan Andaini A4 Nabila Ayu Savira A5 Niken Octa Vianty A6 Nisrina Zahra Aulia A7 Afifah Yulanda Putri A8 Jeovita Andina A9 Dzahwa Rama Dini A10 Novi Selvia A11 Reista Ayra Kuntoro A12 Zarkha Amelia A13 Dewi Nayla A14 Chintya Chandra A15 Chanda Maharani C1 C2 C3 Be ne fit Be ne fit Be ne fit A1 80,5 2 88 A2 79,5 3 88 A3 79,1 3 89 A4 82,6 2 88 A5 82,1 4 88 A6 81,9 1 87 A7 82,7 2 89 A8 82,5 3 89 A9 82 2 87 A10 83,9 4 88 A11 82,2 2 85 A12 81,8 1 84 A13 80,9 3 88 A14 80,5 2 88
A15 80,2 1 87
Atribut
Krite ria
c. Preferensi
Tabel 6. Preferensi
5. Hasil Akhir
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan excel dengan metode SAW,
maka  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk pengambilan keputusan menentukan penerima  beasiswa  berprestasi  di  SMA BPS&K dari ketiga jurusan kls 12 semester 6 nilai terbesar dari alternatif yang diajukan adalah sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil Akhir

## SIMPULAN
Dalam menentukan kriteria yang ada, kami  menentukan  kriteria  dari  ke  15 kandidat  siswa  yang  sudah  dipilih  yaitu kriteria  nilai  akademik,  jumlah  sertifikat prestasi,  dan  nilai  sikap  siswa.  Kemudian pemberian  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria
telah  dikonsultasikan  dengan  pihak  terkait yaitu guru SMA BPS&K dengan pemberian bobot  pada  kriteria  nilai  akademik  yaitu 65%,  bobot  kriteria jumlah  sertifikat  yaitu 25%,  dan  bobot  kriteria  nilai  sikap  yaitu 10%,  untuk  selanjutnya  dihitung  nilai Normalisasi dan nilai preferensi nya.
Hasil  akhir  perhitungan  dengan metode  SAW  menggunakan  MS.  Excel menemukan  nilai  preferensi  paling  tinggi didapatkan  oleh  alternatif  A10  dengan nama  siswa/  yaitu  Muhamad  Novi  Selvia yang  nilai  preferensinya  adalah  76,7, peringkat  kedua  didapatkan  oleh  Zarkha Amalia  dengan  nilai  Preferensi  75,5, peringkat  ketiga  yaitu  Jeovita  Andina dengan  nilai  preferensi  75,4,  peringkat keempat  yaitu  Niken  Okta  Vianty  dengan nilai  preferensi  75,3,  peringkat  kelima Afifah Yulanda Putri dengan nilai preferensi 75,3.
Hal  ini  dipahami  karena  memang siswa yang bersangkutan dalam kesehariannya termasuk siswa yang berprestasi menurut  hasil  pemantauan  dari para guru.
Saran
Untuk  pemilihan  siswa  berprestasi kedepannya diharapkan tidak hanya berdasarkan  aspek  nilai  akademik  saja, tetapi  prestasi  siswa  dan  nilai  sikap  juga perlu  diperhatikan  agar  dalam  pemilihan siswa  berprestasi  di  sekolah  lebih  objektif dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Alinezhad, A., Sarrafha, K., & Amini, A. (2014). Sensitivity analysis of SAW technique:  The  impact  of  changing the decision making matrix elements on  the  final  ranking  of  alternatives. Iranian  Journal  of  Operations Research, 5 (1), 82-94.
Asnawati, A., & Kanedi, I. (2012). Sistem Pendukung  Keputusan  Kenaikan Pangkat Karyawan
Perseroan Terbatas  Pelayaran  Kumafa  Lagun
Marina  Bengkulu. Jurnal  Media
65 25 10 C1 C2 C3
Andira Putri Sa'diah A1 0,96 0,02 1,05 73,5 11 Jeovita Andina A2 0,95 0,04 1,05 73,0 13 Meike Indirwan Andaini A3 0,94 0,04 1,06 72,8 15 Nabila Ayu Savira A4 0,98 0,02 1,05 75,1 5 Niken Octa Vianty A5 0,98 0,05 1,05 75,3 3 Nisrina Zahra Aulia A6 0,98 0,01 1,04 74,1 8 Afifah Yulanda Putri A7 0,99 0,02 1,06 75,3 4 Jeovita Andina A8 0,98 0,04 1,06 75,4 2 Dzahwa Rama Dini A9 0,98 0,02 1,04 74,5 6 Novi Selvia A10 1,00 0,05 1,05 76,7 1 Reista Ayra Kuntoro A11 0,98 0,02 1,01 74,4 7 Zarkha Amelia A12 0,97 0,01 1,00 73,7 10 Dewi Nayla A13 0,96 0,04 1,05 74,1 9 Chintya Chandra A14 0,96 0,02 1,05 73,5 12 Chanda Maharani A15 0,96 0,01 1,04 72,8 14 Alternatif Bobot Preferensi Rank 65 25 10 C1 C2 C3 Novi Selvia A10 1.00 0.05 1.05 76.7 1 Zarkha Amalia A16 0.98 0.04 1.07 75.5 2 Jeovita Andina A8 0.98 0.04 1.06 75.4 3 Niken Octa Vianty A5 0.98 0.05 1.05 75.3 4 Afifah Yulanda Putri A7 0.99 0.02 1.06 75.3 5 Alternatif Bobot Hasil Rank Nama
NISN Preferenasi Rank Novi Selvia 0045594991 76.7 1 Zarkha Amalia 0045332170 75.5 2 Jeovita Andina 0052497436 75.4 3 Niken Octa Vianty 0052176756 75.3 4 Afifah Yulanda Putri 0051013952 75.3 5
Infotama, 8 (1).
Dahriansah, D., Nata, A., & Harahap, I. R.
(2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Pada Aliyah Aras Kabu Agung  Tanjungbalai  Menggunakan Metode  AHP.  Jurnal  Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, 3(1), 86-95. Devi,  S.,  &  Sihotang,  H.  T.  (2019). Decision Support Systems Assessment  of  the  best  village  in Perbaungan  sub-district  with  the Simple  Additive  Weighting  (SAW)
Method:  Decision  Support  Systems Assessment  of  the  best  village  in Perbaungan  sub-district  with  the Simple  Additive  Weighting  (SAW) Method. Jurnal  Mantik,  3 (3),  112- 118.
Fahim,  M.  G.  A.  (2018).  Improving administrative  decisions  through expert  systems:  Empirical  analysis.
Review  of  Economics  and  Political
Science.
Hastuti,  I.,  Purnomo,  S.,  &  Lestari,  W.
(2018). The guidance of technopreneurship using expert
system  computing  approach  based on  entrepreneurial  values  and multiple intelligences. International Journal of Economics, Business and Accounting  Research  (IJEBAR), 2 (03).
Munthe, H. G. (2013). Sistem Pendukung
Keputusan Penentuan Prioritas Usulan  Sertifikasi  Guru  Dengan
Metode Simple Additive Weighting. Nofriansyah,  D.,  Kom,  S.,  &  Kom,  M.
(2015).  Konsep  data  mining  vs sistem pendukung keputusan.
Deepublish.
Pradana, R. L., Purwanti, D., & Arfriandi,
A.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Berbasis Website dengan  Metode  Simple  Additive
Weighting. Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis , 8 (1), 34.
Gunawan,  S.  (2015).  Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Guru Terbaik pada  SMA  Negeri  2  Kutacane dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal  Pelita  Informatika  Budi Darma, 9(3), 922-935.
Sholihat,  A.,  &  Gustian,  D.  (2021,
September). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)(Studi Kasus: SMK Dwi Warna
Sukabumi).  In  Seminar  Nasional
Sistem  Informasi  dan  Manajemen Informatika  Universitas  Nusa  Putra (Vol. 1, No. 01, pp. 140-147).
Zulita,  L.  N.  (2013).  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  metode SAW untuk penilaian dosen berprestasi (Studi kasus di
Universitas  Dehasen  Bengkulu). Jurnal Media Infotama, 9(2).