## IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGTH (SAW) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN DOSEN BERPRESTASI
Muhamad Fuat Asnawi 1) , M. Alif Muwafiq B 2)
1),2) Manajemen Informatika, FASTIKOM, UNSIQ
1) Email : fuatasnawi@unsiq.ac.id
2) Email : aviq.baihaqy@unsiq.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Riwayat Artikel : Diterima : 30 Agustus 2019 Disetujui : 27 September 2019
Salah satu upaya Universitas Sains Al-Quran dalam meningkatan kualitas dosen adalah dengan memberikan apresiasi kepada dosen yang berprestasi. Penentuan dosen berprestasi dilakukan oleh tim penilai  yang  dibentuk  oleh  Lembaga  Penjaminan  Mutu  UNSIQ (LPM UNSIQ). Cara yang dilakukan saat ini untuk menentukan dosen  berprestasi  adalah  melakukan  pencatatan  penilaian  dosen dan  dilakukan  secara  manual.  Dalam  proses  penentuan  dosen berprestasi yang selama ini berjalan tidak sesuai terhadap kinerja tridharma dosen. Sehingga dapat menimbulkan kesalahan dalam proses  pemilihan.  Dalam  pemilihan  dosen  berprestasi  perlu didukung  oleh  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  diharapkan dapat  membantu  Lembaga  Penjaminan  Mutu  UNSIQ  dalam pengambil  Keputusan  untuk  penentuan  dosen  berprestasi. Variable pendukung  keputusan  adalah  kriteria  ( atribut )  yang dinilai  dalam  mengambil  keputusan  penentuan  dosen  berpretasi adalah  penilaian  mahasiswa,  penilaian  dosen  sejawat,  penilaian atasan,  kualifikasi  pendidikan,  penelitian  yang  dilakukan, pengabdian  masyarakat  yang  dilakukan,  pelatihan  yang  diikuti, jurnal yang dipublikasian, buku yang dipublikasikan. Sistem ini dibangun  dengan  Metode Simple  Additive  Weight dan  dengan Bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Kata Kunci :
Dosen  Berprestasi,  SPK,  Simple Additive Weight

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Riwayat Artikel : Received : August 30, 2019 Accepted : September 27, 2019
One of the efforts of the Universitas Sains Al-Qur'an in improving the quality of lecturers is by giving appreciation to outstanding lecturers. The selection of outstanding lecturers is carried out by an assessment team formed by the UNSIQ Quality Assurance. The current method used to determine high achieving lecturers is to record lecturer assessments and do them manually. In the process of selecting outstanding lecturers which have been running so far are  not  based  on  in-depth  observations  of  the  lecturers'  three obligations  performance.  So  that  it  can  cause  errors  in  the selection process. In the selection of outstanding lecturers, it is necessary to be supported by a Decision Support System which is expected  to  help  the  UNSIQ  Quality  Assurance  Institute  in making decisions for the determination of outstanding lecturers. Decision  support  variables  are  the  criteria  (attributes)  that  are assessed  in  making  decisions  to  determine  the  instructor's lecturer  is  student  assessment,  peer  assessment,  assessment  of supervisors,  educational  qualifications,  research  conducted, community service performed, training participated in, published journals, published books . This system was built with the Simple Additive  Weight  Method  and  with  the  PHP  programming language and MySQL database..

## Key words:
Lecturer  with  Achievement,  DSS, Simple Additive Weight

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Sains  Al-Quran  merupakan
Perguruan Tinggi Islam Swasta yang mengitegrasikan  Al-Quran  dan  sains  modern. Dalam  hal  kualitas  Universitas  Sains  Al-Quran berusaha selalu untuk meningkatkan kualitasnya agar mampu bersaing terhadap perguruan tinggi lainnya.  Dosen  merupakan  unsur  yang  selalu ditingkatkan  kualitas  maupun  kuantitasnya. Salah satu upaya yang selalu dilaksanakan oleh Universitas  Sains  Al-Quran  dalam  peningkatan kualitas  dosen  adalah  dengan  memberikan kesempatan  dan  peluang  kepada  pada  dosen  di Universitas  Sains  Al-Qur’an  untuk  mengikuti berbagai pelatihan, mengikuti seminar akademik, mengikuti program retooling , memberikan  peluang  serta  kesempatan  untuk melaksanakan  tugas  belajar  ke  pendidikan dengan jenjang yang lebih tinggi.
Berdasarkan  Undang-undang  No  14  tahun 2005 tentang Guru dan Dosen, Pasal 51 Ayat (1) Butir  b,  bahwa  dosen  berhak  mendapatkan promosi dan penghargaan sesuai dengan kinerja akademiknya.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka Universitas  Sains  Al-Quran  melaksanakan penentuan  dosen  berprestasi  setiap  tahunnya dalam  rangka  untuk  meningkatkan  kualitas dosen.
Penentuan  dosen  berprestasi  dilakukan  oleh tim  penilai  yang  dibentuk  oleh  Lembaga Penjaminan Mutu UNSIQ (LPM UNSIQ). Cara yang dilakukan saat ini untuk menentukan dosen berprestasi adalah melakukan pencatatan penilaian  dosen  dan  masih  dilakukan  secara manual  dan  memakan  waktu..  Dosen  yang menjadi  dosen  berprestasi  ialah  dosen  yang memperoleh  nilai  tertinggi  dan  sebagai reward akan mendapatkan penghargaan.
Dalam  proses  penentuan  dosen  berprestasi yang  selama  ini  berjalan  tidak  sesuai  terhadap kinerja  tridharma  dosen.  Sehingga  dapat menimbulkan kesalahan dalam proses pemilihan.  Proses  penentuan  dosen  berprestasi tingkat  perguruan  tinggi  (Universitas  Sains  Al- Quran)  merupakan  permasalahan  penilaian dikarenakan banyak kriteria yang dinilai. Maka Sistem  penentuan  dosen  berprestasi  sangat diperlukan untuk mengurangi permasalahan.
Sistem  Informasi  interaktif  yang  dapat menyediakan informasi, pemodelan dan manipulasi  data  yang  dipergunakan  dalam proses pengambilan keputusan pada situasi semi
terstuktur  yang  disebut  juga  sebagai  Sistem Pendukung  Keputusan  (Fithri:  2012).  Dalam pemilihan dosen berprestasi perlu didukung oleh Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  sendiri  yang diharapkan dapat membantu Lembaga Penjaminan  Mutu  UNSIQ  dalam  pengambil Keputusan untuk penentuan dosen berprestasi.
Berdasarkan  beberapa  pemaparan  di  atas, maka  diperlukan  SPK  dalam  penentuan  dosen berprestasi  dengan  kriteria  yang  menyesuaikan dengan  standar  mutu  internal.  Metode  yang digunakan dalam memecahkan permasalahan ini adalah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  memiliki  konsep  dasar  melakukan pencarian  pada  penjumlahan  terbobot  dari kinerja  /  kriteria  pada  setiap  alternatif  semua kriteria.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu Lembaga  Penjaminan  Mutu  Universitas  Sains Al-Quran dalam penentuan dosen berprestasi

## 2. METODE
Tahapan  penelitian  dalam  perancangan  SPK menggunakan  tahapan  pengembangan  system (Marimin,  2004).  Proses  perancangan  tersebut terdiri  dari  lima  tahapan,  seperti  pada  gambar berikut yaitu:
Tahapan  perancangan  system  pendukung keputusan sebagai berikut:
a. Menentukan domain permasalahan
Gambar 1. Proses Perancangan
Pada tahap ini, peneliti melakukan pengumpulan data dan informasi serta mengamati persoalan yang akan diteliti. Domain permasalahan  pada  penelitian  ini  adalah kesalahan-kesalahan  dalam  penentuan  dosen berprestasi.
b. Mendefinisikan permasalahan
Pada  tahap  mendefinisikan  permasalahan, peneliti  melakukan  analisa  permasalahan  untuk dipecahkan  dan  menentukan  pakar  yang  sesuai dengan bidangnya untuk dapat membantu dalam penyelesaian permasalahan.
c. Menentukan software dan hardware Pada  langkah  penentuan  software  dan hardware, peneliti memilih software editor code yaitu visual  studio  code ,  untuk  bahasa pemrograman sendiri peneliti memilih menggunakan  bahasa  PHP  dengan framework laravel sedangkan  penyimpanannya  peneliti memilih menggunakan database MySQL. Sedangkan
untuk hardware peneliti menggunakan komputer dengan Intel(R) Xeon(R) sebagai main processor.
d. Membangun prototype system Pada tahap ini peneliti melakukan perancangan  basis  data,  basis  model,  system dialog dan rancangan user interface .
e. Menguji dan mengevaluasi model
Pada tahap pengujian peneliti akan melakukan pengujian terhadap sistem pendukung keputusan yang  dibangun  menggunakan  metode blackbox untuk  dapat  dievaluasi  jika  ada  kendala  dari aplikasi yang dibutuhkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Proses Bisnis
Kegiatan atau transaksi yang dilakukan dalam penentuan  dosen  berprestasi  pada  Universitas Sains  Al-Qur’an  saat  ini  masih  menggunakan sistem  manual.  Berikut  ini  adalah  bisnis  proses penentuan dosen berprestasi.
Lembaga  Penjaminan  Mutu  (LPM)  UNSIQ, memberikan surat permintaan data kepada dosen. Dosen  mengisi  permintaan  data  dari  LPM UNSIQ. Data di kirim kembali ke LPM UNSIQ. LPM  UNSIQ  memilah  data.  Data  yang  dipilah dibuat perankingan sederhana menggunakan Ms. Excel, Setelah data dibuat perankingan selanjutnya dilakukan pelaporan sederhana.

## 3.2. Proses Bisnis Usulan
Berikut Proses Bisnis Usulan model pertama proses bisnis dalam penentuan dosen berprestasi yang di rekayasa-ulang untuk mendapatkan hasil yang semaksimal mungkin.
Lembaga  Penjaminan  Mutu  (LPM)  UNSIQ, memberikan surat permintaan data kepada dosen. Dosen  mengisi  permintaan  data  dari  LPM UNSIQ. Data di kirim kembali ke LPM UNSIQ. LPM  UNSIQ  melakukan  entry  data  dosen, selanjutnya  klik  proses  penentuan  dan  show penentuan,  setelah  klik  show  penentuan
Gambar 2. Activity Diagram Proses Berjalan
Gambar 3. Activity Diagram Usulan
selanjutkan klik print / cetak. Hasil pelaporan di kirim ke pimpinan Perguruan Tinggi (PT).

## 3.3. Aturan Bisnis
Kebijakan-kebijakan  yang  terdapat  pada Universitas  Sains  Al-Quran  dalam  penentuan dosen berprestasi adalah sebagai berikut:
a. Dosen  adalah  dosen  aktif  yang  status NIDN di Universitas Sains Al-Quran
b. Dosen tidak dalam masa tugas belajar, dan cuti
c. Dosen  harus  melaksanakan  tri  dharma perguruan tinggi

## 3.4. Use Case Sistem Usulan
Deskripsi Use Case a. Use case : Data Peserta Actor : LPM UNSIQ Deskripsi  :  LPM  UNSIQ  memasukkan data  dosen  berupa  nidn,  nama lengkap, prodi, alamat, no telp.
b. Use case : Aspek dan Bobot Penilaian Actor : LPM UNSIQ
Deskripsi  :  LPM  UNSIQ  memasukkan data  aspek  penilaian,  deskripsi, bobot.
c. Use case : Proses Penilaian Actor : LPM UNSIQ Deskripsi  :  LPM  UNSIQ  memasukkan data nidn, dan proses penilaian d. Use case : Proses Penentuan Actor : LPM UNSIQ Deskripsi  :  LPM  UNSIQ  mengakses proses dan show hasil penentuan 3.5. Rancangan Basis Data Pada penelitian ini core database mengunakan  database  MySQL  dengan  5  tabel yaitu
saw_dosen,
saw_penilaian,
saw_kriteria_penilaian, saw_semester,
saw_nilai_dosen.  Untuk  struktur  tabel  bisa dilihat pada gambar sebagai berikut:
3.6. Bobot, Kriteria dan Alternatif
Pada tahap ini, peneliti melakukan pemilihan kriteria yang nantinya digunakan untuk perhitungan menggunakan metode SAW. Kriteria tersebut bisa dilihat pada tabel berikut: Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria Kriteria K_1 Penilaian oleh mahasiswa K_2 Penilaian oleh dosen sejawat K_3 Penilaian oleh atasan K_4 Kualifikasi Pendidikan dosen K_5 Penelitian yang dilakukan dosen K_6 Pengabdian masyarakat yang dilakukan dosen K_7 Pelatihan yang diikuti K_8 Jurnal yang dipublikasikan K_9 Buku yang dipublikasikan Dari masing-masing kriteria penilaian menggunakan  skala  (1-4),  dengan  keterangan pada tabel berikut:
Tabel 2. Skala Penilaian Skala  Keterangan 1 Kurang Terpenuhi (D) 2 Cukup Terpenuhi (C) 3 Baik (B) 4 Sangat Terpenuhi (A)
Bobot  Penilaian  pada  setiap  kriteria  bisa dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Bobot Penilaian
Kode Kriteria Bobot  Persentase K_1 5 5% K_2 5 5% Gambar 4. Use Case Usulan
Gambar 5. Rancangan Basis Data
K_3 5 5% K_4 15 15% K_5 20 20% K_6 10 10% K_7 10 10% K_8 15 15% K_9 15 15% Jumlah 100 100%
Dalam  penentuan  bobot  disesuaikan  dengan standar  mutu  internal  Universitas  Sains  Al- Qur’an.
Untuk  alternatif  sendiri  terdiri  dari  beberapa dosen  Universitas  Sains  Al-Quran  sebanyak  35 dosen. Data alternatif bisa terlihat di tabel berikut ini:
Tabel 4. Data Alternatif N O K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 A1  3, 1 3, 4 3, 4 3 1 1 3 1 1 A2  3, 1 3, 3 3, 3 3 2 2 2 2 1 A3  3 3, 5 3, 5 3 2, 7 2, 7 2 2 1 A4  3, 7 3, 3 3, 5 3, 5 2, 5 2, 5 2, 5 2 3 A5  3, 6 3, 5 3, 7 3, 5 2 3 2, 5 2, 7 3 A6  2,
8 3 3 3 2 2 2 2 1 A7  3, 7 3, 1 3 3 3 3 3, 2 3 1 A8  3, 2 3 2, 9 3 2 2 2 2 1 A9  3, 2 3, 3 3, 3 3 3 2 3 2, 5 1 A1 0 3, 4 3, 4 3, 4 3 3 2, 7 2, 3 2, 5 1 A1 1 3, 1 3, 2 3, 4 3 3 2, 5 2, 5 3 1 A1 2 3, 6 3, 4 3, 5 3 3 2, 5 3 3 1 A1 3 3, 1 3, 3 3, 3 3 2, 6 2, 2 2, 7 2, 5 1 A1 4 3, 6 3, 1 3, 1 3, 5 2, 8 2, 6 2, 7 3 1 A1 5 3, 4 3, 5 3, 6 3 3 3 2, 8 3 1 A1 6 3 3, 3 3, 4 3, 3 3, 5 3, 5 3 3, 5 1
A1 7 2, 6 3 3, 1 3 3, 2 3 3 3 1 A1 8 3, 2 3 3 3 1 1 1 2 1 A1 9 3, 3 3, 3 3, 2 3 3 3 3 3 1 A2 0 3, 3 3, 2 3, 2 3 2, 8 2, 9 2, 5 3 1 A2 1 3, 2 3, 4 3, 5 3 2, 5 2 2, 5 2, 5 1 A2 2 3, 6 3, 3 3, 5 3 2 2 2 2, 5 1 A2 3 3 3, 4 3, 4 3 2, 8 3 2, 9 3 2, 5 A2 4 3, 5 3, 3 3, 4 3 3, 2 3 3 3 1 A2 5 2, 2 2, 7 2, 5 3 1 1 1 1 1 A2 6 3, 6 3, 3 3, 4 3 2 2 2 2, 5 1 A2 7 3, 1 3 3 3 2, 8 2, 8 2 3 2, 7
A2 8 2, 4 3 3 3 1 1 1 2 1 A2 9 3, 3 3, 1 3, 2 3 2, 8 2, 5 2, 5 3 2, 5 A3 0 2, 3 2, 7 2, 8 3 2, 5 2, 5 2 2, 5 1 A3 1 2, 7 3, 2 3, 1 3 3 3 2 3 1 A3 2 3, 2 3, 6 3, 5 3 2, 8 2 3 2, 5 1 A3 3 3, 4 3, 7 3, 6 3 2, 5 2, 5 3 2, 5 3 A3 4 3, 2 3, 5 3, 4 3 3 2, 5 2, 5 3 1 A3 5 3, 4 3, 3 3, 3 3 3 2, 5 3 3 1
Dari  data  alternatif  tersebut  maka  dilakukan proses penentuan dosen berprestasi.
3.7. Algoritma Simple Additive Weighting
(SAW)
Algoritma Simple Additive Weighting sering kita  jumpai  dengan  nama  lain  metode penjumlahan  terbobot.  Algoritma  tersebut berkonsep  melakukan  pencarian  penjumlahan bobot  kriteria  pada  semua alternatif.  Algoritma SAW  sendiri  memerlukan  proses normalisasi matriks keputusan  ke  dalam  skala  untuk membandingkan  semua  alternatif  yang  ada didalam  penentuan  dosen  berprestasi.  (Yasni Djamain, 2015)
(1)
Keterangan : 𝑀𝑎𝑥 𝑖 X ij = nilai terbesar kriteria
𝑀𝑖𝑛 𝑖 X ij = nilai terkecil kriteria
R ij = value rating kinerja ternormalisasi X ij = value atribut pada setiap kriteria
Selanjutnya maka pada setiap nilai alternatif (Vi) dibuat nilai preferensi sebagai berikut:
(2)
Nilai alternatif mempunyai nilai tertinggi bisa ditunjukan  apabila  Nilai (Vi)  mempunyai  nilai yang lebih tinggi.

## 3.8. Implementasi dan pengujian
Pada  tahap  implementasi  sistem  maka melakukan  proses  generate  dari  analisa  sistem dijadikan sistem yang akan dijalankan. Implementasi ini menggunakan bahasa pemrograman  PHP  berbasis  MVC  dengan framework  laravel,  Aplikasi  ini  diberi  label Achievement  of  Lecturer  Index  Activities (ALECIA).
a. Implementasi antar muka
Tempat  untuk  interaksi  antara  pengguna ( user )  dan  sistem  disebut  juga  sebagai interface atau  antarmuka.  Antarmuka  pada sistem  alecia  ini  diimplementasikan  bisa dilihat sebagai berikut:
Pada  saat  sistem  alecia  diakses  maka halaman  utama  yang  pertama  kali  muncul atau tampil.
Pada  halaman  login  alecia  ini  digunakan untuk  otorisasi  agar  pihak  LPM  dapat mengakses sistem alecia
Halaman  Dashboard  tampil  setelah  user melakukan login. Pada halaman ini muncul grafik  dosen  berprestasi  dari  nilai  tertinggi hingga ke rendah.
Halaman  Data  Dosen  pada  sistem  alecia merupakan halaman yang berisi data dosen, dari nidn, nama, tanggal lahir, tempat lahir, alamat dan telp.
Vi  =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Gambar 6. Halaman Utama Alecia
Gambar 7. Halaman Login Alecia
Gambar 8. Menu Dashboard Alecia
Gambar 9. Halaman Data Dosen
Halaman  Kriteria  Penilaian  pada  sistem alecia  digunakan  untuk  melihat  kriteria, menambahkan  kriteria,  dan  mengubah kriteria.
Halaman Penilaian Dosen, digunakan untuk entri data penilaian dosen.
Halaman  Proses  Penilaian  pada  sistem alecia,  akan  digunakan  untuk  proses algoritma SAW (perhitungan dosen berprestasi).
b. Implementasi perhitungan SAW Langkah Pertama dilakukan pencarian Nilai
Tertinggi Per ID Aspek dari Seluruh Dosen.
Langkah Kedua dilakukan penampilan Nilai Seluruh dosen per Aspek penilaian.
Langkah  Ketiga  Normalisasi  Nilai  Peserta, Nilai  per  aspek/peserta  dibagi  dengan  nilai tertinggi masing-masing aspek.
Langkah  Keempat  Tampilkan  Nilai  Bobot per aspek berdasarkan tabel bobot.
Langkah  Kelima  Penjumlahan  terhadap hasil  perkalian  antara  normalisasi  dengan bobot ketentuan.
Langkah  keenam  yang  merupakan  langkah terakhir  yaitu  pengurutan  nilai  dosen
Gambar 10. Halaman Kriteria Penilaian
Gambar 11. Halaman Penilaian Dosen
Gambar 12. Halaman Proses Penilaian
Gambar 13. Langkah Pertama SAW
Gambar 13. Langkah Kedua SAW
Gambar 14. Langkah Ketiga SAW
Gambar 15. Langkah Keempat SAW
Gambar 16. Langkah Kelima SAW
berdasarkan nilai tertinggi yang diraih oleh alternatif A16 dengan nilai 0,86.
c. Pengujian Pada Tahap Pengujian peneliti menggunakan metode pengujian black box . Pada  pengujian  ini  maka  fungsi  didalam sistem ALECIA di coba satu persatu apakah ada kesalahan ( bug ) atau tidak (Dwijayadi,
2018).    Fungsi  yang  uji  antara  lain;  fungsi login, fungsi grafik, fungsi view data dosen, fungsi entri dosen, fungsi edit dosen, fungsi view kriteria, fungsi tambah kriteria, fungsi edit  kriteria,  fungsi  view  data  penilaian, fungsi  entri  data  penilaian,  fungsi  proses saw.  Dari  fungsi-fungsi  yang  dilakukan pengujian  tersebut  mendapatkan  hasil pengujian  sukses  atau  sistem  alecia  dapat berfungsi dengan baik.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti mengucapkan banyak terima kasih kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat  (DRPM)  Kemenristekdikti  yang telah  bersedia  membiayai  penelitian  SPK Penentuan  Dosen  Berprestasi  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weight  melalui program hibah Penelitian Dosen Pemula (PDP) Pada  tahun  anggaran  2019  Nomor  Kontrak  : A.09/LP3M-PDP/2019.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  diatas  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a. Algoritma  Simple  Additive  Weight telah berhasil  diimplementasikan  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Dosen
Berprestasi.
b. Dosen  berprestasi  Universitas  Sains  Al- Qur’an  telah  terpilih  dengan  nilai  0,86 diperoleh oleh alternatif A16.
c. Sudah  dilakukan  pengujian  sistem  dengan metode blackbox dengan hasil sistem alecia
dapat berfungsi dengan baik. 4.2. Saran Untuk penelitian selanjutnya peneliti menyarankan agar kriteria bisa ditambahkan dan dapat menggunakan framework yang lebih baru sehingga  mendapatkan  hasil  pemilihan  yang lebih optimal.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Departemen Pendidikan Nasional, 2005.
Undang-Undang  Nomor  14  Tahun  2005,
Tentang Guru dan Dosen , Jakarta: Depdiknas.
Fithri  Diana  Laily,  Latifah  Noor  2012. Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemberian Bantuan  Usaha  Mikro  Dengan  Metode Simple Additive Weighting . Majalah Ilmiah INFORMATIKA Universitas AKI Semarang. Marimin. 2004. Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk .
Penerbit PT Grasindo, Jakarta.
Djamain, Y. (2015). Sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru pt. pln (persero) kantor pusat dengan menggunakan  metode  simple  additive weighting (saw). Jurnal Teknik Informatika, 8(1).
Dwijayadi, I. N. A. A., Wirawan, I. M. A., Kom,
S.,  Cs,  M.,  &  Divayana,  D.  G.  H.  (2018). Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Hotel Di Kecamatan Buleleng Dengan Metode Analytic
Hierarchy  Process  (AHP)  Dan  Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution  (TOPSIS) .  Kumpulan  Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (ISSN: 2252-9063), 7(1).

## Gambar 17. Langkah keenam SAW