Volume 5 Nomor 1, Juni 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249
PENENTUAN PENERIMA BANTUAN DANA CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY MENGGUNAKAN PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN FUZZY LOGIC

## DETERMINATION OF CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY FUND RECIPIENTS USING COMPARISON OF SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING AND FUZZY LOGIC METHODS
Mursyid Salim 1 , Septi Andryana 2 , Ben Rahman 3 1,2,3 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Mursyidsalim1@gmail.com

## ABSTRACT
With the development of information technology, it is easier for humans to do many things, for example helping  company  leaders  to  make  a  decision,  so  that  the decisions  taken  will  be  more  accurate  and  on target. make a Decision Support System using a comparison of the Simple Additive Weighting and Fuzzy Logic  methods  using  5  criteria,  namely,  income,  occupation,  illness,  home  conditions,  and  number  of families. From the results obtained using the SAW method, Herman is ranked 1 with a value of 1.00, Retno is in second place with a score of 0.93, Yanto is in third place with a score of 0.67, then Ratna with 0.65, and Suheli is in the last place with a value of 0.54, while using the Fuzzy method, residents who receive aid funds  are  Retno,  Herman,  Yanto,  Ratna,  and  Suheli.  The  system  prioritizes  using  the  Simple  Additive Weighting (SAW) method..
Keywords: Decision Support System, Fund, Simple Additive Weighting, Fuzzy, CSR

## ABSTRAK
Dengan  berkembangnya  teknologi  informasi,  memudahkan  manusia  dalam  melakukan  banyak  hal, contohnya membantu para pimpinan perusahaan untuk mengambil sebuah keputusan, sehingga keputusan yang diambil akan lebih akurat dan tepat sasaran penelitian ini bertujuan untuk mempermudah pimpinan perusahaan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  dalam  pembagian  dana  bantuan  CSR  dengan  cara membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  perbandingan  metode  Simple  Additive Weighting  dan  Fuzzy  Logic  dengan  menggunakan  5  kriteria  yaitu,  penghasilan,  pekerjaan,  penyakit, kondisi rumah, dan jumlah keluarga Dari hasil yang diperoleh menggunakan metode SAW adalah Herman di peringkat 1 dengan nilai 1,00, Retno di peringkat kedua dengan hasil 0,93, Yanto berada di peringkat ketida dengan nilai 0,67, kemudian Ratna dengan 0,65, dan Suheli di peringkat terakhir dengan nilai 0,54, sedangkan  apabila  menggunakan  metode  Fuzzy,  warga  yang  mendapatkan  dana  bantuan  adalah  Retno, Herman, Yanto, Ratna, dan Suheli. Sistem lebih memperioritaskan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Dana Bantuan, Simple Additive Weighting, Fuzzy, CSR.

## PENDAHULUAN
Pada era globalisasi seperti sekarang,  penggunaan  teknologi  system informasi  dalam  membantu  pekerjaan suatu  perusahaan  atau  instansi  negara semakin dibutuhkan. karena
kecanggihan  teknologi  pada  zaman sekarang  semakin  baik.  Salah  satu teknologi  yang  dapat  dimanfaatkan adalah  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK),  Contohnnya  adalah  SPK  untuk
menentukan  penerima  bantuan  dana Corporate  Social  Responsibility  (CSR).
Perusahaan menyadari bahwa
keberhasilanya  dalam  mencapai  sebuah tujuan  bukan  hanya  didapatkan  dari internal, melainakan dari eksternal salah satunya  masyarakat  yang  ada  di  sekitar perusahaan.  Walaupun  sebagian  orang menganggap  bahwa  CSR  ini  adalah sumbangan dari suatu perusahaan terhadap warga sekitar, namun, kegiatan
CSR  ini  harus  tepat  sasaran.  (Purba, 2018; Ardiansyah dan Ilyas, 2016).
Tidak  banyak  perusahaan  di Indonesia  yang  memiliki  kesadaran untuk  mengalokasikan  dana  CSR, dengan adanya penyaluran dana CSR ini, diharapkan masyarakat yang terdapat di sekitar  lingkungan  perusahaan  dapat terbantu  dengan  dana  CSR  tersebut. (Purba,  2018;  Ardiansyah  dan  Ilyas,
2016).Oleh  sebab  itu,  dibuatlah  SPK Untuk  Menentukan  Calon  Penerima Dana Bantuan Corporate Social Responsibility  (CSR)  menggunakan
Perbandingan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) dan Fuzzy Logic.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan merancang  aplikasi  system  Pendukung Keputusan  untuk  menentukan  calon penerima  Dana  Bantuan  CSR  yang dilakukan  oleh  CV  Orbit  Mitra  Sejati yang terdapat di Ciledug Jakarta Selatan dengan  membandingkan  dua  metode, yaitu  metode  SAW  dan  metode  Fuzzy Logic guna mendapatkan sebuah keputusan yang akurat.

## METODE
Penelitian ini menggunakan teknik observasi  dalam  pengumpulan  data, teknik dilakukan dengan cara wawancara Manager  perusahaan  Orbit  Mitra  Sejati yaitu  Bapak  Dimas  Alief  Sujatmoko. Berdasarkan  hasil  wawancara  tersebut, didapatkan  beberapa  sample  data  calon penerima dana bantuan CSR. Data yang didapatkan  akan  di  analisis  dengan menggunakan  metode  SAW  dan  Fuzzy Logic melalui aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  berbasis  website  yang  akan dirancang.
Metode  ini  membutuhkan  proses normalisasi matriks berdasarkan persamaan  jenis  atribut  yang  cocok (yaitu,  biaya  atau  manfaat).  Semakin tinggi pendapatan, semakin tinggi peringkatnya.  Jika  biaya  terus  menjadi besar, maka nilai kriteria biaya akan lebih
tinggi  dan  peringkatnya  akan  lebih rendah.
(Khasanah, Handayanto, Herlawati, Thamrin, Prasojo, dan
Hutahaean,  2020;  Darmayanti,  Kusrini, dan Nasiri, 2019).
Dalam penyusunan SPK, penerima dana bantuan CSR menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang memiliki beberapa tahapan, yaitu:
(Khasanah, Handayanto, Herlawati, Thamrin, Prasojo, dan Hutahaean, 2020;
Darmayanti, Kusrini, dan Nasiri, 2019) :
1. Menetapkan  kriteria  dan  bobot sebagai  acuan  dalam  pengambilan keputusan  penerima  dana  CSR. Dalam  penelitian  ini,  kriteria  dan bobot diperoleh dari hasil
wawancara  yang  dilakukan  secara langsung  oleh  manager  CV  Orbit Mitra  Sejati  yang  ditampilkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Calon Penerima
Berdasarkan masing-masing kriteria tersebut,  akan  ditentukan  bobotnya. Bobot  tersebut  yairu  sangat  rendah  (sr), rendah  (r),  sedang  (s),  tinggi  (t),  sangat tinggi(st).
Tabel 2. Nilai Kriteria
Kriteria  –  kriteria  tersebut  memiliki bobot,  Berikut adalah Tabel  kriteria dan bobotnya.
Kode Kriteria Ketentuan Kriteria (C) Bobot K1 Jumlah Penghasilan 25% K2 Jenis Pekerjaan 25% K3 Penyakit Kronis 20% K4 Jumlah Keluarga 15% K5 Kondisi Rumah 15% Bobot Nilai Sangat Rendah 1 Rendah 2 Sedang 3 Tinggi 4 Sangat Tinggi 5
Tabel 3. Kriteria Jumlah Penghasilan Penghasilan Variabel Nilai < = Rp.500.000 ST 5 Rp.500.000- 635.000 T 4 Rp.635.000- 1.000.000 S 3 Rp.1.000.000- 2.000.000 R 2 >=Rp.2.000.000 SR 1 Tabel 4.  Kriteria Pekerjaan Pekerjaan Variabel Nilai Tidak Bekerja ST 5 Buruh T 4 Kuli S 3 Wiraswasta R 2 ASN SR 1 Tabel 5. Kriteria Penyakit Penyakit Variabel Nilai Sudah Tidak Bisa Bekerja ST 5 Cacat T 4 Sudah Tua S 3 Tua masih Kuat Bekerja R 2 Muda dan Kuat Bekerja SR 1 Tabel 6. Kriteria Jumlah Anggota Keluarga Anggota Keluarga Variabel Nilai 1 SR 1 2-3 R 2 4-5 S 3 6-7 T 4 8-10 ST 5 Tabel 7. Kriteria Kondisi Rumah Kondisi Rumah Variabel Nilai Dinding Masih Bambu ST 5 Dinding Masih Papan T 4 Dinding Masih Batu Bata S 3 Dinding Keramik R 2 Lantai 2 SR 1
2. Memasukan  nilai  pada  alternative kepada  calon  penerima  bantuan dana CSR. Penerima yang diprioritaskan adalah penerima yang mendapatkan  bobot  yang  paling tinggi, seperti data pada tabel 8
Tabel 8. Calon Penerima Calon Penerima C1 C2 C3 C4 C5 Herman 5 5 5 5 5 Retno 5 5 4 4 5 Suheli 3 2 2 4 3 Yanto 4 4 3 3 2 Ratna 4 3 3 3 3 3. Hasil  dari  tabel  8  akan  disajikan menggunakan  matriks  dua  dimensi seperti pada gambar dibawah ini :
X =
[ 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 3 2 2 4 3 4 4 3 3 2 4 3 3 3 3]
Setelah  dibuatnya  matriks,  hasil tersebut dinormalisasikan, apakah masuk  kedalam  benefit  atau Cost menggunakan  persamaan  dibawah  ini, apabila benefit, persamaan yang digunakan adalah:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑋 𝑖𝑗 Jika termasuk cost, rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 Dimana : Rij adalah Rating kinerja ternormalisasi Xij adalah Baris dan kolom matriks MaxXij  adalah  nilai  teratas  pada  baris  dan kolom MinXij adalah nilai terbawah pada baris dan kolom
4. Tahap  ke  4  adalah  perangkingan.
Perangkingan didapatkan dari penjumlahan dari hasil matriks yang telah ternormalisasi dengan  bobot.
Persamaan  yang  digunakan  seperti berikut ini (Sugiarto, 2020; Lestari, dan Targiono, 2017):
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑅 𝑖𝑗
Dimana : 𝑉 𝑖 adalah  nilai  rangking  calon  penerima bantuan
𝑊 𝑗 adalah  nilai  bobot  yang  telah ditetapkan
𝑅 𝑖𝑗 adalah nilai Rating penerima bantuan dana CSR yang telah ternormalisasi
Metode Fuzzy Logic Perhitungan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Fuzzy menurut  (Khomeiny, Kusuma,  Handayanti,  Wibawa,  dan Iranti, 2020; Moedjiono, dan Kusdaryono, 2019; Silvana, Akbar, dan
Audina, 2018) adalah sebagai berikut :
1. Buatlah tiga kelompok untuk setiap variabel, antara lain:
1.  Besaran  variabel  penghasilan dibagi  menjadi  tiga  kelompok: besar, menengah dan kecil.
2. Variabel Jenis pekerjaan dibagi menjadi  tiga  kelompok,  antara lain Kelas 3, Kelas 2 dan Kelas
1.
3. Variabel penyakit dibagi menjadi  tiga  kelompok:  tinggi, sedang dan rendah.
4.  Variabel  jumlah  rumah  tangga dibagi  menjadi  tiga  kelompok yaitu rendah, sedang dan tinggi.
5.  Variabel  kondisi  rumah  dibagi menjadi  tiga  kelompok,  yaitu
Kelas 3, Kelas 2, dan Kelas 1.
Setelah  membuat  pengelompokan, selanjutnya
membuat grafik keanggotaan untuk semua variable.
1. Grafik Jumlah Penghasilan Gambar 1. Grafik Jumlah Penghasilan µ Besar = {
1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 ≤  3 𝑥  ≥ 2.
0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≥ 3.
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≥ 1  < 3.
µ Menengah =
{ 1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 2  ≥  𝑥  ≤  4
0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤  2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  4.
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 4  ≤  𝑥  ≤  3
µ Kecil = { 1;   𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢   ≤  4 𝑥  ≥ 2 0;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤ 3 1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤ 5  ≥ 4

## 2. Grafik Jenis Pekerjaan
Gambar 2. Grafik keanggotaan Jenis Pekerjaan µ Kelas 1 = { 1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 ≤  3 𝑥  ≥ 2 .
0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≥ 3.
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≥ 1  < 3.
µ Kelas 2 =
{ 1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 2  ≥  𝑥  ≤  4 . 0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤  2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  4. 1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 4  ≤  𝑥  ≤  3
µ Kelas 3 = {
0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 𝑥  ≤ 3.
1;   𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢   ≤  4 𝑥  ≥ 2 1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  > 3

## 3. Grafik Penyakit
Gambar 3. Grafik Keanggotaan Penyakit
µ Rendah = { 0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 𝑥  ≥ 4
1;   𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢   ≤  4 𝑥  ≥ 2 1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤ 2
µ Sedang =
{ 1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 2  ≥  𝑥  ≤  4 .
0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤  2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  4.
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 4  ≤  𝑥  ≤  3
µ Tinggi  = { 1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 ≤  4 𝑥  ≥ 3 . 0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤ 3. 1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  > 3.

## 4. Grafik Jumlah Anggota Keluarga
Gambar 4. Grafik Keanggotaan Jumlah
Keluarga µ Sedikit = { 0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≥ 3. 1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 2  ≤  𝑥  ≤  3.
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤ 2.
µ Sedang =
{ 1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 2  ≥  𝑥  ≤  4 . 0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤  2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  4. 1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 4  ≤  𝑥  ≤  3
µ Banyak = {
1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 ≤  4 𝑥  ≥ 3 .
0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  < 4. 1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≥ 4.

## 5. Grafik Kondisi Rumah
Gambar 5. Grafik Keanggotaan Kondisi Rumah µ Kelas-1 = { 0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≥ 3. 1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 2  ≤  𝑥  ≤  3.
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤ 2.
µ Kelas-2 = {
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 2  ≥  𝑥  ≤  4 .
0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≤  2 𝑑𝑎𝑛   ≥  4.
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  > 2 𝑥  < 4
µ Kelas-3 = { 1;  𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢 ≤  4 𝑥  ≥ 3 .
0; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  < 4.
1; 𝑦𝑎𝑖𝑡𝑢  ≥ 4.

## 3. Menentukan keputusan dengan Query
Statement.
Tabel 9. Query Statement
Tabel 10. Hasil Query Hasil
1 and 1 and 1 and 1 and 1 = 1
1 and 1 and 1 and 1 and 1 = 1 0 and 0 and 0 and 1 and 0 = 0 1 and 1 and 0 and 0 and 0 = 0 1 and 0 and 0 and 0 and 0 = 0 Nama Calon Penerim a Derajat Keanggotaan (µ[x]) Pengha silan Kecil Pekerjaan Kelas-3 Penyak it Tinggi Kelua rga Bany ak Ruma h Kelas- 3 Herman 1 1 1 1 1 Retno 1 1 1 1 1 Suheli 0 0 0 1 0 Yanto 1 1 0 0 0 Ratna 1 0 0 0 0
Apabila calon penerima dana bantuan  CSR  memiliki  kriteria  sebagai berikut : JUMLAH PENGHASILANnya  KECIL,  JENIS PEKERJAANnya KELAS 3, PENYAKITnya  TINGGI,  JUMLAH ANGGOTA KELUARGAnya TINGGI,  dan  KONDISI  RUMAHnya KELAS  3,  maka  memperoleh  query yaitu : Select Nama from Warga where Penghasilan =  “KECIL”, AND Pekerjaan  =  “KELAS-3”,  AND Penyakit = “TINGGI”, AND Keluarga
= “TINGGI”, AND Rumah = “KELAS 3”.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Usecase

## Gambar 6. Diagram Use Case
Tujuan  Use  Case  ini  dibuat  adalah untuk menentukan fitur – fitur yang bisa digunakan oleh User maupun Admin.
2. Implementasi
Setelah  membuat  Use  Case,  Tahap selanjutnya  adalah  membuat  aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan, menggunakan bahasa pemrograman PHP  dan  MySql  untuk  memilih  calon penerima dana bantuan CSR menggunakan  perbandingan  metode SAW dan Fuzzy Logic. Hasil
implementasi dapat dilihat pada gambar 7-11.
Tampilan Kriteria
Gambar 7. Tampilan Kriteria
Tampilan  ini  berfungsi  untuk  melihat, mengubah, dan menghapus kriteria yang digunakan.
Tampilan Penerima
Gambar 8. Tampilan Calon Penerima Tampilan ini berfungsi untuk menambahkan  calon  penerima  dana bantuan  CSR,  mengubah  kriteria  calon penerima, dan menghapus calon penerima.
Tampilan Hasil SAW

## Gambar 9. Tampilan Hasil SAW
Setelah  menggunakan  metode Simple
Additive Weighting (SAW), untuk melakukan beberapa tahapan perhitungan,  maka  didapatkan  hasil perangkingan seperti pada gambar 9. Tampilan Hasil Fuzzy

## Gambar 10. Tampilan Hasil Fuzzy
Tampilan ini menunjukan hasil calon penerima  yang  diprioritaskan  untuk mendapat  dana  bantuan  CSR  dengan menggunakan metode Fuzzy Halaman Rekomendasi
Gambar 11. Tampilan Rekomendasi Sistem Setelah  menggunakan  dua  metode yaitu  metode SAW dan  metode Fuzzy
Logic, sistem akan memberikan
rekomendasi  metode  yang  lebih  efektif untuk  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  yaitu  menggunakan  metode SAW.
Hasil Pembahasan Hasil pembahasan menggunakan Metode
SAW :
Tabel 10. Hasil Perhitungan Metode SAW
Berdasarkan  hasil  yang  terdapat pada  tabel  10,  maka,  calon  penerima yang berhak mendapatkan dana bantuan CSR  menurut  perangkingan  adalah Suherman, Retno, Yanto, Ratna, Suheli. Hasil Perhitungan menggunakan Metode Fuzzy.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Metode Fuzzy Fuzzy
Herman
Retno Yanto
Ratna Suheli
Berdasarkan  hasil  terdapat  pada tabel  11,  maka,  calon  penerima  yang berhak mendapatkan dana bantuan CSR menurut  penggunaan  metode Fuzzy ini adalah  Herman  dan  Retno,  Yanto, Ratna, Suheli. Perbandingan perhitungan  Metode SAW dan  Meotde Fuzzy Logic.
Tabel 12. Perbandingan Hasil SAW dan Fuzzy
Berdasarkan  perbandingan  dari  hasil yang  terdapat  pada  tabel  12,  terlihat apabila  menggunakan  metode  SAW seluruh  calon  penerima  mendapatkan kesempatan  untuk  mendapatkan  dana bantuan  CSR,  akan  tetapi  apabila menggunakan  metode Fuzzy calon penerima yang berhak mendapatkan dana Nama Total Ranking Suheli 0,54 5 Ratna 0,65 4 Retno 0,87 2 Yanto 0,67 3 Herman 1,00 1
Simple Additive Weighting Fuzzy Herman Herman Retno Retno Yanto Yanto Ratna Ratna Suheli Suheli
bantuan  CSR  adalah  Suherman,  Retno, Yanto, Ratna, Suheli.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  teknologi  informasi sangat membantu dalam pengambilan keputusan agar keputusan  yang  diambil  lebih tepat sasaran.
2. Perusahaan  Orbit  Mitra  Sejati dengan  menggunakan  metode SAW untuk  menyeleksi  calon
penerima  dana  bantuan  CSR menggunakan  5  kriteria,  yaitu jumlah penghasilan calon penerima,  jenis  pekerjaannya, penyakit, jumlah anggota
keluarga  calon  penerima  ,dan kondisi  rumah  yang  sedang ditempati oleh calon penerima.
3. Perusahaan  Orbit  Mitra  Sejati dengan mengunakan metode
Fuzzy  untuk  menyeleksi  calon penerima  dana  bantuan  CSR, dengan menggunakan lima variabel yaitu jumlah penghasilan
kelompok  kecil,  menengah,  dan besar;  jenis  pekerjaan  dengan kelompok  kelas  1,  2,  dan  3;
penyakit dengan kelompok rendah,  sedang,  dan  tinggi;  dan kondisi  rumah  dengan  kelompok kelas  1,  2,  dan  3;  serta  jumlah keluarga dengan kelompok sedikit, sedang, dan banyak. 4.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh, system merekomendasikan
menggunakan  metode  SAW  untuk memilih  keputusan  yang  lebih
efektif, karena metode SAW menggunakan perangkingan dalam menentukan  calon  penerima  yang dituju.

## DAFTAR PUSTAKA
Abijono, H. (2018). “Analisis
Perbandingan  Algoritma  Metode
Simple  Additive  Weighting  Dan Fuzzy  Dalam  Sistem  Pendukung Kepu-tusan Pendistristribusian”.
Jurnal  Bangkit  Indonesia,  7 (1),  1-
1.
Ardiyansyah,  A.,  &  Ilyas,  I.  (2016).
Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan  Penerima  Dana  CSR Perusahaan  PT.  Pulau  Sambu Kuala  Enok. Sistemasi:  Jurnal Sistem Informasi, 5 (3), 14-21. Darmayanti, I., Kusrini, K., & Nasiri, A.
(2019). “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Menentukan  Keluarga  Miskin  Di Banyumas’. IT CIDA, 4 (2).
Khasanah,  F.  N.,  Handayanto,  R.  T.,
Herlawati, H., Thamrin, D., Prasojo, P., & Hutahaean, E. S. H. (2020, November). “Decision Support System For Student Scholarship Recipients Using Simple Additive Weighting Method with Sensitivity Analysis”. In 2020 Fifth Interna-tional Conference  on  Informatics  and Computing (ICIC) (pp. 1-6). IEEE. Khomeiny,  A.  T.,  Kusuma,  T.  R.,
Handayani,  A.  N.,  Wibawa,  A.  P., &  Irianti,  A.  H.  S.  (2020, September). “Grading system recommenda-tions  for  students using  fuzzy  mamdani  logic”.  In
2020 4th International Conference on  Vocational  Education  and Training  (ICOVET) (pp.  1-6).
IEEE.
Lestari,  U.,  &  Targiono,  M.  (2017).
“Sistem  Pendukung  Keputusan Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Sebagai  Acuan  Penerima  Bantuan Dana  Pemerintah  (Studi  Kasus: Pemerintah  Desa  Tamanmartani, Sleman )”. Jurnal TAM (Technology  Acceptance  Model), 8 (1), 70-78.
Moedjiono,  S.,  &  Kusdaryono,  A.
(2019,  October).  “Critical  Server Determination using Fuzzy Mamdani  and  Fuzzy  Sugeno Methods”. In 2019 Fourth International Conference on Informatics and Computing (ICIC) (pp. 1-7). IEEE. Purba,  E.  (2018).  Peranan  Teknologi Informasi  Dalam  Mengefektifkan Keputusan Pemberian Dana Corporate  Social  Responsibilty (CSR). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA,
2 (3).
Silvana,  M.,  Akbar,  R.,  &  Audina,  M.
(2018,  October).  “Development  of
classification  features  of  mental disorder  characteristics  using  the fuzzy  logic  Mamdani  method.”  In 2018  International  Conference  on Information  Technology  Systems and  Innovation  (ICITSI) (pp.  410- 414). IEEE. Sugiarto, L. (2020). “Sistem Penunjang Keputusan  Warga  Tidak  Mampu Penerima Bantuan Dengan Metode
Simple Additive Weighting (SAW )”. IT CIDA, 5 (2)