## Sistem Pengambilan Keputusan  Kepuasan Pelanggan Bengkel Motor Berkah  dengan Metode Simple Additive Weigthing

## Dedi Mahrizon
Manajemen Informatika, AMIK KOSGORO, Solok, Sumatra Barat Email: dedimahrizon@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dedimahrizon@gmail.com Submitted 23-10-2022; Accepted 30-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Bengkel Motor Berkah merupakan bentuak pelayanan jasa dalam kegiatan perbaikan motor baik kerusakan kecil maupun kerusakan besar. Bengkel Berkah berusaha memberikan pelayanan terbaik agar pelanggan merasa puasa setelah memperoleh hasil jasa perbaikan yang diberikan oleh bengkel berkah. Kepuasan Konsumen merupakan factor utama dalam memberikan pelayanan jasa  dan mampu memberikan  kepuasan  bagi  setiap  pelanggan,  Sehingga  setiap  pelanggan  merasa  puas  dan  senang  dengan  pelayanan  yang  telah diberikan Tujuan Utama penelitian ini yaitu  membuat sebuah desain pada system pengambilan keputusan tentang kepuasan pelanggan terhadap  Bengkel  Motor  Berkah  menggunakan  konsep  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan    mencari  penjumlahan terbobot  dari  kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Hasil  Akhir  penelitian  ini  adalah  Sistem  pengambilan  keputusan  dalam menentukan kepuasan pelanggan dari hasil Bengkel Motor Berkah sesuai dengan penilaian nilai tertinggi dari output yang dihasilkan. Penentuan  Kepuasan  Pelanggan  dapat  dinilai  dari  5  aspek  yaitu  pelayanan,  kinerja,hasil,tanggung  jawab  dan  Harga.  Nilai  output tertinggi  diperoleh  dengan nilai  tertinggi  yaitu  1  atas  nama  R  dan  nilai  terkecil  yaitu  0,665  atas  nama  konsumen  N  dan  A.  Sistem Pengambilan keputusan menggunakan metode simple additive weigthing mampu menyelesaikan masalahan tentang penilaian kepuasan konsumen dalam sistem pengambilan Keputusan.
Kata Kunci: Pelayanan; Kepuasan Pelanggan;  Sistem Pengambilan Keputusan; Metode SAW; Atribut

## Abstract
Berkah Motor Workshop is a form of service in motorcycle repair activities, both minor and major damage. Bengkel Berkah strives to provide the best service so that customers feel fast after getting the results of the repair services provided by the blessing workshop. Consumer satisfaction is the main factor in providing services and is able to provide satisfaction for every customer, so that every customer feels satisfied and happy with the services that have been provided. Simple Additive Weighting (SAW) method by finding the weighted sum of the performance of each alternative on all attributes. The final result of this research is a decision-making system in determining customer satisfaction from the results of the Berkah Motor Workshop in accordance with the highest value assessment of the resulting output. Determination of customer satisfaction can be assessed from 5 aspects, namely service, performance, results, responsibility and price. The highest output value is obtained with the highest value, namely 1 on behalf of R and the smallest value of 0.665  on  behalf  of  consumers  N  and  A.  The  decision-making  system  using  the  simple  additive  weighing  method  is  able  to  solve problems regarding the assessment of consumer satisfaction in the decision-making system.
Keywords: Service; Customer satisfaction; Decision Making System; SAW Method; Attributes

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan pertumbuhan penduduk yang semakin pesat, kebutuhan penduduk pun semakin   meningkat, khususnya kebutuhan terhadap transportasi. Transportasi merupakan salah satu kebutuhan masyarakat untuk membantu mobilitas mereka agar sampai di suatu tempat. Transportasi yang banyak digunakan oleh masyarakat yaitu kendaraan sepeda motor. Dengan banyaknya kebutuhan masyarakat terhadapsepeda motor, semakin berkembang pula pasar kendaraan bermotor. Berkembangnya pasar  sepeda motor di Indonesia membuat persaingan menjadi sangat ketat.Hal ini menjadi keuntungan bagi  pihak  konsumen  karena  akan  semakin  banyak  pilihan  dalam  menentukan  sepeda  motor  yang  akan digunakan.Penentuan pilihan untuk membeli sepeda motor oleh konsumen dapat dipengaruhi banyak faktor, baik dari harga jual, pelayanan purna jual, kualitas sepeda motor, dan sebagainya  [1]. Pada zaman ini perkembangan teknologi digital semakin berkembang dengan luas, perusahaan di tuntut untuk bersaing semakin ketat. Ini karena teknologi digital yang berkembang mulai digunakan sebagai salah satu strategi perusahaan untuk mengalahkan pesaing. Dengan adanya teknologi yang mempermudah untuk memenuhi kebutuhan. Terutama pada bisnis jasa yang saat ini berkembang bersama dengan  teknologi  yang  semakin  memudahkan.  Grab hadir  sebagai  salah  satu  perusahaan jasa  yang  berbasis  teknologi aplikasi  gadget  yang  semakin  memudahkan  konsumen  untuk  mendapatkan  jasa  [2].  Di  era  teknologi  saat  ini,  sangat terlihat  bahwa  semakin  luasnya  pesaing  bisnis,  yang  berarti  persaingan  bisnis  menjadi  kompetitif.  Hal  ini  cenderung ditinjau dari pesaing yang semakin beragam dengan tipe usaha yang sama, menjadi pemicu meningkatnya persaingan [3]. Kualitas pelayanan yang baik sangatlah penting dalam mempertahankan kepuasan  masyarakat, karena bentuk pelayanan yang berkualitas dapat menarik perhatian dari masyarakat. Pelayanan yang dikelola dengan baik akan dapat memenuhi harapan masyarakat. Kualitas pelayanan dipengaruhi oleh beberapa faktor yang dianggap penting bagi masyarakat dalam menggunakan layanan jasa [4]. kualitas pelayanan dapat diartikan sebagai upaya pemenuhan kebutuhan dan keinginan konsumen serta ketepatan dalam penyampaiannya dalam mengimbangi harapan konsumen. Dari definisi tersebut maka dapat ditarik kesimpulan bahwa kualitas pelayanan adalah segala upaya yang dilakukan perusahaan didalam memenuhi harapan pelanggan terhadap pelayanan yang mereka terima agar pada akhirnya perusahaan dapat bertahan di pasar dan mendapatkan kepercayaan konsumen. Setiap konsumen pasti memiliki sejumlah harapan ( expectation ). Pengaruh kualitas produk,  kualitas  pelayanan,  dan  harga  diharapkan  dapat  meningkatkan  kepuasan  konsumen  dan  mempertahankan
loyalitas konsumen terhadap produk atau jasa yang digunakan. Kepuasan dan loyalitas konsumen terhadap produk atau jasa  dapat  dilihat dari kebiasaan  konsumen  dalam melakukan  pembelian  secara berulang.  Perusahan  perlu  mengamati kepuasan  dan  loyalitas  konsumen  untuk  memenuhi  keinginan  dan  kebutuhan konsumen,  serta  tercapainya  tujuan  dari perusahaan [5]. Setiap perusahaan dituntut untuk memenuhi dan  mengimbangi perubahan yang terjadi [6]. Unsur- unsur yang  digunakan  untuk  menganalisis  tingkat  kepuasan  pelanggan  adalah  [7]  (1)  Kualitas  Produk  dimana  dengan  sub unsurnya  adalah:  Performance,  Feature,  Conformance,  Reliability,  Durability,  Serviceability,  Esthetical  and perceived quality; (2) Harga dimana dengan sub unsurnya adalah Nilai yang diperoleh dan harga yang ditawarkan dan (3) Kualitas Pelayanan, dengan sub unsurnya adalah: Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance dan Empathy.
Untuk  memberikan  kepuasan  terhadap  pelanggan,  perusahaan  harus  dapat  menjual  barang  atau  jasa  dengan kualitas yang paling baik dengan harga yang sesuai dengan apa yang didapatkan. Tingkat kepuasan pelanggan terhadap suatu  barang  atau  jasa  akan  mencerminkan  tingkat  keberhasilan  perusahaan    dalam  memasarkan  produknya.  Jika pelanggan merasa puas akan terhadap perusahaan maka pelanggan tersebut akan menjadi pelanggan yang loyal dan tidak akan berpaling pada perusahaan lain [8].Setiap organisasi modern dan maju senantiasa mengedepankan  bentuk-bentuk aktualisasi kualitas layanan. Kualitas layanan yang dimaksud adalah memberikan bentuk pelayanan yang optimal dalam memenuhi  kebutuhan,  keinginan,  harapan  dan  kepuasan  dari  masyarakat  yang meminta  pelayanan  dan  yang  meminta dipenuhi pelayanannya. Konsep kualitas layanan yang berkaitan dengan kepuasan ditentukan oleh lima unsur yang biasa dikenal  dengan  istilah  kualitas  layanan  “RATER”  ( responsiveness,  assurance,  tangible,  empathy dan reliability )  [9]. Kepuasan layanan pada pengguna jasa akan merasa puas bila mereka mendapatkan pelayananan yang baik atau sesuai harapan [10]. Sistem pendukung keputusan merupakan perangkat lunak ( software ) komputer yang dapat menghasilkan informasi  pendukung  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  semi  terstruktur    dengan mengolah  data,  informasi  dan  rancangan  model.  Dalam  hal  ini,  sistem  pendukung  keputusan    bukanlah  alat  dalam pengambilan  keputusan,  tetapi  merupakan  alat  pendukung  [11].  Sistem  pendukung  keputusan  menggabungkan kemampuan  komputer  dalam  pelayanan  interaktif  dengan  pengolahan  data  yang  memanfaatkan  model  atau  aturan penyeleksian yang tidak terstruktur [12]. Sistem pendukung keputusan secara khusus dibangun untuk mencari solusi atas permasalahan yang ada atau untuk mengevaluasi suatu peluang atau kesempatan yang memungkinkan.Sistem tersebut didukung oleh sebuah sistem informasi berbasis komputer dapat membantu seseorang meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan  keputusan.  Sistem  pengambilan  keputusan  mendayagunakan  sumber  daya  dari  individu-individu  dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun Komponen Pengambilan Keputusan adalah [14]: a. Data Management ,  meliputi  database  yang  mengandung  data  yang  relevan  untuk berbagai    situasi  dan  diatur  oleh software yang disebut Database Management Systems (DBMS).
b. Model  Management , melibatkan  model  finansial,  statistikal, management  science ,  atau berbagai  model  kuantitatif lainnya, sehingga dapat memberikan ke sistem suatu kemampuan analitis, dan manajemen software yang diperlukan.
c. Communication  (dialog  subsystem) yaitu  User  dapat  berkomunikasi  dan  memberikan  perintah  pada  SPK  melalui subsistem ini, yang berarti menyediakan antarmuka.
d. Knowledge  Management yaitu  subsistem  optional  yang  dapat  mendukung  subsistem  lain  atau  bertindak  sebagai komponen yang berdiri sendiri.
Metode Simple Additive Weighting sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  [15].  Metode  SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses  normalisasi  matriks  sebelumnya  [16].  [17]  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.
R ij = { Xij Max Xij Min Xij
Xij
(1)
Dimana :
R ij = Rating kinerja ternormalisasi; Max ij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom; Min ij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom;
X ij = Baris dan kolom dari matriks Dengan Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut C j; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Dimana : V i = Nilai akhir dari alternatif; W i = Bobot yang telah ditentukan; R ij = Normalisasi matriks;
Pengambilan  keputusan  dalam  penyeleksian  siswa  baru  ini  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Metode ini digunakan karena dapat membantu dalam proses perangkingan berdasarkan hasil penilaian kriteria yang sudah ditetapkan [18].
Untuk menghasilkan penelitian yang terarah diperlukan Metodelogi penelitian yang terstruktur. Langkah Langkah dalam penyelesaian penelitian ini Diantaranya
Gambar 1. Metodelogi Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah menentukan variable input dan output dari data Kepuasan pelayanan pada Bengkel berkah terdiri dari 4 Variabel input dan 1 variabel output . Variabel Input terdiri dari: a. Pelayanan; b. Kinerja;
c. Hasil;
d. Tanggung Jawab;
e. Harga; Variabel output yaitu hasil akhir dari penilaian berupa kepuasan pelanggan dari layanan jasa dari bengkel berkah dari nilai tertinggi/ terbesar sampai nilai terkecil/terendah. Dibawah ini merupakan kriteria penilaian dalam menentukan kepuasan pelanggan.
a. Kriteria yang dibutuhkan
Tabel 1. kriteria pemilihan Kriteria Keterangan Atribut C1 Pelayanan Benefit C2 Kinerja Benefit C3 Hasil Benefit C4 Tanggung Jawab Benefit C5 Harga Benefit
Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  bobot  sehingga  membentuk  sebuah  himpunan  dengan  nilai diantaranya:
Tabel 2. Tabel bobot nilai kriteria
Kriteria Pelayanan Kinerja Hasil Tanggung Jawab Harga atribut Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit nilai 0,25 0,20 0,30 0,15 0,15
b. Kriteria Pelayanan (C1)
Tabel 3. Variabel Pelayanan Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<40 0,15 Tidak Bagus C1=41-60 0,20 Cukup Bagus C1=61-79 0,25 Bagus C1>=80 0,30 Sangat Bagus
c. Kriteria Kinerja (C2)
Tabel 4. Variabel Kinerja Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<40 0,15 Tidak Bagus C1=41-60 0,20 Cukup Bagus C1=61-79 0,25 Bagus C1>=80 0,30 Sangat Bagus
d. Kriteria Hasil (C3)
Tabel 5 . Variabel Hasil Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<40 0,15 Tidak Bagus C1=41-60 0,20 Cukup Bagus C1=61-79 0,25 Bagus C1>=80 0,30 Sangat Bagus
e. Kriteria Tanggung Jawab (C4)
Tabel 6. Variabel Tanggung Jawab Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<40 0,15 Tidak Bagus C1=41-60 0,20 Cukup Bagus C1=61-79 0,25 Bagus C1>=80 0,30 Sangat Bagus
f. Kriteria Harga (C5)
Tabel 7. Variabel Harga Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<40 0,15 Tidak Bagus C1=41-60 0,20 Cukup Bagus C1=61-79 0,25 Bagus C1>=80 0,30 Sangat Bagus
Nilai dari setiap atribut merupakan nilai dari hasil proses pengimputan data yang sudah dikonfersikan berdasarkan bobot kriteria yang sudah ditentukan melalui proses perhitungan.
Tabel 8. Tabel Nilai Kriteria Kriteria Pelayanan Kinerja Hasil Tanggung Jawab Harga Rahmat 0,30 0,20 0,30 0,20 0,30 Budi 0,30 0,20 0,30 0,20 0,30 Diana 0,25 0,20 0,30 0,20 0,30 Nadia 0,15 0,15 0,30 0,20 0,30 Agung 0,15 0,15 0,30 0,15 0,20 Johan 0,20 0,15 0,30 0,15 0,20
R 11 = (0,30) MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20) = 1
R 12 = (0,30) MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20) = 0,6
R 13 = (0,25) MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20) = 0,83 R 14 = (0,15) MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20) = 0,5
R 15 = (0,15) MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20) = 0,5
R 16 = (0,20) MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20) = 0,6
R 21 = (0,20)
MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15) = 1
R 22 = (0,20) MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15) = 1
R 23 = (0,20) MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15) = 0,6
R 24 = (0,15) MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15) = 0,5
R 25 = (0,15) MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15) = 0,5
R 26 = (0,15) MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15) = 0,5
R 31 = (0,30) MAX(0,30;0,30;0,30;0,30;0,30;0,30) = 1
R 32 = (0,30) MAX(0,30;0,30;0,30;0,30;0,30;0,30) = 1
R 33 = (0,30) MAX(0,30;0,30;0,30;0,30;0,30;0,30) = 1 R 34 = (0,30) MAX(0,30;0,30;0,30;0,30;0,30;0,30) = 1
R 35 = (0,30) MAX(0,30;0,30;0,30;0,30;0,30;0,30) = 1
R 36 = (0,30) MAX(0,30;0,30;0,30;0,30;0,30;0,30) = 1
R 41 = (0,20) MAX(0,20;0,20;0,20;0,20;0,15;0,15) = 1
R 42 = (0,20)
MAX(0,20;0,20;0,20;0,20;0,15;0,15) = 1
R 43 = (0,20)
MAX(0,20;0,20;0,20;0,20;0,15;0,15) = 1
R 44 = (0,20)
MAX(0,20;0,20;0,20;0,20;0,15;0,15) = 1
R 45 = (0,15) MAX(0,20;0,20;0,20;0,20;0,15;0,15) = 0,5
R 46 = (0,15) MAX(0,20;0,20;0,20;0,20;0,15;0,15) = 0,5
R 51 = (0,30)
MAX(0,30;0,30;0,300,30;0,20;0,20) = 1
R 52 = (0,30)
MAX(0,30;0,30;0,300,30;0,20;0,20) = 1
R 53 = (0,30)
MAX(0,30;0,30;0,300,30;0,20;0,20) = 1
R 54 = (0,30)
MAX(0,30;0,30;0,300,30;0,20;0,20) = 1 R 55 = (0,20) MAX(0,30;0,30;0,300,30;0,20;0,20) = 0,6
R 56 = (0,20) MAX(0,30;0,30;0,300,30;0,20;0,20) = 0,6

## Tabel 9. Tabel Normalisasi Nilai Kriteria
Kriteria  Pelayanan   Kinerja  Hasil  Tanggung Jawab  Harga
Rahmat 1 1 1 1 1 Budi 0,6 1 1 1 1 Diana 0,83 0,6 1 1 1 Nadia 0,5 0,5 1 1 1 Agung 0,5 0,5 1 0,5 0,6 Johan 0,6 0,5 1 0,5 0,6
Selanjutnya untuk Sistem pengambilan Keputusan, Dalam Hal ini Pemberian Keputusan penentuan kepuasan pada Bengkel Motor berkah dapat memberi bobot seperti pada tabel, sehingga di peroleh:
W=[ 0,20 ; 0,20 ; 0,30 ; 0,15 ; 0,15] Hasil perengkingan Kepuasan Pelanggan pada Bengkel Motor berkah adalah: V 11 = [( 1*0,20) + (1*0,20) + (1*0,30) + (1*0,15) + (1*0,15)]
= 0,2+ 0,2 + 0,3 + 015 + 0,15 = 1 V 12
= [(0,6*0,20) + (1*0,20) + (1*0,30) + (1*0,15) + (1*0,15)]
= 0,12 + 0,2 + 0,3 + 0,15+ 0,15 = 0,92 V I3 = [(0,83*0,20) + (0,6*0,20) + (1*0,30) + (1*0,15) + (1*0,15)]   =0,16+0,12+0,3+0,15+0,15 = 0,88 V 14
= [(0,5*0,20) + (0,5*0,20) + (1*0,30) + (0,5*0,15) + (0,6 *0,15)]
= 0,1+ 0,1 + 0,3 + 0,075+ 0,09 = 0,665 V 15
= [(0,5*0,20) + (0,5*0,20) + (1*0,30) + (0,5*0,15) + (0,6*0,15)]
= 0,1+ 0,1+ 0,3 + 0,075+ 0,09 = 0,665 V 16 = [(0,6*0,20) + (0,5*0,20) + (1*0,30) + (0,5*0,15) + (0,6*0,15)] = 0,12+ 0,1 + 0,3 + 0,075 + 0,09 = 0,685 Setelah dilakukan tahap proses terakhir didapat nilai paling tingggi adalah 1 dan terendah 0,665 dapat dilihat dari tabel dibawah ini:
Tabel 10. Tabel nilai kriteria Alternatif Rank Rahmat 1
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Budi 0,92 Diana 0,88 Nadia 0,665 Agung 0,665 Johan 0,685
Hasil akhir dari penilaian Kepuasan Pelanggan pada Bengkel Motor Berkah meminiki nilai tertinggi adalah nilai 1 yang diperoleh atas nama R, maka yang menjadi prioritas kepuasan Pelanggan yang akan direkomendasikan yaitu R.

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan maka diperoleh kesimpulan bahwa Metode SAW mampu menghasilkan sistem pengambilan keputusan dalam penilaian layanan kepuasan konsumen terhadap bengkel motor berkah dengan memperhatikan kriteria penilaian yang diperoleh dari indikator dapat dibagi menjadi 5 kriteria yaitu Pelayanan, Kinerja, Hasil, Tanggung jawab dan Harga. Dari pengolahan data yang terdiri dari 6 nama konsumen, Maka dipilih konsumen pertama yang memperoleh nilai paling besar yaitu 1 atas nama R. Penilaian terkecil dalam pemilihan kepuasan pelanggan terdapat pada nama urutan ke empat dan  ke  lima  dengan  Nama  N  dan  A.  dengan  nilai  bobot  sebesar  0,665.  Metode  ini  mampu  menyelesaikan  dan menghasilkan solusi dalam sistem pengambilan kepuasan pelanggan.

## REFERENCES
[1] L. Sholeha, S. Djaja, and J. Widodo, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Di Ahass Sumber Jaya Maha Sakti Kecamatan Rogojampi Kabupaten Banyuwangi,” JURNAL PENDIDIKAN EKONOMI: Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan, Ilmu Ekonomi dan Ilmu Sosial, vol. 12, no. 1, p. 15, 2018, doi: 10.19184/jpe.v12i1.6465.
[2] D. Sumarsid, “JURNAL ILMIAH M-PROGRESS,” vol. 12, no. 1, pp. 70–83, 2022.
[3] Taupik Ismail, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Kantor Indihome Gegerkalong Di Kota Bandung,” Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, dan Akuntansi), vol. 5, no. 1, pp. 1124–1135, 2021.
[4] Riyadin,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Masyarakat  Keluarga  Berencana  di  Kecamatan  Pekalongan Kabupaten Lampung (Studi Kasus Pada Desa Pekalongan),” Jurnal Simplex, vol. 2, no. 1, pp. 41–50, 2019.
[5] J. B. Santoso, “(Studi Pada Konsumen Geprek Bensu Rawamangun ),” Akuntansi dan Manajemen Vol. 16 No. 01, April 2019, vol. 16, no. 01, pp. 127–146, 2019.
[6] D. Julia Ratnawulan Skawanti, “Konsumen Di Restoran Raisha Butik Hotel Bogor,” vol. 5, no. 1, pp. 111–121, 2022.
[7] K. J. Siregar, W. A. Areros, and S. A. . Sambul, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Jasa Service Motor ( Studi Kasus Pada Nusantara Surya Sakti ),” Jurnal Productivity, vol. 2, no. 7, pp. 551–555, 2021.
[8] feri kusuma Wardani., “Kepuasan Pelanggan Bengkel Motor Pak Darus Di.”
[9] A. Setiawan, N. Qomariah, and H. Hermawan, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen Popolo Coffee,” Sains Manajemen Dan Bisnis Indonesia, vol. 9, no. 2, pp. 114–126, 2019.
[10]  A.  Ramadiani,  ramadiani ;  Rahmah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tenaga  Kesehatan  Teladan,”  Jurnal  Ilmiah teknologi sistem informasi, vol. 3, no. 2, pp. 83–88, 2019.
[11]  B. Irawan, E. D. Sitanggang, and S. Achmady, “Sistem pendukung keputusan tingkat kepuasan pasien terhadap mutu pelayanan rumah sakit berdasarkan metode servqual,” vol. 6, no. 1, 2021.
[12]  M.  Dahria, S.  N.  Arief,  I. Santoso,  and  R.  Kustini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Customer Terhadap Pelayanan Jasa Kebersihan Di Pt . Sas MenggunakanMetode Fuzzy Asosiative Memory,” vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[13]  A.  F.  Boy  and  D.  Saripurna,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap Pelayanan di Toko Indomaret Menggunakan Metode Fuzzy Associative Memory ( FAM ),” vol. 3, no. 1, pp. 78–85, 2020.
[14]  P. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Program Kota Tanpa Kumuh (Kotaku) Pada Pnpm Mandiri Kabupaten Deli Serdang Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,”  Buletin Utama Teknik, vol. 16, no. 1, pp. 39–46, 2020.
[15]  R. T. Subagio, M. T. Abdullah, and Jaenudin, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa,” Prosiding SAINTIKS FTIK UNIKOM, vol. 2, pp. 61–68, 2017.
[16]  H.  Hermanto  and  N.  Izzah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Motor  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),” Matematika Dan Pembelajaran, vol. 6, no. 2, p. 184, 2018, doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[17]  Frieyadie, “Sistem Pendukung Keputusan Promosi,” no. 1, pp. 37–45, 2016.
[18]  A. Abdillah, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Dengan  Metode Simple Additive Weigthing ( Saw ) Di Sman 1 Cikakak Kab . Sukabumi,” SISMATIK (Seminar nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika), pp. 124–131, 2021.