BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 203 − 207 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Penerimaan Beasiswa

## Joko Kuswanto
Fakultas Teknik dan Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Baturaja, OKU, Sumatera Selatan, Indonesia Email: ko.8515@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ko.8515@gmail.com
Abstrak− Salah  satu  faktor  yang  dapat  mendukung  semangat  belajar  mahasiswa  adalah  dengan  adanya  bantuan  pendidikan  dalam bentuk  beasiswa.  Berbagai  macam  jenis  beasiswa  diberikan  kepada  mahasiswa  yang  mempunyai  prestasi  baik  prestasi  akademik maupun nonakademik. Kondisi yang sering terjadi dalam proses pemberian beasiswa, penilaianya tidak selalu diputuskan berdasarkan pertimbangan  yang  pasti  serta  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Proses  penentuan  pemberian  beasiswa  kepada mahasiswa  akan  lebih efektif  dan  efisien  jika  menggunakan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  dapat membantu  tim  penyeleksi  dalam  proses  seleksi  penerima  beasiswa  sehingga  mempercepat  dalam  proses  pengambilan  keputusan berdasarkan dari kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Sistem pendukung keputusan yang akan dibangun menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Dengan adanya sistem yang baru diharapkan dapat membantu tim seleksi terkait dengan pengelolaan data pendaftar, seleksi dan usulan penerima beasiswa dapat dilakukan dengan lebih mudah dan cepat.
Kata Kunci: Beasiswa; Sistem Pendukung Keputusan; SAW
Abstract− One  factor  that  can  support  student  enthusiasm  for  learning  is  the  existence  of  educational  assistance  in  the  form  of scholarships.  Various  types  of  scholarships  are  given  to  students  who  have  achievements  both  academic  and  non-academic achievements. Conditions that often occur in the process of awarding scholarships, the assessment is not always decided based on definite considerations and predetermined criteria. The process of determining the provision of scholarships to students will  be more effective and efficient if you use a decision support system. With the existence of a decision support system, it can help the selection team in the selection process of scholarship recipients so as to speed up the decision-making process based on predetermined criteria. The decision support system to be built applies the Simple Additive Weighting (SAW) method. With the new system, it is expected to help the selection team related to managing applicant data, selection and proposal of scholarship recipients can be done more easily and quickly.
Keywords : Scholarships; Decision Support System; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai  faktor dapat mendukung mahasiswa untuk belajar dengan giat sehingga perkuliahan dapat  diselesaikan tepat waktu dengan menyadang gelar sesuai bidang ilmu atau jurusan yang dipilih. Salah satu faktor yang dapat mendukung semangat  belajar  mahasiswa  adalah  dengan  adanya  bantuan  pendidikan  dalam  bentuk  beasiswa.  Beasiswa  merupakan suatu program yang terdapat dalam suatu institusi dengan tujuan untuk membantu biaya pendidikan mahasiswa agar dapat melanjutkan studi [1]. Bentuk bantuan biasanya diberikan bagi setiap orang yang memiliki kriteria tertentu demi tetap berlangsungnya  pendidikan  yang  ditempuh  [2].  Berbagai  macam  jenis  beasiswa  diberikan  kepada  mahasiswa  yang mempunyai prestasi baik prestasi akademik maupun nonakademik. Beasiswa yang diberikan oleh perguruan tinggi kepada mahasiswa berasal dari pemerintah, pihak swasta ataupun dari perguruan tinggi tersebut.
Kondisi  yang  sering  terjadi  dalam  proses  pemberian  beasiswa  kepada  mahasiswa  mengalami  kendala.  Hal  ini dikarenakan  proses  penilaianya  tidak  selalu  diputuskan  berdasarkan  pertimbangan  yang  pasti  serta  kriteria  yang telah ditetapkan,  misalnya  Indeks  Prestasi  Semester,  Indeks  Prestasi  Komulatif,  penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan orang  tua,  dan  prestasi.  Dengan  adanya  berbagai  kriteria  dapat  menyulitkan  pengambil  keputusan  dalam  menentukan mahasiswa mana yang berhak menerima beasiswa.
Proses penentuan pemberian beasiswa kepada mahasiswa akan lebih efektif dan efisien jika menggunakan sebuah sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk memecahkan masalah tertentu yang harus dipecahkan [3]. Dengan adanya sistem pendukung keputusan dapat membantu tim  penyeleksi  dalam  proses  seleksi  penerima  beasiswa  sehingga  mempercepat  dalam  proses  pengambilan  keputusan berdasarkan dari kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Sistem pendukung keputusan yang akan dibangun menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dilakukan dengan cara menormalisasi  matriks ke suatu  sekala yang dapat di pertimbangkan dengan data-data yang sudah di kumpulkan lalu dibuatkan kriteria penilaian berdasarkan data-data tersebut [4].
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam penyeleksian penerimaan beasiswa dengan menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam proses seleksi. Dengan  adanya  sistem  yang  baru  diharapkan  dapat  membantu  tim  seleksi  terkait  dengan  pengelolaan  data  pendaftar, seleksi dan usulan penerima beasiswa dapat dilakukan dengan lebih mudah dan cepat.
Penelitian terkait dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) juga pernah dilakukan sebelumnya, seperti penelitian yang dilakukan oleh Marsujitullah, dkk [5] menyatakan bahwa dalam penetapan penerimaan pegawai non PNS LPP  RRI  Merauke  dapat  dilakukan  dengan  hasil yang  akurat,  serta  membantu  pengambil  keputusan  dalam  penetapan rekrutmen pegawai non PNS - PBPNS dengan memanfaatkan hasil ujian manual yang dilakukan oleh berbagai kriteria dan kondisi LPP RRI Merauke.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ramadhan,  dkk  [6],  yang  menyatakan  bahwa  penilaian  penerima beasiswa akan tepat sasaran karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan, sehingga mendapatkan hasil yang tepat dan akurat dan juga tepat sasaran terhadap siswa-siswi yang akan menerima program beasiswa tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Tahapan  ini  dengan  melakukan  identifikasi  masalah  berupa  masalah  dan  solusi  pada  pemilihan  beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.
b. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan mencari sumber referensi berupa artikel penelitian terdahulu terkait dengan seleksi penerimaan beasiswa dan metode SAW.
c. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan dengan mengumpulkan data alternatif dan kriteria yang akan digunakan dalam penelitian.
d. Analisis data Menggunakan metode SAW
Tahapan ini dilakukan dengan melakukan analisa data secara manual menggunakan metode SAW.
e. Menarik Kesimpulan
Tahap  akhir  yaitu  dengan  melakukan  penarikan  kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  analisa  data  menggunakan metode SAW

## 2.2 Metode SAW
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot merupakan metode yang memiliki konsep  dasar  yaitu  nilai  ternormalisasi  kriteria  untuk  alternatif  harus  dikalikan  dengan  bobot  kriteria  [6].  Metode  ini merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu [7], [8].  Berikut langkah-langkah dalam penyelesaian suatu masalah menggunakan metode Simple Additive Weighting, yaitu [9]–[17]:
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria.
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut benefit ataupun cost) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. Dengan rumus sebagai berikut [18]:
r ij =   { X ij Max X ij jika j adalah atribut benefit
MinX ij X ij jika j adalah atribut cost
(1)
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dan  perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik  (Ai)  sebagai  solusi. Dengan rumus sebagai berikut [19]:
V ij =   ∑ W j n i=1 r ij (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang didapatkan dari  penelitian ini adalah hasil penilaian yang dapat  mendukung pengambilan keputusan untuk proses  seleksi  penerimaan  beasiswa  dengan  mengambil  sampel  data  calon  penerima  sebanyak  5  mahasiswa  dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan.  Dalam  penyeleksian  penerimaan beasiswa berdasarkan 5 kriteria berikut:
C1  : IPS C2  : IPK C3  : Penghasilan Orang Tua C4  : Jumlah Tanggungan orang tua C5  : Prestasi
2. Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria.
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 203 − 207 https://hostjournals.com/bulletincsr
Setelah ditentukan kriteria untuk proses penilaian, selanjutnya pemberian bobot nilai kriteria. Pembobotan diawali dengan menentukan jenis kriteria apakah benefit atau cost dan penentuan nilai bobot kriteria. Penentuan tersebut dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot C1 IPS Cost 20 C2 IPK Benefit 30 C3 Penghasilan Orang Tua Benefit 20 C4 Jumlah Tanggungan orang tua  Benefit 20 C5 Prestasi Cost 10
Selanjutnya adalah pemberian nilai rating kecocokan pada setiap alternatif pada setiap kriteria, alternatifnya adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Alternatif Alternatif   Mahasiswa   C1 C2 C3 C4 C5 A1 Dimas 3.15  3.32  3.500.000 1 Kabupaten A2 Althario 3.35  3.40  2.000.000 3 Internasional A3 Rasito 3.10  3.20  2.500.000 2 Provinsi A4 Budi 3.25  3.25  3.500.000 3 Nasional A5 Dwi 3.20  3.20  1.500.000 1 Kabupaten
Dari data alternatif pada tabel 2 diatas selanjutnya dilakukan analisa terhadap kriteria, menentukan jenis kriteria (benefit atau cost) dan melakukan konversi jika kriteria memiliki data crips. Hasil analisa : A. IPS : jenis kriteria cost. Tidak terdapat data crips sehingga tidak perlu dilakukan konversi nilai
B. IPK : jenis kriteria benefit. Tidak terdapat data crips sehingga tidak perlu dilakukan konversi nilai
C. Penghasilan orang tua : jenis kriteria benefit. Terdapat data crips sehingga perlu dilakukan konversi nilai
D. Jumlah tanggungan orang tua : jenis kriteria benefit. Tidak terdapat data crips sehingga tidak perlu dilakukan konversi nilai
E. Prestasi : jenis kriteria cost. Terdapat data crips sehingga perlu dilakukan konversi nilai
Pengkonversian alternatif data penghasilan orang tua dan prestasi adalah sebagai berikut: A. Penghasilan orang tua : a. 0 – 1.000.000 : poin 4
b. 1.000.001 – 3.000.000 : poin 3 c. 3.000.001 – 5.000.000 : poin 2 d. > 5.000.001 : poin 1 B. Prestasi: a. Tingkat Kota/Kabupaten : poin 1 b. Tingkat Provinsi : poin 2
c. Tingkat Nasional : poin 3
d. Tingkat Internasional : poin 4
Tabel 3 . Data nilai calon penerima beasiwa
Alternatif   Mahasiswa   C1 C2 C3  C4  C5 A1 Dimas 3.15  3.32 2 1 1 A2 Althario 3.35  3.40 3 3 4 A3 Rasito 3.10  3.17 3 2 2 A4 Budi 3.25  3.25 2 3 3 A5 Dwi 3.20  3.18 3 1 1
Dari data yang tertera pada tabel 3 diatas, dapat dibuat matriks keputusan berdasarkan kriteria sebagai berikut:
r ij =
[ 3.15 3.32 2 1 1 3.35 3.40 3 3 4 3.10 3.25 3.20 3.17 3.25 3.18 3 2 3 2 3 1 2 3 1 ]
Kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis kriteria, apakah termasuk dalam kriteria benefit atau kriteria cost. Jika jenis kriteria adalah benefit, maka proses normalisasi dilakukan dengan cara membagi nilai atribut dengan nilai terbesar dari semua atribut pada kritera. Namun, jika jenis kriteria adalah cost, maka proses normalisasi dilakukan dengan cara membagi nilai terkecil dari semua atribut pada kriteria dengan nilai atribut. Berikut hasil perhitungan berdasarkan kriteria benefit dan cost yang telah ditentukan sebelumnya:
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 203 − 207 https://hostjournals.com/bulletincsr
C1  : IPS (Cost) r 11 = 3.10 3.15 = 0.98
r 12 = 3.10 3.35 = 0.93
r 13 = 3.10 3.10 = 1.00
r 14 = 3.10 3.25 = 0.95
r 15 = 3.10 3.20 = 0.97 C2  : IPK (Benefit) r 21 = 3.32 3.40 = 0.98
r 22 = 3.40 3.40 = 1.00
r 23 = 3.17 3.40 = 0.93
r 24 = 3.25 3.40 = 0.96
r 25 = 3.18 3.40 = 0.94
C3  : Penghasilan Orang Tua (Benefit) r 31 = 2 3 = 0.67
r 32 = 3 3 = 1.00 r 33 = 3 3 = 1.00
r 34 = 2 3 = 0.67 r 35 = 3 3 = 1.00
C4  : Jumlah Tanggungan orang tua (Benefit) r 41 = 1 3 = 0.33 r 42 = 3 3 = 1.00 r 43 = 2 3 = 0.67 r 44 = 3 3 = 1.00 r 45 = 1 3 = 0.33 C5  : Prestasi (Cost) r 51 = 1 1 = 1.00 r 52 = 1 4 = 0.25 r 53 = 1 2 = 0.50 r 54 = 1 2 = 0.33 r 55 = 1 1 = 1.00
Berikut matriks hasil normalisasi
r ij =
[ 0.98 0.98 0.67 0.33 1.00 0.93 1.00 1.00 1.00 0.25
1.00 0.95 0.97 0.93 0.96 0.94 1.00 0.67 1.00 0.67 1.00 0.33 0.50 0.33 1.00 ]
Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dan perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif yang terbaik (Ai) sebagai solusi
V1 = (0,98 x 20) + (0,98 x 30) + (0,67 x 20) + (0,33 x 20) + (1,00 x 10) = 72,5 V2 = (0,93 x 20) + (1,00 x 30) + (1,00 x 20) + (1,00 x 20) + (0,25 x 10) = 81,0 V3 = (1,00 x 20) + (0,93 x 30) + (1,00 x 20) + (0,67 x 20) + (0,50 x 10) = 80,3 V4 = (0,95 x 20) + (0,96 x 30) + (0,67 x 20) + (1,00 x 20) + (0,33 x 10) = 71,5 V5 = (0,97 x 20) + (0,94 x 30) + (1,00 x 20) + (0,33 x 20) + (1,00 x 10) = 81,4
Hasil akhir dari perhitungan diatas dapat dibuat tabel berdasarkan rangking sebagai berikut:
Tabel 4. Rangking Alternatif   Mahasiswa V Peringkat A1 Dimas 72,5 4 A2 Althario 81,0 2
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.230 | Hal 203 − 207 https://hostjournals.com/bulletincsr
Alternatif   Mahasiswa V Peringkat A3 Rasito 80,3 3 A4 Budi 71,5 5 A5 Dwi 81,4 1
Jadi  dari  perhitungan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  rekomendasi  untuk  seleksi  penerima  beasiswa  dalam penelitian ini adalah Dwi karena mendapatkan nilai tertinggi sebesar 81.4.

## 4. KESIMPULAN
Melihat hasil perhitungan diatas, bahwa penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk seleksi penerimaan beasiswa didasarkan pada 5 kriteria yaitu IPS, IPK, penghasilan orang tua,  jumlah tanggungan orang tua, dan prestasi. Hasil akhir dari penilaian didapatkan nilai preferensi tertinggi sebesar 81,4 atas nama Dwi. Berdasarkan hasil penilaian diatas dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibangun dikatakan berhasil. Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan akurat  lagi,  disarankan  dengan  menambahkan  kriteria-kriteria  lain  dan  mengkombinasikan  dengan  metode  seperti TOPSIS  agar  keputusan  akhir  menjadi  lebih  maksimal.  Metode  TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang dipilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang (terjauh) dari solusi ideal negatif dari sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak  antara  dua  titik  untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu alternatif [20].

## REFERENCES
[1] A. R. Mido, T. H. Saputro, and E. I. H. Ujianto, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Universitas Teknologi Yogyakarta dengan Metode TOPSIS,” Teknomatika, vol. 12, no. 1, pp. 25–30, 2019.
[2] E. Aditya, “Penentuan Kriteria Calon Penerima Beasiswa Dengan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Universitas Potensi Utama),” Infosys (Information Syst. J., vol. 5, no. 2, pp. 143–151, 2021.
[3] A. N. Nafisa, E. N. D. B. Purba, N. A. Putri, and D. Y. Niska, “Penentuan Kriteria Penerima Beasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” J. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 103–108, 2022.
[4] D. R. Dwiki Putri and M. R. Fahlevi, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting(SAW) Dalam Pemilihan Kacamata,” Infosys (Information Syst. J., vol. 5, no. 2, pp. 113–122, 2021.
[5] Marsujitullah, Rachmat, A. Prayitno, and M. Y. Zamhuri, “Decision support system determination of acceptance of employees not civilian state employees (PBPNS) in LPP RRI Merauke using simple additive weighting method,”  IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 343, no. 1, 2019.
[6] M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and ..., “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. …, vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[7] S. E. Wiyono and Latipah, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Untuk,”  Link, vol. 26, no. 1, pp. 24–28, 2017.
[8] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting(SAW)  Untuk  Pemilihan  Siswa Terbaik,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 7, no. 2, p. 104, 2018.
[10]  I.  J.  T.  Situmeang,  S.  Hummairoh,  S.  M.  Harahap,  and  Mesran,  “Application  of  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  for  the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[11]  M. R. Hamdan, A. Triayudi, and A. Iskandar, “Komparasi Metode Simple Addtive Weighting dan Weight Product Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan pada Penerimaan BLT,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 1543–1550, 2022.
[12]  R.  P.  Sari  and  M.  R.  Maulana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 3, pp. 472–478, 2021.
[13]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[14]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[15]  Asminah,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weigthing  Untuk  Penentuan  Level  Kondisi  Penyandang  Disabilitas,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 559–565, 2022.
[16]  N.  Setiawan  et  al.,  “Simple  additive  weighting  as  decision  support  system  for  determining  employees  salary,”  Int.  J.  Eng. Technol., vol. 7, no. 2.14 Special Issue  14, pp. 309–313, 2018.
[17]  M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, p. 366, 2019.
[18]  L. Yusuf, T. Hidayatulloh, D. Nurlaela, L. D. Utami, and F. N. Hasan, “Simple Additive Weighting untuk Front-end Framework Terbaik,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, pp. 136–142, 2020.
[19]  M.  F.  Buraerah,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  DALAM  MENENTUKAN KARAKTERISTIK  LAHAN  TERBAIK  UNTUK  TANAMAN  UBI  JALAR  (Ipomoea  batatas  L.),”  Smart  Comp  Jurnalnya Orang Pint. Komput., vol. 9, no. 2, pp. 80–84, 2020.
[20]  R.  Tullah,  A.  R.  Mariana,  and  D.  Baskoro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi Menggunakan Metode AHP Dan TOPSIS Pada STMIK Bina Sarana Global,” J. Sisfotek Glob., vol. 8, no. 2, 2018.