## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK PADA PT. GRAHA PADMA INTERNUSA
Evandro Diprasetya 1) , Hendra Kurniawan 2)
1) Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
2) Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta email : evandro.d@students.amikom.ac.id 1) , hendrakurniawan@amikom.ac.id 2) INFO ARTIKEL

## ABSTRAK

## Riwayat Artikel:
Diterima September 2023 Revisi November 2023 Terbit November 2023

## Penulis Korespondensi :

## Hendra Kurniawan
Sistem  Informasi,  Fakultas  Ilmu Komputer,
Universitas
Amikom
Yogyakarta
Email: hendrakurniawan@amikom.ac.id
PT.  Graha  Padma  Internusa  merupakan  perusahaan  pengembang perumahan  yang  sudah  memiliki  pengalaman  yang  cukup  panjang  di kota Semarang. Produk pertamanya adalah perumahan bernama "Graha Padma".  Perusahaan  ini  melakukan  penilaian  karyawan  terbaik menggunakan  sistem  manual.  Masing-masing  karyawan  dinilai menggunakan  skor  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Bagi  karyawan  yang memperoleh  skor  tertinggi,  maka  akan  menjadi  karyawan  terbaik. Perhitungan  skor  dilakukan  menggunakan  penjumlahan  manual, sehingga resiko kesalahannya cukup besar dan waktu yang dibutuhkan relatif lama. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan karyawan terbaik pada PT. Graha Padma Internusa. Metode  SAW  merupakan  metode  yang  dapat  menyediakan  kriteria- kriteria tertentu dan terbobot, sehingga dapat menghasilkan perhitungan yang  akurat.  Kriteria  yang  digunakan  meliputi  aspek  Kepemimpinan, Pengetahuan, Kedisiplinan, Pengalaman Organisasi, Ketelitian, Prestasi, Keikutsertaan  Organisasi,  dan  Komunikasi.  Hasil  akhir  penelitian  ini berupa  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu  digunakan  untuk menentukan karyawan terbaik.
Kata Kunci :
Karyawan; Perusahaan; SAW; Waterfall

## ABSTRACT
PT. Graha Padma Internusa is a housing development company that has quite a long experience in the city of Semarang. The first product was housing  called  "Graha  Padma".  This  company  assesses  the  best employees using a manual system. Each employee is measured using a score based on certain criteria. The employee who gets the highest score will become the best employee. Score calculations are carried out using manual addition, so the risk of error is quite large and the time required is  relatively  long.  This  research  aims  to  apply  the  Simple  Additive Weighting  (SAW)  method  in  the  Decision  Support  System  (SPK)  to determine the best employees at PT. Graha Padma Internusa. The SAW method is a method that can provide certain and weighted criteria, so that  it  can  produce  accurate  calculations.  The  criteria  used  include aspects  of  Leadership,  Knowledge,  Discipline,  Organizational Experience, Accuracy, Achievement, Organizational Participation, and Communication. The final result of this research is a decision support system that can be used to determine the best employees.
Keywords : Employee; Company; SAW; Waterfall
Information System Journal (INFOS) Vol. 6, No. 2, November 2023, pp. 108-118

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan suatu perusahaan dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya adalah sumber daya manusia (SDM) atau karyawan. Karyawan merupakan penduduk usia produktif atau melakukan pekerjaan yang berusia 15-64 tahun. Penduduk dalam suatu negara dapat menghasilkan suatu produk dan jasa sebagai hasil dari pekerjaan yang telah dilakukannya. Secara umum, karyawan adalah makhluk sosial yang menjadi kekayaan utama (aset) dan menjadi faktor sentral dalam perusahaan atau organisasi[1].
Karyawan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  perkembangan  suatu  perusahaan,  karena mempunyai peran penting dalam keberhasilan melaksanakan kegiatan di dalam organisasi. Setiap karyawan dapat memiliki bakat atau kemampuan yang berbeda satu dengan yang lain. Karyawan terbaik dapat dipilih dengan berbagai cara, termasuk seleksi langsung oleh manajer atau pimpinan perusahaan. Akan tetapi, strategi ini dianggap subjektif, karena tidak memiliki hasil yang jelas dalam bentuk poin komputasi atau skor  yang sesuai dengan kinerja karyawan. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu metode supaya dapat menentukan karyawan terbaik secara objektif, salah satunya menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)[2]
PT.  Graha  Padma  Internusa  merupakan  perusahaan  pengembang  perumahan  yang  terletak  di  kota Semarang.  Perusahaan  ini  melakukan  penilaian  karyawan  terbaik  menggunakan  sistem  manual.  Masing- masing karyawan dinilai menggunakan skor berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Karyawan yang memperoleh skor terbanyak, maka  akan dinobatkan sebagai karyawan terbaik. Perhitungan skor-skor tersebut dilakukan menggunakan penjumlahan manual, sehingga resiko kesalahannya cukup besar dan waktu yang dibutuhkan relatif lama. Oleh sebab itu, perlu dikembangkan sistem terkomputerisasi berupa sistem pendukung keputusan untuk mendukung penilaian karyawan terbaik secara lebih objektif, akurat, dan cepat. Kriteria penilaian yang digunakan meliputi performa, kerjasama, pengembangan diri, kedisiplinan, dan ketepatan kerja.
Beberapa metode yang dapat diterapkan dalam sistem pendukung keputusan antara lain Analytical Hierarchy  Process (AHP), Weighted  Product , Simple  Additive  Weighting (SAW),  dan  Topsis  [3][4][5][6]. Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan karyawan terbaik pada  PT.  Graha  Padma  Internusa.  Metode  tersebut  memiliki  keunggulan  lebih  fleksibel  dan  mampu menyelesaikan berbagai masalah yang kompleks[7]. Penggunaan metode SAW ini dapat berdampak signifikan untuk mendukung bagian HRD pada PT. Graha Padma Internusa, sehingga meminimalisir terjadinya kesalahan dalam pemilihan karyawan terbaik secara efektif dan efisien. Implementasi metode SAW melalui beberapa tahapan, yaitu memasukan data diri, data kriteria, nilai setiap kriteria, melakukan perhitungan, dan memasukan nilai bobot setiap kriteria.
Penelitian  terdahulu  terkait  penerapan  metode  SAW  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan karyawan terbaik telah dilakukan oleh beberapa peneliti. Pertama, penelitian yang dilakukan oleh Hery  Nurmawan,  Yulita  Fatma  Andriani,  dan  Kusrini  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan berbasis  metode  SAW  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  pada  PT.  ABC[8].  Penelitian  tersebut menggunakan  4  indikator,  yaitu  sikap,  tingkat  kehadiran,  tingkat  pendidikan, dan  target.  Kedua,  penelitian yang dilakukan oleh Kikye Martiwi Sukiakhy, Cut Vita Rajiatul Jummi, dan Anta Rini Utami menghasilkan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik pada PT. Cindyani Tiwi Lestari[9]. Penelitian tersebut menggunakan 4 kriteria, yaitu disiplin, kualitas pekerjaan, kerjasama dan perilaku. Ketiga, penelitian yang  dilakukan  oleh  Murtiwiyati,  Deasy  Indayanti,  dkk  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan karyawan terbaik guna membantu pengelolaan sumber daya manusia (SDM)[10]. Penelitian tersebut menggunakan 7 kriteria, yaitu kreatifitas, absensi, kerjasama, tanggung jawab, tata karma, ketrampilan, dan kinerja.
Penelitian penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan karyawan terbaik pada  PT.  Graha  Padma  Internusa  menggunakan  5  kriteria,  yaitu  performa,  kerjasama,  pengembangan  diri, kedisiplinan, dan ketepatan kerja. Proses penerapan metode SAW dalam sistem pendukung keputusan akan mengikuti model waterfall . Model ini berisi tahapan-tahapan terstruktur atau terurut yang dapat mendukung pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  secara  baik  dan  meminimalisir  terjadinya  kesalahan[11]. Penelitian  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan,  sehingga  berkontribusi  terhadap  proses  penentuan karyawan terbaik pada PT. Graha Padma Internusa secara optimal dan objektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian mengadopsi metode waterfall , yang merupakan metode paling populer dalam pengembangan  sistem  informasi[12].  Metode  ini  meliputi  tahapan requirement  analysis,  design, implementation, dan testing . Tahapan penelitian ditunjukkan seperti pada Gambar 1.
Mulai Selesai Requirements Analysis Design Implementation Testing

## Gambar 1 Tahapan penelitian

## 1) Requirement Analysis
Pada tahapan ini mendeskripsikan secara lengkap dan komprehensif terkait sistem pendukung keputusan yang akan dikembangkan[13]. Pada tahap ini berisi 3 aktivitas, yaitu identifikasi masalah, studi literatur, dan  pengumpulan  data.  Identifikasi  masalah  merupakan  aktivitas  awal  pada  proses  penelitian  yang ditujukan  untuk  menemukan  masalah  secara  ilmiah.  Studi  literatur  dilakukan  dengan  mempelajari  dan memahami teori-teori yang digunakan dalam penelitian, seperti mencari faktor-faktor yang menjadi syarat Sistem  Pendukung  Keputusan,  dan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Sumber  studi  literatur meliputi buku, jurnal ilmiah, dan internet. Pengumpulan data dalam penelitian dilakukan dengan 2 cara, yaitu observasi dan wawancara kepada pihak di PT. Graha Padma Internusa.
2) Design
Pada  tahapan  ini  meliputi  3  aktivitas,  yaitu  mendesain database ,  mendesain  sistem,  dan  mendesain antarmuka. Pemodelan database menggunakan ERD ( Entity Relationship Diagram ), sedangkan pemodelan sistem menggunakan DFD ( Data Flow Diagram ).
3) Implementation
Pada tahapan ini meliputi 4 akvitas, yaitu implementasi ERD, implementasi DFD, implementasi antarmuka, dan  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Implementasi  ERD  menggunakan  database MySql, sedangkan implementasi DFD dan antarmuka menggunakan bahasa pemrograman PHP ( Hypertext Preprocessor ) dan tools pendukung lain yang meliputi Bootstrap, Sublime Text, Notepad ++, dan Google Chrome.

## 4) Testing
Testing  merupakan  tahapan  pengujian  sistem  pendukung  keputusan  yang  dihasilkan  dalam  penelitian. Metode yang digunakan adalah black box testing .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Requirement Analysis
Penentuan  kriteria  digunakan  untuk  proses  perhitungan  metode  SAW  dalam  sistem  pendukung keputusan untuk menentukan karyawan terbaik pada PT. Graha Padma Internusa. Hasilnya terdapat 5 kriteria yang dapat digunakan dalam proses perhitungan seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Information System Journal (INFOS) Vol. 6, No. 2, November 2023, pp. 108-118
Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria C1 Performa C2 Kerjasama C3 Pengembangan Diri C4 Kedisiplinan C5 Ketepatan Kerja
Masing-masing kriteria dapat mempunyai nilai kriteria dan bobot preferensi sebagai dasar perhitungan dalam metode SAW. Nilai kriteria ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai kriteria No Kategori Nilai 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup Baik 3 4 Tidak Baik 2 5 Sangat Tidak Baik 1
Sementara  itu,  bobot  preferensi  dalam  penentuan  karyawan  terbaik  pada  PT.  Graha  Padma  Internusa ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Bobot preferensi Kode Kriteria Deskripsi Bobot (%) C1 Performa 30 C2 Kerjasama 30 C3 Pengembangan Diri 10 C4 Kedisiplinan 10 C5 Ketepatan Kerja 20
Pada penelitian menggunakan data karyawan sebagai data alternatif dalam proses perhitungan metode SAW. Data tersebut berisi nama dan jabatan seperti ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Data alternatif Kode Nama Jabatan A1 Pappuwati Widyaningrum Staff Administrasi Legal A2 Gunawan Widodo Mulyo Staff Administrasi Legal A3 Rina Tri Sasanti Customer Service A4 Umiyati Pengawas EM A5 Ruth Sonanda Martaspica Staff Personalia
Penerapan metode SAW dimulai dengan memberikan nilai pada setiap alternatif berdasarkan 5 kriteria yang telah ditentukan. Nilai tersebut diberikan oleh atasan langsung dan hasilnya ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai setiap alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 2 3 2 4 3 A2 3 3 4 2 4 A3 5 3 5 2 4 A4 5 3 2 4 5 A5 4 3 1 2 3
Nilai  pada  setiap alternatif berada pada  skala 1-5 sesuai dengan nilai kriteria.  Selanjutnya,  nilai yang  telah diperoleh  dijadikan  sebagai  dasar  pembuatan  matriks  keputusan  (X) dan hasilnya  ditunjukkan  seperti  pada persamaan 1.
𝑋 =
[
2 3 2 4 3
3 3 4 2 4 5 3 5 2 4 5 3 2 4 5 4 3 1 2 3]

## Persamaan 1 Matriks keputusan (X)
Berikutnya,  dilakukan  perhitungan  matriks  ternormalisasi  (R)  pada  masing-masing  kriteria  dan  hasilnya ditunjukkan pada persamaan 2.
𝑅 = [ 0,40 1,00 0,40 1,00 0,60 0,60 1,00 0,80 0,50 0,80 1,00 1,00 1,00 0,50 0,80 1,00 1,00 0,40 1,00 1,00 0,80 1,00 0,20 0,50 0,60]

## Persamaan 2 Matriks ternormalisasi (R)
Hasil nilai preferensi (P) dan perangkingan pada sistem pendukung  keputusan untuk menentukan karyawan terbaik pada PT. Graha Padma Internusa ditunjukkan seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil nilai preferensi dan perangkingan Kode Nama Akhir Rangking A1 Pappuwati Widyaningrum 68 5 A2 Gunawan Widodo Mulyo 77 3 A3 Rina Tri Sasanti 91 2 A4 Umiyati 94 1 A5 Ruth Sonanda Martaspica 73 4
Peringkat  pertama  dalam penentuan  karyawan  terbaik  menggunakan  metode  SAW  pada  PT.  Graha  Padma Internusa  adalah  Umiyati  dan  disusul  oleh  Rina  Tri  Sasanti,  Gunawan  Widodo  Mulyo,  Ruth  Sonanda Martaspica, dan Pappuwati Widyaningrum.

## 3.2 Design
Perancangan  ERD  ( Entity  Relationship  Diagram )  merupakan  merupakan  diagram  struktural  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  perancangan  database  pada  suatu  sistem  [14].  Hasil  perancangan  ERD mempunyai  8  entitas  yaitu  data  pengguna,  kriteria,  subkriteria,  bobot  periode,  karyawan,  nilai  karyawan, periode dan hasilnya ditunjukkan pada Gambar 2.
Information System Journal (INFOS) Vol. 6, No. 2, November 2023, pp. 108-118
Masing-masing entitas mempunyai atribut, seperti pada entitas pengguna mempunyai antribut pengguna_id, pengguna_username, dan pengguna_password. Dari ketiga atribut tersebut yang menjadi primary key adalah pengguna_id.
Data  Flow  Diagram (DFD)  adalah  alat  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  alisis  dan memodelkan aliran data pada suatu proses bisnis[15]. Perancangan DFD level 0 pada penerapan metode SAW untuk menentukan karyawan terbaik pada PT. Graha Padma Internusa ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3 Desain DFD level 0
Pengguna sistem pendukung keputusan pada penelitian ini adalah admin. Sementara itu, perancangan DFD level 1 ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Desain DFD level 1
Perancangan DFD Level 1 mempunyai 8 proses meliputi pengolahan data pengguna, olah data periode, olah data kriteria, olah data sub-kriteria, olah data karyawan, olah data nilai karyawan, olah data bobot periode, dan pengolahan perhitungan.
3.3 Implementation
3.3.1 Halaman Login
Halaman login digunakan untuk masuk ke dalam sistem  dengan memasukkan username dan password seperti ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Halaman login

## 3.3.2 Halaman Home
Halaman home merupakan halaman yang akan ditampilkan setelah admin berhasil melakukan login . Pada halaman ini akan ditampilkan informasi menu berupa menu pengguna, kriteria, subkriteria, periode, karyawan, dan nilai karyawan seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6 Halaman home

## 3.3.3 Halaman Data Periode
Halaman data periode merupakan halaman yang digunakan untuk mengelola data periode. Data periode ditampilkan dalam bentuk tabel dengan informasi nama dan status seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Information System Journal (INFOS) Vol. 6, No. 2, November 2023, pp. 108-118

## 3.3.4 Halaman Data Kriteria
Halaman data kriteria merupakan halaman yang digunakan untuk mengelola data kriteria. Data kriteria  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel  dengan   informasi  nama  dan  jenis  kriteria  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8 Halaman data kriteria

## 3.3.5 Halaman Data Subkriteria
Halaman data subkriteria merupakan halaman yang digunakan untuk mengelola data subkriteria atau nilai kriteria. Data subkriteria ditampilkan dalam bentuk tabel dengan informasi nama kriteria, jenis, dan informasi subkriteria seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9 Halaman data subkriteria

## 3.3.6 Halaman Data Karyawan
Halaman data karyawan merupakan halaman yang digunakan untuk mengelola data karyawan. Data karyawan ditampilkan dalam bentuk tabel dengan informasi nama, jabatan, dan email seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10 Halaman data karyawan

## 3.3.7 Halaman Data Bobot Periode
Halaman  data  bobot  periode  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk  mengelola  data pengelolaan bobot periode. Pada halaman ini menampilkan data periode,  status periode, dan nilai setiap bobot seperti yang ditunjukkan pada Gambar 11.

## Gambar 11 Halaman data bobot periode

## 3.3.8 Halaman Data Nilai Karyawan
Halaman  nilai  karyawan  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk  mengelola  data  nilai karyawan. Data nilai karyawan ditampilkan dalam bentuk tabel dengan informasi nama, jabatan, periode, dan informasi nilai yang sudah diinputkan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12 Halaman data nilai karyawan

## 3.3.9 Halaman Perangkingan
Halaman  perangkingan  merupakan  halaman  yang  menampilkan  informasi  dari  hasil perangkingan. Pada informasi perangkingan akan menampilkan periode yang dihitung dan data alternatif dalam bentuk tabel seperti yang ditunjukkan pada Gambar 13.
Information System Journal (INFOS) Vol. 6, No. 2, November 2023, pp. 108-118

## Gambar 13 Halaman perangkingan

## 3.4 Testing
Tahap testing dilakukan dengan menggunakan metode black box testing . Metode ini dilakukan dengan menjalankan  atau  mengeksekusi  unit  atau  modul,  kemudian  diamati  apakah  hasilnya  sesuai  dengan  proses bisnis yang diinginkan. Hasil testing ditunjukkan seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil pengujian black box testing No Menu Fungsi Keterangan 1 Login Proses validasi login Sesuai 2 Data Pengguna Menampilkan data pengguna, tambah data pengguna, ubah data pengguna, hapus data pengguna Sesuai 3 Data Kriteria Menampilkan data jenis, tambah data berita, ubah data berita, hapus data berita, upload gambar Sesuai 4 Data Subkriteria Menampilkan data periode, tambah data periode, ubah data periode, hapus data periode, aktifkan data periode Sesuai 5 Data Periode Menampilkan data periode, tambah data periode, ubah data periode, hapus data periode, mengaktifkan periode Sesuai 6 Data Karyawan Menampilkan data karyawan, tambah data karyawan, ubah data karyawan, hapus data karyawan Sesuai 7 Data Nilai Karyawan Menampilkan data nilai karyawan, tambah data nilai karyawan, ubah data nilai karyawan, hapus data nilai karyawan Sesuai 8 Menu Bobot Periode Menampilkan data bobot, tambah data bobot, ubah data bobot, hapus data bobot, validasi jumlah bobot Sesuai 9 Menu Perhitungan Menampilkan periode, melakukan proses perhitungan, menampilkan informasi rangking, menampilkan informasi detail, menghapus data perhitungan Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dapat disumpulkan bahwa penerapan metode SAW ( Simple Additive Weightin g) untuk menentukan  karyawan  terbaik  pada  PT.  Graha  Padma  Internusa  menggunakan  5  kriteria,  yaitu  performa, kerjasama,  pengembangan  diri,  kedisiplinan,  dan  ketepatan  kerja.  Alternatif  yang  digunakan  berjumlah  5 karyawan dan menghasilkan Umiyati sebagai karyawan terbaik di urutan pertama, selanjutnya disusul oleh Rina Tri Sasanti, Gunawan Widodo Mulyo, Ruth Sonanda Martaspica, dan Pappuwati Widyaningrum.
Limitasi dalam penelitian ini terletak pada penentuan dan jumlah kriteria yang digunakan. Saran untuk penelitian  selanjutnya,  penentuan  kriteria  dapat  mengacu  pada  standar  atau  pedoman  tertentu  dalam menentukan  karyawan  terbaik.  Sistem  pendukung  juga  dapat  dikembangkan  menjadi  multi user ,  sehingga setiap pimpinan divisi dapat mempunyai akun untuk mengoperasikan sistem

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Djaya,  “Pengaruh  Motivasi  Kerja  Dan  Kompetensi  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Di  Moderasi Kompensasi,” Bul. Stud. Ekon. , vol. 26, no. 1, pp. 72 – 84, 2023.
[2] Celina  Pertiwi  and  A.  Diana,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Karyawan  Terbaik Menggunakan Metode AHP Dan SAW,” J. Bit , vol. 17, no. 1, pp. 23 – 30, 2020.
[3] H. A. Septilia and Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Metode AHP,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 34 – 41, 2020.
[4] B. Krismoyo and J. R. Sagala, “Penerapan Metode Weighted Product (WP) Menentukan Siswa Drop Out Pada Smk Swasta Sinar Harapan,” IKOMSI J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 8 – 14, 2020.
[5] M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa- Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459 – 471, 2020.
[6] Sahadi,  M.  Ardhiansyah,  and  T.  Husain,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa/i  Kelas Unggulan Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,” JTSI , vol. 1, no. 2, pp. 440 – 445, 2020.
[7] R.  Ristiana  and  Y.  Jumaryadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Wedding  Organizer Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J. SISFOKOM , vol. 10, no. 1, pp. 25 – 30, 2021.
[8] H. Nurmawan, Y. F. Andriani, and Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan Karyawan Berprestasi Pada PT. ABC Dengan Metode SAW,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol. 5, no. 1, pp. 35 – 41, 2019.
[9] K.  M.  Sukiakhy,  C.  V.  R.  Jummi,  and  A.  R.  Utami,  “Implementasi  Metode  SAW  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. Cindyani Tiwi Lestari,” J. Sist. Inf. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 13 – 22, 2022.
[10] Murtiwiyati, D. Indayanti, R. J. Saputra, S. Chodidjah, and A. E. Pradita, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode SAW,” J. Sos. dan Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 98 – 107, 2022.
[11] Kurniawati  and  M.  Badrul,  “Penerapan  Metode  Waterfall  Untuk  Perancangan  Sistem  Informasi Inventory Pada Toko Keramik Bintang Terang,” J. PROSISKO , vol. 8, no. 2, pp. 47 – 52, 2021.
[12] J. A. Ramadhan, D. T. Haniva, and A. Suharso, “Systematic Literature Review Penggunaan Metodologi Pengembangan Sistem Informasi Waterfall, Agile, dan Hybrid,” JIEET , vol. 7, no. 1, pp. 36 – 42, 2023.
[13] F. Heriyanti and A. Ishak, “Design of logistics information system in the finished product warehouse with  the  waterfall  method:  review  literature,”  in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 2019, pp. 1 – 5.
[14] M.  L.  A.  Latukolan,  A.  Arwan,  and  M.  T.  Ananta,  “Pengembangan  Sistem  Pemetaan  Otomatis EntityRelationship DiagramKe Dalam Database,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 4058 – 4065, 2019.
[15] F. C. D. Bani, A. D. Maharani, F. N. Raharjo, and Z. K. Safira, “Analisis Bisnis Proses Sea Freight Menggunakan Data Flow Diagrampada Perusahaan Forwarder,” J. Econ. , vol. 2, no. 12, pp. 3697 – 3707, 2023.