## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 508 - 514 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1069 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Penentuan Nilai Saham Terbaik Dalam Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)

## Edward Robinson Siagian
Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Budi Darma, Medan,  Indonesia Email: Edwardrobin129@gmail.com (* : coressponding author: Edwardrobin129@gmail.com)
Abstrak - Dalam era teknologi informasi saat ini  bahwa aspek kehidupan telah bergantung pada era globalisasi, terutama bagi para pelaku  bisnis.  Untuk  mendukung  perekonomian  tersebut,  maka  investasi  merupakan  suatu  langkah  penting  yang  harus  diambil. Umumnya  diperlukan  dasar  prinsip  memutuskan  langkah  investasi  dalam  bentuk  saham  dalam  rangka  memperoleh  keuntungan maksimal. Nilai investasi pada pasar modal butuh informasi yang cukup, pengalaman, serta naluri bisnis untuk menganalisis investasi yang akan dibeli, mana yang akan dijual, dan mana yang akan tetap dimiliki. Nilai saham sulit diprediksi oleh investor dengan saham yang  potensial,  maka  para    investor    perlu    melakukan    analisis    tren  investasi  dan  oleh    perusahaan  yang  terlebih  dahulu  untuk menentukan model kebijakan investasinya sehingga ia dalam mengambil keputusan  investasi  sesuai  maka yang paling  diharapkan dengan  tingkat  risiko batas  toleransi. Analisis informasi investasi berguna memilih nilai saham-saham yang akan dipilih dan untuk mengetahui tingkat pengembalian diharapkan dapat menentukan strategi investasi yang akan dilakukan.
Pengambilan pendukung keputusan dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bagian dari strategi dalam menentukan saham yang potensial. Sistem pendukung keputusan adalah keputusan yang dapat membantu, mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan.
Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu metode yang bisa membantu di dalam pengambilan keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan.
Kata kunci : Investasi; Saham; Sistem Pendukung Keputusan;  Metode SAW
Abstract- In the current era of information technology, aspects of life have become dependent on the era of globalization, especially for business people. To support the economy, investment is an important step that must be taken. Generally, basic principles are needed to decide on investment steps in the form of shares in order to obtain maximum profits. The value of investing in the capital market requires sufficient information, experience, and business sense to analyze which investments to buy, which to sell, and which to keep. The value of shares is difficult for investors to predict with potential shares, so investors need to carry out investment trend analysis and for companies to first determine their investment policy model so that they make investment decisions in accordance with what is most expected with the level of risk tolerance limits. Analysis of  investment information is useful for determining the value of the shares to be selected and to find out the expected rate of return to determine the investment strategy that will be carried out.
Making  decision  support  using  several  criteria  that  will  be  part  of  the  strategy  in  determining  potential  shares.  A  decision  support system is a decision that can help, speed up and simplify the decision making process.
Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM) with the Simple Additive Weighting (SAW) method is a method that can assist in making decisions regarding several alternative decisions that must be taken with several criteria that will be taken into consideration.
Keywords: Investment;Stocks; Decision Support Systems; SAW Method

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan Investasi dapat berbentuk penentuan konsumsi pebisnis dalam memilih inventasi yang sesuai masa yang akan datang. Umumnya investasi nilai saham adalah suatu kegiatan penanaman saham ataupun modal baik pada aktiva ril  maupun  aktiva  finansial  pada  suatu  unit  usaha  atau  pendanaan  dengan  maksud  memperoleh  keuntungan  yang memuaskan. Investasi dapat diartikan sebagai suatu komitmen penanaman modal dana dalam satu atau beberapa objek investasi berbentuk saham dengan harapan akan mendapatkan keuntungan di masa mendatang. Berinvestasi adalah suatu kegiatan menabung yang berorientasi pada tujuan tertentu dan bagaimana mencapai tujuan keuntungan yang maksimal. Jadi, menabung dan berinvestasi merupakan dua hal yang berbeda[1].
Para investor akan melakukan investasi saham berupa uang yang memiliki tujuan sama, yaitu mendapatkan capital gain, yaitu selisih positif antara harga jual dan harga beli saham serta nilai dividen tunai yang mungkin diterima dari komitmen memperoleh  keuntungan.  Apabila  harga  jual  lebih  rendah  daripada  harga  beli  saham,  maka  investor  akan  menderita kerugian uang (capital loss).
Selain  memiliki  tujuan  yang  sama,  investor  juga  memiliki  tujuan  investasi  yang  berbeda,  yakni  untuk  mendapatkan keuntungan jangka pendek maupun dalam keuntungan jangka panjang[2].  Berinvestasi pada pasar modal membutuhkan pengetahuan khusus, pengalaman, serta naluri bisnis dalam menganalisis point  mana yang akan dibeli, mana yang akan dijual, dan mana yang akan tetap dimiliki. Para  investor saham dalam  melakukan  investasi  saham  pasti  menginginkan keuntungan  berupa  dividen  maupun  capital  gain,  tetapi   dalam berinvestasi  saham  juga  mengandung  risiko.  Risiko dan  Return  mempunyai hubungan  positif,  dimana semakin  tinggi  Return  maka  semakin  tinggi  risiko  yang akan timbul, begitu pula sebaliknya.  Karena Return  saham sulit diprediksi dan sulitnya investor menentukan nilai saham yang potensial, maka para  investor  perlu  melakukan  analisis  tren kinerja  terhadap  perusahaan  yang terlebih dahulu untuk menentukan  kebijakan  investasinya  sehingga  ia  dapat  mengambil  keputusan    investasi    sesuai    dengan    Return    yang diharapkan  dan  tingkat  risiko yang  ia  toleransi. Analisis tersebut berguna untuk menilai saham-saham yang akan dipilih dan untuk mengetahui tingkat Return yang diharapkan dalam menentukan strategi investasi yang akan dilakukan[1][2].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 508 - 514 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1069 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pengambilan keputusan dengan beberapa kriteria keputusan yang disediakan akan menjadi strategi dalam menentukan nilai  saham  yang  menguntungkan.  Sistem  pendukung  keputusan  dapat  berupa  keputusan  yang  dapat  membantu, mempercepat  dan  mempermudah  proses  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (FMADM)  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah  salah  satu  metode  yang  bisa membantu di dalam pengambilan keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan. .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data
Implementasi medote SAW Kesimpulan dan saran
Gambar 2.1. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah dilakukan untuk  menjelaskan dan  mendefenisikan  masalah-masalah  yang dihadapi. Pada tahap ini juga dicari solusi atas masalah tersebut.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  untuk mendukung penyelesaian masalah yang dihadapi.
3. Pengolahan data dengan SAW
Pengolahan data ini di lakukukan disaat data sudah terkumpul dan dilakukan pengujian dengan metode SAW
4. Kesimpulan dan Saran
Disini penulis menyimpulkan dari hasil penelitain yang ada dan memberikan saran yang tebaik.

## 2.2 Bursa Saham
Pasar  bursa  saham  diartikan  sebagai  suatu  transaksi  yang  mempertemukan  penjual  dan  pembeli  saham.  Sebagai penjual saham di dalam bursa pasar saham ini adalah para pemilik saham, sedangkan sebagai pembelinya adalah orang- orang/  lembaga  yang  berminat  membeli  saham.  Bursa  saham  diselenggarakan  dengan  maksud  untuk  mengkoordinasi pertemuan  antara  para  pembeli  saham  dan  stakeholder  atau  lembaga-lembaga  yang  berminat  dengan  pasar saham[3][4][5].
Dalam rangka kegiatan tersebut untuk memenuhi kebutuhan investasi saham oleh perusahaan sebagai penyedia jasa, maka pasar saham ini dirasakan dapat memberikan jalan keluar bagi perusahaan untuk memenuhinya. Dengan demikian tidak terkesan hanya  peminat saham  yang  mendapat keuntungan dari adanya pasar saham  ini  tetapi juga pada stakeholders. Untuk menciptakan sinegi kondisi sinergi antara kedua belah pihak, yaitu antara penjual dan pemberi investasi saham maka  diperlukan  koordinasi  dan  kerjasama  yang  baik  antara  semua  pihak  yang  terkait,  yaitu  penjual  saham,  pembeli saham, dan pemerintah sebagai pengendali[1][5].

## 2.3. FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decission Making)
FMADM ( fuzzy multiple attribute decission making ) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Secara umum  terdapat  3  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk  mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu  pendekatan  subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masingmasing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, tersedianya beberapa faktor proses perankingan alternatif  dapat menentukan model baru. Pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis dengan mengabaikan subyektifitas. (Kusumadewi, 2006: 30).
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mnyelesaikan masalah FMADM. antara lain (Kusumadewi, 2006: 74):
1. Simple Additive Weighting Method (SAW)
2. Weighted Product (WP)
3. ELECTRE
4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 508 - 514 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1069 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

## 2.4 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Kusumadewi, 2006: 74).
dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi)diberikan sebagai :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗
𝑛
𝑗=1
Vi = nilai prefensi Wj = bobot rangking rij = rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tahapan Pengolahan
Metode yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah :
1. Studi pustaka yaitu mengoleksi sejumlah bahan jurnal atau buku berkaitan dengan Fuzzy Multi Criteria, Decision Making, Recommender System ,
2. Memilih, mengumpulkan data Bursa saham dari pialang saham
3. Menganalisa  kerja  dan  menggunakan  Simple  Additive  Weighting  terhadap  data-data  yang  sudah  ditentukan sebelumnya
4. Analisis dan mengkonstruksi prototipe aplikasi untuk pengolahanan data
5. Membuat database beserta relasi antar tabel sesuai dengan tools yang dipakai
6. Membangun algoritma menjadi aplikasi yang dapat dipakai oleh user
7. Mengimplementasikan data pada sistem
8. Menguji dan pembuatan kesimpulan
9. Membuat laporan

## 3.2. Analisis Masalah Nilai Saham
Memilih nilai saham dalam berinvestasi bukanlah pekerjaan yang sederhana, apalagi pilihannya  banyak. Dewasa ini  bahwa  jumlah  perusahaan  publik  yang  mencatatkan  sahamnya  di  bursa  saham  hampir  mencapai  400  perusahaan. Diantara  perusahaan  itu  ada  yang  menjanjikan  untuk  dibeli  dan  dijadikan  portofolio  investasi.  Untuk  memudahkan pengklasifikasikan, bursa saham memang perlu membuat pengelompokkan nilai saham yakni saham papan utama dan saham papan pengembangan. Investor saham masih banyak yang membutuhkan teknik analisa khusus untuk memilih dan menentukan saham mana yang sesuai dengan portofolio investasinya. Sehingga butuhkan suatu pengambilan keputusan dengan beberapa kriteria keputusan yang akan menjadi strategi dalam menentukan saham yang potensial.

## 3.3. Kriteria dan Bobot
FMADM  dan  SAW  dalam  prosesnya  memerlukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  pada  proses perankingan.  Kriteria  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  menentukan  saham  yang  potensial  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 1
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Nilai Buku C2 Nilai Pasar C3 Nilai Intrinsik

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 508 - 514 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1069 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari enam bobot. Untuk lebih jelas data bobot dibentuk dalam tabel tabel 2
Tabel 2 Bobot Bobot Nilai Very Low (VL) 0 Low (L) 0.25 Neutral (N) 0.5 High (H) 0.75 Very High (VH) 1

## 3.4. Model Penyelesaian Kasus Pemilihan Saham
Berdasarkan banyaknya saham yang yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) maka diambil tiga saham sebagai contoh untuk penerapan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam menentukan saham yang potensial. Data dari tiap saham  tersebut di masukkan ke dalam tabel 3
Tabel 3 Data Saham No Nama Saham Nilai Buku Nilai Pasar Nilai Intrinsik 1. ADRO 1.08 1280 6.97 2. ANTM 0.91 1195 28.49 3. JPFA 2.70 1290 67

## 3.5. Penerapan SAW
Langkah  penyelesaian  dalam  penerapan  metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) meliputi : 1. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj)
a. Nilai Buku
Pada variabel nilai buku terdiri dari lima alternatif. Untuk lebih jelas alternatif nilai buku dibentuk dalam tabel 4
Tabel 4. Nilai Buku Alternatif Nilai >= 0 s/d <= 1 0 >= 1.1 s/d <= 2 0.25 >= 2.1 s/d <= 3 0.5 >= 3.1 s/d <= 4 0.75 >= 4.1 1 b. Nilai Pasar
Pada variabel nilai pasar terdiri dari lima alternatif. Untuk lebih jelas alternatif nilai pasar dibentuk dalam tabel 5
Tabel 5 Nilai Pasar Alternatif Nilai >= 1000 s/d <= 1100 0 >= 1105 s/d <= 1200 0.25 >= 1205 s/d <= 1300 0.5 >= 1305 s/d <= 1400 0.75 >= 1405 1
c. Nilai Intrinsik
Pada variabel nilai intrinsik terdiri dari lima alternatif. Untuk lebih jelas alternatif nilai intrinsik dibentuk dalam tabel 6
Tabel 6 bNilai Intrinsik Alternatif Nilai >= 0 s/d <= 20 0 >= 21 s/d <= 40 0.25 >= 41 s/d <= 60 0.5 >= 61 s/d <= 80 0.75 >= 81 1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 508 - 514 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1069 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Agar  lebih  jelas    dimisalkan  untuk  dari  tabel  2  di  atas  adalah  A1=Adro,  A2=Antm,  dan  A3=Jpfa.  Pada  tabel  7 menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 4.8. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 0.25 0.5 0 A2 0 0.25 0.25 A3 0.5 0.5 0.75
Dari tabel 4.8. diubah  ke dalam matriks keputusan X dengan data :
0.25 0.5 0 X =    0 0.25 0.25 0.5 0.5 0.75

## 2. Memberikan nilai bobot (W)
Untuk menentukan bobot dari penentuan saham yang potensial dibentuk dalam tabel 8
Tabel 8 Bobot Untuk Penentuan Saham Yang Potensial Kriteria Bobot C1 (Nilai Buku) 0.3 C2 (Nilai Pasar) 0.45 C3 ( Nilai Intrinsik) 0.25
Dari tabel 7 diperoleh nilai bobot (W) dengan data : W = [0.3        0.45  0.25]
3.
Menormalisasi matriks X menjadi matriks R berdasarkan persamaan 1.
r ij = { x ij Max i x ij Jika j adalah atribut diterima
Min i x ij x ij Jika j adalah atribut ditolak
Keterangan : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi x ij = nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria max i x ij = nilai terbesar dari setiap kriteria min i x ij = nilai terkecil dari setiap kriteria benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika terkecil adalah terbaik
Tabel 9 Penggolongan Kriteria Kriteria Cost Benefit C1 (Nilai Buku) ✓ C2 (Nilai  Pasar) ✓ C3 (Nilai Intrinsik) ✓
a. Untuk nilai buku termasuk ke dalam atribut keuntungan (benefit), karena semakin tinggi nilai maka dianggap semakin baik, Jadi :
b. Untuk nilai pasar termasuk ke dalam atribut biaya ( cost ), karena semakin kecil nilai maka dianggap semakin baik, Jadi :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 508 - 514 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1069 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
c. Untuk nilai intrinsik termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin tinggi nilai maka dianggap semakin baik, Jadi :
Matriks R :
𝑅 =   [ 0.5 0 1 1 0.5 1 0 0.33 1 ]
4. Melakukan proses perankingan dengan menggunakan persamaan.
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Keterangan :
V i = ranking untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
W = [ 0.3  0.45
0.25 ]
𝑅 =   [ 0.5 0
1 1 0.5 1 0 0.33 1 ]
Jadi :
V1 = ( 0.5 ) ( 0.3 ) + ( 1 ) ( 0.45 ) + ( 0 ) ( 0.25 )
= 0.15 + 0.45 + 0 = 0.6
V2 = ( 0 ) ( 0.3 ) + ( 0.5 ) ( 0.45 ) + ( 0.33 ) ( 0.25 )
= 0 + 0.225 + 0.0825  = 0.3075 = 0.31
V3 = ( 1 ) ( 0.3 ) + ( 1 ) ( 0.45 ) + ( 1 ) ( 0.25 )
= 0.3 + 0.45 + 0.25 = 1
Nilai terbesar ada pada V3 sehingga alternatif A3 (JPFA) adalah alternatif yang terilih sebagai alternatif terbaik. Maka JPFA merupakan saham yang potensial. Untuk lebih jelas lihat pada Tabel 10
Tabel 10  Ranking No Nama Saham Nilai Buku Nilai Pasar Nilai Intrinsik Hasil Akhir 1. JPFA 0.5 0.5 0.75 1 2. ADRO 0.25 0.5 0 0.6 3. ANTM 0 0.25 0.25 0.31

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 508 - 514 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1069 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian mulai dari penjabaran dari pendahuluan sampai dengan pembahasan dalam penelitian ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :, Pemberian Kriteria yang digunakan untuk menentukan nilai saham yang sesuai adalah nilai buku, nilai pasar dan nilai intrinsik dianggap cukup  untuk memilih saham potensial ditunjukkan pada  hasil  penelitian  untuk  menentukan  saham  yang  potensial.  Dengan  memilih  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)  dihubungkan  dengan  pencapaian  tujuan  untuk  mendapatkan  saham  potensial  yang  terbaik  hingga  dapat dinyatakan  sebagai  strategi  terbaik.  Nilai  saham  potensial  yang  terpilih  menjadi  portofolio  investasinya,  namun  tidak dapat menjamin para  investor intra day trading ataupun short shell. Rancangan sistem yang dibangun memberikan hasil keputusan yang terbaik berdasarkan hitungan nilai-nilai dari masing-masing kriteria..

## REFERENCES
[1] Elsa I.L., Fauzi Alvin, Aldi L.R. 2022. Penggunaan Saham Preferen Dalam Penentuan Joint Venture, E-ISSN: 2614-5030 P-ISSN: 2614-5022
[2] Antoni, Ratih Juwita, Aprilia Putri Wijayanti, 2020. Penentuan Nilai Harga Wajar Saham Dengan Menggunakan Metode Gordon Growth Model, p-ISSN: 2086-3306 e-ISSN: 2809-8862
[3] A. Suryahadi, “Tenaga Kerja dan Hubungan Industrial untuk Memperluas Kesempatan Kerja,” Lemb. Penelit. SMERU, vol. 3, p. 105, 2004.
[4] T. Mustasya, Kebijakan Pasar Tenaga Kerja Fleksibel : Tepatkah Untuk Indonesia Saat Ini ?, vol. 1. 2018.
[5] N. Manouselis, H. Drachsler, R. Vuorikari, H. Hummel, and R. Koper, Recommender Systems in Technology Enhanced Learning. 2011.
[6] Hendrayudi. 2011. Dasar – Dasar Pemrograman Microsoft Visual Basic 2008. Bandung : Penerbit Satu Nusa.
[7] Daihani, Dadan Umar. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. Jakarta :  Penerbit Elex Media Komputindo.
[8] EfraimTurban, Dkk. 2005. Decision Support Systems And Inteligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan Dan Sistem Pakar) Jillid 1. Yogyakarta : Penerbit Andi.
[9] Sri Kusumadewi, Dkk. 2006. Fuzzy Multi – Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta : Penerbit Graha Ilmu.
[10] A. Ernawati, “Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[11] S.  R.  Tanjung  and M.  V  Siagian,  “Penerapan  Metode  COPRAS  dan ENTROPY dalam  Pemilihan  Anggota  Badan Pengawas Pemilihan Umum ( BAWASLU ),” vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[12] R.  Sanjaya,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Menentukan  Perumahan  Terbaik  Berdasarkan  Kondisi  dan  Lokasi Menggunakan Metode ENTROPHY dan ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2020, pp. 447–452, 2020.
[13] R.  T.  Aldisa,  F.  Teknologi,  and  U.  Nasional,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  dalam Keputusan Pemberian Reward Kinerja Pegawai Hotel,” vol. 4, no. 3, pp. 1212–1223, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.
[14] M.  Bobbi,  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Esabella,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua  Program  Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[15] H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210.
[16] S. Alex Rizky Saputra, “Implementasi Algoritma ARAS Pada SPK untuk Menentukan Peringkat Dosen Terbaik,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 11, no. 1, pp. 578–591, 2022.
[17] A. B. Ginting, “Implementasi Metode Additive Ratio Assessment ( ARAS ) Dalam Menentukan Perusahaan Penyalur Tenaga Kerja Terbaik,” vol. 9, pp. 174–182, 2021.
[18] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio  Analysis  (  MOOSRA  )  dalam  Penentuan  Lulusan  Mahasiswa  Terbaik,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  162–168,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[19]
[20] http://id.wikipedia.org/wiki/Sistem,
[21] http://id.wikipedia.org/wiki/Data_flow_diagram,
[22] http://informatika.web.id/category/data-flow-diagram,
[23] http://id.wikipedia.org/wiki/Unified_Modeling_Language,
[24] http://id.wikipedia.org/wiki/Diagram_alir,
[25] http://id.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Access.