Terbit online pada laman : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemilihan Handphone Bekas
Frans Pernando Hutagaol 1 , Mesran 1,* , Juanda Hakim Lubis 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Medan, Indonesia Email: 1 franspernando99@gmail.com, 2 mesran.skom.mkom@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi             : 07 Juli  2021
Revisi Akhir                     :15 Juli 2021 Diterima                           : 20 Juli 2021
Diterbitkan Online           : 28 Juli 2021
Pemilihan  handphone  bekas  yang  dilakukan  para  pembeli  kadang membuat  bingung  calon  pembeli  handphone  bekas  apa  yang  akan dibeli  sesuai  kriteria  yang  diinginkan.  Berdasarkan  hal  tersebut  pada penelitian  ini dibangun sistem pendukung keputusan  yang digunakan untuk  melakukan  proses  pemilihan  handphone  bekas  yang  sesuai dengan kriteria yaitu harga, kamera, RAM, memori internal, processor, baterai,  jaringan  dan  berat.  Metode  pengambilan  keputusan  yang digunakan yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini digunakan  untuk  menentukan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria,  yang kemudian dilakukan proses perangkingan untuk menentukan alternatif handphone  bekas  dari  sejumlah  alternatif  handphone  bekas.  Dengan adanya sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode SAW ( Simple  Additive  Weighting ),  dapat  membantu  konsumen  memilih handphone bekas berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan.
K ATA K UNCI
Handphone Bekas, Metode SAW, SPK K ORESPONDENSI
E-mail: mesran.skom.mkom@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Handphone merupakan alat telekomunikasi elektronik yang memiliki kemampuan dasar yang sama dengan telepon konvensional  dimana  handphone  lebih  praktis  yang  dapat  di  bawa  kemana  saja  serta  memiliki  banyak  kelebihan seiring  berkembangnya  jaman semakin  maju pula perkembangan dunia teknologi salah satunya adalah  handphone [1].  Selain  fitur  dan  jenis,  harga  juga  menjadi  titik  penentu  seseorang  dalam  membeli  sebuah  handphone.  Para konsumen  umumnya  kesulitan  mencari  handphone  yang  diinginkan.  Untuk  mempunyai  dana  lebih  dapat  memilih handphone  baru sesuai keninginan  calon pengguna, dan untuk  yang  mempunyai dana  yang  minim  dapat membeli handphone bekas yang harganya setengah harga dari handphone baru dengan kulitas yang masih baik.  Keuntungan memilih handphone bekas adalah calon pengguna dapat menghemat dana, calon pengguna juga akan mendapatkan handphone bekas spesifikasi tinggi dengan harga murah,dan juga terkadang ada handphone bekas yang masih seperti baru dan di jual dengan harga miring.
Kendala  dalam  memilih  handphone  bekas  calon  pengguna  harus  memperhatikan  beberapa  kriteria  adapun kriteria yaitu Harga, Kamera, Ram, Memori internal, Processor, Baterai, Jaringan dan Berat handphone Maka dari itu penulis menggunakan sistem pendukung keputusan untuk menyelesaikan masalah tersebut[2].
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  Sistem yang digunakan untuk pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana  tak  seorang  pun tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  Metode  yang  dapat  digunakan pada  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  terdapat  beberapa  metode  diantaranya  metode  WP,  MOORA,  TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE, Simple Additive Weighting (SAW) [3]. Pada penelitian ini penulis mengunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW memiliki kemampuan untuk menentukan secara akurat alternatif disemua  masalah  seleksi  yang  dipertimbangkan.  Metode  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengevaluasi  dan  memberi peringkat alternatif yang ada sehingga lebih mudah menentukan pemilihan  handphone bekas yang akan dibeli oleh calon pembeli[2], [4]–[7].
Dari  hasil  penelitian  yang  akan  dibuat,  harapan  untuk  calon  pembeli  bisa  memberikan kemudahan  kepada orang yang ingin membeli handphone dengan beberapa kriteria yang di inginkan dan memberikan output informasi data handphone yang diinginkan konsumen sehingga dapat diambil keputusan untuk menetapkan handphone yang terbaik  dan  sesuai  keinginan  dari  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Beberapa  penelitian  tentang  sistem  pendukung keputusan sebagai berikut:
Melia (2016) dalam penelitiannya  yang berjudul pengambilan keputusan multi atribut menggunakan Simple Additive  Weighting dan Weighted  Produc t  dalam  investasi  mengatakan  bahwa  investasi  selalu  memiliki  dua  sisi, yakni  laba dan risiko, risiko yang lebih tinggi harus ditanggung oleh investor ditawarkan pengembalian  yang lebih tinggi. laba atas investasi yang dividen saham dan keuntungan modal kurang dapat diprediksi, di mana investor harus

## Bulletin of Information Technology (BIT)
melakukan analisis atau penilaian saham untuk mendapatkan keuntungan. MADM adalah metode  keputusan  untuk membentuk  terbaik   alternatif  dari  beberapa   alternatif   yang didasarkan pada beberapa kriteria tertentu.  Metode MADM yang digunakan dalam penelitian adalah Simple Additive Weigting dan model Weighted Product [8]. Rifa’i  (2016)  dalam  penelitiannya  berjudul  implementasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  gadget terbaik  dengan  metode Weighted  Product .  Kriteria  yang  digunakan  berupa,  merk,  spesifikasi  dan  harga,  merk. Diharapkan dengan metode yang dipakai dapat membantu pengguna memilih gadget yang sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan[9].
Manfaat  penelitian  ini  ialah  dapat  memberikan  masukan  yang  berarti  bagi  calon  pembeli  dalam  menentukan handphone bekas yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan menggunakan metode Simple Additie Weighting (SAW) dan digunakan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  yang  terstruktur  untuk  mendukung  proses  pembelian  handphone bekas [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  menurut  berbagai  ahli  diantaranya  Man  dan  Watson,mendefinisikan  bahwa  Sistem Pendukung  Keputusan (SPK)  adalah  suatu  sistem  interaktif  yang  membantu pengambil  keputusan  melalui penggunaan data  dan model-model keputusan unutk memecahkan masalah-masalah  yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur[11]–[13].

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada suatu kriteria[11], [14]– [19].  Formula untuk   melakukan   normalisasi   tersebut, sebagai   berikut: 1. Menetapkan Matriks Keputusan 2. Menormalisasikan matriks keputusan
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 Jika J adalah atribut keuntugan benefit
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 Jika J adalah atritbut biaya cost
(1)
Keterangan :
r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi x ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
Max i X ij = nilai terbesar dari setiap i kriteria Min i X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria i
3. Menghitung nilai Preferensi (Vi)
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑖 (2)
Keterangan : v i
= Hasil akhir pada alternatif w i = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Salah satu yang dihadapi dalam pemilihan handphone bekas yaitu dikarenakan banyaknya handphone-handphone bekas  yang  harus  dipilih  oleh  calon  pembeli,  maka  dari  itu  untuk  penentuan  pemilihan handphone bekas menentukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan prhitungannya, sehingga dapat diperoleh alternatif yang terbaik. Kriteria-kriteria yang dijadikan penilaian yang telah ditentukan terdapat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Kriteria Atribut C1 Harga Cost C2 Kamera Benefit C3 Ram Benefit C4 Memori Internal Benefit C5 Processor Benefit C6 Baterai Benefit C7 Jaringan Benefit C8 Berat Cost

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Data kriteria pada tabel 1 berisi kode kriteria, kriteria dan atribut. Atribut kriteria terdiri dari benefit atau cost, dimana benefit artinya semakin besar nilainya semakin bagus, sedangkan cost semakin kecil nilainya semakin bagus. Berikut data dari beberapa alternatif HP Bekas, yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Alternatif Pilihan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 Xiaomi Redmi 4 1.500.000 13 3 32gb Octa-Core (8 inti) 3.600 mAh 4G 181g A2 Samsung J5 Pro 2.000.000 20 4 64gb Octa-Core (8 inti) 3.200 mAh 4G 152g A3 Samsung A10 1.600.000 13 4 64gb Octa-Core (8 inti) 4.000 mAh 4G 181g A4 Oppo F7 1.500.000 24 4 64gb Octa-Core (8 inti) 3.000 mAh 4G 139g A5 Xiaomi Note 5 900.000 13 3 32gb Octa-Core (8 inti) 4.230 mAh 4G 168g A6 Lenovo K5 Plus 1.900.000 13 3 16gb Octa-Core (8 inti) 3.000 mAh 4G 150g A7 Oppo F1 Plus 2.500.000 24 4 32gb Octa-Core (8 inti) 3.200 mAh 4G 140g A8 Oppo A5 1.600.000 24 4 64gb Octa-Core (8 inti) 4.000 mAh 4G 140g A9 Samsung Galaxy A20 1.200.000 20 3 64gb Octa-Core (8 inti) 3.600 mAh 4G 180g A10 Samsung Galaxy A10 800.000 20 3 32gb Octa-Core (8 inti) 4.000 mAh 4G 180g
Data alternatif pilihan pada tabel 2 mencatat nilai setiap alternatif berdasarkan semua data kriteria. Pada tabel 2 adalah contoh nilai alternatif dari pemilihan handphone bekas terbaik.
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 1.000.000 13 3
32 8 3.600 4 181 A2 2.000.000 20 4
64 8 3.200 4 152 A3 1.600.000 13 4 64 8 4.000 4 181 A4 1.500.000 24 4 64 8 3.000 4 139 A5 900.000 13 3 32 8 4.230 4 168 A6 1.900.000 13 3 16 8 3.000 4 150 A7 2.500.000 24 4 32 8 3.200 4 140 A8 1.600.000 24 4 64 8 4.000 4 140 A9 1.200.000 20 3 64 8 3.600 4 180 A10 800.000 20 3 32 8 4.000 4 180
Nilai bobot kriteria pada tabel 4 mengubah nilai pada alternatif sesuai bobot pada data sub kriteria (crips).
x ij
[
1000000 13 3 32 8 3600 4 181
2000000 20 4 64 8 3200 4 152 1600000 13 4 64 8 4000 4 181 1500000 24 4 64 8 3000 4 139 900000 13 3 32 8 4230 4 168 1900000 13 3 16 8 3000 4 150 2500000 24 4 32 8 3200 4 140 1600000 24 4 64 8 4000 4 140 1200000 20 3 64 8 3600 4 180 800000 20 3 32 8 4000 4 180]
Tahapan selanjutnya dari metode SAW, yaitu menghitung matriks ternormalisasi (rij). Nilai kriteria C1: Min = {1000000,2000000,1600000,1500000,900000,1900000,2500000,1600000,1200000,800000}= 800000 A 1,1 = 800000 / 1000000= 0,8 A 2,1 = 800000 / 2000000 = 0,4 A 3,1 = 800000 / 1600000 = 0,5 A 4,1 = 800000 / 1500000 = 0,53 A 5,1 = 800000 / 900000 = 0,89 A 6,1 = 800000 / 1900000 = 0,42 A 7,1 = 800000 / 2500000 = 0,32 A 8,1 = 800000 / 1600000 = 0,5 A 9,1 = 800000 / 1200000 = 0,67 A 10,1 = 800000 / 800000 = 1
Nilai kriteria C2: Max={13,20,13,24,13,13,24,24,20,20}= 24 A 1,2 = 13 / 24 = 0,54

## Bulletin of Information Technology (BIT)
A 2,2 = 20 / 24 = 0,83 A 3,2 = 13 / 24= 0,54 A 4,2 = 24 / 24 = 1 A 5,2 = 13 / 24 = 0,54 A 6,2 = 13 / 24 = 0,54 A 7,2 = 24 / 24 = 1 A 8,2 = 24 / 24 = 1 A 9,2 = 20 / 24 = 0,83 A 10,2 = 20 / 24 = 0,83
Nilai kriteria C3: Max (3,4,4,4,3,3,4,4,3,3) = 4
A 1,3 = 3 / 4 = 0,75 A 2,3 = 4 / 4 = 1 A 3,3 = 4 / 4= 1 A 4,3 = 4 / 4 = 1 A 5,3 = 3 / 4 = 0,75 A 6,3 = 3 / 4 = 0,75 A 7,3 = 4 / 4 = 1 A 8,3 = 4 / 4 = 1 A 9,3 = 3 / 4 = 0,75 A 10,3 = 3 / 4 = 0,75
Nilai kriteria C4: Max (32,64,64,64,32,16,32,64,64,32) = 64 A 1,4 = 32 / 64 = 0,5 A 2,4 = 64 / 64 = 1 A 3,4 = 64 / 64= 1 A 4,4 = 64 / 64 = 1 A 5,4 = 32 / 64 = 0,5 A 6,4 = 16 / 64 = 0,25 A 7,4 = 32 / 64 = 0,5 A 8,4 = 64 / 64 = 1 A 9,4 = 64 / 64 = 1 A 10,4 = 32 / 64 = 0,5
Nilai kriteria C5: Max (8,8,8,8,8,8,8,8,8,8) = 8. A 1,5 = 8/ 8 = 1 A 2,5 = 8 / 8 = 1 A 3,5 = 8/ 8= 1 A 4,5 = 8/ 8 = 1 A 5,5 = 8 / 8 = 1 A 6,5 = 8 / 8 = 1 A 7,5 = 8 / 8 =1 A 8,5 = 8 / 8 =1 A 9,5 = 8 / 8 = 1 A 10,5 = 8 / 8 = 1
Nilai kriteria C6: Max (3600,3200,4000,3000,4230,3000,3200,4000,3600,4000) = 4230 A 1,6 = 3600 / 4230 = 0,85 A 2,6 = 3200 / 4230 = 0,76 A 3,6 = 4000 / 4230 = 0,95 A 4,6 = 3000 / 4230 = 0,71 A 5,6 = 4230 / 4230 = 1 A 6,6 = 3000 / 4230 = 0,71 A 7,6 = 3200 / 4230 = 0,76 A 8,6 = 4000 / 4230 = 0,95 A 9,6 = 3600 / 4230 = 0,85 A 10,6 = 4000 / 4230 = 0,95

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Nilai kriteria C7: Max (4,4,4,4,4,4,4,4,4,4) = 4 A 1,7 = 4 / 4 = 1 A 2,7 = 4 / 4 = 1
A 3,7 = 4 / 4= 1 A 4,7 = 4 / 4 = 1
A 5,7 = 4 / 4 = 1 A 6,7 = 4 / 4 = 1 A 7,7 = 4 / 4 = 1 A 8,7 = 4 / 4 = 1 A 9,7 = 4 / 4 = 1 A 10,7 = 4 / 4 = 1
Nilai kriteria C8: Min (181,152,181,139,168,150,140,140,180,180) = 139 A 1,8 = 139 / 181 = 0,77 A 2,8 = 139 / 152 = 0,91 A 3,8 = 139 / 181 = 0,77 A 4,8 = 139 / 139 = 1 A 5,8 = 139 / 168 = 0,83 A 6,8 = 139 / 150 = 0,93 A 7,8 = 139 / 140 = 0,99 A 8,8 = 139 / 140 = 0,99 A 9,8 = 139 / 180 = 0,77 A 10,8 = 139 / 180 = 0,77 Hasil dari normalisasi matrik keputusan dapat dilihat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Matrik Ternormalisasi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 0,8 0,54 0,75 0,5 1 0,85 1 0,77 A2 0,4 0,83 1 1 1 0,76 1 0,91 A3 0,5 0,54 1 1 1 0,95 1 0,77 A4 0,53 1 1 1 1 0,71 1 1 A5 0,89 0,54 0,75 0,5 1 1 1 0,83 A6 0,42 0,54 0,75 0,25 1 0,71 1 0,93 A7 0,32 1 1 0,5 1 0,76 1 0,99 A8 0,5 1 1
1 1
0,95 1 0,99 A9 0,67 0,83 0,75 1 1 0,85 1 0,77 A10 1 0,83 0,75 0,5 1 0,95 1 0,77
Tahapan akhir menghitung nilai Preferensi dengan menggunakan rumus (2). V 1 = ∑ (20*0,8)+(15*0.54)+(10*0,75)+(10*0,5)+(10*1)+(20*0,85)+(10*1)+(5*0,77) = 77,45 V 2 = ∑ (20*0,4)+(15*0,83)+(10*1)+(10*1)+(10*1)+(20*076)+(10*1)+(5*0,91) = 80,2 V 3 = (20*0,5)+(15*0,54)+(10*1)+(10*1)+(10*1)+(20*0,95)+(10*1)+(5*0,77) = 80,95 V 4 = (20*0,53)+(15*1)+(10*1)+(10*1)+(10*1)+(20*0,71)+(10*1)+(5*1) = 84,8
V 5 = (20*0,89)+(15*0,54)+(10*0,75)+(10*0,5)+(10*1)+(20*1)+(10*1)+(5*0,83) = 82,55
V 6 = (20*0,42)+(15*0,54)+(10*0,75)+(10*0,25)+(10*1)+(20*0,71)+(10*1)+(5*0,93) = 65,35 V 7 = (20*0,32)+(15*1)+(10*1)+(10*0,5)+(10*1)+(20*0,76)+(10*1)+(5*0,99) = 76,55 V 8 = (20*0,5)+(15*1)+(10*1)+(10*1)+(10*1)+(20*0,95)+(10*1)+(5*0,99) = 88,95 V 9 = (20*0,67)+(15*0,83)+(10*0,75)+(10*1)+(10*1)+(20*0,85)+(10*1)+(5*0,77)  = 84,2 V 10 = (20*1)+(15*0,83)+(10*0,75)+(10*0,5)+(10*1)+(20*0,95)+(10*1)+(5*0,77) = 87,2
Tabel 7. Hasil Perangkingan Alternatif Nilai Vi Ranking A1 77,45 8 A2 80,2 7 A3 80,95 6 A4 84,8 3 A5 82,55 5 A6 65,35 10 A7 76,55 9 A8 88,95 1 A9 84,2 4

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Alternatif Nilai Vi Ranking A10 87,8 2
Hasil akhir  menjelaskan  hasil tahapan perhitungan nilai alternatif kriteria pada  implementasi   program  yang sudah dibuat  berdasarkan  perhitungan  manual  dan  menjelaskan  bahwa  aplikasi  menampilkan  hasil  tahapan  akhir  yang dimana  Alternatif Handphone bekas Oppo A5  memiliki  ranking  no 1  dan  memiliki  nilai sama  seperti perhitungan secara manual yaitu 88,95.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  permasalahan  dan  pembahasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  berhasil  menghitung  dan memproses  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dalam  penentuan  pemilihan handphone bekas  yang sesuai dengan kriteria  yang telah ditentukan yaitu harga , kamera, ram, memori internal, processor, baterai, jaringan dan berat handphone tersebut. Adanya sistem pendukung keputusan  ini dengan  metode perhitungan  yang tepat dan akurat  sehingga  calon  konsumen  lebih  mudah  mempertimbangkan  dalam  memilih handphone bekas yang  sesuai dengan keinginannya

## REFERENCES
[1] H. Hermanto and N. Izzah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Mat. Dan Pembelajaran , vol. 6, no. 2, p. 184, 2018.
[2] H.  Harsiti  and  H.  Aprianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone  dengan  Menerapkan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, pp. 19–24, 2017.
[3] L.  Yulianti,  H.  L.  Sari,  and  H.  Hayadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Peserta  KB  Teladan  Di  BKKBN  Bengkulu Menggunakan Pemrograman Visual Basic 6.0,” Media Infotama , vol. 8, no. 2, pp. 36–54, 2012.
[4] 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.
[5] R. P. Sari and M. R. Darmawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bahan Bakar Sepeda Motor Matic Mengunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 311–320, 2021.
[6] R. P. Sari and F. S. Redha, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemilihan Distro Linux Menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, p. 88, 2021.
[7] R. P. Sari and E. Rasimin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kategori Skripsi Bagi Mahasiswa Sistem Informasi,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 339–347, 2021.
[8] Y. Melia, “Multi Attribute Decision Making Using Simple Additive Weighting and Weighted Product in Investment,” Int. Acad. J. Bus. Manag. 3 1-15. , 2016.
[9] F.  Rifa.i,  “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Gadget  Terbaik  dengan  Metode  Weight  Product.,” Surakarta , 2016.
[10]  D.  F.  Wirawan,  R.  Firliana,  M.  Kom,  E.  Daniati,  M.  Kom,  and  S.  Informasi,  “PEMILIHAN  HANDPHONE  DENGAN METODE  SAW  (  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  )  Oleh :  Dibimbing  oleh :  UNIVERSITAS  NUSANTARA  PGRI KEDIRI SURAT PERNYATAAN ARTIKEL SKRIPSI TAHUN 2019,” 2019.
[11]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[13]  D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 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]  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.
[16]  R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “TIN :  Terapan  Informatika  Nusantara  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[17]  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, 2021.
[18]  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.
[19]  R. P. Sari and B. Saputra, “Sistem Pemilihan Smartphone  Berdasarkan Spesifikasinya Pada Mahasiswa Sistem  Informasi Universitas Tanjungpura Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 329–338, 2021.