## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 559 − 565 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1391

## Penerapan Metode Simple Additive Weigthing Untuk Penentuan Level Kondisi Penyandang Disabilitas

## Asminah
Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam, Indonesia Email: asminahamar@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: asminahamar@gmail.com Submitted: 10/03/2022 ; Accepted: 17/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Dinas  Kota  Pagar  Alam  dalam  menentukan  level  kondisi  penyandang  disabilitas  dengan  cara  petugas  meakukan pendataan  ke  lapangan  kemudian  hasilnya  ditentukan  dengan  kesimpulan  dan  logika  berdasarkan  ciri-ciri  individu  tanpa  ada perhitungan lanjutan melalui kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Sehingga penentuan level kondisi penyandang disabilitas sering sekali  terjadi  kesalahan  dengan  hasil  yang  tidak  maksimal  seperti  kekeliruan  dalam  memprediksi  dan  menentukan  kondisi penyandang  disabilitas,  selain  itu  proses  pendataan  masih  dicatat  dibuku    kemudian  direkap  ke  dalam  aplikasi microsoft  excel sehingga  cara  ini  masih  sering  terjadinya  penumpukan  data. Penelitian  ini  miliki  tujuan  yaitu  menciptakan  sebuah  sistem  yang mampu  menentukan  level  kondisi  penyandang  disabilitas  dengan  menerapkan  metode  perhitungan  SAW  atau Simple  Additive Weighting . Hasil penelitian ini berupa sistem pendukung keputusan yang mampu menentukan level kondisi penyandang disabilitas diantaranya penyandang tunanetra, tunarungu, tunadaksa, tunawicara dan tunagrahita dengan tingkat level kondisi ringan, sedang dan berat dengan metode perhitungan Simple Additive Weighting (SAW).
Kata Kunci: Level Disabilitas; Simple Additive Weighting (SAW); Waterfall; Blackbox Testing.
Abstract −The Pagar Alam City Service determines the level of condition of persons with disabilities by collecting data in the field, then the results are determined by conclusions and logic based on individual characteristics without any further calculations through predetermined criteria. So that in determining the level of the condition of persons with disabilities, errors often occur with results that are not optimal, such as errors in predicting and determining the condition of persons with disabilities, besides that the data collection process is still recorded in a book and then recapitulated into the Microsoft Excel application so that this method still often accumulates data. This research has the aim of creating a system that is able to determine the level of condition of persons  with disabilities by applying the SAW or Simple Additive Weighting calculation method. The results of this study are a decision support system that is able to determine the level of conditions for people with disabilities including people who are blind, deaf, quadriplegic, speech  impaired  and  mentally  retarded  with  mild,  moderate  and  severe  conditions using  the Simple  Additive Weighting  (SAW) calculation method.
Keywords : Disability Level; Simple Additive Weighting (SAW); Waterfall; Blackbox Testing.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi sekarang ini sudah semakin maju dalam industri 4.0.  [1] Hal ini dipicu oleh kemajuan zaman dan pola pikir manusia yang semakin cerdas. Dengan adanya teknologi informasi dan komunikasi  kecepatan  dan  ketepatan  manusia  untuk  memperoleh  informasi  kini  semakin  mudah.  Komputer  dan telepon seluler yang disempurnakan dengan internet [2] adalah media yang sangat populer digunakan manusia dalam memenuhi kebutuhan informasi dan komunikasi.
Sebagai salah satu instansi, Dinas Sosial Kota Pagar Alam sangat membutuhkan sistem pendukung keputusan dalam melakukan penentuan level kondisi disabilitas yang bertujuan agar pihak dinas sosial Kota Pagar Alam dapat mengambil  tindakan  perawatan  atau  pengobatan  terhadap  penyandang  disabilitas  berdasarkan  level  kondisi penyandang masing-masing, namun proses pendataan dan penentuan masyarakat penyandang disabilitas yang berjalan saat ini masih dilakukan dengan pendataan lapangan yang dicatat dibuku  kemudian direkap ke dalam microsoft excel sehingga  cara  ini  masih  sering  terjadinya  penumpukan  data,  kehilangan  data  dan  keamanan  data  kurang  terjamin. Dalam proses penentuan level kondisi masih dilakukan secara manual dimana proses penentuan dilakukan dari hasil pendataan  di  lapangan  kemudian  level  kondisi  penyandang  disabilitas  ditentukan  dengan  kesimpulan  dan  logika berdasarkan  ciri-ciri  tanpa  ada  perhitungan  lanjutan  melalui  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Sehingga penentuan level kondisi penyandang disabilitas sering sekali terjadi kesalahan. Oleh sebab itu diperlukan adanya suatu sistem yang cerdas untuk mengambil  suatu kesimpulan atau sistem pendukung keputusan dalam menentukan level kondisi penyandang disabilitas.
Dalam pengambilan keputusan seharusnya tindakan dan penentuan keputusan dapat dilakukan lebih mudah dan  kompleks  serta  sesuai  dengan  kriteria-  kriteria  yang  sudah  ditetapkan.  Kecepatan,  ketepatan,  serta  logika pemikiran sangat digantungkan dalam pengambilan suatu keputusan, maka dari itu pemanfaatan aplikasi sistem sangat dibutuhkan  untuk  menunjang  keputusan  tersebut.  Sebuah  sistem  yang  mampu  menjadi  alat  bantu  bagi  pekerjaan manusia  dalam  menarik  suatu  kesimpulan  serta  mampu  mengambil  keputusan  yang  tepat  sesuai  parameter  atau kriteria-kriteria yang telah diberikan biasa disebut sebagai sistem pendukung keputusan[3].
Simple  Additive  Weigthing atau  biasa  disingkat  SAW  ialah  suatu  metode  yang  mampu  digunakan  dalam pengambilan  keputusan,  prosesnya  yaitu  melakukan  penambahan  bobot[4].  Istilah  lain  dari  SAW  ialah  suatu metode untuk melakukan pembobotan secara sederhana untuk menyelesaikan suatu masalah yang terdapat di sistem pendukung keputusan. Rancangan metode ini ialah mencari skala prioritas pada alternatif di semua atribut untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 559 − 565 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1391
menyelesaikan penjumlahan terbobot dari alternatif di semua kriteria[5]. Dengan adanya konsep metode ini proses dalam  menentukan  level  kondisi  penyandang  disabilitas  di  Dinas  Sosial  Kota  Pagar  Alam  dapat  lebih  mudah dilakukan dengan hasil yang akurat dan efesien serta dengan waktu yang cepat.
Beberapa penelitian yang berkaitan dengan penelitian ini antara lain mengenai SPK yang mampu menetapkan Siswa Insklusi Kesulitan Belajar di Sekolah Dasar menggunakan AHP. Dengan Sistem untuk penetapan siswa inklusi kesusahan belajar di sekolah dasar bisa memudahkan pihak sekolah untuk menetapkan siswa yang kesusahan belajar cocok kriteria yang sudah diresmikan. Sehingga siswa inklusi tersebut dapat terbantu proses belajarnya dan akan lebih baik  proses  belajar  mengajar  kedepannya[6].  Penelitian  lain  tentang  penerapan  Metode  Topsis  untuk  menentukan Kelas Siswa Tunagrahita bisa membantu pihak sekolah dalam memastikan kelas siswa tunagrahita secara cepat serta pas  memakai  metode  Topsis  bersumber  pada  kriteria  berpikir  verbal,  keahlian  numerical,  kecakapan  ataupun ketelitian, berpikir menarik, serta konsumsi Bahasa[7]. Pada penelitian SPK  Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan yang menerapkan metode SAW mempermudah pihak dinas dalam melakukan proses penentuan kelayakan mendapat bantuan PKH dari keluarga miskin. Sistem ini juga dilengkapi dengan fitur kriteria dimana fitur kriteria ini berfungsi  untuk  menambah  kriteria  penilaian  dan  fitur  laporan  yang  berfungsi  untuk  laporan  hasil output dari perhitungan  kelayakan  keluarga  miskin  dalam  mendapat  bantuan[8].  Penelitian  tentang  Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Siswa Inklusi, Dengan terdapatnya sistem ini bisa memudahkan guru dalam menyeleksi siswa yang terkategori inklusi supaya diberikan atensi spesial kepada siswa tersebut. Sistem ini dibentuk memakai Hypertext Preprocessor ( PHP) serta MySQL dan dengan tata cara pengembangan sistem SDLC[9] sehingga penentuan siswa inklusi dapat dilakukan dengan mudah sesuai dengan kriteria-krieteria seperti tunanetra, tunarungu, tunagrahita, tunadaksa, lamban belajar, dan tunalaras[10]. Penelitian lain tentang  SPK yang menentukan Klasifikasi Kelas  Tunagrahita  dengan Weight  Product [11] .  S istem  ini  mampu  membantu  pihak  sekolah  untuk  memastikan klasifikasi kelas siswa tunagrahita yang berfokus  pada kriteria yang sudah ditetapkan. klasifikasi kelas tunagrahita mampu menjalankan fungsinya dengan efisien serta efektif cocok dengan kriteria serta bobot yang ditetapkan[12].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  level  kondisi  penyandang  disabilitas  diantaranya  penyandang tunarugu, tunanetra, tunawicara, tunadaksa dan tunagrahita dengan tingkat kondisi disabilitas ringan, sedang dan berat berdasarkan metode perhitungan Simple Additive Weighting (SAW).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang dimaksudkan buat menunjang para pengambil keputusan dalam suasana keputusan semi terstruktur. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan buat jadi perlengkapan bantu untuk  para  pengambil  keputusan  buat  memperluas  kapabilitas  mereka,  tetapi  tidak  buat  mengambil  alih  evaluasi mereka.
Sistem pendukung keputusan diperuntukan buat keputusan- keputusan yang membutuhkan evaluasi ataupun pada  keputusan  yang  sama  sekali  tidak  bisa  didukung  oleh  algoritma[7].Sistem  pendukung  keputusan  merupakan sistem berbasis pc yang interaktif, yang menolong pengambil keputusan dalam memakai informasi serta model buat menuntaskan permasalahan yang tidak terstruktur[13]

## 2.2 Metode Simple Additive Weigthing
SAW atau Simple Additive Weighting ialah tahapan proses dalam mengambil keputusan dari banyak kriteria-kriteria yang  sederhana  maupun  klasik.  metode  SAW    melakukan  proses  pembobotan  sederhana  atau  istilah  lain  ialah penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari metode SAW ialah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada tiap alternative pada seluruh atribut[14].
Berikut ini algoritma penyelesaiannya.
1. Langkah 1: menentukan kriteria-kriteria apa saja yang akan dijadikan landasan sebagai penyelesai masalah.
2. Langkah 2: melakukan normalisasi terhadap nilai alternatif setiap atribut dengan cara melakukan perhitungan nilai rating kinerja.
3. Langkah 3: melakukan perhitungan nilai bobot preferensi di setiap alternatif
4. Langkah 4: melakukan perangkingan untuk mendapatkan kesimpulan. Rumus  yang  dipakai  dalam  metode  SAW  atau Simple  Additive Weighting ialah  :  Menghitung  nilai  bobot preferensi pada setiap alternatif
V i = (1)
Keterangan : Vi = Nilai Bobot Preferensi dari setiap alternatif W j = Nilai Bobot Kriteria R ij = Nilai Rating Kinerja
2.3 Perancangan Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 559 − 565 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1391
Perancangan sistem menggunakan usecase diagram [15] yang akan ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Gambar 1 . Use case Diagram
Gambar 2 menunjukkan usecase diagram dari sistem yang bisa dilihat admin memiliki untuk mengelola segala informasi.  Data-  data  tersebut  berbentuk  informasi  mengenai  kriteria,  informasi  disabilitas,  hasil  penentuan  serta informasi  laporan.  untuk  mengelola  data-  data  tersebut  hingga  admin  wajib  login  terlebih  dulu.  Setelah  itu  kepala bagian bisa melihat menu yang terdapat di web. Terdapat sebagian menu yang bisa dilihat oleh kepala bagian seperti home, hasil penentuan, laporan serta cetak laporan .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Perhitungan Metode Simple Additive Weigthing
Untuk contoh perhitungan SAW atau Simple Additive Weighting yang memakai data alternatif dari penyandang tuna grahita yang akan ditunjukkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 1 . Kriteria Tuna Grahita No Kriteria Nilai Bobot (%) 1 Kemampuan Membaca 15% 2 Kemampuan Berhitung 15% 3 Kemampuan Menulis 15% 4 Kemampuan Motorik 30% 5 Kemampuan Berfikit Verbal 25% Tabel 2 . Data Alternatif Tuna Grahita No Nama Penyandang Disabilitas Tuna Grahita Nama Kriteria
K1 K2 K3 K4 K5 1 Akmaludin
88 70 63 78 50 2 Kiskutni 87 83 78 80 60 3 Rani 63 54 61 73 52 4 Afrianto
44 57 51 48 42 5 Epa Yanti
83 71 86 72 37
Langkah  pertama  melakukan  perhitungan  metode  Simple  Additive  Weigthing  ialah  melakukan  normalisasi pada matrik.
1. A1
Admin Validasi Login Logout Cek Status Login Data Kriteria Data Disabilitas Input Edit delete Search Input Edit delete View Laporan <<include>> <<include>> <<include>> Kepala bagian Tentukan level kondisi Hasil Penentuan delete Detail Search View cetak View View

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 559 − 565 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1391
r12 r13
r14
r15
2. A2
r21 r22
r23 r24 r25
3. A3
r31 0,71 r32 0,61 r33 0,69 r34 0,82 r 35 0,59 4. A4 r41 0,50 r42 0,64 r43 0,57 r44 0,54 r45 0,47 5. A5 r51 0,94 r5 0,80 r53 0,97 r54 0,81 r55 0,42
Selanjutnya membuat matriks normalisasi R seperti di bawah ini :
R=
Langkah  Terakhir yaitu  melakukan  perangkingan berdasarkan  persamaan  (1)  untuk  menghitung  nilai  bobot preferensi pada setiap alternatif.
V i =
W = { 0,15 ; 0,15; 0,15; 0,30; 0,25} V1 = (0,15 x 1) + (0,15 x 0,79) +(0,15 x  0,71) + (0,30 x 0,88) + (0,25  x 0,56) = (0,15 + 0,1189 + 0,1065 + 0,264 + 0,14) = 0,7794

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 559 − 565 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1391
V2 = (0,15 x 0,98) + (0,15 x 0,94) + (0,15 x 0,88) + (0,30 x  0,90) + (0,25 x 0,68) = (0,147 + 0,141 + 0,132 + 0,27 + 0,17) = 0,86 V3 = (0,15 x 0,71) + (0,15 x 0,61) + (0,15 x 0,69) + (0,30 x 0,82) + (0,25 x 0,59) = (0,1065 + 0,0915 + 0,1035 + 0,246 + 0,1475) = 0,695 V4 = (0,15 x 0,50) + (0,15 x 0,64) + (0,15 x 0,57) + (0,30 x 0,54) + (0,25 x 0,47) = (0,075 + 0,096 + 0,0855 + 0,162 + 0,1175) = 0,536 V5 = (0,15 x 0,94) + (0,15 x 0,80) + (0,15 x 0,97) + (0,30 x0,81) + (0,25 x 0,42)
= (0,141 + 0,12 + 0,1455 + 0,243 + 0,105) = 0,7545 Pada tabel di bawah ini akan di jelaskan hasil rangkaian untuk setiap alternatif.
Tabel 3 . Perhitungan Perangkingan K1 K2 K3 K4 K5 Hasil 0,15 0,1189 0,1065  0,264 0,14 0,7794 0,147 0,141 0,132 0,27 0,17 0,86 0,1065 0,0915 0,1035  0,246  0,1475 0,695 0,075 0,096 0,0855  0,162  0,1175 0,536 0,141 0,12 0,1455  0,243 0,105 0,7545 Tabel 4 . Hasil Level Tuna Grahita No Nama Penyandang Nilai Keterangan 1 Kiskutni 0,86 Ringan 2 Akmaludin 0,7794 Sedang 3 Epa Yanti 0,7545 Sedang 4 Rani 0,695 Sedang 5 Afrianto 0,536 Berat

## 3.2 Implementasi Sistem
Sistem  Penentuan  level  penyandang  disabilitias  ini  memiliki  menu-menu  yang  bisa  dilihat  pada  gambar-gambar dibawah ini.
Gambar 2 . Halaman Data Disabilitas
Gambar  2  menunjukkan  halaman  data  disabilitas  yang  terdapat  informasi  berupa  sepuluh  kandidat  yang berkaitan dengan data penyandang disabilitas yang bisa kita lihat seperti Id Disabilitas, Tanggal Pendataan, Nama, Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan Terakhir, Kecacatan, Nama Orang tua, Pekerjaan dan Alamat. Dalam halaman data disabilitas ini Admin dapat Add , edit, search, delete dan tentukan level kondisi dari data disabilitas.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 559 − 565 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1391
Gambar 3 . Halaman Penentuan Level Disabilitas
Gambar 3 menampilkan halaman hasil penentuan yang terdapat informasi berupa total nilai dan level kondisi dari penyandang disabilitas, data yang bisa kita lihat berupa id disabilitas, tanggal pendataan,  nama, jenis kelamin, umur, pendidikan terakhir, kecacatan, nama orang tua, pekerjaan, alamat, total nilai dan level kondisi. Fungsi menu cari untuk mencari hasil penentuan level kondisi penyandang disabilitas.
Gambar 4 . Halaman Penentuan Level Disabilitas
Gambar  4  menunjukkan  halaman  laporan  yang  terdapat  informasi  berupa  hasil  penentuan  level  kondisi disabilitas, data yang telah di input kan oleh admin akan tampil di halaman laporan. Fungsi pilih jenis disabilitas untuk mencetak laporan hasil penentuan level kondisi disabilitas.

## 3.3 Pengujian Sistem
Black Box Testing ialah pengujian sistem yang digunakan pada penelitian ini untuk menguji spesifikasi fungsional fitur lunak tanpa menguji rancangan serta sourcecode-nya. Pengujian ini dilakukan untuk  mengetahui  tentang fungsi- fungsi,  masukan,  serta  keluaran  dari  fitur  lunak  apakah  cocok  dengan  spesifikasi  yang  diperlukan  atau  tidak  [16]. Pengujian meliputi beberapa hal yaitu :
1. pengujian sistem aplikasi yaitu dengan menjalankan sistem.
2. Pengujian  memasukkan  data,  melakukan  perubahan  data,  melakukan  penghapusan  data,  serta  melakukan pencarian data.
3. Pengujian kegunaan tombol yang ada pada setiap halaman. Hasil dari  pengujian sebagai berikut:
Tabel 5 . Hasil Pengujian Sistem No Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Ket 1. Mengosongkan username dan kata sandi  lalu klik login
Sistem akan menolak . Valid
2. Login dengan username dan kata sandi yang salah
Sistem akan kembali ke form login .
Valid
3. Login dengan username saja tanpa mengisi kata sandi Sistem akan menolak Valid
4. Login dengan kata sandi saja tanpa mengisi username
Sistem akan menolak Valid
5. Login dengan username dan kata sandi yang benar Masuk ke Home admin Valid

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 559 − 565 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1391
No Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Ket 6. Input data Kriteria dengan mengosongkan beberapa atau salah satu form input Kriteria lalu klik simpan. Sistem akan menolak Valid
7. Edit data Kriteria dengan mengisi semua form edit Kriteria lalu klik simpan. Berhasil mengedit data kriteria Valid 8. Search data kriteria Berhasil mencari data kriteria Valid 9. Delete data kriteria Berhasil menghapus data kriteria Valid
10. Input data disabilitas dengan mengisi semua form input
disabilitas lalu klik simpan. Berhasil menyimpan data disabilitas Valid
11. Edit data disabilitas dengan mengisi semua form edit
disabilitas lalu klik simpan. Berhasil mengedit data disabilitas Valid 12. Delete data disabilitas Berhasil menghapus data disabilitas Valid
13. Klik button simpan pada form tentukan level kondisi
Berhasil menyimpan data ke halaman hasil Valid 14. Delete hasil penentuan Berhasil menghapus data hasil penentuan Valid 15. Cetak data laporan Per Tuna Wicara, TunaGrahita, Tuna Netra , TunaDaksa, Tuna Rungu,. Berhasil mencetak laporan berdasarkan penyandang disabilitas Valid 16. Logout Berhasil kembali ke halaman login Valid

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  level  kondisi  penyandang  disabilitas tunarungu, tunanetra, tunawicara, tunadaksa dan tunagrahita dengan tingkat level kondisi ringan, sedang dan berat menggunakan metode perhitungan Simple Additive Weighting (SAW), sehingga pihak Dinas Kota Pagar Alam dapat mengolah informasi mengenai level disabilitas dengan baik. Sistem dapat digunakan dengan baik serta mudah dalam pengoperasiannya. Penelitian lebih lanjut diharapkan bisa menggunakan komparasi dengan metode lain untuk melihat keakuratan informasi yang diperoleh.

## REFERENCES
[1] D. Hendarsyah, “E-Commerce Di Era Industri 4.0 Dan Society 5.0,” IQTISHADUNA J. Ilm. Ekon. Kita , vol. 8, no. 2, pp. 171–184, 2019, doi: 10.46367/iqtishaduna.v8i2.170.
[2] I. M. Sinaga, A. Lubis, and A. Prayud, “Pengaruh Internet Financial Reporting ( IFR ) Dan Tingkat Pengungkapan Informasi Website Terhadap Frekuensi Perdagangan Saham Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar di BEI,” J.  Ilm.  Manaj. dan Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 106–111, 2020, [Online]. Available: http://jurnalmahasiswa.uma.ac.id/index.php/jimbi.
[3] H. T. Sihotang and M. Siboro, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Bermasalah Menggunakan Metode Saw Pada Sekolah SMP Swasta Mulia Pratama Medan,” J. Informatics Pelita Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016, [Online]. Available: http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/article/view/148/69.
[4] R. A. Fazri, “Perbandingan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product Pada Keputusan Pemberian Bantuan (Desa Cisarua, Kabupaten Sukabumi),” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 273–286, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.674.
[5] S. Nurlela, A. Akmaludin, S. Hadianti, and L. Yusuf, “Penyeleksian Jurusan Terfavorit  Pada Smk Sirajul Falah Dengan Metode Saw,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.1.
[6] N. Lestari and L. L. Van FC, “Sistem penunjang keputusan penetapan siswa inklusi kesulitan belajar di sekolah dasar,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 71–81, 2018, doi: 10.31849/digitalzone.v9i1.670.
[7] O. Alfina and F. Harahap, “Implementasi Metode Topsis Dalam Penentuan Kelas Siswa Tunagrahita,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 191, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.23.
[8] Fadhliaziz  and  Sarjono,  “Program  Keluarga  Harapan  Dengan  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Dinas  Sosial  , Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Provinsi Jambi,” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 126–136, 2019.
[9] A. L. Setyabudhi, Z. S. Hasibuan, T. Store, U. I. Sina, and O. Shop, “SISTEM INFORMASI ONLINE SHOP,” vol. 2, no. 2, pp. 70–81, 2020.
[10]  R. Yusuf and N. Afrida, “Perancangan Sistem Pendukung Keptusan Dalam Menentukan Siswa Inklusi,” Int. Res. Big-Data Comput. Technol. I-Robot , vol. 1, no. 1, pp. 52–65, 2017, doi: 10.53514/ir.v1i1.6.
[11]  M. Muslihudin and D. Rahayu, “Sistem Pendukung Keputusan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Weighted Product,” Technol. Accept. Model , vol. 9, no. 2, pp. 114–119, 2018.
[12]  A. Mira Yunita, E. Nurafliyan Susanti, and R. Rizky, “Implementasi Metode Weight Product Dalam Penentuan Klasifikasi Kelas Tunagrahita,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 78–82, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i2.2408.
[13]  A. Basuki, Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV. BUDI UTAMA, 2016.
[14]  Diana, Metode dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV. BUDI UTAMA, 2018.
[15]  T. A. Kurniawan, “Pemodelan Use Case (UML): Evaluasi Terhadap beberapa Kesalahan dalam Praktik,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 77, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201851610.
[16]  Rosa and M.salahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak , April 2018. Bandung: Informatika Bandung, 2018.