## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. TRANS RETAIL INDONESIA
Liesnaningsih 1 , Oklawati 2 , Dian Kasoni 3
Universitas Muhammadiyah Tangerang/Fakultas Teknik Program Studi Informatika
Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang TLP.55793251, 55772949, 55793802 liesnaningsih@gmail.com 1 , Okla.afattah@gmail.com 2 , dhekalearning@gmail.com 3
Abstrak,  Pengelolaan  sumber  daya  manusia  (SDM)  suatu  perusahaan  sangat  mempengaruhi banyak  aspek  penentu  keberhasilan  kerja  perusahaan.  Salah  satu  yang  terpenting  dalam menajeman sumber daya manusia (SDM) di suatu perusahaan adalah pemilihan karyawan terbaik secara periodik untuk memacu semangat karyawan dalam meningkatkan dedikasi dan kinerjanya. Pada  PT.  Trans  Retail  Indonesia  saat  ini  belum  optimal  dalam  pelaksanaan  pemilihan  karyawan terbaik,  hal  ini  disebabkan  karena  belum  tersedianya  media  yang  dapat  memproses  penilaian karyawan dan memberikan rekomendasi dalam penilaian karyawan terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  prosedur  penilaian  dan  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  PT.  Trans  Retail Indonesia,  serta  untuk  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  karyawan  terbaik berdasarkan  kebutuhan  perusahaan.  Sistem  pendukung  keputusan  akan  dibuat  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan kriteria –kriteria yang sudah digunakan PT. Trans Retail  Indonesia  yaitu  kejujuran,  taat  peraturan,  mangkir/alpha,  kedisiplinan,  tanggung  jawab, kebersihan,  kerajinan,  kreatifitas,  kerjasama  dan  senyuman.  Sistem  pendukung  keputusan dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Output dari sistem ini adalah nilai perhitungan  pemilihan  karyawan  terbaik  dan  rekomendasi  karyawan  terbaik  PT.  Trans  Retail Indonesia.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Pemilihan, Penilaian, Karyawan Terbaik.
Abstract, Management of human resources (HR) of a company greatly influences many aspects that determine the success of a company's work. One of the most important in the management of human resources (HR) in a company is the periodic selection of the best employees to stimulate employee morale in increasing their dedication and performance. At PT. Trans Retail Indonesia is currently not optimal in the implementation of the best employee selection, this is due to the unavailability of media that can process employee assessments and  provide  recommendations in the assessment of the best  employees.  This  study  aims  to  determine  the  best  employee  assessment  and  selection procedures  at  PT.  Trans  Retail  Indonesia,  as  well  as  to  produce  the  best  employee  assessment decision support system based on company needs. Decision support system will be made using the Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  with  criteria  that  have  been  used  by  PT.  Trans  Retail Indonesia, namely honesty, obeying rules, defaulting / alpha, discipline, responsibility, cleanliness, crafts,  creativity,  cooperation  and  smiles.  Decision  support  system  was  developed  with  PHP  and MySQL  programming  languages.  The  output  of  this  system  is  the  calculation  value  of  the  best employee selection and the best employee recommendation of PT. Trans Retail Indonesia. Keywords:  Decision  Support  System,  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  Selection,  Assessment, Best Employees.

## I.  PENDAHULUAN

## 1.1. Latar belakang
Salah  satu  elemen  dalam  perusahaan yang  sangat  penting  adalah    Sumber  Daya Manusia  (SDM).  Pengelolaan  SDM  dari  suatu perusahaan  sangat  mempengaruhi  banyak aspek penentu keberhasilan kerja dari perusahaan tersebut. Jika SDM dapat diorganisir  dengan  baik,  maka  diharapkan perusahaan  dapat  menjalankan  semua  proses usahanya  dengan  baik.  PT.  Trans  Retail Indonesia melakukan penilaian karyawan terbaik  untuk  memacu  semangat  karyawan dalam  meningkatkan  dedikasi  dan  kinerjanya, Penilaian  karyawan  terbaik  dilakukan  secara periodik  akan  tetapi  belum  optimal  dalam pelaksanannya.  PT.  Trans  Retail  Indonesia mendapat kendala dalam memutuskan karyawan  yang  akan  diprioritaskan.  Kendala yang  dihadapi  adalah  manager  SDM  tidak menggunakan  metode  yang  dapat  menangani permasalahan  prioritas  dengan  banyak  kriteria. Selain  itu,  sering  kali  SDM  kesulitan  memilih karyawan terbaik dikarenakan banyaknya karyawan yang dinilai.  Hal ini  menjadi permasalahan  untuk  menentukan  tepat  atau tidaknya  seseorang  terpilih  sebagai  karyawan terbaik.
1.2. Tujuan Penlitian
Tujuan penelitian ini adalah:
1.  Membangun  sistem  pendukung  keputusan dengan menggunakan metode Simple additive weighting (SAW) untuk menentukan
penilaian karyawan terbaik . 2.  Menerapkan metode Simple additive
Weighting (SAW) sebagai salah satu metode pemecahan  masalah  dengan  membuat sistem pendukung keputusan berbasis model SAW tersebut.
3.  Untuk  memperkecil  kemungkinan  terjadinya kesalahan,  melalui  hasil  penilaian  yang dilakukan.
1.3. Batasan masalah Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah  yang  telah diuraikan, agar pembahasan  dalam  penelitian  ini  tidak meluas, maka dibatasi dengan hal-hal berikut:
1.  Aplikasi sistem pendukung keputusan dibuat dengan menggunakan metode Simple additive weighting (SAW );
2.  Sistem  yang  dibuat  merupakan  pendukung keputusan saja, sehingga keputusan
sesungguhnya  yang  diambil  tetap  berada pada Manager SDM;
3.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian menyesuaikan  dengan  internal  maupun prosedur perusahaan.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1.  Sistem Pendukung Keputusan
Setiap pendukung
keputusan merupakan  proses  alternatif  tindakan    untuk mencapai  tujuan  atau  sasaran  tertentu.  Sistem pendukung keputusan dilakukan dengan pendekatan  sistematis  terhadap  permasalahan melalui  proses  pengumpulan  data  menjadi informasi,  serta  ditambah  dengan  faktor-faktor yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  sebuah keputusan.

## 2.2.  Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenalkan dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan  terbobot  dari  kinerja  setiap alternatif  pada  semua  atribut  metode  SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat dibandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada.
{ 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗
Jika j adalah atribut keuntunggan ( benefit ) Jika j adalah atribut biaya ( cost ) Dimana : Rij : Rating kinerja ternomalisasi Maxi : Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Mini : Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij : Baris dan kolom dari matriks
Dimana  rij  adalah  kinerja  ternormalisasi  dari alternnatif  Ai  pada  atribut  Cji  =1,1...,m  dan  j  = 1,2...,m. Nilai preferensi altternatif (Vi) diberikan sebagai :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗 = 𝑖
Dimana : Vi : Nilai Akhir Alternatif Wi  : Bobot yang telah ditentukan Rij  : Normalisasi matriks
Nilai  V  yang  lebih  besar,  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 2.3.  Unifield Modeling Languange
UML  ( Unified  Modeling  Language ) adalah  bahasa  pemodelan  untuk  sistem  atau perangkat lunak
yang berparadigma (berorientasi  objek).  Pemodelan  sesungguhnya digunakan untuk penyederhanaan permasalahan-permasalahan  yang  kompleks sedemikian rupa sehingga lebih mudah dipelajari dan dipahami.

## III.  METODOLOGI PENELITIAN
3.1.  Metode Pengumpulan Data
Dalam  menyelesaikan  skripsi  ini,  baik dalam  pengumpulan  data  maupun  informasi yang diperlukan untuk mendapatkan kebenaran materi uraian pembahasan, penulis memperoleh data yang diinginkan melalui pengumpulan data dengan  metode  pengumpulan  data  yang  terdiri dari :
1.  Metode Observasi Penulis melakukan observasi secara langsung  ke  tempat,  untuk  mempelajari dan mendapatkan  informasi  seputar  penilaian karyawan  terbaik  di  PT.  Trans  Retail indonesia cabang Bogor. Tujuan dilakukannya observasi adalah guna
mengetahui  bagaimana  jalannya  sistem berjalan  saat  ini  dan  mengetahui  masalah- masalah  apa  saja  yang  terjadi  pada  sistem berjalan.  Kemudian,  dari  masalah  yang didapat,  dapat  dianalisis  sistem  seperti  apa yang  akan  dirancang  guna  membantu jalannya  proses  penilaian  karyawan  PT. Trans Retail Indonesia.
2.  Metode Wawancara Metode ini dilakukan dengan mewawancarai seseorang  yang  ahli  dalam  bidangnya.
Pewawancara melakukan wawancara kepada  narasumber  Ibu  Suci  Rahmadona (Manager  SDM)  Transmart  Bogor  Yasmi, untuk memperoleh data-data yang diperlukan dalam pembuatan aplikasi
penilaian karyawan.
3.  Studi Pustaka Dalam  melakukan  studi  pustaka  penulis melengkapi  kekurangan-kekurangan  data yang diperoleh dari studi lapangan. Pengumpulan  data  dengan  cara  mengambil dari  sumber-sumber  media  cetak  maupun elektronik  yang  dapat  dijadikan  acuan pembahasan  masalah.  Penulis  membaca
dan  mempelajari  buku-buku  dan  situs  yang penulis  kunjungi  dapat  dilihat  pada  daftar pustaka.

## 3.2.  Metode Analisa dan Perancangan
Sebagaimana yang telah diuraikan pada bab  satu,  dalam  Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Karyawan Terbaik  di  PT,  Trans  Retail  Indonesia  Berbasis Web. Penulis menggunakan metode pengembangan  sistem  dengan  model  proses SDLC Waterfall. Yang merupakan model klasik sederhana,  terstruktur  dan  bersifat  sekuensial linear,  karena  prosesnya  mengalir  begitu  saja, mulai dari awal hingga akhir.
Dalam pengembangannya  metode Waterfall memiliki beberapa tahapan yang berurutan yaitu :
1.  Analisis kebutuhan sistem (Penilaian)
2.  Desain sistem ( Design system )
3.  Pengkodean ( coding )
4.  Pengujian ( Testing )

## 3.3.  Analisa Kebutuhan Sistem (penilaian)
Analisa  sistem  merupakan  suatu  tahap pemahaman  proses  yang  bertujuan  untuk mengetahui proses apa saja yang terlibat dalam sistem  dan  berhubungan  satu  proses  dengan proses  lainnya.  Dari  pemahaman  proses tersebut  maka  dapat  dilakukan  suatu  evaluasi dan  usulan  terhadap  sistem  yang  ada,  untuk dikembangkan labih lanjut.
Proses  menganalisis  dan  pengumpulan kebutuhan  sistem  yang  sesuai  dengan  domain informasi  tingkah  laku,  unjuk  kerja,  dan  antar muka ( interface ) yang diperlukan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Analisa Kebuttuhan Sistem
Kebutuhan sistem ini meliputi kebutuhan  data,  hardware  dan  software. Kebutuhan data yaitu data-data yang diperlukan dalam penelitian ini yaitu antara lain:
1.  Data pribadi karyawan pada PT. Trans retail Indonesia  yang  nantinya  akan  menjadi perhitungan.
2.  Kriteria-kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.
3.  Bobot  untuk  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan, dan  nantinya akan bisa berubah sesuai dengan kebijakan dari perusahaan.
Kriteria-kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
C1 : Pengetahuan
C2 : Kepribadian C3 : Kejujuran C4 : Kepemimpinan C5 : Kedisiplinan
Dari  tingkat  kepentingan  dari  setiap  kriteria, dinilai dari tingkat 1 sampai 5 sebagai berikut: 1 : Sangat Kurang
2 : Kurang
3 : Cukup
4 : Baik
5 : Sangat baik

## 4.2.  Olah Data dan Perhitungan Manual
Pada  tahap  penilaian  ini  akan  dilakukan perhitungan  terhadap  sistem  yang  dibangun dengan  menggunakan  metode  SAW  yang digunakan  untuk  pengolahan  data  penilaian karyawan terbaik.
Kriteria : C1 : Pengetahuan (benefit) C2 : Kepribadian (benefit) C3 : Kejujuran (benefit) C4 : Kepemimpinan (cost) C5 : Kedisiplinan (cost)
Alternatif : A1 : Achmad Reza Kurniawan A2 : Wilda ditria
A3 : Kurlaing Santoso
A4 : Yodi Listandi A5 : Widya Nur
A6 : Suci Romadhona
A7 : Nicky Firdaus
Tabel 1. Data Penilaian Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 4 4 3 2 A2 2 3 4 3 2 A3 1 4 4 3 2 A4 1 4 3 4 1 A5 1 4 4 3 4 A6 1 2 3 1 1 A7 2 1 3 5 3
Berdasarkan  Tabel  di  atas,  dapat  dibentuk matriks keputusan X sebagai berikut:
× = [ 1 2 1 1
1 1 2 4 3 4 4 4 2 1 4 4 4 3 4 3 3 3 3 3 4 3 1 5 2 2 2 1 4 1 3]
Memberikan Nilai bobot (W) Untuk menentukan bobot pada divisi desain di bentuk dalam table di bawah ini :
Tabel 2. Bobot  divisi desain Kriteria Bobot C1 30 C2 25 C2 15 C4 20 C5 10 W = [30, 25, 15, 20, 10]
Normalisasi : a.  Kriteria  Pengetahuan,  termasuk  atribut
keuntungan ( benefit ) R11 = 1 max (1; 2; 1; 1; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5
R21 = 2 max (1; 2; 1; 1; 1; 1; 2) = 2 2 = 1 R31 = 1 max (1; 2; 1; 1; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5 R41 = 1 max (1; 2; 1; 1; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5
R51 = 1 max (1; 2; 1; 1; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5 R61 = 1 max (1; 2; 1; 1; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5
R71 = 2 max (1; 2; 1; 1; 1; 1; 2) = 2 2 = 1 b.  Kriteria Kepribadian, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R12 = 4 max (4; 3; 4; 4; 4; 2; 1) = 4 4 = 1 R22 = 3 max (4; 3; 4; 4; 4; 2; 1) = 3 4 = 0.75
R32 = 4 max (4; 3; 4; 4; 4; 2; 1) = 4 4 = 1 R42 = 4 max (4; 3; 4; 4; 4; 2; 1) = 4 4 = 1
R52 = 4 max (4; 3; 4; 4; 4; 2; 1) = 4 4 = 1 R62 = 2 max (4; 3; 4; 4; 4; 2; 1) = 2 4 = 0.5
R72 = 1 max (4; 3; 4; 4; 4; 2; 1) = 1 4 = 0.25 c.  Kriteria Kejujuran, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R13 = 4 max (4; 4; 4; 3; 4; 3; 3) = 4 4 = 1
R23 = 4 max (4; 4; 4; 3; 4; 3; 3) = 4 4 = 1 R33 = 4 max (4; 4; 4; 3; 4; 3; 3) = 4 4 = 1 R43 = 3 max (4; 4; 4; 3; 4; 3; 3) = 3 4 = 0.75
R53 = 4 max (4; 4; 4; 3; 4; 3; 3) = 4 4 = 1
R63 = 3 max (4; 4; 4; 3; 4; 3; 3) = 3 4 = 0.75
R73 = 3 max (4; 4; 4; 3; 4; 3; 3) = 3 4 = 0.75
d.  Kriteria  Kepemimpinan,  termasuk  atribut biaya ( cost )
R14 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 3 = 1 3 = 0.33
R24 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5)
3 = 1 3 = 0.33
R34 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 3 = 1 3 = 0.33
R44 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 4 = 1 4 = 0.25
R54 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5)
3 = 1 3 = 0.33
R64 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5)
1 = 1 1 = 1
R74 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 5 = 1 5 = 0.2
e.  Kriteria  Kedisiplinan,  termasuk  atribut  biaya ( cost )
R15 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 2 = 1 2 = 0.5
R25 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3)
2 = 1
2 = 0.5
R35 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 2 = 1
2 = 0.5 R45 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 1 = 1 1 = 1
R55 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 4 = 1 4 = 0.25 R65 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 1 = 1
1 = 1
R75 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3)
3 = 1
3 = 0.33
Dari persamaan normalisasi matriks X di peroleh matriks R sebagai berikut :
𝑅  = [ 0.5
1 0.5 0.5 0.5 0.5 1 1 0.75 1 1 1 0.5 0.25 1 1 1 0.75 1 0.75 0.75 0.33 0.33 0.33 0.25 0.33 1 0.2 0.5 0.5 0.5 1 0.25 1 0.33 ] Melakukan proses perangkingan dengan menggunakan  bobot  yang  telah  diberikan  oleh pengambil keputusan W = [30, 25, 15, 20, 10]
Keterangan :
V i = Rangking untuk setiap alternatif w j = Nilai bobot dari setiap kriteria r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
V 1 = (30)(0.5) + (25)(1) + (15)(1) +
(20)(0.33) + (10)(0.5) = 66.66
V 2 = (30)(1) + (25)(0.75) + (15)(1) +
(20)(0.33) + (10)(0.5) = 75.41
V 3 = (30)(0.5) + (25)(1) + (15)(1) +
(20)(0.33) + (10)(0.5) = 66.66
V 4 = (30)(0.5) + (25)(1) + (15)(0.75) +
(20)(0.25) + (10)(1) = 66.25
V 5 = (30)(0.5) + (25)(1) + (15)(1) + (20)(0.33) + (10)(0.25) = 64.16 V 6 = (30)(0.5) + (25)(0.5) + (15)(0.75) +
(20)(1) + (10)(1) = 68.75
V 7 = (30)(1) + (25)(0.25) + (15)(0.75) + (20)(0.2) + (10)(0.33) = 54.83
Kesimpulan, yang terpilih untuk diterima sebagai karyawan  terbaik  adalah    V 2 yaitu  Wilda  Ditria (A 2 )  karena  memiliki  nilai  freperensi  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan yang lain.

## 4.3.  Perancangan Sistem
Berdasarkan  analisa  pada  sistem  yang proses  yang  sedang  berjalan  pada  sistem pendukung  keputusan  penilaian  karyawan  PT. Trans  Retail  Indonesia,  maka  selanjutnya  akan dibahas    mengenai  rancangan  usulan  sistem yang  akan  di  bangun.  Ada  beberapa  prosedur sistem usulan yang digunakan dalam pembangunan    sistem  penilaian  karyawan terbaik  ini,  diantaranya  agar  sistem  diharapkan mampu  merubah  proses  penilain,  penentuan karyawan yang memenuhi standar perhitungan, dari manual menjadi terkomputerisasi sehingga mempercepat informasi yang dihasilkan.
Rancangan sistem bertujuan untuk memperbaiki sistem yang lama dengan memberi gambaran  atau  pandangan  yang  jelas  menurut proses  rancangan  sistem  dari  awal  penilaian hingga  akhir  penilaian.  Dalam  menganalisa usulan  prosedur  yang  baru  pada  penilaian  ini menggunakan  diagram  use  case  sebagai berikut.
Gambar 1. Usecase Penilaian Karyawan
Berikut adalah implementasi halaman pengguna:
Gambar 2. Tampilan Menu Login
Gambar 3. Tampilan Menu Home
Gambar 4. Tampilan Menu Rangking
Gambar 5. Tampilan Menu Nilai
Gambar 6. Tampilan Menu Kriteria
Gambar 7. Tampilan Menu Alternatif

## Gambar 8. Tampilan Menu Laporan

## V.  KESIMPULAN DAN SARAN
5.1  Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ilmiah  di    PT.  Trans Retail Indonesia, dengan analisis dan pembahasan  yang  sedang  berjalan  pada rancangan sistem ini diantaranya :
1.  Pembuatan laporan dan pencarian data akan lebih  terintegarasi  jika  dilakukan  dengan sistem  terkomputerisasi  sehingga  waktu yang dibutuhkan akan menjadi lebih efisien.
2.  Pembuatan  sistem  yang  terkomputerisasi dalam pengolahan data karyawan bisa lebih cepat  dan  mengurangi  kesalahan  dalam proses pencatatan data.
3.  Dengan adanya sistem ini, memudahkan manager dalam melakukan proses penilaian karyawan dan pengeluaran nilai sangat cepat dan akurat.
5.2 Saran
Saran-saran  yang  dapat  dikemukakan sebagai  bahan  pertimbangan  agar  rancangan
lebih optimal, maka penulis memberikan saran, yaitu :
1.  Melakukan  backup  dan  update  data  secara berkala agar apabila terjadi kerusakan pada sistem, data-data yang ada tidak hilang. 2.  Membuat  perhitungan  baru  pada  sistem pendukung keputusan menggunakan
metode SAW dengan model fuzzy
3.  Melakukan  update  prosedur  untuk  kriteria yang baru agar kriteria lebih meluas.

## VI. REFERENSI
[1]   Febrina Sari, 2017. Metode dalam pengambilan keputusan.Yogyakarta :Pendidikan Deepublish.
[2]Henry,  W.  2009.  Sistem  pendukung  keput usan   untuk  menentukan  penerimaan beasiswa bank BRI menggunakan FMADM (studi kasus: mahasiswa  fakultas tehnologi industry Universitas Islam Indonesia).
[3]   Jogiyanto,  2005. Pendekatan  sistem  yang lebih  menekankan  pada  elemen-elemen yang berintegrasi  untuk  mencapai    tujuan
tertentu .
[4]  Kendall  dan  Kendall  2006. Sistem  adalah serangkaian  subsistem  yang  saling  terkait dan tergantung satu sama lainnya, bekerja bersama-sama untuk mencapai tujuan dan sasaran yang sudah ditetapkan sebelumnya
[5]   (2002)  The  IEEE  website.  [Online]. Available: http://www.ieee.org/
[6]   Kusumadewi, Sri., Hartati,  S.,  Harjoko, A., dan  Wardoyo,  R.  (2006). Fuzzy   Multi- Attribute
[7]   Rosa  A.S  dan  M  Shalahuddin.  2018. Rekayasa  Perangkat  Lunak .  Bandung  : Informatika.
[8]   Turban,  dan  Nofriansyah  2014. Sistem Pendukung Keputusan biasanya dibangun untuk  mendukung  solusi  atau  sebuah masalah atau suatu peluang .