Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Halaman 78

## PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SAW DI SMA KASIH DEPOK
1 Nurul Lita Sari, 2 Rachman Komarudin
1,2 STMIK Nusa Mandiri Jakarta Email: 1 nurullita68@gmail.com , 2 rachman.rck@nusamandiri.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No2.pp78-84

## ABSTRAK
Memberikan bantuan beasiswa kepada siswa siswi merupakan salah satu bentuk perhatian lembaga sekolah kepada  para  siswanya.  Dengan  diberikanya  beasiswa  ini,  diharapkan  dapat  membantu  siswa  siswi  dalam memenuhi  kebutuhan  sekolah.  Namun,  bagian  kesiswaan  pada  SMA  Kasih  Depok  kesulitan  dalam menentukan  pemberian  beasiswa  dikarenakan  banyaknya  jumlah  siswa  dan  proses  penyeleksian  untuk pemberian beasiswa masih dilakukan dengan perhitungan sendiri Untuk mempermudah memilih siswa siswi yang berhak menerima bantuan beasiswa, maka digunakan metode SAW (Simple Additive Weight). Metode ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut  dan  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan.  Dari  proses pembobotan  dan  perankingan,  maka  didapatlah  alternatif  terbaik  dari  banyaknya  alternatif  yang  ada. Alternatif yang dimaksudkan adalah siswa siswi calon penerima beasiswa yang akan diseleksi berdasarkan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dari  73  alternatif,  alternatif  ke  69  adalah  rekomendasi  penerima  beasiswa karena  memiliki  nilai  atau  ranting  tertinggi  yaitu  A69=  7,5.  Dengan  demikian  alternatif  ke  69  lebih diprioritaskan mendapat beasiswa dari pada alternatif yang lainnya.
Kata Kunci: Beasiswa, Simple Additive Weight, Sistem Pendukung Keputusan

## PENDAHULUAN
Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  Kasih Depok  adalah  sebuah  lembaga  pendidikan  yang terletak  di  jalan  pemuda  No.59,  Pancoran  Mas, Depok,  Jawa  Barat.  SMA  Kasih  Depok  merupakan salah  satu  lembaga  pendidikan  yang  memberikan beasiswa  kepada  para  siswanya.  Beasiswa  ini diberikan  kepada  siswa  yang  kurang  mampu. Dengan  diberikanya  beasiswa  ini,  diharapkan  dapat membantu  siswa  siswi  kurang  mampu  dalam memenuhi  kebutuhan  sekolah  agar  siswa  tersebut dapat terus mengembangkan prestasinya.
Pemberian beasiswa kepada siswa merupakan  salah  satu  bentuk  perhatian  pemerintah kepada  pendidikan  di  Indonesia.  Beasiswa  ini diperuntukan  untuk  para  siswa/siswi  yang  tidak mampu atau kurang mampu untuk dapat menempuh pendidikan (Sari, 2018)
Namun,  bagian  kesiswaan  pada  SMA  Kasih Depok  kesulitan  dalam  menentukan  pemberian beasiswa  dikarenakan  banyaknya  jumlah  siswa  dan proses  penyeleksian  untuk  pemberian  beasiswa masih dilakukan dengan perhitungan sendiri dengan hanya menggunakan dua kriteria sebagai pertimbangan  pemberian  beasiswa,  sehingga  proses seleksi  dan  pengolahan  data  beasiswa  memerlukan waktu yang lebih lama dan kurang akurat.
Untuk mempermudah pihak sekolah dalam menentukan pemberian beasiswa maka penulis akan menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weight (SAW)  dengan  mengembangkan  kriteria  yang  telah ditentukan  sehingga  hasil  yang  didapat  lebih  tepat dan akurat.
Metode Simple  Additive  Weight  (SAW) ini dipilih  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternative terbaik dari sejumlah alternatif yang ada. (Irawan & Mafrudhoh, 2016)

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  rangka pengumpulan data adalah sebagai berikut:
1. Observasi
Metode  observasi  merupakan  pengamatan langsung  terhadap  kegiatan  yang  diteliti.  Dalam penyusunan  penelitian  ini  penulis  melakukan penelitian  dan  peninjauan  langsung  dengan mengunjungi  SMA  Kasih  Depok  untuk mendapatkan  data  yang  dibutuhkan  terkait penelitian.
2. Wawancara Metode wawancara yang dilakukan oleh penulis adalah  dengan  mengadakan  tanya  jawab  secara langsung  kepada  bagian  kesiswaan  di    SMA Kasih  Depok  sesuai  dengan  objek  yang  diteliti. Wawancara  yang  dilakukan  lebih  terfokus  pada bagaimana pihak sekolah menyeleksi siswa siswi calon  penerima  beasiswa  khususnya  dalam pemberian  bobot  pada  kriteria  yang  menjadi prioritas dan alternatif.
3. Studi Pustaka Studi  pustaka  yang  dilakukan  yaitu  dengan mengumpulkan  dan  mempelajari  literatur  yang berisi teori-teori yang berkaitan dengan masalah yang  akan  dibahas.  Sumber  literatur  yang digunakan  berupa  jurnal  dan  karya  ilmiah.  yang berhubungan dengan penelitian Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat keputusan  menentukan  bobot  bagi  setiap  atribut. Skor  total  untuk  alternatif  diperoleh  dengan menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating (yang  dapat  dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot tiap  atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks  sebelumnya.  Langkah  penyelesaian  SAW sebagai berikut :
1. Menentukan alternatif, yaitu Ai.
2. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
3. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan (W) setiap kriteria W=[ W1 W2 W3 W4]
5. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matrik  keputusan  yang  dibentuk  dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap  kriteria  nilai  setiap  alternative  (Ai)  pada setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan, dimana i=1,2 m dan j=1,2,..n
𝑿 =   $ 𝒓 𝟏𝟏 𝒓 𝟏𝟐 ⋯ 𝒓 𝒊𝒋 ⋮ − ⋮ 𝒓 𝒊𝟏 𝒓 𝒊𝟐 ⋯ 𝒓 𝒊𝒋 )
7. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj Formula  untuk  melakukan  normalisasi  tersebut adalah  :  perhitungan  normalisasi  berdasarkan persamaan cost atau benefit. dimana :
𝒓 𝒊𝒋 = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 𝒙 𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙 𝒙 𝒊𝒋 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒌𝒆𝒖𝒏𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 (𝒃𝒆𝒏𝒆𝒇𝒊𝒕)
𝑴𝒊𝒏  𝒙 𝒊𝒋 𝒙 𝒊𝒋 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂 (𝒄𝒐𝒔𝒕)
Vi = ranking untuk setiap alternatif a. rij = rating kinerja ternormalisasi
b. Maxij  =  nilai  maksimum  dari setiap baris dan kolom
c. Minij  =  nilai  minimum  dari  setiap baris dan kolom
d. Xij = baris dan kolom matriks
8. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R).
𝑹 =   $ 𝒓 𝟏𝟏 𝒓 𝟏𝟐 ⋯ 𝒓 𝒊𝒋 ⋮ − ⋮ 𝒓 𝒊𝟏 𝒓 𝒊𝟐 ⋯ 𝒓 𝒊𝒋 )
9. Hasil  akhir  dari  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W) yang bersesuai elemen kolom matrik (W).
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi), diberikan sebagai :
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  diperoleh dengan menjumlahkan
𝑽 𝒊 =   , 𝑾 𝒋 𝒏 𝒋'𝟏 𝒓 𝒊𝒋
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
Hasil perkalian antara rating kinerja ternormalisasi dengan bobot setiap kriteria.
dimana :
a. Vi = Nilai akhir dari alternatif
b. wj = Bobot yang telah ditentukan
c. rij = Normalisasi matriks
Hasil  perhitungan  nilai  Vi  yang  lebih  besar mengidentifikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik 10. Menentukan  nilai  indikasi  yang  dilakukan  pada hidden layer, hal ini berfungsi sebagai nilai yang menggunakan kriteria.
Perankingan  yang  dilakukan  dengan  cara mengurutkan  sesuai  hasil  nilai  indikasi  yang  sesuai urutan  yang  mempunyai  nilai  paling  besar  sampai yang terkecil.(Wicaksono, 2018)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data dari
SMA Kasih
Depok yang akan diimplementasikan  dalam  bentuk  pengambilan keputusan  merdasarkan  metode  SAW (Simple Additive  Weight) .  Langkah-langkahnya  adalah sebagai berikut:
1) Menentukan Alternatif (Ai) Kode Nama A1 Dipa Uli Gloria Siburian A2 Karis Julia S. Sihotang A3 Lusiana Torsina Silaban A4 Elsan Stephani J A5 Luky Gunawan A6 Daniel Maruli Tua Situmorang A7 Lusiana Telaumbanua A8 Marcelliana A9 Rachel Shavia A10 Tema 2) Menentukan Kriteria (Ci) Kriteria Keterangan C1 Surat Keterangan Tidak Mampu C2 Status Anak C3 Jumlah Penghasilan Orang Tua
C4 Jumlah Tanggungan Orang Tua C5 Nilai rata-rata Raport 3) Menentukan Rating pada Setiap Kriteria. No Rating Kecocokan Nilai 1 Buruk (B) 3 2 Cukup (C) 2 3 Baik (T) 1 4) Menentukan  Bobot  Preferensi  (W)  Setiap Kriteria Kriteria Bobot C1 3 C2 1 C3 3 C4 2 C5 2
Setelah  ditentukan  kriteria  dan  bobot penilaiannya,  maka  ditentukan  sub  untuk  masing- masing  kriteria  beserta  nilai  untuk  setiap  sub kriteria. Berikut ini sub-sub kriterianya :
a) Sub  Kriteria  Surat  Keterangan  Tidak  Mampu
(C1) C1 Rating Nilai Ada Buruk (B) 3 Tidak Ada Baik (T) 1 b) Sub Kriteria Status Anak Dalam Keluarga (C2) C2 Rating Nilai Yatim Piatu Buruk (B) 3 Yatim Cukup (C) 2 Piatu Cukup (C) 2 Orang Tua Lengkap Baik (T) 1 c) Sub Kriteria Jumlah Penghasilan Orang Tua (C3) C3 Rating Nilai ≤ 2.000.000 Rendah (R) 3 ± 2.000.000 – 4.000.000 Cukup (C) 2 ± 4.000.000 – 5.000.000 Tinggi (T) 1
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
d) Sub  Kriteria  Jumlah  Tanggungan  Orang  Tua (C4) C4 Rating Nilai 1 anak Sedikit (S) 1 2 anak Sedang (T) 2 3 anak Sedang (T) 2 4 anak Banyak (B) 3 5 anak Banyak (B) 3 e) Sub Kriteria rata-rata Nilai Raport (C5) C5 Rating Nilai 75 – 80 Rendah (R) 1 81 – 85 Cukup (C) 2 86 – 95 Tinggi (T) 3 5) Membuat Tabel Rating Kecocokan. Pada  tahap  ini  dilakukan  pemberian  nilai  pada setiap  alternative  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Ci) yang sudah ditentukan :
Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 2 3 2 3 A2 3 2 3 1 2 A3 3 2 3 2 2 A4 3 3 1 1 2 A5 3 2 3 2 2
A6 3 3 3 1 2 A7 3 3 3 1 2 A8 3 2 3 3 1 A9 3 2 3 1 3 A10 3 3 3 1 3
6) Membuat Matrik Keputusan
Setelah  menentukan  nilai  rating  alternatif  pada setiap  kriteria,  maka  tahap  selanjutnya  adalah
membuat matrik keputusan (X) dari tabel rating kecocokan seperti berikut ini:
𝑋 =
7) Normalisasi Matrik Keputusan
Melakukan normalisasi matriks dengan cara  menghitung  nilai  rating  (rij)  dari  alternatif Ai, pada atribut Cj berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut.  Dalam normalisasi  rumus  perhitungannya  dibedakan menjadi  2  sesuai  dengan  atribut  yaitu,  atribut keuntungan ( benefit ) dan atribut biaya ( cost ).
𝒓 𝒊𝒋 = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 𝒙 𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙 𝒙 𝒊𝒋 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒌𝒆𝒖𝒏𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 (𝒃𝒆𝒏𝒆𝒇𝒊𝒕)
𝑴𝒊𝒏  𝒙 𝒊𝒋 𝒙 𝒊𝒋 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂 (𝒄𝒐𝒔𝒕)
Sumber : (Wicaksono, 2018)
Hasil perolehan untuk Alternatif 1 : Untuk 𝑅 ( pada matrik 𝑋 = Sehingga didapat hasil sebagai berikut : ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú û ù ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ë é 3 1 3 3 3 3 1 3 2 3 1 3 3 2 3 2 1 3 3 3 2 1 3 3 3 2 2 3 2 3 2 1 1 3 3 2 2 3 2 3 2 1 3 2 3 3 2 3 2 3 [ ] 3 2 3 2 3 𝑅 !! = 3 𝑀𝑎𝑥(3,3,3,3,3,3,3,3,3,3) = 3 3 = 1 𝑅 !" = 2 𝑀𝑎𝑥(2,2,2,3,2,3,3,2,2,3) = 2 3 = 0,6 𝑅 !# = 𝑀𝑖𝑛(3,3,3,1,3,3,3,3,3,3) 3 = 1 3 = 0,3
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Lakukan  hal  yang  sama  pada  Alternatif  2  –
Alternatif 10.
8) Membentuk Matrik ternormalisasi Dari  hasil  perhitungan  normalisasi  matrik  X, maka diperoleh matrik ternormalisasi R sebagai berikut:
𝑅 =
9) Menentukan  Nilai  Preferensi  (Vi)  Setiap Alternatif.
Setelah  didapat  hasil  dari  normalisasi,  maka selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W*R dan  penjumlahan  hasil  perkalian  untuk memperoleh alternative terbaik. Diketahui Nilai Bobot(W)  =  [3,  2,  1]  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑽 𝒊 =   , 𝑾 𝒋 𝒏 𝒋'𝟏 𝒓 𝒊𝒋 Sumber: (Wicaksono, 2018)
Hasil Perolehan: V 1 = (3) (1) + (1) (0,6) + (3) (0,3) + (2) (0,6) + (2) (0,3) = 6,3 V 2 = (3) (1) + (1) (0,6) + (3) (0,3) + (2) (0,3) + (2) (0,6) = 6,3
V 3 = (3) (1) + (1) (0,6) + (3) (0,3) + (2) (0,6) + (2) (0,6) = 6,9 V 4 = (3) (1) + (1) (1) + (3) (0,3) + (2)
(0,3) + (2) (0,6) = 6,7
V 5 = (3) (1) + (1) (0,6) + (3) (0,3) + (2)
(0,6) + (2) (0,6) = 6,9
V 6 = (3) (1) + (1) (1) + (3) (0,3) + (2)
(0,3) + (2) (0,6) = 6,7
V 7 = (3) (1) + (1) (1) + (3) (0,3) + (2)
(0,3) + (2) (0,6) = 6,7
V 8 = (3) (1) + (1) (0,6) + (3) (0,3) + (2)
(1) + (2) (0,3) = 7,1
V 9 = (3) (1) + (1) (0,6) + (3) (0,3) + (2)
(0,3) + (2) (1) = 7,1 V 10 = (3) (1) + (1) (1) + (3) (0,3) + (2)
(1) + (2) (0,3) = 7,5
10) Nilai Indikasi Dari  hasil  perhitungan  nilai  preferensi  (Vi) maka diperoleh Nilai Indikasi setiap alternatif: Kode Nilai V6 6,3 V11 6,3 V14 6,9 V31 6,7 V35 6,9 V56 6,7 V61 6,7 V62 7,1 V67 7,1 V69 7,5 11) Perangkingan Kode Nilai V69 7,5 V67 7,1 V62 7,1 V14 6,9 V35 6,9 V31 6,7 V56 6,7 V61 6,7
V6 6,3 V11 6,3 ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú û ù ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ë é 3 , 0 1 3 , 0 1 1 1 3 , 0 3 , 0 6 , 0 1 3 , 0 1 3 , 0 6 , 0 1 6 , 0 3 , 0 3 , 0 1 1 6 , 0 3 , 0 3 , 0 1 1 6 , 0 6 , 0 3 , 0 6 , 0 1 3 , 0 3 , 0 3 , 0 1 1 6 , 0 6 , 0 3 , 0 6 , 0 1 6 , 0 3 , 0 3 , 0 6 , 0 1 3 , 0 6 , 0 3 , 0 6 , 0 1 𝑅 !$ = 2 𝑀𝑎𝑥(2,1,2,1,2,1,1,3,1,1) = 2 3 = 0,6 𝑅 !% = 3 𝑀𝑎𝑥(3,2,2,2,2,2,2,1,3,3) = 1 3 = 0,3
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Dari  hasil  perankingan  pada  tabel  diatas  maka di peroleh nilai terbesar ada pada V69 dengan nilai 7,5.  Dengan  demikian  Alternatif  A69  dengan  siswa yang  bernama  Tema  (kelas  XI  –  IPS  2)  lebih diprioritaskan dari pada alternatif yang lainnya

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang
dilakukan dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode ini menghasilkan rekomendasi- rekomendasi penerima beasiswa terbaik berdasarkan  kriteria  dan  bobot  yang  telah ditentukan.
2. Pada  penelitian  ini  alternatif  ke  69  merupakan alternatif  yang  direkomendasi  sebagai  penerima beasiswa  dikarenakan  memiliki  nilai  terbesar yaitu A69 = 7,5 Kelebihan  lain  dari  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  diterapkan  ini  adalah  dapat melakukan  perankingan  data  dalam  jumlah  yang banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
Djamain, Y., & Christin, H. De. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru PT. PLN (persero) kantor pusat dengan menggunakan metode simple additive weighting (saw). Jurnal Teknik Informatika ,
8 (1), 39–47.
Tamando, H., & Sihotang, M. S. S. (2016). Swasta Mulia Pratama Medan . 1 (1), 1–6. Retrieved from http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/
Irawan, D., & Mafrudhoh, N. (2016). Analisis Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemberian Keputusan Pembebasan Biaya Bagi Siswa Yang Kurang Mampu Menggunakan Metode Simple additive Weight (Study Kasus MI Hidayatuul Mubtadin Srikaton Adiluwih). Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) ,
7 , 11.
Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta:
Deepublish.
Sari, F. (2018). Metode Dalam Pengambilan Keputusan . Yogyakarta: Deepublish. Sari, R. (2018). Sistem Penunjang Keputusan Dalam Penentuan Pemberian Beasiswa dengan Metode Simple Additive Weighting . 6 (1), 1–6.
Surya, C. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Fuzzy Multi Attribut Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Rekayasa Elektrika , 11 (4), 149. https://doi.org/10.17529/jre.v11i4.2364
Susanti, M. I., & Wasiyanti, S. (2017). Metode Simple Additive Weighting ( Saw ) Dalam Penentuan Pemberian Beasiswa Pada Siswa Sekolah Menengah Atas . 5 (2), 114–123.
Wahyudi, S. T. (2017). Statistika Ekonomi konsep, teori dan penerapan . Malang: UB Press.
Wardhani, S. P. R. (2019). Kisi-Kisi Dasar Penelitian Dan Karya Ilmiah Biologi . Yogyakarta: Diandra Kreatif.
Wicaksono, S. R. (2018). Studi Kasus Sistem Penunjang Keputusan Metode SAW dan TOPSIS (S. Wicaksono, ed.). Malang: CV Seribu Bintang.
Widianto, F., & Hidayat, T. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Menggunakan Metode Simple Additive Weight (SAW) ( Studi Kasus : SMP Negeri 2 Mekar Baru. Jurnal Sistem Informasi , 5 (2), 58–63.
Windarto, A. P. (2018). Penilaian Prestasi Kerja Karyawan PTPN III Pematangsiantar Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika) , 2 (1), 84. https://doi.org/10.30645/jurasik.v2i1.22
Yulianti, E., Haryanti, T., & Kurniawati, L. (2014). Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Beasiswa Pegawai Dengan Metode Fuzzy MADM. Sniptek , (ISBN:978-602-72850-5-7), 39–46.
Yulianti, I., & Tahyudin, I. (2014). Sistem
Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. Jurnal Telematika , 7 (1), 29–39.