ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.240 | Hal 250 − 256 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web Untuk Menentukan Asisten Laboratorium Komputer Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting
Rosma Siregar 1,* , Erita Astrid 2 , Muhammad Dani Solihin 2
1 Fakultas Teknik, Program Studi Pendidikan Teknologi Informatika dan Komputer, Universitas Negeri Medan, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Negeri Medan, Medan, Indonesia Email: 1,* rosma.siregar@unimed.ac.id, 2 eritaastrid@unimed.ac.id, 3 mdnsolihin@unimed.ac.id Email Penulis Korespondensi: rosma.siregar@unimed.ac.id
Abstrak− Laboratorium komputer merupakan salah satu fasilitas yang mendukung proses pembelajaran, oleh karena itu diperlukan suatu sistem pengelolaan laboratorium yang profesional untuk membantu dosen dalam pemeliharaan laboratorium komputer. Dalam proses pemilihan asisten laboratorium membutuhkan waktu yang cukup lama, kurang efisien dan tidak dapat menyimpan history hasil seleksi secara otomatis. Maka penelitian ini akan membuat sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode simple additive weighting untuk membantu dosen dalam memilih sistem laboratorium komputer secara efisien. Kriteria yang digunakan untuk seleksi adalah IPK (Indeks Pencapaian Kumulatif), Tes Instalasi Hardware, Tes Instalasi Software, Tes Instalasi LAN, Tes Pemrograman, dan Wawancara. Hasil akhir perhitungan dengan metode simple additive weighting akan dipilih 2 alternatif dengan skor tertinggi untuk menjadi  asisten  laboratorium  komputer  yaitu  alternatif  4  (X4)  dengan  nilai  0,97  dan  alternatif  2  dengan  nilai  0,91  (X2).  Sistem pendukung keputusan akan dibangun berbasis website dan sistem database akan menggunakan MySql.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Asisten Laboratorium Komputer; Simple Additive Weight; MySql; Website
Abstract− The  computer  laboratory  is  one  of  the  facilities  that  support  the  learning  process,  therefore,  a  professional  laboratory management system is required to assist lecturers with computer laboratory upkeep. In the process of selecting laboratory assistants it takes quite a long time, is less efficient and cannot save the history of selection results automatically. So this research will create a decision  support  system  using  the  simple  additive  weighting  method  to  assist  lecturers  in  selecting  computer  laboratory  systems efficiently.  The  criteria  used  for  selection  were  the  GPA  (Cumulative  Achievement  Index),  Hardware  Installation  Tests,  Software Installation  Tests,  LAN  Installation  Tests,  Programming  Tests,  and  Interviews.  The  final  results  of  calculations  using  the  simple additive  weighting  method  will  choose  2  alternatives  with  the  highest  scores  to  become  computer  laboratory  assistants,  namely alternative 4 (X4) with a value of 0.97 and alternative 2 with a value of 0.91 (X2). The decision support system will be built based on a website and the database system will use MySql.
Keywords : Decision Support System; Computer Laboratory Assistant; Simple Additive Weight; MySql; Website

## 1. PENDAHULUAN
Dalam Permendikbud No. 3 Tahun 2022 pasal 33 disebutkan bahwa laboratorium merupakan salah satu kriteria standar minimal  sarana  dan  prasarana  proses  pembelajaran  dalam  rangka  pemenuhan  capaian  pembelajaran  lulusan  [1]. Laboratorium komputer merupakan sarana yang sangat dibutuhkan untuk meningkatkan proses pembelajaran khususnya pada  mata  pelajaran  yang  berhubungan  dengan  komputer  seperti  pemrograman,  animasi,  desain  dan  lain-lain.  Pada komputer juga terdapat perangkat keras dan perangkat lunak yang harus dipelihara agar memberikan dampak positif bagi kelangsungan  hidup  komputer  [2],  dan  untuk  memelihara  laboratorium  yang  memiliki  fasilitas  komputer  yang  baik diperlukan  perawatan  komputer  secara  berkala oleh  sumber  daya  manusia  yang  kompeten,  amanah  dan  akrab  dengan lingkungan kampus. Untuk mewujudkan hal tersebut perlu dilakukan seleksi mahasiswa yang memiliki keterampilan di bidang  komputer  untuk  menjadi  asisten  laboratorium  komputer.  Sehingga  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan untuk dapat melakukan pemilihan secara efisien.
Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer interaktif yang membantu pengambilan keputusan menggunakan  data  dan  berbagai  model  untuk  memecahkan  masalah  yang  tidak  terstruktur  [3].  Sistem  pendukung keputusan  dapat  digunakan  untuk  objek  tertentu  dan  memperoleh  nilai  diskrit  dari  objek  tersebut  sehingga  dapat memeringkatnya  untuk  mendapatkan  objek  terbaik  [4].  Sistem  pendukung  keputusan  membantu  dalam  pengambilan keputusan yang efektif sehingga masalah yang dihadapi nantinya dapat diselesaikan dengan cepat [5].  Salah satu model dalam sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan perangkingan adalah simple additive weighting [6].
Metode  Simple i Additive i Weighting  (SAW)  merupakan  algoritma  yang  terbukti  dapat  digunakan  dalam  sistem pendukung  keputusan  terutama  dalam  hal  pemeringkatan.  Pada  penelitian  pertama  membangun  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  SAW  untuk  memeringkat  karyawan  terbaik. i Penelitian  ini  mampu  menyeleksi  karyawan dengan nilai terbaik dengan cepat yang akan diberikan reward [7]. Pada penelitian kedua dengan menggunakan metode SAW dalam pemilihan sekolah terbaik, berdasarkan hasil analisis yang dilakukan penulis, sistem dapat mempermudah pemilihan sekolah terbaik di kota Jambi [8]. Pada penelitian ketiga, metode SAW digunakan untuk merekrut karyawan di waterpark dimana hasil penelitian menemukan bahwa metode SAW dapat membantu perusahaan mempersingkat waktu rekrutmen  karyawan  waterpark  [9].  Pada  penelitian  keempat,  penelitian  ini  mampu  membangun  sistem i pendukung keputusan dengan metode SAW yang dapat digunakan untuk menentukan wali kelas terbaik secara cepat dan tepat [10]. Penelitian selanjutnya, menggunakan metode SAW dalam membangun sistem pendukung keputusan. Dimana penelitian ini mampu melakukan pemeringkatan terhadap mahasiswa berprestasi [11]. Penelitian selanjutnya menggunakan metode
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.240 | Hal 250 − 256 https://hostjournals.com/bulletincsr
SAW untuk sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik, dimana hasil tes program mendapatkan skor sangat baik  sehingga  dapat  mengefektifkan  proses  pemilihan  karyawan  terbaik  [12].  Penggunaan  metode i Simple i Additive Weighting i dapat  menjadi  solusi  pengambilan  keputusan  secara  cepat  dan  efisien  terutama  dalam  hal  pemeringkatan. Diharapkan penelitian ini dapat mengimplementasikan metode SAW pada sistem pendukung keputusan berbasis website dan dapat membantu dosen menyeleksi asisten laboratorium secara cepat dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  menyusun  penelitian  ini  agar  lebih  terstruktur,  penulis  melakukan  beberapa  tahapan  dalam  menyelesaikan penelitian ini. Tahapan tersebut ada 5 yaitu, identifikasi masalah, studi pustaka, pengumpulan data, implementasi SAW dan terakhir penarikan kesimpulan dari hasil penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  dosen  dalam  menyeleksi  mahasiswa-mahasiswi yang ingin menjadi asisten laboratorium komputer.
b. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan cara mencari dan mempelajari metode  Simple Additive Weigthing dari beberapa buku dan aritikel yang telah telah terbit sebelummya.
c. Pengumpulan i data i Pada tahap i ini megumpulkan i alternatif yang ada, dimana pada penelitian ini akan menggunakan 4 alternatif yang digunakan akan disebutkan sebagai X1, X2, X2 dan X4. Sedangkan untuk kriteria ada 6 yaitu IPK,  Tes Intaslasi Hardware, Tes Intaslasi Software, Tes Intaslasi LAN, Tes Programing, dan Wawancara.
d. Implementasi SAW
Tahap ini akan melakukan implementasi metode SAW pada perhitungan ranking keseluruhan nilai peserta seleksi asisten labootarotium komputer.
e. Perancangan i Aplikasi
Merancang  aplikasi  berbasis  website  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  bahasa  pemrograman  php  dan database mysql.
f. Menarik Kesimpulan
Tahap akhir pada penelitian akan menarik kesimpulan dari hasil implementasi metode SAW untuk pemilihan asisten laboratorium komputer.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem berbasis komputer yang bersifat interaktif dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan, sistem i pendukung keputusan dapat menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur dengan model dan data yang berbeda [13]. DSS juga dapat membantu  pengambil  keputusan  manajerial  dalam  membuat  keputusan  semi  terstruktur[14].  Sistem  pendukung keputusan pada hakekatnya merupakan sistem yang tidak dapat dipisahkan dari teknologi komputer  [15]. DSS adalah sistem  informasi  yang  membantu  mengidentifikasi  pilihan  keputusan  dan  menyediakan  informasi  untuk  mendukung pengambilan keputusan. Sistem i pendukung i keputusan juga sistem yang dirancang untuk membantu proses pendukung keputusan dan untuk meningkatkan kualitas proses pendukung keputusan dan hasilnya [6], [16], [17].

## 2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
SAW merupakan salah satu metode yang banyak digunakan untuk memudahkan pengambilan keputusan dan memiliki beberapa  karakteristik.  Digunakan  untuk  menentukan  pilihan  terbaik  diantara  banyak  pilihan  yang  tersedia  [18]. Rancangan  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  setiap  nilai  kinerja  untuk  setiap  pilihan (alternatif) dari seluruh atribut yang tersedia yang pada akhirnya menghasilkan pilihan (alternatif) pilihan yang terbaik [19]. Berikut langkah-langkah penyelesaian metode SAW [20]–[28]:
a. Menentukan mana yang akan digunakan untuk mendukung keputusan yang akan diambil.
Mulai Selesai Identifikasi Masalah Studi Pustaka Pengumpulan Data Implementasi SAW Perancangan Aplikasi Menarik Kesimpulan
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.240 | Hal 250 − 256 https://hostjournals.com/bulletincsr
b. Menentukan kriteria yang akan digunakan sebagai ukuran dalam penilaian.
c. Memberikan nilai evaluasi alternatif terhadap kecocokan dengan setiap kriteria yang ada.
d. Menentukan bobot prioritas pada setiap kriteria.
e. Menentukan nilai kesesuaian dari setiap alternatif yang telah dipilih untuk setiap kriteria.
f. Membuat matriks yang diperoleh dari tabel pencocokan nilai setiap alternatif atau pilihan untuk setiap kriteria
X =   [ x11 ⋯ x1j ⋮ ⋱ ⋮
i1 ⋯ xij ] (1)
g. Normalisasi  matriks  keputusan  dengan  menghitung  setiap  nilai  rating  kinerja  yang  dinormalisasi  (rij)  dari  pilihan (alternatif) Ai pada kriteria Cj.
rij= { xij max xij Benefit min xij xij Cost (2) Buat matriks yang dinormalisasi (R) R= [ r11 ⋯ rij ⋮ ⋱ ⋮ rli ⋯ rlj ] (3)
h. Hasil akhir pemeringkatan berdasarkan:
𝑉 i= ∑ Wj rij n i (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pembahasan penelitian ini akan dijelaskan bagaimana tahapan implementasi metode SAW yang digunakan untuk mendapatkan hasil akhir dari data yang telah didapatkan dan hasil tampilan dari program yang telah dibuat.

## 3.1 Menetukan Alternatif
Pada tabel alternatif terdapat 4 mahasiswa yang akan dipilih sebagai calon asisten laboratorium komputer yaitu X1, X2, X3, X4 yang akan dirangking, mulai dari rangking 1 sampai dengan rangking 4.
Tabel 1. i Alternatif
ii Alternatif ii Keterangan A1 X1 A2 X2 A3 X3 A4 X4

## 3.2 Kriteria
Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini dijadikan sebagai kriteria penilaian untuk pemilihan yang akan dilakukan. Ada 6 kriteria penilaian yaitu, IPK (Grade Point Average), Tes Instalasi Hardware, Tes Instalasi Software, Tes Instalasi LAN, Tes Pemrograman, dan Wawancara. Semakin tinggi skor yang diperoleh siswa pada setiap tes kriteria makan, maka semakin banyak manfaat yang akan diterima siswa tersebut, sehingga semua kriteria yang digunakan dalam tabel adalah benefit.
Tabel 2. Kriteria i ii Kriteria i Keterangan C1 IPK (Benefit) C2 Tes Instalasi Hardware (Benefit) C3 Tes Instalasi Software (Benefit) C4 Tes Instalasi LAN (Benefit) C5 Tes Programing (Benefit) C6 Wawancara

## 3.3 Nilai Bobot Kriteria
Pada tahap ini akan ditentukan nilai bobot untuk masing-masing enam kriteria dimana semakin tinggi IPK maka semakin tinggi pula bobot yang akan dihasilkan. Nilai bobot nilai IPK dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Bobot IPK
IPK Bobot i Keterangan 3,81-4,00 5 Sangat Baik i
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.240 | Hal 250 − 256 https://hostjournals.com/bulletincsr
IPK Bobot i Keterangan 3,51-3,80 4 Baik i 3,31-3,50 3 Cukup 3,00-3,30 2 Kurang <3,00 1 Sangat Kurang
Hardaware,  Pengujian  Instalasi  Software,  Pengujian  Instalasi  LAN,  Pengujian  Pemrograman,  dan  Wawancara, semakin tinggi kriteria pengujian maka semakin tinggi pula bobot yang akan dihasilkan.
Tabel 4. Bobot Kriteria Tes
Setelah  melakukan  masing-masing  pengujian  terhadap  semua  alternatif  maka  diperoleh  nilai  yang  dihasilkan. Hasil IPK dan tes ujian dapat dilihat pada tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5. Hasil Tes
iii Alternatif
i Kriteria i C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3,55 92 80 90 80 80 A2 3,81 85 90 95 95 92 A3 3,71 85 95 85 80 80 A4 3,85 95 95 100 90 95
Pada tabel 5 bobot masing-masing kriteria n nilai dihasilkan oleh mahasiswa yang mengikuti seleksi mulai dari C1 yaitu IPK, Tes instalasi C2 Hardware, C3 Tes instalasi Software, C4 Tes Instalasi  LAN, C5 Tes Pemrograman dan C6 Wawancara. Hasil nilai bobot untuk masing-masing alternatif dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Bobot Hasil Tes
ii Alternatif
i Kriteria i C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 5 3 4 3 3 A2 5 3 4 5 5 5 A3 4 3 5 3 3 3 A4 5 5 5 5 4 5
Nilai bobot untuk masing-masing kriteria dapat dilihat pada tabel  7 berikut ini. Bobot pada tabel ini digunakan untuk proses akhir yaitu perangkingan.

## Tabel 7. Kriteria

## 3.4 Normalisasi
Tahapan normalisasi tiap alternatif dan kriteria dapat dilihat pada tabel 6, kemudian dilakukan normalisasi tiap nilai r 11 = 4 max (4;5;4;5) = 4 5 = 0.8 r 12 = 5 max (4;5;4;5) = 5 5 = 1 r 13 = 4 max (4;5;4;5) = 4 5 = 0.8 r 14 = 5 max (4;5;4;5) = 5 5 = 1 r 21 = 5 max (5;3;3;5) = 5 5 = 1 r 22 = 3 i max (5;3;3;5) = 3 5 = 0.6 r 23 = 3 max (5;3;3;5) = 3 5 = 0.6 r 24 = 5 max (5;3;3;5) = 5 5 = 1 r 31 =
3 max (3;4;5;5) = 3 5 = 0.6 r 32 = 4 max (3;4;5;5) = 4 5 = 0.8 r 33 = 5 max (3;4;5;5) = 5 5 = 1 r 34 = 5 max (3;4;5;5) = 5 5 = 1
Nilai Tes Bobot i Keterangan 91-100 5 Sangat Baik 86-90 4 Baik 76-85 3 Cukup 66-75 2 Kurang i <65 1 Sangat Kurang i i Kriteria Bobot IPK (Benefit) 0.15 Tes Instalasi Hardware (Benefit) 0.15 Tes Instalasi Software (Benefit) 0.15 Tes Instalasi LAN (Benefit) 0.15 Tes Programing 0.15 Wawancara 0.25
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.240 | Hal 250 − 256 https://hostjournals.com/bulletincsr
r 41 = 4 max (4;5;3;5) = 4 5 = 0.8
r 42 = 5 max (4;5;3;5) = 5 5 = 1 r 43 = 3 max (4;5;3;5) = 3 5 = 0.6 r 44 = 5 max (4;5;3;5) = 5 5 = 1
r 51 = 3 max (3;5;3;4) = 3 5 = 0.6
r 52 = 5 max (3;5;3;4) = 5 5 = 1 r 53 = 3 max (3;5;3;4) = 5 5 = 0.6 r 54 = 4 max (3;5;3;4) = 4 5 = 0.8
r 61 = 3 max (3;5;3;5) = 3 5 = 0.6
r 62 = 5 max (3;5;3;5) = 5 5 = 1 r 63 = 3 max (3;5;3;5) = 3 5 = 0.6
r 64 = 5 max (3;5;3;5) = 5 5 = 1

## 3.5 Membuat Matirx
Langkah selanjutnya dalam menghitung metode Simple i Addictive i Weighting (SAW) adalah membuat matriks. Matriks hasil normalisasi diperoleh sebagai berikut:
R= [ 0.8 1 0.8 1 1 0.6 0.6 1 0.6 0.8 1 1 0.8 1 0.6 1 0.6 1 0.6 0.8 0.6 1 0.6 1 ]
3.6 Perankingan i
Pemeringkatan dilakukan dengan mengalikan nilai matriks dengan nilai bobot kritis yang terdapat pada tabel 7. V1 = (0.8)(0.15) + (1)(0.15) + (0.6)(0.15) + (0.8)(0.15) + (0.6)(0.15) + (0.6) (0.25)
= 0.12 + 0.15 + 0.09 + 0.12 + 0.09 + 0.15
= 0.72
V2 = (1)(0.15) + (0.6)(0.15) + (0.8)(0.15) + (1)(0.15) + (1)(0.15) + (1) (0.25) = 0.15 + 0.09 + 0.12 + 0.15 + 0.15 + 0.25
= 0.91
V3 = (0.8)(0.15) + (0.6)(0.15) + (1)(0.15) + (0.6)(0.15) + (0.6)(0.15) + (0.6) (0.25) = 0,12 + 0.09 + 0.15 + 0.09 + 0.09 + 0.15
= 0.69
V4 = (1)(0.15) + (1)(0.15) + (1)(0.15) + (1)(0.15) + (0.8)(0.15) + (1) (0.25)
= 0.15 + 0.15 + 0.15 + 0,15 + 0.12 + 0.25 = 0.97 Hasil akhir pemeringkatan tiap alternatif dapat dilihat pada tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Ranking Alternatif
ii Alternatif ii Keterangan ii Nilai ii Ranking A1 X1 0.72 3 A2 X2 0.91 2 A3 X3 0.69 4 A4 X4 0.97 1
Setelah melakukan semua tahapan metode saw dalam menghitung nilai asisten laboratorium komputer maka hasil akhir perangkingan tiap alternatif dapat dilihat pada tabel 8, dimana rating 1 didapatkan X4, rating 2 didapatkan X2, rating 3  didapatkan  X1  dan  peringkat  4  adalah  X3.  Pada  seleksi  ini  dipilih  hanya  2  alternatif  tertinggi  sehingga  asisten laboratorium komputer adalah X4 dan X2.

## 3.7 Tampilan Program
Tampilan  pertama  saat  mengakses  program  akan  menampilkan  form  login.  Pada  menu  ini  hanya  admin  yang  dapat mengakses dan login dengan memasukkan username dan password. Setelah mengisi username dan password yang benar, admin  harus  mengklik  tombol  login  untuk  masuk  ke  sistem.  Setelah  memasuki  sistem,  halaman  input  alternatif  akan ditampilkan.
Gambar 3 berfungsi untuk tambah alternatif yang akan dirangking oleh program. Karena pada penelitian ini penulis membuat 4 alternatif yaitu X1, X2, X3 dan X4, sehingga program yang berjalan hanya menginputkan 4 alternatif. Jika
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.240 | Hal 250 − 256 https://hostjournals.com/bulletincsr
admin ingin menambahkan alternatif maka admin perlu mengetikkan nama alternatif pada form submit alternatif dan klik tombol submit.

## Gambar 3. Tampilan Tambah Alternatif
Pada  gambar  4  akan  ditampilkan  hasil  nilai  bobot  masing-masing  kriteria,  IPK,  Tes  Instalasi  Hardware,  Tes Instalasi Software, Tes Instalasi LAN dan Tes Pemrograman diberi bobot 0,15 sedangkan wawancara diberi bobot 0,25. Untuk mendapatkan hasil akhir perhitungan SAW, tekan tombol proses.

## Gambar 4. Tampilan Proses
Setelah mengklik tombol proses maka akan muncul tabel ranking hasil perhitungan metode SAW dimana pada program ini alternatif 1 ranking 3, Alternatif 2 ranking 2, alternatif 3 ranking 4 dan alternatif 4 ranking 1. Sehingga yang terpilih  menjadi  laboratorium  komputer  asisten  adalah  2  alternatif  teratas,  yaitu  A4  (X4)  dan  A2  (X2).  Hasil pemeringkatan menggunakan program berbasis web ini mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan manual
Gambar 5. Hasil Ranking

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode i Simple ii Addictive i Weighting  (SAW)  untuk  sistem pendukung  keputusan  dalam  hal  pemilihan  asisten  laboratorium  komputer  yang  telah  dijelaskan,  akan  dipilih  dua alternatif terbaik sebagai asisten laboratorium komputer yaitu Alternatif 4 dengan skor tertinggi menghasilkan nilai 0,97 dan alternatif 2 dengan nilai 0,91, sehingga mahasiswa yang akan menjadi asisten laboratorium adalah mahasiswa dengan nama X1 dan X2. Untuk hasil program yang sudah dibangun berbasis website juga mendapatkan hasil yang sama seperti mencari hasil secara manual menggunakan metode SAW. Hasil i penelitian ini diharapkan dapat membantu dosen untuk menyeleksi  asisten i laboratorium i komputer  dengan  cepat.  Keterbatasan  penelitian  ini  adalah  program  website  masih
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.240 | Hal 250 − 256 https://hostjournals.com/bulletincsr
berjalan  secara offline.  Kedepannya diharapkan  dapat dilakukan penelitian  dengan  menggunakan  metode  lain  sebagai pembanding dengan metode SAW dengan input yang sama maupun berbeda. Sementara teknik SAW populer, tidak jelas bagaimana perbandingannya dengan metode lain seperti i Analytic Hierarchy Process (AHP) atau the i Technique for Order Preference by i Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Diperlukan lebih banyak penelitian untuk mengevaluasi keuntungan dan kerugian dari setiap strategi, serta skenario di mana setiap metode paling sesuai.

## REFERENCES
[1] “Permendikbud No. 3 Tahun 2020 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi [JDIH BPK RI].” .
[2] M. M. Mutoffar, R. D. Riupassa, and H. R. Suwarman, “Pelatihan Hardware & Software , Teknik,” vol. 1, no. 1, pp. 1–3, 2021.
[3] D. O. Wibowo and A. Thyo Priandika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Gedung Pernikahan Pada Wilayah Bandar Lampung Menggunakan Metode Topsis,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 1, p. page- xx~xx, 2021.
[4] Z.  Qatawneh,  M.  Alshraideh,  N.  Almasri,  L.  Tahat,  and  A.  Awidi,  “Clinical  decision  support  system  for  venous thromboembolism risk classification,” Appl. Comput. informatics, vol. 15, no. 1, pp. 12–18, 2019.
[5] S.-J. Eom and J. H. Kim, “The adoption of public smartphone applications in Korea: Empirical analysis on maturity level and influential factors,” Gov. Inf. Q., vol. 31, pp. S26–S36, 2014.
[6] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] D. Witasari and Y. Jumaryadi, “Aplikasi Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw) (Studi Kasus Citra Widya Teknik),” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput., vol. 10, no. 2, p. 115, 2020.
[8] A. Ibrahim and R. A. Surya, “The Implementation of Simple Additive Weighting (SAW) Method in Decision Support System for the Best School Selection in Jambi,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1338, no. 1, 2019.
[9] Meirina, R. I. Desanti, and Wella, “Simple additive weighting algorithm helping recruitment system for waterpark,” Proc. 2019 5th Int. Conf. New Media Stud. CONMEDIA 2019, pp. 151–158, 2019.
[10]  2013) (Kotler, “Jurnal Mantik Jurnal Mantik,” Mobile-Based Natl. Univ. Online Libr. Appl. Des., vol. 3, no. 2, pp. 10–19, 2019.
[11]  A. R. Mahbub, M. Khaerudin, and I. Kharoh, “Penerapan Metode Saw (Simple Additive Weighting) Untuk Menentukan Siswa Berprestasi (Studi Kasus Pada SMP Negeri 24 Jakarta),” JSI (Jurnal Sist. Informasi) Univ. Suryadarma, vol. 9, no. 1, pp. 193– 202, 2022.
[12]  A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting Decision Support System For Best Employee Selection Using,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2020.
[13]  N.  Setiawan  et  al.,  “Simple  additive  weighting  as  decision  support  system  for  determining  employees  salary,”  Int.  J.  Eng. Technol., vol. 7, no. 2.14 Special Issue  14, pp. 309–313, 2018.
[14]  H. A. Septilia and Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Ahp,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020.
[15]  A. Fitrul Hadi, R. Permana, and H. Syafwan, “Decision Support System in Determining Structural Position Mutations Using Simple Additive Weighting (SAW) Method,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1339, no. 1, pp. 0–6, 2019.
[16]  A.  Susanto,  L.  Latifah,  and  A.  Fitriyani,  “Decision  support  systems  design on  sharia  financing using  Yager’s  fuzzy  decision model,” in 2017 5th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), 2017, pp. 1–4.
[17]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[18]  A. Pranolo and S. M. Widyastuti, “Simple additive weighting method on intelligent agent for urban forest health monitoring,” in 2014 International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications (Ic3Ina), 2014, pp. 132–135.
[19]  F. Ardhy and D. M. Efendi, “Pemberian Reward Terhadap Karyawan Terbaik Dengan Mneggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. SIMADA (Sistem Inf. dan Manaj. Basis Data), vol. 2, no. 2, pp. 176–181, 2019.
[20]  F. N. Khasanah, R. Trias Handayanto, H. Herlawati, D. Thamrin, P. Prasojo, and E. S. H. Hutahaean, “Decision support system for  student  scholarship  recipients  using  simple  additive  weighting  method  with  sensitivity  analysis,”  2020  5th  Int.  Conf. Informatics Comput. ICIC 2020, 2020.
[21]  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.
[22]  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.
[23]  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.
[24]  J.  D.  Manik  and  A.  R.  Samosir,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  Penerimaan  Siswa  Magang  pada Universitas Budi Darma,” sudo J. Tek. Inform., vol. 1, no. 2, 2022.
[25]  M. R. Hamdan, A. Triayudi, and A. Iskandar, “Komparasi Metode Simple Addtive Weighting dan Weight Product Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan pada Penerimaan BLT,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 1543–1550, 2022.
[26]  A. I. Lubis, P. Sihombing, and E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods with Attribute Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol., pp. 127–131, 2020.
[27]  A.  Alim  Murtopo  and  R.  Aynuning  Putri,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Pegawai Menggunakan  Metode  SAW  pada  PDAM  Tirta  Dharma  Tegal  Decision  Support  System  Design  Selection  Recruitment  of Employees Using Simple Additive Weighting (SAW) Method in PDAM Tirta Dharma Tegal,” Citec J., vol. 3, no. 2, 2016.
[28]  F. P. Hutagaol, Mesran, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemilihan Handphone Bekas,” Bull. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 63–68, 2021.