Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)

## IMPLEMENTASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN BIBIT JAGUNG VARIETAS UNGGUL DI WILAYAH LAHAN LAHAN KERING
Leonardus Bone * , Yoseph Pius Kurniawan Kelen, Hevi Herlina Ullu,

## Leonard Peter Gelu
Teknologi Informasi, Universitas Timor, Kefamenanu, Indonesia Email: leonardhobone@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No2.pp231-238

## ABSTRACT
Corn is a staple food source that is rich in carbohydrates. Corn is a common food for some people because it provides them with carbohydrates. Before planting, farmers must pay attention to several factors, one of which is the selection of corn seeds. Inappropriate selection of seeds can cause unsatisfactory yields and make farmers fail to harvest. Determination of corn seeds carried out by farmers in Nansean Village and East Nansean City still uses manual techniques. The selection of seeds is still carried out through a trial method, namely selecting several varieties of corn seeds from previous harvests by looking at the large size of the fruit by looking at the large size of the fruit as a result of not being able to withstand weather changes and choosing from seeds which harvest time is fast but will produce good yields. less satisfactory. Therefore, it is necessary to develop a decision support system  that  uses  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  approach  to  provide  a  solution  to  this  problem.  The capability of the system built can provide solutions in selecting superior corn seeds for farmers and the results are in the form of rankings. The process of developing this system uses the waterfall model. Based on the research results, the chosen alternative in this study was alternative A01, namely NASA 29 Hybrid Corn with a total value of 0.88.
Keyword: DSS, SAW, Determination of Seeds, Ranking.

## ABSTRAK
Jagung merupakan sumber makanan pokok yang kaya akan karbohidrat. Jagung adalah makanan umum bagi sebagian orang karena memberi mereka karbohidrat. Sebelum menanam, petani harus memperhatikan beberapa faktor, salah satunya adalah pemilihan bibit jagung. Pemilihan bibit yang kurang tepat dapat menyebabkan hasil panen yang kurang memuaskan dan membuat petani gagal panen. Penentuan bibit jagung yang dilakukan oleh petani  di  Desa  Nansean  dan  Kota  Nansean  Timur  masih  menggunakan  teknik  manual.  Pemilihan  benih  tetap dilakukan melalui metode uji coba yaitu pemilihan beberapa varietas bibit jagung hasil panen sebelumnya dengan melihat ukuran buah yang besar dengan melihat pada ukuran buah yang besar akibatnya tidak bertahan terhadap perubahan cuaca dan memilih dari bibit yang waktu panennya cepat tetapi akan menghasilkan hasil panen yang kurang memuaskan. Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu sistem pendukung keputusan yang menggunakan pendekatan Simple Additive Weighting (SAW) untuk memberikan solusi atas permasalahan tersebut. Kemampuan sistem yang dibangun dapat memberikan solusi dalam pemilihan bibit jagung unggul bagi petani dan hasilnya dalam  bentuk  rangking.  Proses  pengembangan  sistem  ini  menggunakan  model  air  terjun.  Berdasarkan  hasil penelitian Alternatif terpilih dalam penelitian ini yaitu alternatif A01 yaitu Jagung Hibrida NASA 29 dengan total nilai 0,88.
Kata Kunci: SPK, SAW, Penentuan Bibit, Rangking.

## PENDAHULUAN
Jagung adalah salah satu produk pertanian yang mempunyai  potensi  hasil  yang  luar  biasa  serta  kaya akan  pati  dan  memiliki  sumber  karbohidrat  tinggi. Sebagian  masyarakat  mengkonsumsi  jagung  sebagai makanan pokok (Nugroho, 2019). Sebelum menanam, petani  harus  memperhatikan  beberapa  faktor,  salah satunya adalah pemilihan bibit jagung. Pemilihan bibit
yang kurang tepat dapat menyebabkan hasil panen yang kurang memuaskan dan membuat petani gagal panen.
Penentuan  bibit  jagung  yang  dilakukan  oleh petani di Desa Nansean dan Kota Nansean Timur masih menggunakan  teknik  manual.  Pemilihan  benih  tetap dilakukan  melalui  metode  uji  coba  yaitu  pemilihan beberapa varietas bibit jagung hasil panen sebelumnya dengan melihat ukuran buah yang besar dengan melihat
ISSN: 2620-4339 (media online)
pada ukuran buah yang besar akibatnya tidak bertahan terhadap perubahan cuaca dan memilih dari bibit yang waktu panennya cepat tetapi akan menghasilkan hasil panen  yang  kurang  memuaskan.  Dari  permasalahan tersebut,  dibutuhkan  sebuah  sistem  berupa  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  memberikan  solusi untuk petani dalam menentukan bibit jagung (Ginting, Mesran, & Manalu, 2021).
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan tahapan  dalam  pengambilan  keputusan  dengan menggunakan  teknik  computer,  sehingga  membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data-data yang  diperoleh  serta  motode  tertentu  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  (Kelen  &  Manek, 2019).  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu metode perhitungan SAW. Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan berbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut (Marpaung, 2018).
Berdasarkan permasalahan di atas, maka penulis membuat sebuah kajian yang berjudul “ Simple Additive Weighting Dalam  Penentuan  Bibit  Jagung  Varietas Unggul  Di  Wilayah  Lahan  Kering”  yang  dapat memberikan  jawaban  bagi  petani  dalam  menentukan bibit  jagung  sebelum  melakukan  penanaman.  Metode SAW  sudah  implementasikan  dalam  penentuan  bibit padi dan berhasil membantu pra petani dalam memilih bibit padi dengan baik dan mampu mengurangi resiko gagal  panen  (Yahyan  &  Siregar,  2019).  Juga menggunakan  metode  SAW  dalam  dalam  pendukung keputusan  rekomendasi  benih  tomat  terbaik  dimana hasil yang diperoleh dapat membantu para petani dalam menentukukan benih tomat terbaik (Muhammad & Tia, 2018).

## TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
merupakan  suatu  kerangka  kerja  dengan  bantuan komputer termasuk kerangka kerja berbasis pengetahuan  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  pada  suatu  organisasi  atau  instansi.  SPK dimaksud  untuk  membantu  menyelesaikan  setiap permasalahan  mulai  dari  menganalisis  masalah, memilih  informasi  yang  berlaku  dan  memutuskan metode yang digunakan dalam siklus dinamis sehingga memberikan  keputusan  yang  selektif  (Rachman, Widians, & Masnawati, 2017).
Metode Simple Additive Weighting
Simple Additive  Weighting  Method (SAW) biasanya  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  ini  yaitu  mencari penjumlahan  terbobot  dari  nilai  peringkat  performa pada setiap alternatif di keseluruhan atribut. Metode ini juga  membutuhkan  tahapan  normalisasi  matriks keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  peringkat  alternatif yang ada(Oktavianus & Suharso, 2017). Formula untuk normalisasi tersebut adalah :
𝑟 !"   $ ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ %&' ()% %&' 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
(&* %&' +&' 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎  (𝑐𝑜𝑠𝑡)
Keterangan : r ij = Nilai peringkat eksekusi standar x ij = Penghargaan sifat yang diklaim oleh masing-masing standar Max ij = Nilai terbesar dari setiap standar Min ij = Nilai terkecil dari setiap standar Benefit = Dengan asumsi bahwa nilai yang paling penting itu luar biasa
Cost = Dengan asumsi bahwa harga yang paling rendah itu bagus
Dimana rij adalah peringkat presentasi standar kecerdasan  buatan  elektif  pada  karakteristik  Cj; i=1,2,...,m  dan  j=1,2,...,n.  Kecenderungan  insentif untuk setiap opsi lain (Vi) diberikan sebagai:
𝑣𝑖 = $ 𝑤𝑖𝑗 𝑟𝑖𝑗 !
"#$
Keterangan : V i
= Rangking untuk setiap alternatif W j = Nilai bobot dari setiap kriteria r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi Preferensi  terhadap  alternatif  A i ditunjukkan  dengan nilai V i yang lebih besar.

## METODE PENELITIAN Tipe Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  penelitian  terapan sebagai  metode  penelitiannya.  Riset  terapan  atau penelitian  terapan  dilakukan  untuk  realitas  yang membumi, penerapan, dan peningkatan informasi yang dihasilkan dari pemeriksaan fundamental, secara nyata.

## Motode Pengembangan Sistem
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)
Motode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalan metode waterfall . Metode Waterfall merupakan  metode  yang  menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara skuensial atau terurut (Badrul, 2021).
Gambar 1. Motode Waterfall
Penggambaran  klarifikasi  dari  gambar  model waterfall di atas dapat dijelasakan sebagai berikut:
a. Analysis Dalam tahap ini dilakukan pemeriksaan kebutuhan terhadap kerangka data (Pemrograman) berupa data input  yaitu  input  kriteria,    alternatif  kemudian diproses  dan  outputnya  berupa  laporan  dalam bentuk rangking.
b. Design
Sebelum menulis program, menerjemahkan analisis kebutuhan ke dalam perancangan berupa antarmuka input  dan  output,  merancang  database,  dan merancang prosedur algoritma semuanya dilakukan pada tahap ini.
c. Coding Konsekuensi dari rencana di atas dibentuk menjadi struktur sehingga dipahami oleh komputer sebagai bahasa pemrograman.Pemrograman
dapat diselesaikan  dengan  cepat  jika  desainnya  detail.
Peripheral Hypertext  PreProcessor (PHP)  adalah bahasa pemrograman yang digunakan.
d. Testing Sebelum digunakan, sistem yang sudah jadi harus diuji.Pengujian sistem dilakukan dengan dua cara, yaitu  estimasi  manual  dengan  teknik  SAW  dan pemrograman dengan strategi Black box.
e. Maintenance Sistem  informasi  yang  telah  diuji  coba  digunakan oleh Kelompok Tani di Desa Nansean dan Nansean Timur.  Jika  ada  kesalahan,  perlu  diperbaiki  atau ditambahkan,  jadi  pemeliharaan  itu  penting  dan dapat memengaruhi semua langkah sebelumnya.

## Teknik Pengumpulan Data
1) Wawancara
Dengan  menanyakan  kepada  orang-orang  yang diwawancarai  yaitu  petani  di  desa  Nansean  dan Nansean  Timur  serta  pegawai  di  dinas  pertanian Kabupaten  Timor  Tengah  Utara.  Wawancara  ini digunakan  untuk  mengumpulkan  semua  informasi berupa  data  kriteria  dan  data  alternatif  yang diperlukan untuk mendukung penelitian ini. Tujuan dari kegiatan ini adalah untuk menguatkan temuan peneliti. 2) Studi Pustaka Pengumpulan informasi dilakukan dengan
mengambil sumber dari buku, jurnal dan artikel dari web lokal yang berkaitan dengan judul penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan Metode Simple Additive Weighting Proses pengambilan keputusan penentuan bibit jagung  varietas  unggul  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting sebagai berikut:
1. Data alternatif (A i ).
Tabel 1. Data Alternatif Kode Nama Alternatif A01 Hibrida NASA 29 A02 BIMA 19 URI A03 BIMA 14 Batara A04 HJ 21 2. Data kriteria (C j ) a. Curah Hujan Curah hujan terbagi atas tiga subkriteria yaitu:
Tabel 2. Data Kriteria Curah Hujan
Curah hujan Nilai  Keterangan Tinggi 3 Baik Sedang 2 Cukup Rendah 1 Kurang
b. Tahan terhadap hama Tahan  terhadap  hama  terbagi  atas  empat subkriteria yaitu:
Tabel 3. Data Kriteria Tahan terhadap Hama
Tahan terhadap hama Nilai Keterangan >=4 hama 4 Sangat baik 3 hama 3 Baik 2 hama 2 Cukup 1 hama 1 Kurang
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
c. Hasil panen Hasil panen terbagi atas empat subkriteria yaitu:
Tabel 4. Data Kriteria Hasil Panen Hasil panen Nilai Keterangan >=8 ton/ ha 4 Sangat baik 5-7 ton/ha 3 Baik 2-4 ton/ha 2 Cukup <2 ton/ha 1 Kurang d. Usia Panen
Usia panen terbagi atas tiga subkriteria yaitu :
Tabel 5. Data Kriteria Usia Panen Usia panen Nilai Keterangan <100 hari 4 Sangat baik 100-110 hari 3 Baik 111-120 hari 2 Cukup >120 hari 1 Kurang e. Umur bibit
Umur bibit terbagi atas empat subkriteria yaitu :
Tabel 6. Data Kriteria Hasil Panen Hasil panen Nilai Keterangan 1-6 bulan 4 Sangat baik 7-12 bulan 3 Baik 13-18 bulan 2 Cukup 19-24 bulan 1 Kurang
3. Bobot Preferensi (W) Tentukan  bobot  preferensi  setiap  kriteria,  juga dikenal sebagai tingkat kepentingannya (W).
Tabel 7. Bobot Preferensi (W) Kriteria (C) Bobot (W) Atribut Curah hujan 10% Benefit Tahan Terhadap hama 30% Benefit Hasil Panen 10% Benefit Usia Panen 20% Cost Umur bibit 30% Cost
4. Nilai  Rating  Kecocokan  Setiap  Alternatif  Pada Setiap Kriteria
Pada  titik  ini,  peringkat  akan  ditentukan berdasarkan  seberapa  dekat  setiap  opsi  mematuhi setiap aturan yang telah ditentukan sebelumnya.
Tabel 8. Rating Kecocokan Alternatif Alternatif Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 A01 1 4 2 1 4 A02 1 3 2 2 3 A03 2 2 1 3 3 A04 1 1 2 4 4
5. Matriks Keputusan (X) Kerangka  kerja  pilihan  (X)  dibangun  dari  tabel peringkat kewajaran untuk setiap opsi untuk setiap model setelah nilai peringkat elektif untuk masing- masing, yang masih melayang pada saat ini. Setiap kriteria  yang  telah  ditentukan  (Cj)  dibandingkan dengan nilai X dari setiap alternatif (Ai).
1 4 2 x  =  1 3 2 2 2 1 1 4 2 3 3 3 1 1 2  4 4
6. Normalisasi Matriks Keputusan (X) Metode  yang  paling  umum  untuk  menormalkan kerangka  pilihan  (X)  adalah  menggunakan  skala yang sebanding dengan semua evaluasi pilihan saat ini.
Alternatif A01 :
R 11 = $ %&' ($,$,+,$ ) = $ + = 0, 5 R 12 = - %&'  (-,.,+,$ ) = - - = 1
R 13 = + %&' (+,+,$,+ ) = + + = 1 R 14 = %/0 ($,+,.,-) $ = $ $ = 1 R 15 = %/0 (-,.,.,-) - = . - = 0,75
Alternatif A02 :
R 21 = $ %&' ($,$,+,$ ) = $ + = 0,5 R 22 = . %&' (-,.,+,$ ) = . - = 0,75
R 23 = + %&'  (+,+,$,+ ) = + + = 1
R 24 = %/0  ($,+,.,-) + = $ + = 0,5 R 25 = %/0 (-,.,.,-) . = . . = 1
Alternatif A03 :
R 31 = + %&' ($,$,+,$ ) = + + = 1 R 32 = + %&'  (-,.,+,$ ) = + - = 0,5 R 33 = $ %&' (+,+,$,+ ) = $ + = 0,5 R 34 = %/0 ($,+,.,-) . = $ . = 0,3333333
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
R 35 = %/0 (-,.,.,-)
. = . . = 1
Alternatif A04 :
R 41 = $ %&' ($,$,+,$ ) = $ + = 0,5 R 42 = - %&' (-,.,+,$ ) = $ - = 0,25 R 43 = + %&'  (+,+,$,+ ) = + + = 1 R 44 = %/0  ($,+,.,-) - = $ - = 0,25 R 45 = %/0 (-,.,.,-) - = . - = 0,75
7. Matriks Ternormalisasi (R) Konsekuensi  dari  standardisasi  kerangka  (Rij) menyusun jaringan standar (R).
0,5 1 1 R =      0,5 0,75 1 1 0,5 0,5 1 0,75 0,5 1 0,3333333 1 0,5 0,25  1         0,25       0,75
8. Nilai Preferensi (Vi) Pada  tahap  ini,  perhitungan  produk  akhir  nilai kemiringan  (Vi)  diperoleh  dari  jumlah  duplikasi komponen garis kerangka standar (R) dengan bobot kemiringan  (W)  dibandingkan  dengan  komponen segmen grid (R).
V 1 = [( 0,1 x 0,5) + ( 0,3 x 1) + ( 0,1 x 1) + ( 0,2 x + ( 0,3 x 0,75)] = 0,88
V 2 = [( 0,1 x 0,5) + ( 0,3 x 0,75) + ( 0,1 x 1) + ( 0,2 x
0,5) + ( 0,3 x 1)] = 0,78
V 3 = [( 0,1 x 1) + ( 0,1 x 0,5) + ( 0,1 x 0,5) + ( 0,1 x 0,333333) + ( 0,1 x 1)]= 0,67
V 4 = [( 0,1 x 0,5) + ( 0,1 x 0,25) + ( 0,1 x 1) + ( 0,1 x
0,25) + ( 0,1 x 0,75)]= 0,50
9. Perangkingan Berdasarkan  perhitungan  alternatif  yang  memiliki nilai  paling  tinggi  itu  yang  dijadikan  alternatif terpilih. Alternatif terpilih dalam penelitian ini yaitu alternatif  A01  yaitu  Jagung    Hibrida  NASA  29 dengan  total  nilai  0,88.      Perangkingan  dari  hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 9. Perangkingan Alternatif Nilai Rangking A01 0,88 1 A02 0,78 2
A03 0,67 3 A04 0,50 4

## Pemodelan Sistem
Perancangan sistem ini menggunakan
pemodelan Unified Modeling Language (UML) . UML adalah  suatu  himpunan  konvensi  pemodelan  yang dipakai  dalam  mengidentifikasi  atau  menggambarkan sebuah  perangkat  lunak  yang  berkaitan  dengan  objek (Alfina & Harahap, 2019).
Use  Case  Diagram mendeskripsikan  secara terperinci tentang aktivitas admin dan pengguna yang dihadirkan oleh sistem sesuai dengan yang terjadi pada sistem  pendukung  keputusan(Marpaung,  2018). Use case  diagram yang  dibangun  pada  pada  sistem  dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 2. Use case Diagram Admin
Gambar 3. Use case Diagram user
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Pembahasan
Halaman Login Merupakan tampilan awal saat sistem berjalan. Halaman  ini  digunakan  oleh  admin  dan user untuk mengakses  kedalam  sistem    menggunakan  nama username dan password.
Gambar 4. Halaman Login

## Halaman Utama
Adalah    halaman  ketika  administrator  dan pengguna berhasil login. Halaman  ini  terdapat  uraian tentang aplikasi, menu kriteria, menu  subkriteria, menu alternatif, menu penilaian alternatif, menu perhitungan, menu laporan hasil, menu kelola pengguna dan menu untuk keluar dari sistem.
Gambar 5. Halaman Beranda

## Halaman kriteria
Pada  halaman  ini  administrator  maupun pengguna dapat mengelola data kriteria.
Gambar 6. Halaman kriteria

## Halaman Subkriteria
Merupakan  halaman  yang  digunakan  oleh admin dan user untuk mengawasi informasi subkriteria.
Gambar 7. Halaman Subkriteria
Halaman Alternatif adalah halaman untuk mengelola data alternatif yang digunakan oleh pengguna admin.
Gambar 8. Halaman Alternatif

## Halaman Penilaian Alternatif
Halaman  Penilaian  Alternatif  adalah  halaman yang digunakan pengguna dan   admin untuk memberi penilaian  alternatif.
Gambar 9. Halaman Penilaian Alternatif
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Halaman Perhitungan Metode
Merupakan  halaman  yang  menampilkan informasi  hasil  perhitungan.  Baik  administrator maupun pengguna dapat melihat data perhitungan dari tahapan analisis dan normalisasi data, serta hasil akhir dan pemeringkatan, di halaman ini
. Gambar 10. Halaman Perhitungan Metode

## Halaman Laporan Hasil
Merupakan  halaman  yang  menampilkan informasi laporan hasil perhitungan. Baik administrator maupun  pengguna  dapat  mencetak  data  laporan  dari halaman ini.
Gambar 11. Halaman Laporan Hasil

## Halaman Kelola User
Adalah  halaman  yang  admin  gunakan  untuk mengontrol data pengguna.
Gambar 12. Halaman kelola user

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasikan  pilihan  yang mendukung  secara  emosional  sebagai  aplikasi  untuk menentukan  varietas  unggul  benih  jagung  di  daerah lahan  kering  dengan  menggunakan  strategi  SAW. Sistem yang di bangun dapat membantu petani dalam menentukan bibit jagung yang baik sebelum ditanam. Dari  hasil  penelitian,  alternatif    terpilih  dalam  adalah alternatif  A01 yaitu jagung hibrida NASA 29 dengan nilai 0,88.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfina, O., & Harahap, F. (2019). Pemodelan UML Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Kelas Siswa Siswa Tunagrahita. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 3 (2), 143–150. https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No2.pp143- 150
Badrul, M. (2021). Penerapan Metode waterfall untuk Perancangan Sistem Informasi Inventory Pada Toko Keramik Bintang Terang. PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset Dan Observasi Sistem Komputer , 8 (2), 57–52. https://doi.org/10.30656/prosisko.v8i2.3852 Ginting, G., Mesran, & Manalu, Y. F. (2021).
Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer. Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , 5 (3), 19–25.
Kelen, Y. P. K., & Manek, S. S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Sepeda Motor Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada PT. NSS Cabang Kefamenanu. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 5 (2), 1–7. https://doi.org/10.35329/jiik.v5i2.96 Marpaung, N. (2018). Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kenaikan Gaji Karyawan. Jurteksi , 4 (2), 171–178. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.58
Muhammad, S., & Tia, I. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Benih Tomat Terbaik
Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting. Techsi , 10 (1), 39–49.
Nugroho, M. B. (2019). Implementasi Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) untuk Pemilihan Jenis Bibit Jagung Terbaik, (27), 1– 12.
Oktavianus, T. A., & Suharso, W. (2017). Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Evaluasi Dan Penilaian Driver Berprestasi Di Perusahaan Distribusi. In PROSIDING SENSEI (pp. 1–8). Rachman, W. H., Widians, J. A., & Masnawati. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Rawit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis
Web. Prosiding Seminar Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 2 (1), 175–181. Yahyan, W., & Siregar, M. I. A. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Benih Padi Unggul Berbasis Webmenggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Menara Ilmu , 13 (11).