## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK  PENAMBAHAN FUNGSIONAL APLIKASI STUDI KASUS PT JARI SOLUSI INTERNATIONAL
Fadila Hasana 1) , Humisar Hasugian 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail: 1512503432@student.budiluhur.ac.id 1) , humisar.hasugian@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
PT Jari Solusi International merupakan startup yang fokus pada product development berbasis android dan web dengan teknologi cloud. Saat ini Jari berkonsentrasi pada solusi mobile pekerjaan lapangan. Customer dari PT Jari Solusi International adalah perusahaan yang umumnya bergerak di bidang finance dan keuangan. Banyaknya fungsional usulan atau keluhan dari customer yang akan diselesaikan dengan fungsional baru untuk aplikasi tidak semuannya  PT  Jari  Solusi  International  dapat  menambahkan  fungsional  tersebut  ke  aplikasi.  PT.  Jari  Solusi Harus mempertimbangkan fungsional apa yang memang harus ditambahkan untuk aplikasi. Tetapi penambahan fungsional aplikasi sulit dilakukan karena tidak diketahuinnya fungsional yang dibutuhkan oleh customer saat ini, selain itu dalam proses penambahan fungsional aplikasi  akan melibatkan beberapa bagian, yaitu development dan pemasaran. Karena banyak pihak yang terlibat, sulit mengadakan diskusi dimana semua pihak yang berkaitan dapat  hadir.  Hal  lainnya  yang  mengakibatkan  sulitnya  penambahan  fungsional  baru  aplikasi  adalah  dalam penambahan fungsional aplikasi tidak memiliki ketentuan-ketentuan yang tetap untuk digunakan sebagai acuan penambahan fungsional aplikasi. Jadi dibutuhkan sistem penunjang keputusan penambahan fungsional aplikasi yang  penetapan  bobotnya  serta  penilaian  fungsional,  dari  pengujian  yang  sudah  dilakukan  maka  dihasilkan sebuah  sistem  penunjang  keputusan  penambahan fungsional  usulan  aplikasi  dengan  menerapkan  metode  AHP dan SAW untuk membantu dalam proses penambahan fungsional baru aplikasi.
Kata kunci: fungsional, aplikasi, sistem penunjang keputusan

## 1. PENDAHULUAN
PT  Jari  Solusi  International  adalah  perusahaan teknologi  yang  fokus  pada product  development berbasis android dan web dengan  teknologi cloud . Saat  ini  Jari  berkonsentrasi  pada  solusi mobile pekerjaan  lapangan.  PT  Jari  Solusi  International memiliki beberapa aplikasi, antara lain adalah Mobile Survey , Mobile  Quest , Mobile  Surveillance ,  dan Mobile Collection . Customer dari  aplikasi  PT  Jari  Solusi International  adalah  perusahaan  yang  umumnya bergerak dibidang finance dan keuangan. Banyaknya fungsional  usulan  atau  keluhan  dari customer yang akan  diselesaikan  dengan  fungsional  baru  untuk aplikasi tidak semuannya PT Jari Solusi International dapat menambahkan fungsional tersebut ke aplikasi. Karena  banyak  hal  yang  menjadi  faktor  untuk mengimplementasikan  fungsional  tersebut.  Hal  ini mengakibatkan  PT  Jari  Solusi  International  harus mempertimbangkan  fungsional  apa  yang  memang benar  harus  ditambahkan  pada  aplikasi.  Tetapi penambahan  fungsional  aplikasi  tersebut  sulit dilakukan  karena  tidak  diketauinnya  fungsional  apa yang  dibutuhkan  oleh  customer  saat  ini,  selain  itu dalam  proses  penambahan  fungsional  aplikasi melibatkan  beberapa  bagian,  antara  lain  adalah bagian development dan  juga  pemasaran.  Karena banyak  pihak  yang  terlibat  dalam  pengambahan fungsional  aplikasi  ini,  mengakibatkan  susahnya untuk  mengadakan  diskusi  untuk  semua  pihak  yang
berkaitan dapat hadir. Hal lainnya yang mengakibatkan susahnya perusahaan untuk menambah fungsional  aplikasi  adalah  dalam penambahan  fungsional  aplikasi  tidak  memiliki ketentuan-ketentuan  yang  tetap  untuk  digunakan sebagai acuan penambahan fungsional aplikasi.
Berdasarkan  pernyataan  diatas,  jadi  bisa disimpulkan  bahwasannya  permintaan  penambahan fungsional aplikasi dari calon customer dan customer saat ini berkemungkinan akan dibutuhkan untuk ada di  aplikasi  Jari.  Tentu  saja  penambahan  fungsional baru  tersebut  kemungkinan  dapat  menjadi  nilai  jual tambah dari aplikasi PT Jari Solusi International.
Berdasarkan masalah yang terjadi tersebut maka dibutuhkan  sistem  yang  akan  membantu  PT  Jari Solusi  International  dalam  menilai  fungsional  apa saja  yang  akan  ditambahkan  pada  aplikasi  mereka yang  telah  memiliki  standar  dan  batasannya  sendiri yang  ditentukan  oleh  PT  Jari  Solusi  International. Sistem  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  direktur untuk  mengambil  keputusan  mengenai  penambahan fungsional  yang  nantinnya  akan  membantu  PT  Jari Solusi International dalam mengembangkan aplikasinya  demi  meningkatkan  nilai  kinerja,  dan nilai jual dari aplikasi-aplikasi tersebut.
Pada penelitian oleh [1] permasalahan yang ada adalah  Tidak  tahunnya  standardisasi  untuk  ternak berkualitas  dengan  benih  unggul.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  Membangun  SPK  untuk Penentuan  Sapi  dengan  Bibit  Unggul  menggunakan
Metode AHP dan SAW. Kesimpulannya adalah SPK penentuan  sapi  dengan  bibit  unggul  menggunakan metode  AHP  dan  SAW  dapat  menghasilkan rekomendasi ternak dengan bibit unggul alternatif.
Pada  penelitian  oleh  [2],  permasalahan  yang diteliti adalah pada siswa siswi SMA Sederajat Kota Malang  kesulitan  dalam  menentukan  sekolah  yang sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan.  Dan Kesimpulan  dari  jurnal  adalah  nilai  akurasi  dari pengujian sistem setelah menggunakan metode AHP dan SAW adalah sebesar 82,98%.
Penelitian  lain  pada  jurnal  [3]  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  merancang  sistem  penunjang keputusan  untuk  menentukan  peminjaman  yang disetujui  diberikan  kredit  oleh  Koperasi  Karyawan GATERA PT PTL (Persero) Area Kebayoran dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Masalah  yang  terjadi  pada  Koperasi Karyawan  GATERA  PT  PTL  (Persero)  adalah kesulitan  memutuskan  peminjam  yang  disetujui. Penelitian ini kesimpulannya adalah dibuatkan sistem yang  dapat  mempercepat  proses  penentuan  anggota yang disetujui diberikan kredit.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam
mengumpulkan data, penulis menggunakan metode sebagai berikut : a. Studi Lapangan
1) Observsi Penulis  melakukan  pengamatan  terhadap kegiatan yang terjadi disana.
2) Wawancara
Penulis melakukan wawancara dengan direktur, project  manager , developer ,  dan account manager .
b. Studi Literatur Studi  literatur  dilakukan  dari  berbagai  buku, jurnal serta referensi lain.
c. Analisa Dokumen Analisa dokumen dilakukan dengan menganalisa dokumen  pada  sistem  berjalan  sekarang  dengan tujuan  mendapatkan  informasi  mengenai  sistem yang akan dirancang.
d. Angket (Kuisioner) Direktur  mengisi  kuisioner  atau  angket  untuk menentukan  perandingan  antar  kriteria  dan penilaian fungsional usulan.

## 2.2 Instrumentasi
Penelitian  ini  menggunakan  metode  sabagai berikut:
a. Kuisioner
Kuisioner  dilakukan  dengan  cara  informan  akan menjawab  pertanyaan  yang  dibutuhkan  dalam laporan penelitian.
b. Wawancara Wawancara  dilakukan  dengan  cara  melakukan wawancara untuk mendapatkan informasi.

## 2.3 Teknik Analisa Data
Teknik  analisa  data  yang  digunakan  adalah menggunakan  analisis  deskriptif.  Dan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple Additive  Weighting (SAW)  dalam  pengambilan keputusan.
Analisis  deskriptif  dilakukan  dengan  cara menyajikan  rangkuman  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara  dan  survey.  Untuk  metode Analytical Hierarchy Process
(AHP)digunakan dalam pembobotan  tiap  kriteria.  Dan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  digunakan  untuk melakukan  penilaian  terhadap  fungsional  usulan dengan  hasil  akhir  perankingan  fungsional  usulan yang akan ditambahkan pada aplikasi.

## 2.4 Komponen Decision Support System
Penulis menggunakan Komponen  Sistem Penunjang  Keputusan  (SPK)  yang  terdiri  atas beberapa subsystem . Berikut ini merupakan gambaran dari beberapa subsystem :
Gambar 1. Komponen Sistem Penunjang Keputusan
Berdasarkan  Gambar  1  maka  penjelasannya  adalah sebagai berikut :
a. Subsistem Manajemen Data ( Data Management Subsystem ) b. Subsistem Manajemen Model ( Model Management Subsystem )
c. Subsistem Antarmuka Pengguna ( User Interface Subsystem )
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Masalah
Menurut  [4],  “Diagram fishbone memberi banyak  keuntungan  bagi  dunia  bisnis,  selain memecahkan  masalah  kualitas  yang  menjadi perhatian  penting  perusahaan,  masalah-masalah klasik lainnya juga terselesaikan”.
3.2 Proses Bisnis Customer menyampaikan membutuhkan
fungsional  pada project  manager ,  atau  dapat  juga customer menyampaikan  keluhan  terhadap  aplikasi yang  sekarang.  Setelah  itu  maka project  manager akan  menyampaikan  hal  tersebut  ke  direktur.  Lalu direktur  mengadakan  rapat  membahas  penambahan fungsional pada aplikasi. Rapat dihadiri oleh direktur, project  manager , account  manager ,  dan head developer . Setelah berjalannya rapat makan keputusan akan ditentukan oleh direktur.
Gambar 3. Analisa Proses Bisnis
3.3 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Menurut  [5] Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dikembangakan  oleh  Thomas  L.  Saaty, seorang ahli  matematika dari Universitas Pittssburg, Amerika  Serikat  pada  tahun  1970-an.  Model penunjang keputusan ini akan menguraikan masalah multi  faktor  atau  multi  kriteria  yang  kompleks menjadi suatu hierarki.
Berikut  ini  merupakan  penggambaran  dari struktur hierarki yang digunakan :

## Gambar 4. Struktur Hierarki Permasalahan
3.4 𝐏𝐞𝐫𝐛𝐚𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠𝐚𝐧 𝐊𝐞𝐩𝐞𝐧𝐭𝐢𝐧𝐠𝐚𝐧 𝐀𝐧𝐭𝐚𝐫 Kriteria Tabel perbandingan kriteria dibawah ini adalah berdasarkan hasil kuisioner dengan direktur pada PT Jari Solusi International :
Tabel 1. Tabel Perbandingan Kriteria
3.5 Pengujian Metode Analytical Hierarcy Process
(AHP)
Dibawah ini akan menghitung Rasion Konsistensi  dari  perbandingan  kriteria  hasil  dari survey.
a. Mengalikan nilai bilangan desimal dari setiap matriks kriteria dengan eigen vector .
[ 1,0000 0,1111 0,1429 0,2500 9,0000 1,0000 2,0000 1,0000 7,0000 0,5000 1,0000 2,0000 4,0000 1,0000 0,5000 1,0000 ] 𝑋 [ 0,0462 0,4112 0,3084 0,2341 ]
Hasil : [ 0,1945 1,6779
1,3056 0,9843 ]
b. Selanjutnya  adalah  menghitung consistency vector. Carannya  adalah  dengan  menentukan nilai  rata-rata  dari  perhitungan  sebelumnya
dengan hasil eigen vector ke dua. [ 0,1945 1,6779 1,3056
0,9843 ]: [ 0,0462 0,4112 0,3084 0,2341 ] = [ 4,2100 4,0805 4,2335 4,2046 ]
c. Perhitungan nilai rata-rata Consistency Vector
𝜋 = 4,2100+4,0805+4,2335+4,2046
4 = 4,1822
d. Perhitungan nilai Consistency Index (CI) dengan rumus.
CI = (𝜋−𝑛) 𝑛−1 𝑛 : banyaknya kriteria
CI = (4,1822−4)
4−1
CI = 0,0607
e. Menghitung Consistency  Ratio (CR),  dengan menggunakan  nilai Random  Index (RI)  yang didapat dari hasil Oarkridge
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
n = 4, nilai RI = 0,9
CR = 0,0607
0,9 = 0,0674
Sehingga nilai CR untuk penilaian fungsional usulan untuk ditambahkan pada aplikasi adalah 0,0674. Nilai CR  pada  perbandingan  ini  tidak  lebih  dari  0,1 sehingga konsisten .

## 3.6 Metode  Pengambilan  Keputusan  dengan
Simple Additive Weighting (SAW)
Tabel 2. Persentase Bobot Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot KET001 Mandays 0,0462 KET002 Resellable 0,4112 KET003 Kompleksitas 0,3084 KET004 Fungsional 0,2341
Pada  kriteria resellabel ,  kompleksitas,  dan fungsional  dilakukan  konversi  dengan  bentuk  nilai seperti Tabel 3,4,dan 5 :
Tabel 3. Konversi Kriteria Resellable Data Nilai Low 1 Medium 2 High 3 Tabel 4. Konversi Kriteria Kompleksitas Data Nilai Tidak Kompleks 1 Sedikit Kompleks 2 Sangat Kompleks 3 Tabel 5. Konversi Kriteria Fungsional Data Nilai Tidak ada 1 Sedikit 2 Banyak 3
Digunakan  5  data  fungsional  usulan  yang dijadikan  sample  untuk  penerapan  metode Simple Additive  Weighting (SAW).  Perhitungannya  adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel Data Penilaian Fungsional Usulan
Awalnya  melakukan  normalisasi  matriks  guna menghitung nilai masing-masing kriteria, perhitungan  berdasarkan  atribut benefit atau cost dengan persamaan berikut :
Gambar 5. Rumus Hitung Matriks Kriteria
a. Perhitungan Mandays
r 11 = min(7;3;10;7;5) 7 = 3 7 = 0 , 4286
r 12 = min(7;3;10;7;5) 3 = 3 3 = 1 , 0000 r 13 = min(7;3;10;7;5) 10 = 3 10 = 0 , 3000
r 14 = min(7;3;10;7;5) 7 = 3 7 = 0,4286
r 15 = min(7;3;10;7;5)
5 = 3 5 = 0, 6000
r 15 = min 30;30;30;40;45 45 = 30 45 = 0,6667 b. Perhitungan Nilai Resellable
r 21 = 3 max(3;1;3;1;3) = 3 3 = 1,0000 r 22 = 1 max(3;1;3;1;3) = 1 3 = 0,3333 r 23 = 3 max(3;1;3;1;3) = 3 3 = 1,0000 r 24 = 1 max(3;1;3;1;3) = 1 3 = 0,3333 r 25 = 3 max(3;1;3;1;3) = 3 3 = 1,0000 c. Perhitungan Nilai Kompleksitas r 31 = min(3;1;3;1;1) 3 = 1 3 = 0,3333 r 32 = min(3;1;3;1;1) 1 = 1 1 = 1,0000 r 33 = min(3;1;3;1;1) 3 = 1 3 = 0,3333 r 34 = min(3;1;3;1;1) 1 = 1 1 = 1,0000
r 35 = min(3;1;3;1;1) 1 = 1 1 = 1,0000
d. Perhitungan Nilai Fungsional r 41 = min(2;3;1;1;3) 2 = 1 2 = 0,5000 r 42 = min(2;3;1;1;3) 3 = 1 3 = 0,3333 r 43 = min(2;3;1;1;3) 1 = 1 1 = 1,0000 r 44 = min(2;3;1;1;3) 1 = 1 1 = 1,0000 r 45 = min(2;3;1;1;3) 1 = 3 1 = 3,0000
Setelah melakukan perhitungan matriks kriteria, maka matriks normalisasi adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Tabel Matriks Normalisasi
Selanjutnya adalah proses nilai preferensi untuk setiap fungsional usulan adalah sebagai berikut :
a. Tracking User Location
= (0,4286 x 0,0462) + (1,0000  x 0,4112) + (0,3333  x 0,3084) +  (0,5000 x 0,2341) = 0,6509
b. Auto Distribution Task = (1,0000 x 0,0462) + (0,3333  x 0,4112) +
(1,0000  x 0,3084) + (0,3333  x 0,2341) = 0,5697
c. Chat = (0,3000 x 0,0462) + (1,0000  x 0,4112) +
... (0,3333x0,3084) + (1,0000  x 0,2341) = 0,7620
d. Cornjob Task
= (0,4286 x 0,0462) + (0,3333x 0,4112) + ... ... (1,0000 x 0,3084) + ( 1 x 0,2341)
= 0,6994
e. Master Customer
= (0,6000 x 0,0462) + (1,0000  x 0,4112) + ... ... (1,0000x0,3084) +  (3,0000  x 0,2341) = 0,8253 Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  fungsional usulan  dengan  nilai  paling  tinggi  adalah Master Customer .
3.7 Model Data a. Entity Relationship Diagram (ERD)
Gambar 6. Entity Relationship Diagram (ERD)
Berasarkan  Gambar  6,  dalam  pengembangan  sistem penunjang keputusan penambahan fungsional aplikasi memliliki enam entitas, yaitu User, Kriteria, Fungsional  Usulan,  Aplikasi,  Penilaian  _SAW  dan SuratKeputusan.
b. LRS ( Logical Record Structure )
Gambar 7. Logical Record Structure (LRS)
Berdasarkan  Gambar  7,  pengembangan  sistem penambahan  fungsional  aplikasi  ini  memiliki
sembilan  tabel,  yaitu  User,  Kriteria,  detail, FungsionalUsulan, Aplikasi, Penilaian_SAW, penilaian_fungsional dan SuratKeputusan.
3.8 Use Case Diagram
a. Use Case Diagram Akun
Gambar 8. Use Case Diagram Akun
Pada  Gambar  8 use  case  diagram  package akun, semua user dapat melakukan login dan edit profil. b. Use Case Diagram Master
Gambar 9. Use Case Diagram Master
Pada Gambar 9 yaitu Use Case Diagram Master, user yaitu staf dapat melakukan Input User , Entry Aplikasi dan Entry Kriteria.
c. Use Case Diagram Proses
Gambar 10. Use Case Diagram Proses
Pada Gambar 10 Use Case Diagram Proses, direktur dapat  melakukan Entry Perhitungan  Bobot  Kriteria, Entry Fungsional Usulan, dan Cetak Surat Keputusan Penambahan  Fungsional  Baru,  yang  nantinnya surat keputusan  penambahan  fungsional  baru  akan diserahkan ke manager . Untuk Manager disini dapat melakukan Entry Penilaian Fungsional.

## d. Use Case Diagram Laporan
Gambar 11. Use Case Diagram Laporan
Pada  Gambar  11 Use  Case  Diagram Laporan,  staf dapat  melakukan  Cetak  Laporan  Perbandingan Kriteria, Cetak Laporan Penilaian Fungsional Usulan, dan Cetak Laporan Surat Keputusan  yang nantinnya laporan  ini  akan  diserahkan  kepada  direktur.  Untuk manager ,  ia  dapat  melakukan  Cetak  Laporan  Surat Keputusan.
e. Rancangan Layar
Rancangan  Layar  pada  Sistem  Penunjang Keputusan  Penambahan  Fungsional  Aplikasi  adalah sebagai berikut:
Gambar 12. Rancangan Layar Master Fungsional Usulan
Untuk  rancangan  layar  master  fungsional  usulan, direktur  akan  mengisi  form  dengan  memilih  nama aplikasi,  lalu  usulan  ke  akan  dimuculkan  secara otomatis,  lalu  user  menambahkan  nama  fungsional usulan yang akan dinilai dan klik simpan.
Gambar 13. Rancangan Layar Pembobotan Kriteria
Untuk rancangan layar pembobotan kriteria, manager dapat  memilih  nilai  perbandingan  antar  kriteria dengan  memilih  angka  yang  diingnkan,  dengan ketentuan  nilai  mengarah  pada  kriteria  yang  lebih penting.
Gambar 14. Rancangan Layar Entry Penilaian Fungsional Usulan
Untuk  rancangan  layar Entry penilaian  fungsional usulan untuk manager melakukan penilaian terhadap fungsional  usulan  yang  sebelumnya  sudah  di  input oleh  direktur.  Disini  manager  memilih  usulan keberapa yang akan dinilai lalu klik “filter”, dan klik nilai. Lalu setalh itu manager akan memasukkan nilai fungsional usulan usulan tersebut dan klik simpan.
Gambar 15. Rancangan Layar Submit Penilaian Fungsional Usulan
Setelah  manager  melakukan  penilaian  terhadap fungsional  usulan,  selanjutnya  Direktur  akan melakukan  submit  penilaian  fungsional  usulan  yang berfungsi  untuk  melakukan  proses  hitung  terhadap penilaian  yang  dilakukan  sebelumnya.  Disini manager  akan  memilih  kode  penilaian  dan  hasil keputusan  berdasarkan  penilaian  yang  dipilih.  Lalu memasukkan note terhadap haisl keputusan lalu klik “simpan”.

## Gambar 16. Rancangan Entry Surat Keputusan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah Perhitungan pembobotan kriteria dengan  metode Analytical  Hierarcy  Process (AHP) dan  melakukan  penilaian  atau  perangkingan  dengan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  maka diperoleh  nilai  alternatif  prankingan  pada  PT  Jari Solusi International adalah sebagai berikut :
Tabel 8. Tabel Hasil Penelitian
Alternatif Total Nilai Ranking Tracking User Location 0,6509 4 Auto  Distribution Task 0,5697 5 Chat 0,7620 2 Cronjob Task 0,6994 3 Master Customer 0,8253 1

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  analisa  yang  telah dilakukan di PT Jari Solusi International maka dapat disimpulankan  yaitu;  Kriteria  dan  bobot  kriteria ditetapkan menggunakan metode Analytical Hierarcy Process (AHP)  yang  akan  dijadikan  tolak  ukur penambahan fungsional aplikasi, diskusi penambahan  fungsional  aplikasi  dapat  dilakukan dengan  menilai  usulan  fungsional  melalui  sistem. Tiap  manager  mendapatkan  akses  penilaian  kriteria sesuai  keahliannya  masing-masing,  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  PT  Jari Solusi  International  dapat  melakukan  penilaian fungsional  aplikasi  sehingga  mengetahui  fungsional aplikasi yang benar-benar dibutuhkan oleh customer .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Josaputri,  Clarissa  Amanda,  Sugiharti,  Endang,  and Arifudin, Riza, “Decision Support Systems for The Determination  of  Cattle  with  Superior  Seeds  using AHP  and  SAW  Method”, Scientific  Journal  of Informatics , vol.3, no.2, pp.21-30, November 2016.
[2] Suherni,  Prahesi,  Ratnawati,  Dian  Eka,  and Nurwasito,  Heru,  “Sistem  Rekomendasi  Pemilihan Sekolah  Menengah  Atas  (Sma)  Sederajat  Kota Malang  Menggunakan  Metode  AHP-Electre  dan SAW”. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Komputer (JTIIK) , vol.4, no.1, pp.25-30, Maret 2017.
[3] Hasugian,  Humisar,  Mursyidin,  Imam  Halim,  and Handayani, Maya Dwi, “Sistem  Penunjang
Keputusan Pemberian Kredit Dengan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  Studi  Kasus:  Koperasi
Karyawan Gatera PT PLN (Persero) Area
Kebayoran”, Seminar Nasional Teknologi Informasi & Aplikasi Komputer dan Call For Papers (SINTAK
2018) , pp.465-471, November 2018.
[4] Tohari, Hamim, “Astah: Analisis serta Perancangan Sistem  Informasi  Melalui  Pendekatan  UML”. Yogyakarta: Andi Offset, 2014.
[5] Saragih, Sylvia Hartati,  “Penerapan  Metode
Analitycal  Hierarchy  (AHP)  process  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  pemilihan  laptop. Medan:
Pelita Informatika Budi Darma ”, vol.4, no.2, pp.82- 88, Agustus 2013 .