## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 155-161 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.331

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pada Siswa Magang dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Nita Noptapia Sihombing 1 , Rima Tamara Aldisa 2,* , Yudika Parulian Simatupang 1
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 nitanoptapia2507@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com, 3 yudikaparulian@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak− Program praktek kerja magang adalah sebuah kegiatan pembelajaran di lapangan yang bertujuan untuk mengenalkan serta mengembangkan keterampilan siswa dalam lingkungan kerja yang sebenarnya. Siswa-siswi yang akan mengikuti magang perlu bersiap sebaik  mungkin,  tidak  hanya  berfokus  pada  kompetensi  akademis  yang  mereka  pelajari  di  sekolah.  Sebaliknya,  mereka  juga  harus memiliki pengalaman, pengetahuan, dan wawasan dalam dunia kerja yang luas. Selama ini, penilaian kinerja siswa magang terutama berdasarkan pada kriteria kedisiplinan. Namun, sebenarnya ada beberapa kriteria lain yang juga dapat dijadikan pertimbangan dalam menilai kinerja siswa magang, seperti Kedisiplinan, Performance (Unjuk Kerja), Kreativitas, Kerjasama Tim, Adaptasi dan Penguasaan Materi Pekerjaan. Untuk melakukan penilaian kinerja siswa magang yang lebih komprehensif, diperlukan sistem pendukung keputusan. Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Pemilihan  metode  ini  dikarenakan kemampuannya dalam menangani penilaian dengan mempertimbangkan nilai prioritas atau bobot yang telah ditetapkan untuk setiap kriteria. Hasil dari penelitian ini menunjukkan Alternatif A4, yang diwakili oleh "Rezka," merupakan alternatif terbaik dengan nilai Vi sebesar 0,9472.
Kata Kunci: Penilaian Kinerja Siswa Magang; SPK; SAW
Abstract− The apprenticeship program is a learning activity in the field that aims to introduce and develop students' skills in a real work environment. Students who will take part in internships need to prepare as well as possible, not just focusing on the academic competencies they learn at school. On the other hand, they must also have experience, knowledge, and insight into a wide world of work. So far, appraising the performance of apprentice students is primarily based on disciplinary criteria. However, there are actually several other criteria that can also be taken into consideration in assessing the performance of apprentice students, such as Discipline, Performance, Creativity, Teamwork, Adaptation and Mastery of Work Materials. To conduct a more comprehensive assessment of the performance of apprentice students, a decision support system is needed. In this study, the method used is Simple Additive Weighting (SAW). The choice of this method is due to its ability to handle assessments by considering the priority values or weights that have been assigned to each criterion. The results of this study indicate that Alternative A4, represented by "Rezka," is the best alternative with a Vi value of 0.9472.
Keywords: Apprentice Student Performance Assessment; DSS; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Program praktek kerja magang adalah sebuah kegiatan pembelajaran di lapangan yang bertujuan untuk mengenalkan serta mengembangkan keterampilan siswa dalam lingkungan kerja yang sebenarnya. Umumnya, pembelajaran ini berlangsung melalui  hubungan  yang  erat  antara  siswa  yang  akan  magang  dengan  perusahaan  atau  instansi  lainnya.  Selain mempersiapkan diri dengan baik, siswa juga harus memiliki pengalaman, pengetahuan, dan pemahaman yang luas tentang dunia kerja, bukan hanya bergantung pada kompetensi akademis dari sekolah mereka[1]–[5].
Penilaian  kinerja  siswa  magang  yang  diketahui  selama  ini  hanya  berpatok  pada  kriteria  Kedisiplinan,  padahal dalam  penilaian  kinerja  siswa  magang  terdapat  beberapa  kriteria  yang  dapat  diangkat  menjadi  kriteria  seperti Kedisiplinan,  Performance  (Unjuk  Kerja),  Kreativitas,  Kerjasama  Tim,  Adaptasi  dan  Penguasaan  Materi  Pekerjaan. Untuk penilaian kinerja siswa magang diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan(SPK) [6].
SPK  dapat  dijelaskan  secara  ringkas  sebagai  suatu  sistem  yang  memiliki  kemampuan  untuk  menyelesaikan masalah  yang kompleks dengan  memberikan solusi. SPK digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan  tingkat  pentingnya  kriteria  atau  kondisi  yang  dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Sebagai  informasi tambahan, banyak penelitian telah menggunakan SPK dalam berbagai konteks[7]–[11].  Dalam SPK terdapat beberapa metode yaitu SAW, MOORA, TOPSIS dan lain-lain[10], [12], [13]. Dalam penelitian ini, metode yang diterapkan adalah Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Metode  SAW,  kadang-kadang  disebut  sebagai  metode  perhitujngan  penjumlahan berbobot, memiliki konsep dasar untuk  menghitung penjumlahan terbobot dari peringkat  kinerja pada setiap alternatif berdasarkan nilai kriteria atribut[14]–[16].
Beberapa  penelitian  terdahulu  seperti,  M  Fizarudin  dan  R.  Moh.  Herdian  Bhakti  membahas  sistem  pendukung keputusan yang menggunakan metode SAW mengenai penyeleksian calon peserta olimpiade. Pemilihan metode SAW dilakukan karena kemampuannya dalam memilih keputusan terbaik dari berbagai alternatif yang ada. Dalam konteks ini, Yusup  Imron  diidentifikasi  sebagai  alternatif  terbaik  dengan  nilai  Vi  sebesar  0,94[17]. Penelitian  oleh  Syabaniah  dkk tahun 2022  meneliti  metode SAW dalam  memilih calon penerima besiswa tahfidz  menghasilkan 10 santri  yang dapat menerima beasiswa[18]. Penelitian oleh Hermansyah dan Sihotang tahun 2022 meneliti metode SAW dalam menentukan staf marketing terbaik menghasilkan nilai ranking dari setiap staf marketing[19]. Penelitian oleh Putra dkk tahun 2022 meneliti  metode SAW dalam  menentukan penerima BLT menghasilkan altenatif  penerima BLT dengan  nilai tertinggi yaitu 0.875 yaitu Sutiman[20].

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 155-161 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.331
Berdasarkan  dari  permasalahan  diatas,  maka  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  solusi  yang  tepat  dalam proses penilaian kinerja siswa magang. Adapun yang menjadi metode yang diterapkan dalam penelitian ini ialah SAW dengan  menggunakan  metode  ini  peneliti  sangat  mengharapkan  dapat  menjadi  rekomendasi  hasil  yang  efektif  dalam penilaian kinerja siswa magang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1   Tahapan Penelitian
Adapun tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Tahapan-Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini yaitu : 1. Studi Literatur
Dalam tahapan ini akan terjadi suatu proses pengumpulan data untuk menemukan materi yang berkaitan dengan kasus dari berbagai sumber, baik dari sebuah buku ataupun dari internet.
2. Analisa dan Penerapan Metode SAW
Metode  Analisa  sejumlah  data  merupakan  langka-langka  dari  suatu  penelitian  yang  dimana  data  yang  telah dikumpulkan di manage supaya diolah dalam penelitian. Metode sangat memiliki peranan penting didalam membuat suatu penelitian. Pada penelitian ini diterapkan metode SAW dalam analisa penilaian kinerja siswa magang.
3. Pengambilan Kesimpulan
Pengambilan kesimpulan ini bertujuan untuk menjelaskan perangkingan analisa penilaian kinerja siswa magang yang terpilih berdasarkan kriteria-kriteria yang digunakan.

## 2.2  Sistem Pendukung Keputusan
SPK  adalah  suatu  sistem  yang  memiliki  kapasitas  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  cenderung  rumit  dengan memberikan solusi kepada masalah tersebut. Fungsinya adalah untuk mendukung proses pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan tingkat pentingnya kriteria atau kondisi yang dimasukkan ke dalam sistem[21]–[23].

## 2.3 Metode SAW
Metode SAW biasanya dikenal sebagai metode penjumlahan yang mengedepankan aspek bobot. Prinsip dasar metode SAW adalah mencari hasil penjumlahan yang telah dibobotkan dari peringkat kinerja pada setiap alternatif berdasarkan nilai-nilai kriteria atribut. Di bawah ini adalah urutan langkah-langkah perhitungan menggunakan metode SAW[24]–[26]:
1. Identifikasi Alternatif (Ai) yang tersedia.
2. Tentukan kriteria (Cj) yang akan digunakan sebagai panduan dalam pengambilan keputusan.
3. Atur bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) untuk setiap kriteria.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 155-161 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.331
4. Evaluasi nilai kecocokan untuk setiap kriteria.
5. Buat matriks keputusan (X) dengan menggabungkan nilai kecocokan dari setiap alternatif (Ai) terhadap setiap kriteria (Cj).
6. Normalisasi matriks keputusan (X) dengan rumusnya adalah sebagai berikut:
r ij = { xij xij i Max } (1)
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
r ij = { xij i min xij } (2)
Jika j adalah atribut kerugian (cost) 7. Hitung nilai preferensi akhir (Vi).
V i = ∑ w j rij n j=1 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian akan melakukan analisa penilaian kinerja siswa magang dengan menerapkan metode SAW. Adapun alternatif dalam  penilaian  kinerja  siswa  magang  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  6  alternatif  terdapat  pada  tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Alternatif Kode Alternatif A1 Fitri A2 Dela A3 Rina A4 Rezka A5 Boni A6 Polan
Pada  penelitian  ini,  kriteria  yang  digunakan  untuk  menilai  kinerja  siswa  magang  berserta  bobotnya  dapat ditemukan dalam tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot  Jenis Kriteria C1 Kedisplinan 0.41 Benefit C2 Performance (Unjuk Kerja) 0.24 Benefit C3 Kreativitas 0.16 Benefit C4 Kerjasama Tim 0.10 Benefit C5 Adaptasi 0.06 Benefit C6 Penguasaan Materi Pekerjaan 0.03 Benefit
Berikutnya, dalam tabel 3 berikut ini terdapat data alternatif yang digunakan dalam analisis penilaian kinerja siswa magang.
Tabel 3. Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Fitri Cukup Baik  Sangat Baik  Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Dela Baik Cukup Baik  Sangat Baik  Sangat Baik  Sangat Baik  Cukup Baik Rina Baik Baik Sangat Baik  Cukup Baik  Cukup Baik Baik Rezka Sangat Baik  Sangat Baik  Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Boni Baik Cukup Baik  Cukup Baik  Sangat Baik  Cukup Baik Baik Polan Sangat Baik Baik Baik Baik Baik Cukup Baik
Dalam tabel 3 di atas, terdapat beberapa data yang memiliki karakteristik linguistik, seperti kategori "Sangat Baik," "Baik," dan "Cukup Baik." Data ini telah diberi bobot, dan hasilnya dapat digunakan dalam penggunaan metode SAW. Detail pembobotan ini dapat ditemukan dalam tabel 4 berikut:
Tabel 4. Bobot Nilai Kriteria
Keterangan  Nilai Sangat Baik 3

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 155-161 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.331
Keterangan  Nilai Baik 2 Cukup Baik 1
Dengan  merujuk  pada  tabel  4,  hasilnya  adalah  data  rating  kecocokan  yang  diperoleh  setelah  melakukan pembobotan pada data asli dari alternatif, sebagaimana terlihat dalam tabel 4 di bawah ini:
Tabel 5. Ranting Kecocokan Alternatif
Alternatif C1  C2  C3  C4  C5  C6 Fitri 1 3 1 2 1 2 Dela 2 1 3 3 3 1 Rina 2 2 3 1 1 2 Rezka 3 3 3 2 2 3 Boni 2 1 1 3 1 2 Polan 3 2 2 2
2 1

## 3.2 Penerapan Metode SAW
Untuk menyelesaikan masalah diatas dalam analisis penilaian kinerja siswa magang., dengan SAW akan dilakukan sesuai dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Memberikan matriks keputusan (Xij)
X =
[ 1 3 2 1 2 2 1 2 3 3 3 1 1 2 3 1 1 2 3 3 2 1 3 2 3 2 1 3 2 2 2 3 1 2
2 1]
2. Mengubah matriks X menjadi matriks R dengan melakukan normalisasi, sesuai dengan rumus dalam metode SAW, dapat diilustrasikan seperti berikut:
C1 R 11 = 1 3 = 0,33 R 11 = 2 3 = 0,67 R 11 = 2 3 = 0,67
R 11 = 3 3 = 1 R 11 = 2 3 = 0,67 R 11 = 3 3 = 1 C2 R 12 = 3 3 = 1 R 12 = 1 3 = 0,33 R 12 = 2 3 = 0,67
R 12 = 3 3 = 1 R 12 = 1 3 = 0,33 R 12 = 2 3 = 0,67 C3
R 13 = 1 3 = 0,33 R 13 = 3 3 = 1 R 13 = 3 3 = 1 R 13 = 3 3 = 1 R 13 = 1 3 = 0,33 R 13 = 2 3 = 0,67 C4 R 14 = 2 3 = 0,67
R 14 = 3 3 = 1

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 155-161 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.331
R 14 = 1 3 = 0,33 R 14 = 2 3 = 0,67
R 14 = 3 3 = 1 R 14 = 2 3 = 0,67 C5 R 15 = 1 3 = 0,33
R 15 = 3 3 = 1 R 15 = 1 3 = 0,33 R 15 = 2 3 = 0,67 R 15 = 1 3 = 0,33
R 15 = 2 3 = 0,67 C6 R 16 = 2 3 = 0,67
R 16 = 1 3 = 0,33
R 16 = 2 3 = 0,67
R 16 = 3 3 = 1
R 16 = 2 3 = 0,67
R 16 = 1 3 = 0,33
Sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R dari perhitungan tersebut, yaitu sebagai berikut:
R = [ 0,33 1 0,33 0,67 0,33 1 0,67 0,67 1 0,67 0,33 0,67 1 1 0,33 0,33 0,33 0,67 1 1 1 0,67 0,33 0,33 1 0,67 0,67 0,67 0,67 1 1 0,33 0,67 0,67 0,67 0,33]
3.  Melakukan Proses Perangkingan
Bobot yang telah diberikan yaitu : W = [0,41; 0,24 ; 0,16 ; 0,10 ; 0,06 ; 0,03] V 1 = 0,41(0,33) + 0,24(1) + 0,16(0,33) + 0,10(0,67) + 0,06(0,33) + 0,03(0,67) = 0,1353 + 0,24 + 0,0528 + 0,067 + 0,0198 + 0,0201 = 0,7159 V 2 = 0,41(0,67) + 0,24(0,33) + 0,16(1) + 0,10(1) + 0,06(1) + 0,03(0,33) = 0,2747 + 0,0792 + 0,16 + 0,10 + 0,06 + 0,0099 = 0,6838 V 3 = 0,41(0,67) + 0,24(0,67) + 0,16(1) + 0,10(0,33) + 0,06(0,33) + 0,03(0,67) = 0,2747 + 0,1608 + 0,16 + 0,033 + 0,0198 + 0,0201 = 0,6684 V 4 = 0,41(1) + 0,24(1) + 0,16(1) + 0,10(0,67) + 0,06(0,67) + 0,03(1) = 0,41 + 0,24 + 0,16 + 0,067 + 0,0402 + 0,03 = 0,9472 V 5 = 0,41(0,67) + 0,24(0,33) + 0,16(0,33) + 0,10(1) + 0,06(0,33) + 0,03(0,67) = 0,2747 + 0,0792 + 0,0528 + 0,10 + 0,0198 + 0,0201 = 0,5466 V 6 = 0,41(1) + 0,24(0,67) + 0,16(0,67) + 0,10(0,67) + 0,06(0,67) + 0,03(0,33) = 0,41 + 0,1608 + 0,1072 + 0,067 + 0,0402 + 0,0099 = 0,7951
Dari langkah-langkah perhitungan tersebut, diperoleh hasil peringkat alternatif yang dapat dilihat dalam tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Hasil Perangkingan Alternatif Alternatif Nilai Rangking Fitri 0,7159 3 Dela 0,6838 4 Rina 0,6684 5

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 155-161 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.331
Alternatif Nilai Rangking Rezka 0,9472 1 Boni 0,5466 6 Polan 0,7951 2
Maka Alternatif  yang  memiliki nilai paling tinggi  yaitu  alternatif  A4 atas nama  “Rezka” adalah alternatif  yang terbaik dengan nilai V i = 0,9472.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  disimpulkan  penilaian  kriteria  pada  setiap  siswa  magang  berbeda- beda, dan karena bobot kriteria juga berbeda, maka dapat diperoleh perbandingan nilai alternatif yang dapat diurutkan, yang memungkinkan penentuan peringkat antara yang tertinggi dan yang terendah. Dalam penilaian kinerja siswa magang terdapat  beberapa  kriteria  yang  dapat  diangkat  menjadi  kriteria  seperti  Kedisiplinan,  Performance  (Unjuk  Kerja), Kreativitas, Kerjasama Tim, Adaptasi dan Penguasaan Materi Pekerjaan. Peneliti sangat berharap bahwa SPK yang telah dikembangkan dalam penelitian ini dapat menjadi panduan dalam menilai kinerja siswa magang. Metode SAW mampu mengatasi masalah analisa penilaian kinerja siswa magang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Alternatif A4, yang diwakili oleh "Rezka," merupakan alternatif terbaik dengan nilai Vi sebesar 0,9472.

## REFERENCES
[1] A. N. Arkas, S. Side, and A. Talib, “Kontribusi Mahasiswa Universitas Negeri Makassar Di Pt Telkom Witel Makassar Melalui Kegiatan Magang/Praktik Kerja Lapang,” J. Hasil-hasil Pengabdi. dan Pemberdaya. Masy., vol. 2, no. 1, pp. 34–40, 2023.
[2] N. Lisdiantini, A. Azis, E. M. Syafitri, and H. F. Thousani, “Analisis Efektifitas Program Magang Untuk Sinkronisasi Link And Match  Perguruan  Tinggi  Dengan  Dunia  Industri  (Studi  Terhadap  Program  Magang  Mahasiswa  Program  Studi  Administrasi Bisnis Politeknik Negeri Madiun),” Ecobisma (Jurnal Ekon. Bisnis Dan Manajemen), vol. 9, no. 2, pp. 22–31, 2022.
[3] A. Fatah, “Eksplorasi Dukungan Industri Mitra Dalam Pelaksanaan Magang Pada Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka,” in Seminar Nasional Teknologi Pembelajaran, 2021, vol. 1, no. 1, pp. 282–290.
[4] N. I. Wijaya, “Efektifitas Program Magang Mahasiswa Bersertifikasi (PMMB) Dalam Mendukung Tujuan Mata Kuliah Kerja Praktik (KP) di Universitas Hang Tuah,” Proceeding Indones. Carr. Cent. Netw. Summit 2019, vol. 1, no. 1, pp. 82–89, 2019.
[5] H. Supriyatno and E. Luailik, “Peningkatan Kompetensi Melalui Program Magang (Studi Kasus di Perpustakaan UIN Sunan Ampel Surabaya),” J. Kaji. Ilmu dan Perpust., vol. 7, no. 1, 2022.
[6] I Gede Iwan Sudipa, “Decision Support System Dengan Metode AHP, SAW dan ROC Untuk Penentuan Pemberian Beasiswa (Studi Kasus STMIK STIKOM INDONESIA),” J. Teknol. Inf. dan Komput., vol. 4, no. 1, pp. 18–30, 2018.
[7] Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa  Terbaik  Menerapkan Metode EDAS dan ROC,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 912–921, 2023.
[8] D. P. Indini and A. Triayudi, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Alat Bantu Media Pembelajaran Fisika Terbaik Menggunakan Metode PSI,” vol. 4, no. 4, pp. 861–871, 2023.
[9] R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  dalam  Keputusan  Pemberian  Reward Kinerja Pegawai Hotel,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1212–1223, 2022.
[10]  H.  Maria  Valentine,  S.  Ramos,  and  F.  Nugroho,  “Penerapan  Metode  ROC-TOPSIS  dalam  Keputusan  Penerima  Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022.
[11]  D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, and M. Mesran, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[12]  A. Iskandar, “Penerapan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) Dalam Penyeleksian Kelayakan Nasabah Penerima Kredit,” J. Comput. Syst. Informatics …, vol. 4, no. 1, 2022.
[13]  M.  K.  Muhammad  Decky  Andani  ,  Yeka  Hendriyani,  S.Kom.,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN DAERAH BERDASARKAN TARAF HIDUP MASYARAKAT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : DESA MEDAN JAYA) Muhammad,” J. Vokasional Tek. Elektron. dan Inform., vol. 6, no. 2, 2018.
[14]  I.  J.  T.  Situmeang,  S.  Hummairoh,  S.  M.  Harahap,  and  Mesran,  “Application  of  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  for  the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[15]  Y.  Irawan,  “Decision  support  system  for  employee  bonus  determination  with  web-based  simple  additive  weighting  (SAW) method in PT. Mayatama Solusindo,” J. Appl. Eng. Technol. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 7–13, 2020.
[16]  V. M. M. Siregar et al., “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP Conference Proceedings, 2022, vol. 2453, no. 1.
[17]  R. M. H. B. M Fizarudin, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Calon Peserta,” vol. 01, no. 01, 2019.
[18]  R.  N.  S.  Syifa,  A.  Wibowo,  E.  Marsusanti,  N.  Purwati,  and  R.  Riniawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon Penerima Beasiswa Tahfidz Menggunakan Metode SAW,” J. Teknol. DAN ILMU Komput. PRIMA, vol. 5, no. 1, pp. 19–26, 2022.
[19]  D. Hermansyah and F. P. Sihotang, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Staf Marketing Terbaik Menggunakan Metode SAW,” J. Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 303–312, 2022.
[20]  P. P. Putra et al., “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima BLT Menggunakan Metode SAW,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 4, no. 2, pp. 285–293, 2022.
[21]  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.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 155-161 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.331
[22]  S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[23]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Implementasi Metode MAUT dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1422–1430, 2022.
[24]  M.  N.  D.  Satria,  “Application  of  SAW  in  the  Class  Leader  Selection  Decision  Support  System,”  Chain  J.  Comput.  Technol. Comput. Eng. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2023.
[25]  B. Warsito and A. Wibowo, “Comparative Analysis of SAW and TOPSIS on Best Employee Decision Support System,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 7, no. 3, pp. 1067–1077, 2022.
[26]  R.  Ramandeep,  “SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  METHOD  IN  DECISION  SUPPORT  SYSTEM  OF  SERVICE CENTER LOCATION USING GIS,” Lit. Int. Sci. Journals Soc. Educ. Humanit., vol. 1, no. 1, pp. 5–8, 2022.