## Penerapan Metode Simple Additive Weighting
Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Evaluasi Kinerja Program Studi Berbasis Web
Erliza Yubarda 1 , Srititi Handayani 2
1,2) Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Mitra Gama Jl. Kayangan No.99 Duri - Riau Email: erlizayubarda1984@gmail.com

## ABSTRAK
Mutu  suatu  program  studi  disuatu  perguruan  tinggi  perlu  ditingkatkan  secara berkelanjutan karena meningkatnya persaingan. Penelitian ini membahas tentang evaluasi  kinerja  program  studi  sebagai  pendukung  keputusan  mengukur  kinerja program studi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, sebagai bahan evaluasi bagi perguruan tinggi untuk perkembangan program studi kedepannya. Penelitian ini  menggunakan  Fuzzy  MADM  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu dan menentukan nilai bobot untuk setiap atribut kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  evaluasi  program  studi menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  yaitu  sering  dikenal dengan  metode  penjumlahan  terbobot.  Metode  ini  akan  melakukan  perangkingan terhadap alternatif yang telah ditentukan dimana hasil perangkingan tertinggi akan keluar menjadi hasil evaluasi yang terbaik. Alternatif tersebut diuji dengan 17 (tujuh belas)  kriteria  dengan  masing-masing  variabelnya  mempunyai  nilai  pembobotan yang  berbeda-beda.    Adanya  perancangan  sistem  evaluasi  kinerja  program  studi berbasis  web  ini  dapat  dijadikan  sebagai  sistem  pendukung  keputusan  oleh perguruan tinggi dalam melakukan evaluasi program studi secara berkala.
Kata kunci : Fuzzy MADM, Metode SAW, Evaluasi Program Studi, Kinerja, Kriteria.

## ABSTRACT
The quality of a program of studies at a college needs to be improved on an ongoing basis due to increased competition. This study discusses the evaluation study aimed to measure the performance of the program of study based on predetermined criteria, evaluation materials for the college for the future course development. This study uses fuzzy  MADM  to  find  alternative  optimal  from  a  number  of  alternatives  to  certain criteria  and determine  the  weightings for  each  attribute  and  then  proceed  with  the course evaluation using Simple Additive weighting (SAW) method, which is commonly known as the weighted sum method. This method will do rangking the alternatives that have been established where the results will be out highest ranking be the best
evaluation. Alternatives were tested with 17 (seventeen) criteria with each variable has a value different weighting. The design of a study program performance evaluation system  can  be  used  as  a  decision  support  system  by  universities  in  periodically evaluating study programs.
Keywords : Fuzzy MADM, SAW Method, Evaluation of Program Study, Performance Criteria

## Pendahuluan
Pentingnya pengukuran kinerja tidak hanya diperlukan dan dilakukan dalam dunia bisnis tetapi juga dalam dunia pendidikan. Demikian pentingnya pengukuran kinerja  dalam  pengelolaan  perguruan  tinggi  atau  dunia  pendidikan,  maka RISTEKDIKTI  memasukkannya  dalam  format  manajemen  baru  yang  bertujuan untuk meningkatkan kualitas pendidikan secara berkelanjutan. Demikian banyak dan  kompleknya  permasalahan  yang  ada,  maka  perguruan  tinggi  berusaha mengambil  langkah-langkah  prioritas  dalam  menyelesaikan  permasalahan  untuk meningkatkan  kinerjanya.  Untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan,  efisiensi,  dan efektivitas kegiatan yang dilaksanakan, diperlukan sebuah sistem evaluasi kinerja program  studi.  Evaluasi  kinerja  program  studi  salah  satu  bagian  kegiatan penjaminan  mutu  dalam  proses  penetapan  dan  pemenuhan  standar  mutu  serta pengolahan  secara  konsisten  dan  berkelanjutan.  Evaluasi  kinerja  program  studi merupakan alat untuk melihat standar mutu yang telah ditetapkan pada dokumen akademik telah dilaksanakan oleh program studi. Jaminan mutu di perguruan tinggi dimana  salah  satunya  adalah  program  studi  hanya  berupa  informasi  yang  belum tertata  dalam  bentuk  dokumentasi  yang  baik  karna  informasi  tentang  evaluasi kinerja  program  studi  hanya  berupa  informasi  data  yang  dimasukkan  ke  dalam Laporan  Evaluasi  Program  Studi  Berbasis  Evaluasi  Diri  (EPSBED)  yang  tiap semesternya  dilaporkan  pada DIKTI,  sehingga  informasi  tentang  evaluasi kinerja program studi di akademik masih belum bisa didapatkan secara menyeluruh karena data  yang  diperlukan  masih  tersebar  di  beberapa  bagian  yang  berbeda  sehingga menghadapi  banyak  masalah  dari  berbagai  sisi  mulai  dari  mahasiswa,  dosen, kurikulum, suasana akademik termasuk sarana dan prasarana yang tersedia.
Penelitian  ini  dibatasi  pada  evaluasi  kinerja  program  studi  menggunakan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  dan  metode  yang  digunakan adalah Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam penyelesaian masalah yang dihadapi, meliputi data mahasiswa, data dosen dan data proses belajar mengajar. Aplikasi  sistem  informasi  berbasis  web  yang  dihasilkan  akan  digunakan  sebagai pendukung  dalam  pengambilan  keputusan  yang  berhubungan  dengan  evaluasi kinerja program studi.

## 1. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem Penunjang Keputusan merupakan salah satu produk perangkat lunak yang  dikembangkan  secara  khusus  untuk  membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan. Sesuai dengan namanya, tujuan dari dipergunakannya sistem ini adalah sebagai  “ second  opinion ”  atau  “ information  sources ”  yang  dapat  dipakai  sebagai bahan pertimbangan  sebelum  memutuskan  kebijakan  tertentu.  Sistem  penunjang keputusan tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
“Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  pendekatan  untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan menggunakan data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah,  dan dapat  menggabungkan pemikiran pengambil keputusan (Armadyah Amborowati, 2004)”. Sistem penunjang keputusan  lebih  ditujukan  untuk  mendukung  manajemen  dalam  melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yan kurang terstruktur dan dengan kriteria  yang  kurang  jelas,  adapun  tujuan dari Decision  Support  System (Kusrini,
2007), yaitu:
a. Membantu menajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
b. Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan  manajer  dan  bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.
c. Meningkatkan  efektivitas keputusan  yang  diambil  manajer  lebih  dari pada perbaikan efesiensi.
d. Kecepatan  komputasi.  Komputer  memungkinkan  para  pengambil keputusan  untuk  melakukan  banyak  komputasi  secara  cepat  dengan biaya yang rendah.
e. Meningkatkan produktivitas.
f. Dukungan Kualitas
g. Berdaya Saing
h. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan penyimpanan.
2. Fuzzy MADM
“ Fuzzy  Multiple  Attribut  Decision  Making adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.  Inti  dari  MADM  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang  sudah  diberikan  (Ayu  Permatasari  dan  Sarwo  Sri,  2010).  “Pada  dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen
Jika j adalah atribut keuntungan
( benefit )
Jika j adalah atribut biaya ( cost )
situasi,  analisis  dan  sintesis  informasi  (Rudolphi,  2000)”.  Algoritma  yang  dipakai dalam menyelesaikan permasalahan FMADM (Henry Wibowo, 2009) :
a. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang sudah  ditentukan,dimana  nilai  tersebut  di  peroleh  berdasarkan  nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
b. Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga  didapatkan  berdasarkan  nilai crisp.
c. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung  nilai  rating kinerja ternormalisasi  (rij) dari alternatif Ai  pada atribut Cj berdasarkan persamaan  yang disesuaikan dengan jenis atribut. Atribut keuntungan / benefit  =  MAKSIMUM  atau  atribut  biaya  /  cost  =  MINIMUM.  Apabila berupa artibut keuntungan maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi  dengan  nilai  crisp    MAX  (MAX  Xij)  dari  tiap  kolom,  sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
d. Melakukan  proses  perankingan  dengan  cara  mengalikan  matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).
e. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  dengan  cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Nilaai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. (Kusumadewi, 2006)
3. Model Simple Additive Weighting Method ( SAW ) Metode SAW sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot.
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  (Sri  Eniyati,  2011)”.  “Metode  SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X)  ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Sri Kusumadewi At All, 2006), dimana :
𝑟 𝑖𝑗= { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑖
𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑟 𝑖𝑗= { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (1)
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj;  i=1,2,...m  dan  j=1,2,...n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai berikut :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑖
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  erat  kaitannya  dengan  prosedur,  alat,  serta  desain penelitian  yang  digunakan  dalam  melaksanakan  penelitian.  Tahapan  proses  dari penelitian  ini  mengalir  sesuai  dengan  alur  yang  logis,  tujuannya  adalah  untuk memberikan  petunjuk  yang  jelas,  teratur  dan  sistematis.  Susunan  tahapan  ini sangat mempengaruhi mutu dari hasil yang akan diperoleh. Tahapan dari penelitian ini dituangkan dalam bentuk gambar kerangka konseptual yang dapat dilihat pada gambar berikut :
Studi Literatur Pengumpulan Data Perumusan Masalah Analisa Sistem Desain Sistem Pengujian dan Implementasi Gambar 1 . Kerangka konseptual penelitian

## 1.
Studi Literatur
Mempelajari  literatur  yang  berkaitan  dengan  teori  pengambilan  keputusan menggunakan  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dengan
(2)
metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Sumber  literatur  diambil  dari jurnal, buku teks, paper, karya ilmiah, dan situs-situs penunjang lainnya.
2. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  langsung melakukan observasi ke lapangan dan melakukan pengambilan data dengan mengajukan  kuesioner.  Setelah  data-data  tersebut  dikumpulkan  dan dipelajari,  tindakan  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  mencari  dan memutuskan  masalah-masalah  yang  akan  dipecahkan,  masalah  apa  yang akan  dicari  solusinya,  masalah-masalah  yang  menjadi  perhatian  khusus, tentu  saja  masalah  tersebut  diambil  berdasarkan  ruang  lingkup  penelitian, dimana  masalah  yang  dihadapi  berkaitan  dengan  evaluasi  kinerja  program studi.
3. Perumusan Masalah Setelah  tahap  pengumpulan  data  dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah membuat  perumusan  masalah  yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang dihadapi. Bagaimanakah Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) mampu  menyelesaikan  permasalahan  evaluasi  kinerja  program  studi menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
4. Analisa dan Desain Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa-analisa  permasalahan  tentang  evaluasi kinerja program studi, baik itu tentang masalah yang dihadapi, sistem yang dipakai  untuk    pendekatan  masalah  yang  ada,  bagaimanakah  pengujian dilakukan terhadap teknik yang akan digunakan, mengapa digunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk pengembangan aplikasi sebagai pendekatan terhadap masalah  yang  ada.  Setelah  masalah-masalah  tersebut  dapat  didefinisikan, pendekatan-pendekatandipilih  berdasarkan  literatur  dari  berbagai  sumber seperti buku teks dan internet tentang teknik-teknik yang sedang digunakan saat  ini  dan  dipilih  untuk  menyelesaikan  permasalahan,  setelah  itu  dibuat rancangan aplikasi evaluasi kinerja program studi menggunakan FMADM.
5. Pengujian dan Implementasi Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengujian,  menganalisa  dan  mengevaluasi hasil  dari  metode  tersebut,  termasuk  menganalisa  tingkat  kesalahan  yang dihasilkan pada tiap pengujian. Sistem setelah melalui pengujian kesalahan dapat dimplementasikan untuk dijalankan.

## Hasil dan Pembahasan
Analisa  sistem  diartikan  sebagai  cara  untuk  memahami  terlebih  dahulu masalah yang dihadapi oleh sistem, seperti mendefenisikan kebutuhan-kebutuhan fungsional  dari  sistem  sehingga  dapat  diketahui  apa  saja  kebutuhan-kebutuhan pemakai. Mengetahui kriteria-kriteria yang dibutuhkan dalam melakukan evaluasi kinerja  program  studi  dan  dilakukan  penetapan  nilai  pembobotan  masing-masing kriteria berdasarkan alternatif yang ada.

## 1. Arsitektur Sistem Pengolahan Data
Proses pengolahan data evaluasi kinerja program studi, arsitekturnya dapat dilihat pada gambar berikut:
Data Input
Aturan 1. Data Program Studi sebagai Alternative (Ai) Proses Perangkingan & Pembobotan
Proses normalisasi matriks R dan proses perangkingan dengan Metode SAW (Perkalian Mariks R dengan nilai bobot  W) Hasil (Output) Hasil nilai preferensi (Vi) terbesar sebagai alternatif (Ai) optimal/terpilih User 1. Menetukan Kriteria (Cj) 2. Menentukan Nilai Preferensi (W) 3. Membuat Matriks Keputusan X 4. Aturan Untuk proses perangkingan.
Gambar 2 . Arsitektur sistem kinerja program studi

## 2. Penetapan Kriteria dan Nilai Bobot Preferensi (W)
Analisa dalam melakukan penelitian ini dimulai dari ditentukannya kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan evaluasi kinerja program studi. Adapun kriterianya dan nilai bobotnya terdiri dari:
Tabel 1 . Rating kecocokan alternatif - kriteria Bobot  Bilangan Fuzzy 0 Sangat Rendah ( SR ) 0,25 Rendah ( R ) 0,50 Cukup  ( C ) 0,75 Tinggi ( T ) 1 Sangat Tinggi ( ST ) Tabel 2 . Kriteria dan bobot rating kecocokan No  Kriteria  Keterangan Bobot Preferensi Jenis Kriteria 1 C1 Mahasiswa Aktif 1 Benefit 2 C2 Jumlah Lulusan 0,50 Benefit 3 C3 IP Semester 1 Benefit 4 C4 IP Kumulatif 1 Benefit 5 C5 Mahasiswa DO 0,50 Cost 6 C6 Mahasiswa Cuti 0,50 Cost 7 C7 Mahasiswa Keluar dari Program Studi  0,50 Cost 8 C8 Mahasiswa Non Aktif 0,50 Cost 9 C9 Mahasiswa Lulus Seleksi 0,75 Benefit 10 C10 Mahasiswa Daftar Ulang 1 Cost 11 C11 Mahasiswa Pindahan 0,25 Benefit 12 C12 Dosen Tetap 1 Benefit 13 C13 Jenjang Pendidikan Dosen 1 Benefit 14 C14 Pengabdian Masyarakat 1 Benefit 15 C15 Penelitian Dosen 1 Benefit 16 C16 Jabatan Fungsional Akademik 1 Benefit 17 C17 Akreditasi Program Studi 1 Benefit
Untuk  bobot  preferensi,  pengambil  keputusan  memberikan  bobot  preferensi sebagai berikut:
W = [ 1  0,50  1  1  0,50  0,50  0,50  0,50  0,75  1  0,25  1  1  1  1  1  1 ]
Dalam  penelitian  ini  yang  akan  menjadi  alternatif  yang  akan  diuji berdasarkan kriteria yang telah ditentukan yaitu terdiri dari 3 (tiga) buah program studi, di antaranya:
Tabel 3 . Alternatif Pengujian Alternatif Keterangan A1 Program Studi A ( Prodi A) A2 Program Studi B ( Prodi B ) A3 Program Studi C ( Prodi C )

## 3. Menentukan Rating Kecocokan Matrix keputusan X
Data program studi sebagai alternatif yang telah di konversi ke bilangan fuzzy:
Tabel 4 . Rating Kecocokan Setelah Pembobotan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 Prodi A (A1) 0, 75 0, 50 0, 75 0, 75 1 0, 50 1 0, 25 0, 50 0, 50 0, 50 1 0, 50 0,50 0, 50 0, 50 0, 50 Prodi B (A2) 0, 50 0, 50 0, 75 0, 75 1 0, 50 0, 50 0, 50 0, 50 0, 50 0, 50 1 0, 50 0,50 0, 50 0, 50 0, 50 Prodi C (A3) 0, 50 0, 50 0, 75 0, 75 1 1 1 1 0, 50 0, 50 0, 50 0, 50 0 0,50 0, 50 0, 50 0, 50
Matrix keputusan X diambil berdasarkan data tiga program studi seperti dibawah ini: X= [ 0,75 0,50 0,75 0,75 1 0,50 1 0,25 0,50 0,50 0,50 1 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,75 0,75 1 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 1 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,75 0,75 1 1 1 1 0,50 0,50 0,50 0,50 0 0,50 0,50 0,50 0,50 ]

## 4. Menentukan Normalisasi Matriks ( R )
Berdasarkan    hasil  perhitungan  normalisasi  matriksX,  maka  dapat ditentukan matriks ternormalisasi R sebagai berikut:
R =
[ 1 1 1 1 0,25 0,50 0,25 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,66 1 1 1 0,25 0,50 0,50 0,50 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,66 1 1 1 0,25 0,25 0,25 0,25 1 1 1 0,50 0 1 1 1 1]

## 5. Proses Perangkingan
Proses  berikutnya  yaitu  melakukan  perangkingan  terhadap  alternatif  (Vi). Untuk  mendapatkan  proses  perangkingan  yaitu  dengan  cara  mengalikan vektor bobot (W) dengan matrik ternormalisasi (R). Setelah dilakukan proses perangkingan  seperti  perhitungan  yang  dilakukan  diatas,  maka  urutan perangkingan dari nilai terbesar adalah didapat hasil sebagai berikut, V1 (A1) = 12,50 ;  V2 (A2) = 12,04 ; V3 (A3) = 10,16.
Tabel 5 . Perangkingan alternatif secara manual Alternatif Keterangan Ranking A1 Program Studi A Ranking – 1 A2 Program Studi B Ranking – 2 A3 Program Studi C Ranking – 3

## 6. Rancangan Sistem Secara Global
Rancangan sistem yang akan diaplikasikan ini bertujuan untuk memberikan gambaran secara umum kepada pengguna tentang sistem yang akan dibangun dan  mendefinisikan  komponen-komponen  sistem  yang  akan  didesain  secara rinci. Tujuan rancangan sistem evaluasi kinerja program studi ini yaitu untuk membantu para pengambil keputusan untuk menentukan program sehingga dapat menentukan peringkat dari masing-masing program studi.
a. Use Case Evaluasi Kinerja Prodi
Gambar use  case  system evaluasi  kinerja  prodi  terdapat  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 3 . Use case diagram kinerja program studi
b. Class Diagram
Adapun rancangan class diagram dari sistem evaluasi kinerja program studi sebagai berikut:
Gambar 4 . Class diagram kinerja program studi
Alternatif Id_alternatif kdprodi nama alamat Tambah ( )

## Himpunan
Id_himpunan Id_kriteria Nama
Nilai
Tambah ( ) Edit ( ) Delete ( ) Klasifikasi Id_himpunan Id_alternatif Tambah ( ) Edit ( ) Delete ( ) Kriteria Id_kriteria Nama Atribut Bobot Tambah ( ) Edit ( ) Delete ( ) 1 1 1.. n 1.. n 1 1..n Data Kriteria Admin Data Himpunan Data Prodi Cetak  Data Rangking Informasi Data Pengguna Login <<Include>> <<Include>> <<Includ e>> <<Include>> <<Include>>
c. Sequence Diagram
Gambar 5 . Sequence diagram admin
Gambar 6 . Sequence diagram pengguna
d. Entity Relationship Diagram Berikut bentuk Entity Relationship Diagram evaluasi kinerja program studi:
Kriteria
Id_Kriteria Nama Bobot Atribut Himpunan Id_Kriteria Nama Id_himpunan Nilai Memiliki Himpunan Id_himpunan Id_Alternatif Memiliki Memiliki Kriteria Id_Alternatif KdProdi Nama Alamat
Gambar 7 . Entity relationship diagram
7. Implementasi dalam sistem informasi berbasis web
a. Halaman Utama Sistem Informasi Kinerja Program Studi
b. Halaman Login
c. Halaman Admin
d. Data Kriteria
e. Data Himpunan
f. Data Program Studi sebagai Alternatif

## Simpulan
Setelah  dilakukan  Analisa  dan  perancangan  sistem  menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) dalam evaluasi kinerja program studi  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  maka  dapat disimpulkan berdasarkan pengujian yang telah dilakukan untuk setiap fungsi logika Fuzzy MADM metode Simple Additive Weighting (SAW), menunjukkan bahwa hasil perhitungan logika fuzzy dari sistem telah sesuai dengan hasil perhitungan manual, sehingga dapat dinyatakan bahwa aplikasi telah behasil mengimplementasi logika Fuzzy MADM  metode  SAW  dengan  baik.  Menggunakan Fuzzy MADM  dan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat  membantu  dalam melakukan  perangkingan  evaluasi  kinerja  program  studi  berdasarkan  hasil penilaian  tertinggi.  adanya  perancangan  sistem  evaluasi  kinerja  program  studi berbasis web dapat dijadikan sebagai pendukung keputusan oleh perguruan tinggi dalam melakukan evaluasi program studi secara berkala.

## Daftar Pustaka
Armadyah  Amborowati,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Perumahan dengan metode AHP menggunkan Expert Choice ”:Jurnal
Chr. Jimmy L. Gaol  (2008).”Sistem Informasi Manajemen Pemahaman dan Aplikasi” Cetakan pertama. Jakarta : Grasindo.
Elisa  Mengkepe  (2004)  “SPK  Kredit  Mobil  PT.  Astra  International  Tbk.  Isuzu Division Makasar” Universitas Widyatama.
Fitra  Amir,  Sartana  (2011)  “Analisis  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusanmenggunakan Simple  Additive  Weighting Untuk  Seleksi  Penerimaan Mahasiswa Bidik Misi” Universitas Sumatera Utara : Skripsi
Fitria,Indah  Fitriana  (2008)  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemenang  Tender Proyek Menggunakan Metode AHP”. Prosiding :Jurnal
Henri Wibowo S., Amalia, Riska., Fadlun, Andi M., Arivanty, Kurnia. (2009). Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa  BANK  BRI Menggunakan FMADM (SNATI 2009) : Jurnal
Kusrini.  (2007).”Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan”  STMIK- Amikom Yogyakarta. Andi Publisher.
Merry  Agustina,  M.Izman  Herdiansyah,  Diana.  (2010).  “Penerapan  Logika Fuzzy Multi Attribute  Decision  Making Dalam  menentukan  Nilai  Kinerja  Dosen Universitas Bina Darma”  : Jurnal
Riki  Andi  Syahputra.  (2011).  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penentuan Penerima Basiswa Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Pada SMA Taman Siswa Sawit Seberang”. Universitas Sumatera Utara : Skripsi
Sri Kusumadewi, Sri Hartati, Agus HarjokoWardoyo, Retantyo. (2006). “ Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM)” .Cetakan Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sri Eniyati. (2011). Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Untuk Penerimaan  Mahasiswa  Dengan  Metode SAW  ( Simple  Additive Weighting )  (ISSN: 0854-9524) “: Jurnal
Widya  Nita  Maria  Simamora  (2011)  “Pendukung  Keputusan  Untuk  Manajemen Resiko Kredit Berbasis WEB Dngan Menggunakan TOPSIS”. Universitas Sumatera Utara: Skripsi