## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343

## Implementasi Metode AHP dan SAW Menentukan Kreasi Inovasi Daur Ulang Terbaik Pada Bank Sampah
Mayang Syafitri * , M Fakhriza, Muhammad Dedi Irawan
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* mayangsyafitri02@gmail.com, 2 fakhriza@uinsu.ac.id, 3, muhammaddediirawan@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: mayangsyafitri02@gmail.com
Abstrak− Sampah masih menjadi permasalahan yang sangat besar dikota Medan, bahkan di Indonesia. Penanganan sampah di Kota Medan masih menjadi tugas besar bagi siapapun pengelolanya. Tetapi, Sampah dapat dijadikan kreasi dan inovasi daur ulang yang dapat  diperlombakan  dan  selalu  hadir  dalam  acara  kegiatan  yang  menyangkut  lingkungan.  Bank  sampah  menjadi  wadah  untuk mengadakan sebuah perlombaan daur ulang, perbedaan prioritas kriteria dan penyimpanan data peserta serta waktu yang cukup lama dalam proses penilaian menjadi suatu permasalahan. Sistem Pendukung Keputusan menjadi salah satu solusi dalam permasalahan ini. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peserta yang layak untuk menjadi pmenang dalam perlombaan kreasi dan inovasi daur ulang terbaik. Metode yang digunakan dalam menentukan bobot prioritas yaitu metode Analytical Hierarchy Proses (AHP) kemudian untuk mengurutkan  penentuan  ranking  peserta  perlombaan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Hasil  akhir  yang diperoleh yaitu dapat menentukan bobot prioritas dan menentukan peserta yang layak menjadi pemenang.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Sampah; Perlombaan; Daur Ulang; AHP; SAW
Abstract− Waste  remains  a  significant  problem  in  the  city  of  Medan,  even  in  Indonesia.  Dealing  with  waste  in  the  city  of  Medan continues to be a major task for anyone responsible for its management. However, waste can be turned into creative and innovative recycling projects that can be competed in and always be present in events related to the environment. Waste banks serve as a platform for organizing recycling competitions, but differences in priority criteria, participant data storage, and a lengthy assessment process pose challenges. Decision Support Systems (DSS) offer a solution to this issue. This research aims to identify participants deserving of winning the best recycling creativity and innovation competition. The method used to determine priority weights is the Analytical Hierarchy Process (AHP), and to rank the competition participants, the Simple Additive Weighting (SAW) method is employed.
Keywords : Decision Support System; Waste; Competition; Recycling; AHP; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Seiring berjalannya waktu, perkembangan teknologi semakin pesat. Hal itu membuat orang-orang menjadikan teknologi bagian  dari  hidup  manusia.  Sistem  terkomputerisasi  sangat  dibutuhkan  dan  diharapkan  dapat  membantu  dan mempermudah pekerjaan menjadi lebih efektif dan efisien. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mendukung operasi kerja sebuah institusi adalah Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sebuah alat sistem yang disebut SPK dapat membantu  para  pengambil  keputusan  dalam  memilih  dari berbagai  pilihan  [1]. Termasuk  pemilihan  pemenang  dalam perlombaan yang diadakan seperti pembuatan daur ulang sampah pada bank sampah, sebagai upaya meningkatkan nilai pada bank sampah yang dikelola.
Bank  Sampah  adalah  lokasi  untuk  memisahkan  dan  mengumpulkan  sampah  yang  memiliki  nilai  ekonomi  dan dapat didaur ulang atau digunakan kembali. Ide tersebut adalah untuk mengumpulkan, memilah, dan mengelola sampah kering dengan cara yang mirip dengan perbankan menyetor uang, sedangkan bank sampah orang menyetor sampah untuk mendapatkan  uang  [2].  Sampah  masih  menjadi  permasalahan  yang  sangat  besar  dikota  Medan,  bahkan  di  Indonesia. Penanganan sampah di Kota Medan masih menjadi tugas besar bagi siapapun pengelolanya. Penanganan sampah masih kurang  dalam  pengelolaannya.  Dapat  dipastikan  jumlah  sampah  semakin  meningkat  setiap  tahunnya  seiring  dengan berkembangnya  gaya hidup masyarakat. Hingga saat ini,  sebagian besar sampah telah  dikirim  ke tempat pembuangan sampah.  Hingga  2.000  ton  sampah  dapat  menumpuk  setiap  hari,  karena  banyaknya  timbulan  sampah  di  Kota  Medan, diperlukan penanganan besar yang melibatkan masyarakat untuk mengurangi Tempat Pembuangan Akhir (TPA).
Sampah dapat dijadikan  kreasi dan inovasi daur  ulang  yang dapat diperlombakan dan selalu hadir dalam acara kegiatan  yang  menyangkut  lingkungan,  tanpa  terkecuali  Bank  Sampah  Induk  New  Normal.  Kreasi-kreasi  tersebut dijadikan sebagai pameran dan ditujukan untuk memikat para tamu yang hadir untuk melihat bahkan membeli kerajinan hasil tangan para pengelola sampah dan nasabah yang ikut bergabung di bank sampah. Keantusian para peserta dalam mempertunjukkan hasil kreasi daur ulang tanpa disadari menunjukkan bahwasanya sampah juga dapat memiliki kegunaan dan  keindahan,  jika  diolah  dengan  baik  bahkan  bernilai  tingi  dan  meningkatkan  perekonomian.  Dengan  daur  ulang, sampah dapur dan sampah pasar dapat diolah menjadi pupuk. Sampah plastik dapat dilebur dan dicetak ulang menjadi alat-alat rumah tangga[3]. Sampah dapat berwujud beragam dan dapat didaur ulang, mengubah bahan yang sudah tidak terpakai  menjadi barang  yang berharga. Di negara-negara  maju, daur ulang sampah  sudah  memiliki  manfaat ekonomi yang besar [4]. Perlombaan dapat diikuti oleh umum, nasabah, bank sampah unit, dan perwakilan kecamatan. Masalah yang  ditemukan  pada  penelitian  ini  adalah  proses  penilaian  kreasi  daur  ulang  sering  mengalami  kesulitan.  Belum menerapkan prioritas terhadap kriteria tertentu sehingga pembobotan nilai secara subyektif, hal ini dapat menyebabkan ketidakadilan dalam penilaian. Beberapa juri mungkin memberi bobot yang berbeda pada kriteria yang sama, sehingga hasil akhirnya menjadi tidak konsisten dan kurang adil bagi peserta. Kemudian untuk memilih pemenang kompetisi, para juri  harus  menerima  kembali  skor  yang  dihitung  setelah  diserahkan  ke  panitia  kompetisi  untuk  perhitungan  skor  total

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
akhir.  Hasil  penilaian  tidak  disimpan  dalam  media  penyimpanan  data  karena  proses  penilaian  memakan  waktu  dan pengolahan dokumen tidak terorganisir dengan baik.
Pada penelitian sebelumnya yang mendekati penelitian ini Habibur Rahman Arjuni & Arif  Senja Fitrani berfokus pada penentuan pemenang lomba desain logo dengan permasalahan banyaknya peserta membuat kesulitan pemilihann pemenang, menghasilkan urutan perangkingan dari tertinggi ke rendah [5]. Penelitian kedua Taufik & Zunaidi berfokus dalam menentukan juara lomba qira’atul qur’an, dengan permasalahan yang ditemukan yaitu subjektifnya penilaian yang diberikan oleh para juri dalam memutuskan peserta yang berhak menjadi pemenang, menghasilkan peserta yang layak menjadi  pemenang  [6].  Penelitian  ketiga,  Maulana  Dwi  S,  dkk  berfokus  pada  pemilihan  pemenang  kaligrafi  dengan permasalahan penilaian yang tidak akurat dan efisien, menghasikan dapat menunjukkan kemajuan teknologi yang mampu membuat pekerjaan menjadi efektif dan efisien. [7]. Penelitian keempat, Rizka Ristiana, dkk  berfokus pada pemilihan paket  wedding  organizing  agar  mempermudah  dalam  memilih  dan  menyesuaikan  anggaran  biaya,  menghasilkan rancangan pemilihan paket wedding organizer yang digunakan untuk para pelanggan dalam menentukan paket terbaik sesuai dengan yang diinginkan [8] dan Penelitian terakhir, Irianto, dkk berfokus pada penentuan guru berpreastasi dengan permaslahan penilaian masih bersifat subyektif dan belum relevan, menghasilkan dapat menentukan guru terbaik berbasis web [9]. Perbedaan penelitian ini dengan sebelumnya yaitu penelitian ini menggunakan 2 metode kemudian memiliki 3 user  Dimana peserta dapat mengubah akun dan dapat menggunakan akun di perlombaan selanjutnya.
Dari penjelasan diatas, perlu adanya sistem pendukung keputusan untuk pemilihan pemenang kreasi dan inovasi daur  ulang  terbaik.Salah  satu  tujuan  SPK  yaitu  memberikan  dukungan  untuk  pertimbangan  para  pengambil keputusan[10]. Metode yang tepat dalam pengambilan keputusan ini yaitu dengan menggunakan metode AHP dan SAW karena  Saat  membuat  keputusan,  AHP  lebih  unggul  dibanding  pendekatan  alternatif  dalam  beberapa  hal.  Salah  satu keunggulannya  adalah  bahwa  AHP  dapat  direpresentasikan  secara  visual,  yang  memudahkan  pemahaman  bagi  semua pihak yang terlibat dalam proses pengambilan keputusan. Sementara itu, ide dasar di balik SAW adalah bahwa ia mencari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  dalam  kriteria  menggunakan  pendekatan  total  berbobot  [11].  Pendekatan  AHP digunakan untuk menetapkan tingkat prioritas dan bobot setiap kriteria, metode tersebut menghasilkan nilai bobot sesuai dengan prioritas masing-masing kriteria. Sementara itu, nilai preferensi keseluruhan yang akan diproses untuk peringkat selanjutnya diperoleh menggunakan pendekatan SAW. Metode air terjun digunakan oleh penulis dalam pengembangan sistem.
Berdasarkan  latar  belakang    di  atas,  penulis  akan  membangun  sebuah  sistem  yang  akan  di  paparkan  dirancang dengan  sebuah  sistem  berbasis  web,  sistem  pendukung  keputusan  yang  terdapat  perbandingan  nilai,  peringkat,  atau pembobotan  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  penilaian  dapat  menjadi  lebih  terstruktur, efisien, dan transparan. Ini akan meningkatkan kualitas penilaian dan memastikan bahwa pemenang yang dipilih adalah yang layak berdasarkan kriteria yang ditetapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Riset ini menggunakan metode kuantitatif metode yang berfokus pada pengumpulan, analisis dan interpretasi data yang sistematis,  terencana  dan  terstruktur  [12].  Sedangkan  metode  pengambangan  sistem  yang  dipilih  oleh  penulis  yaitu metode waterfall. Adapun tahapan dari metode peneltiian kuantitatif sebagai berikut :
a. Menentukan Masalah
Menentukan  masalah  yang  terjadi  pada  perlombaan  yang  diadakan  bank  sampah    terkait  dengan  keputusan  dalam menentukan kreasi dan inovasi daur ulang terbaik.
b. Melakukan Riset Pendahuluan
Melakukan riset pendahuluan untuk memahami konteks dari bank sampah, keputusan terkait kreasi dan inovasi daur ulang, serta literatur yang terkait dengan srudi kasus yang sama serta pengguanaan metode AHP dan SAW.
c. Mengidentifikasi dan Merumuskan Masalah
Setelah riset pendahuluan, identifikasi aspek-aspek yang memerlukan keputusan dan merumuskan masalah penelitian secara terperinci.
d. Merumuskan Hipotesis
Sebuah hipotesis adalah suatu penilaian sementara atau jawaban teoritis yang muncul setelah analisis yang teliti dan cermat terhadap berbagai hipotesis. Ada teori dalam penelitian ini.
1. Sistem pendukung keputusan dapat menentukan pemenang dalam kreasi dan inovasi daur ulang terbaik.
2. Menganalisis  data  menggunakan  metode  AHP  dan  SAW  merupakan  metode  yang  tepat  dalam  menyelesaikan permasalahannya
e. Menentukan Metode dan menyusun Instrumen
Menentukan metode apa yang digunakan dan apa saja instrumen yanng akan    digunakan apakah observasi, kuesioner, ataupun wawancara.
f. Menentukan Sumber Data
Mengetahui  apakah  sumber  data  terkait  dengan  populasi  lengkap  (populasi)  atau  hanya  sebagian  dari  sumber  data (sampling) penting untuk diketahui sebelum memilih dan menentukan sumber data dalam proses penelitian.
g. Mengumpulkan Data

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
Pada penelitian ini, penulis mengumpulkan data dengan cara observasi, wawancara dan studi pustaka.
1. Observasi
Observasi  berarti  memperoleh  informasi    dengan  cara  melihat    secara  langsung  kondisi  objek  yang  dijadikan bahan penelitian.
2. Wawancara
Wawancara adalah tahapan dimana informasi dikumpulkan melalui tanya jawab dengan informan. Pada tahap ini, peneliti melakukan wawancara dengan founder dari  bank sampah terkait per;ombaan dan kesulitan yang dialami saat melakukan proses penilaian kreasi dan inovasi daur ulang.
3. Studi Pustaka
Studi  pustaka  adalah  Menghimpun  informasi  yang  relevan  dengan  topik  atau  masalah  yang  menjadi  objek penelitian guna untuk mendukung penelitian tersebut. Pada tahap ini, penulis mengumpulkan buku, ebook, jurnal dan  bahkan  referensi  dari  internet  yang  terkait  dengan  judul,  objek  penelitian  dan  permasalahan  sejenis  guna mendukung penelitian yang akan dilakukan.
h. Analisis Data
Analisis data dilakukan  untuk  menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian atau  untuk  menguji hipotesis penelitian yang  telah  dinyatakan  sebelumnya.  Menggunakan  metode  AHP  dan  SAW  untuk  menganalisis  data  yang  telah dikumpulkan mencakup perbandingan bobot, perankingan dan evaluasi hasil dari sistem.
i. Menarik Kesimpulan
Interpretasikan  hasil  analisis  untuk  menarik  kesimpulan,  dan  menghasilkan  output  data  numerik  atau  pengkodean dalam  sistem.  Penarikan  kesimpulan  adalah  langkah  terakhir  dari  suatu  proses  penelitian  yang  berupa  jawaban terhadap rumusan masalah.
j. Membuat Laporan Penelitian
Laporan  penelitian  merupakan  dokumen  tertulis  yang  mengomunikasikan  meode  serta  termuan  penelitian  kepada orang lain. Laporan penelitian iini berbentuk skripsi.

## 2.1.1 Metode Analytical Hierarki Process (AHP)
Pada  tahun  1970-an,  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Metode  ini menyediakan kerangka kerja untuk mempertimbangkan dengan bijaksana mengenai masalah-masalah yang sulit. Sebuah masalah dapat dianggap sulit jika strukturnya tidak diketahui dan data statistik yang andal tidak tersedia. Dalam beberapa kasus, persepsi atau intuisi manusia mungkin merupakan satu-satunya masukan yang tersedia untuk memecahkan masalah tersebut.  Namun,  intuisi  ini  harus  berasal  dari  mereka  yang  memiliki  pemahaman  menyeluruh  tentang  masalah  yang dihadapi; tidak boleh sembarang orang. Dengan menggunakan empat konsep dasar pembuatan hierarki, evaluasi kriteria dan  alternatif,  prioritisasi,  dan  konsistensi  logis,  metode  AHP  menangani  tantangan-tantangan  [13].  Salah  satu keunggulan  dair  metode  AHP  yaitu  mengevaluasi  validitas  hingga  titik  di  mana  para  pengambil  keputusan  dapat mentolerir  tingkat  ketidaksesuaian  tertentu  di  antara  beberapa  kriteria  dan  pilihan  yang  mereka  pilih  [14].  Adapun langkah-lanngkah dalam Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai berikut [15] : a. Identifikasi masalah dan solusi tindakan terbaik.
Buat  matriks  perbandingan  berpasangan  antara  kriteria.  Perbandingan  berpasangan  digunakan  untuk  mengevaluasi kriteria  dan  pilihan.  Tabel  berikut  menunjukkan  skala  nilai  penting,  yang  menggunakan  rentang  1  hingga  9  untuk mewakili tingkat preferensi.
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama penting 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari elemen lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen lainnya 7 Elemen yang satu sangat penting dari elemen lainnya 9 Elemen yang satu mutlak sangat penting dari elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antaradua nilai pertimbangan yang berdekatan
b. Menetapkan prioritas kriteria
Setiap kriteria dan alternatif dilakukan perbandingan berpasangan. Bobot dan prioritas dihitung dengan matriks atau penyelesaian persamaan.
c. Mengukur konsistensi logis dengan menguji indeks konsistensi (CI) dan Konsistensi Rasio (RC) Hal-hal yang perlu dilakukan dalam menentukan seberapa baik konsistensi yang ada sebagai berikut:
1. Mengalikan tiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas elemen pertama dan seterusnya.
2. Menjumlahkan tiap baris.
3. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relative yang bersangkutan.
4. Menjumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada sehingga hasilnya diperoleh λmaks.
5. Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus,
𝐶𝐼 = ( 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 )/ 𝑛
(1)
Keterangan:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
CI = Indeks konsistensi λ Maks = Nilai eigenvektor maksimum n = banyak elemen
6. Menghitung Rasio Konsistensi dengan rumus
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 / 𝐼𝑅 (2)
Keterangan: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency, diperoleh dari tabel berikut.
Tabel 2. Nilai Index Random Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0.00 3 0.58 4 1.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49
d. Memeriksa konsistensi hirarki
Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian harus dierbaiki. Namun, jika Consistency Ratio (CI/IR) ≤ 0.1, maka hasil perhitungan dapat dinyatakan benar.

## 2.1.2 Metode Simple Additive Weidhting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting merupakan penentuan terbobot, yang menghasilkan peringkat denganmengalokasikan  bobot  untuk  setiap  kriteria.  Ada  dua  aspek  dalam  metode  ini:  cost  dan  benefit.  Prosedur normalisasi keputusan (x) perlu digunakan dalam metode ini untuk mempertimbangkan setiap opsi yang mungkin [8]. Formula untuk melakukan normalisasi yaitu:
r ij =   { xij Max xij Min xij xij (3) 𝑟𝑖𝑗 = rating kinerja ternormalisasi 𝑥𝑖𝑗 = nilai maximum kriteria 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 = nilai minimun kriteria 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 = nilai terkecil dari kriteria Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) yaitu :
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Keterangan:
𝑉𝑖 = rangking untuk setiap alternatif 𝑤𝑗 = bobot dari setiap kriteria 𝑟𝑖𝑗 = rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut [16]:
a. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
b. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria.
c. Membuat    matriks    keputusan  berdasarkan    kriteria(Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan      yang      disesuaikan      dengan      jenis      atribut  (atribut    keuntungan    ataupun    atribut    biaya)    sehingga diperoleh matriks ternormalisasi.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh nilai  terbesar yang   dipilih   sebagai   alternatif   terbaik   (Ai) sebagai solusi.

## 2.1.3 Teoritis Pengujian
Pada uji validasi sistem ini diperoleh dari dosen Sistem Informasi  dan founder BSINN sebagai penguji lapangan dan dianalisis menggunakan teknik deskriptif presentase dan kategori yang berguna untuk menggambarkan uji coba sistem

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
pendukung  keputusan  kreasi  dan  iovasi  daur  ulang  terbaik.  Skor  hasil  validasi  sistem  di  presentasekan  menggunakan rumus [17]:
AP = skor aktual skor ideal x  100% (5)
AP : Angka Presentase
Skor Aktual : Skor yang diberikan oleh validator atau ahli Skor Ideal    : Skor maksimal hasil kali jumlah item dengan skor maksimal dari  masing-masing item Tabel berikut mengelompokkan angka presentasi yang diperoleh sesuai dengan kriteria penilaian.
Tabel 3. Kategori Uji Validasi Skor Kriteria 81 - 100% Sangat Tinggi 61 - 80% Tinggi 41 – 60% Cukup 21 – 40% Rendah 1 - 20% Sangat Rendah

## 2.1.4 Metode Pengembangan Sistem
Riset ini menggunakan metode waterfall dalam pengembangan sistem. Pendekatan waterfall adalah proses pengembangan perangkat lunak sekuensial yang memandang pengembangan sebagai aliran berkelanjutan ke bawah (seperti air terjun). Teknik  waterfall  menggunakan analisis  kebutuhan, desain sistem, pengkodean, implementasi program, pengujian, dan pemeliharaan sebagai serangkaian langkah-langkah berurutan dalam proses pengembangannya, seperti gambar 1 [18].
Gambar 1 . Metode Waterfall
Berikut ini adalah tahap-tahap dalam metode pengembangan waterfall, yaitu: a. Analisis Perencanaan Kebutuhan
Tahapan ini melibatkan analisis kebutuhan sistem dengan mengumpulkan data. Proses ini menghasilkan kebutuhan pengguna atau keinginan pengguna dalam pembuatan sistem.
1. Analisa Profile Bank Sampah Induk New Normal seperti sejarah, alamat, visi-misi dan struktur organisasi
2. Analisis sistem berjalan : Melakukan analisis terhadap sistem pendukung keputusan penilaian kreasi dan inovasi daur ulang.
3. Analisis  sistem  usulan  :  Menganalisis  kelemahan  dan  kebutuhan  yang  diperlukan  dalam  meningkatkan  sistem pendukung keputusan.
4. Perhitungan Metode AHP dan SAW
Pada bagian ini, akan menejelaskan tahapan dari menganalisa data menggunakan rumus kedua metode yang akan menghasilkan tujuan dari penelitian.
b. Desain Sistem
Desain Proses merancang proses-proses yang terlibat dalam sistem pendukung keputusan, menggunakan UML yang terdiri  dari  use  case,  activity  diagram,  sequence  diagram,  dan  class  diagram.  Merancang  segala  proses  pembuatan sistem.
c. Pembuatan Kode Program
Menerjemahkan desain ke dalam bahasa pemrograman yang bisa dibaca oleh komputer adalah proses menulis kode. Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  menggunakan  Sublime  Text  sebagai  editor  teks  dan  bahasa  pemrograman  PHP (Hypertext Preprocessor) untuk mengimplementasikan desain antarmuka dan membangun sistem menggunakan Panel Kontrol XAMPP versi 3.3.0.
d. Pengujian
Selama  fase  pengujian  ini,  perangkat  lunak  dijalankan  untuk  memastikan  bahwa  sistem  memenuhi  spesifikasi  dan untuk menemukan masalah atau kekurangan potensial. Untuk mengevaluasi akurasi, penulis akan membandingkan perhitungan sistem dengan perhitungan manual selama fase ini dan menggunakan black box testing.
e. Pemeliharaan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
Setelah  selesai,  pengguna  mengoperasikan  dan  memelihara  perangkat  lunak.  Melalui  pemeliharaan,  pengembang dapat  memperbaiki  masalah  yang  mungkin  muncul,  meningkatkan  atau  memodifikasi  sistem  untuk  memenuhi persyaratan,  dan  meningkatkan  implementasi  sistem  unit.  Namun,  pada  penelitian  ini  tidak  sampaii  ke  tahap pemeliharaan.

## 2.2 Kerangka Berpikir
Kerangka berpikir dapat berupa pola atau cara berikir yang terstruktur dan sistematis yang membantu untuk memahami suatu topik masalah dengan baik dan mudah dalam mengambil sebuah kesimpulan.

## Gambar 2. Kerangka Berpikir
Pada bagian ini menggambarkan kerangka berpikir pada gambar 2, menggunakan metode kuantitatif dan metode waterfall yang di kombinasikan dalam merancang penelitian ini. Terdapat 10 langkah dalam kuantitatif  dan 4 langkah tahap waterfall untuk mendapatkan tujuan dari penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN .

## 3.1 Analisis Kebutuhan
Pada penelitian ini data yang digunakan berupa nama peserta dan produk daur ulang dan kriteria yang digunakan. Data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Hasil Data Kode  Nama Peserta  Skor Penilaian Produk Daur Ulang A1 Nur Aiman 229 Jam Dinding Unik Tutup Botol A2 Rohayati 269 Baju Plastik A3 Rihana 256 Lukisan Kertas A4 Natalia 239 Taplak Meja Plastik Sachet A5 Binur 253 Celengan Tempurung Kelapa
Berdasarkan  tabel  4  datas,  data  yang  berhasil  diperoleh  oleh  penulis  dari  lokasi  penelitian,  akan  di  analisis  ke dalam perhitungan kombinasi metode AHP dan SAW sehingga menemukan hasil perankingan.

## 3.1.1 Analisis Kombinasi Metode AHP dan SAW
Pada tahap ini, penulis menghitung data yang diperoleh menggunkan metode AHP dan SAW sehingga dapat meghasilkan penentuan pemenang dalam perlombaan kreasi dan inovasi daur ulang terbaik.
a. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Pada tabel 5 dibawah ini, menjelaskan ketetapan variabel kriteria agar mempermudah perhitungan.
Tabel 5. Kriteria Kriteria (C) Keterangan C1 Bahan Asli C2 Keindahan C3 Kerapian dan Keserasian Warna

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
Kriteria (C) Keterangan C4 Tingkat Kerumitan C5 Manfaat Produk C6 Karya Original
Berdasarkan Tabel 6 dibawah ini merupakan tabel dari nilai masing-masing kertieria yang di pasangkan dan dijumlahkan setiap kolom kriteria. Dengan Mnyusun matriks menngunakan langkah a kemudian menetapkan prioritas menggunakan langkah b.
Tabel 6. Matriks Perbandingan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1,00 0,33 0,20 3,00 0,14 1,00 C2 3,00 1,00 0,33 5,00 0,2 3,00 C3 5,00 3,00 1,00 7,00 0,33 5,00 C4 0,33 0,2 0,14 1,00 0,11 0,33 C5 7,00 5,00 3,00 9,00 1,00 7,00 C6 1,00 0,33 0,2 3,00 0,14 1,00 Total 17,333 9,867 4,876 28,000 1,930 17,333
Kemudian pada tabel 7 dibawah ini, mengunakan langkah c pada bagian 1-4 dimana setiap nilai kriteria di bagi dengan setiap kolom kriteria, selanjutnya setiap baris dijumlahkan dan nilai penjumlahan dibagi dangan jumlah kriteria yaitu 6. Maka hasilnya akan seperti tabel dibawah ini.
Tabel 7. Normalisasi Matriks Perbandingan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Jumlah Prioritas C1 0,05769 0,03378 0,4102 0,10714 0,07401 0,05769 0,37134 0,06189 C2 0,17308 0,10135 0,06836 0,17857 0,10362 0,17308 0,79805 0,13301 C3 0,28846 0,02027 0,20508 0,25 0,1727 0,28846 1,50875 0,25146 C4 0,01923 0,02027 0,0293 0,03571 0,05757 0,1923 0,18131 0,03022 C5 0,40385 0.50676 0,61523 0,32143 0,51809 0,51809 2,7692 0,46153 C6 0,05769 0,03378 0,04102 0,10714 0,07401 0,05769 0,37134 0,06189
Berdasarkan tabel 7, telah didapatkan bobot prioritas menggunakan metode AHP, setelah masing-masing bobot telah tercapai, maka selanjutnya adalah memastikan bahwasanya nilai yang diperoleh adalah akurat. Nilai 6,421 diperoleh dari nilai setiap prioritas dibagi dengan jumlah perkolom kriteria. Menggunakan rumus persamaan (1). CI = 6,421−6 6−1 = 0,0842
Nilai IR diperoleh dari tabel nilai index random, Oleh karena nilai CR<0,1 dengan nilai 0,06679. Maka hasil perhitungan dapat dinyatakan konsisten. Menggunakan rumus persamaan (2).
CR = CI IR = 0,0842 1,24 = 0,0679
b. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada  tabel  8  dibawah  ini  menjelaskan  rasio  penilaian  yang  diperoleh  dari  setiap  peserta,  yang  nantinya  dapat dinormalisasikan.
Tabel 8. Rasio Nilai Kriteria Rentan Nilai 85-100 5 75-84 4 65-74 3 55-64 2 <55 1 Tabel 9. Nilai Rata-Rata Juri Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 76,3333 69 66 76,6667 77,33333 77,3333 A2 89,6667 92 87,3333 78 87 87,6667 A3 78,3333 83 82 82,6667 83,3333 77,6667 A4 79,6667 72 78 84 81 84,6667 A5 84,3333 87,6667 85,3333 87,3333 84,6667 82,6667
Kemudian pada tabel 9, yang diperoleh dari tabel 3 membagikan jumlah nilai juri dan menghasikan nilai rata-rata juri. Setiap rata-rata nilai juri dicocokkan dengan rasio nilai kriteria termasuk nilai 1- 5 yang ada pada tabel 7.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
rij = Xij Max Xij (6) Tabel 10. Hasil Rating Kecocokan 4 3 3 4 4 4 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 5 5 5 4 4
Berdasarkan tabel 10, dihasilkan dari setiap rasio nilai kriteria. Setelah itu, hasil dari normalisasi  dimasukkan kedalam rumus benefit atau cost, karena penelitian ini dengan kriteria benefit maka rumusnya menggunakan persamaan (3): r1,1 = 4 4,5,4,4,4 = 4 5 = 0,8
Maka,  nanatinya  menghasilkan  nilai  penjumlahan  dari  nilai  maksimal  masing  kolom  dibagi  dengan  elemen  pada kolom kriteria. Selanjutnya hasil dari nilai setiap kriteria yang diperoleh dikali dengan bobot prioritas masing-masing kriteria. Maka menghasilkan nilai perankingan seperti dibawah ini menggunaka  rumus persamaan (4)
V1 = (0,8*0,06189) + (0,6*0,13301) + (0,6*0,25146) + (0,8*0,03022) + (0,8*0,46153) +  (0,8*0,06189)  = 0,723107 V2 = (1*0,06189) + (1*0,13301) +  (1*0,25146) + (0,8*0,03022) + (1*0,46153) + (1*0,06189) = 0,993957 V3 = (0,8*0,06189) + (0,8*0,13301) + (0,8*0,25146) + (0,8*0,03022) + (0,8*0,46153) + (0,8*0,06189) = 0,8 V4 = (0,8*0,06189) + (0,6*0,13301) + (0,8*0,25146) + (0,8*0,03022) + (0,8*0,46153) + (0,8*0,06189)  = 0,773398 V5  = (0,8*0,06189) + (1*0,13301) + (1*0,25146) + (1*0,03022) + (0,8*0,46153) + (0,8* 0,06189)  = 0,882937
Maka, Terpilih A2 sebagai peserta yang layak menjadi pemenang menggunakan metode SAW dengan urutan ranking pertama dengan nilai terbesar, yaitu 0,993957

## 3.2 Desain Proses
Alur  kerja  sistem  dirancang  dengan  menggunakan  Unifield  Modelling  Language  (UML).  UML  adalah  bahasa  untuk menentukan, memvisualisasikan, membangun, dan mendokumentasikan artefak (komponen informasi yang diperlukan untuk mengembangkan perangkat lunak, yang dapat berupa model, deskripsi, atau perangkat lunak) dari sistem perangkat lunak. Selain itu, UML adalah bahasa pemodelan yang menggunakan konsep dari pemrograman berorientasi objek. Di bawah  naungan  Rational  Software  Corp.,  Grady  Booch,  James  Rumbaugh,  dan  Ivar  Jacobson  mengembangkan  UML [19]. Salah satu UML yang digunakan dalam penelitian ini yaitu use case diagram.
a. Use Case Diagram
Use Case adalah daftar atau penjelasan tugas-tugas terkait yang dilakukan atau diawasi oleh seorang aktor sebagai bagian  dari  suatu  sistem  yang  sistematis.  Use  Case  diimplementasikan  melalui  kerjasama  dan  digunakan  untuk mempengaruhi perilaku item atau entitas dalam sebuah model [20].
Berdasarkan gambar 3, Use case diagram pada bagian ini menjeaskan interaksi antar aktor yaitu admin, peserta dan juri
Gambar 3. Use Case Diagram

## 3.3 Implementasi Sistem
Untuk mengimplementasikan aplikasi dilakukan pengkodean program dengan hasil sebagi berikut: a. Halaman Login
Berdasarkan gambar 4 dibawah ini, user harus masukkan username, password yang telah terdaftar. Kemudian pilih status, owner, dewan juri atau peserta, kemudian klik masuk.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
Gambar 4 . Halaman Login
b. Halaman Registrasi
Berdasarkan gambar 5 dibawah ini, peserta yang belum memiliki akun harus beralih ke registrasi agar dapat masuk ke halaman dashboard dan nantinya akun dapat digunakan disaat adanya perlombaan lain.
Gambar 5. Halaman Registrasi
c. Halaman Lupa Password
Berdasarkan gambar 6 dibawah ini, peserta hanya memasukkan nomor telepon yang terdaftar, maka data akan muncul dan dapat merubah password baru.

## Gambar 6. Halaman Lupa Password
d. Halaman Dashboard Admin
Berdasarkan gambar 7 dibawah ini, admin dapat memilih beberapa menu. Diantaranya, dewan juri, data peserta, data lomba, data kriteria, perbandingan kriteria, data normalisasi dan ranking perlombaan.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
e. Halaman Data Peserta
Berdasarkan gambar 8 dibawah ini, peserta yang telah melakukan registrasi, otomatis akun akan masuk ke halaman data peserta.

## Gambar 8 . Halaman Data Peserta
f. Halaman Input Kriteria
Berdasarkan gamabar 9 dibawah ini, admin menginput kriteria yang nantinya digunakan untuk penilaian alternatif. Admin juga dapat mengubah kriteria dan sifat yang termasuk benefit atau cost.

## Gambar 9 . Halaman Input Kriteria
g. Halaman Detail Data Lomba Admin
Berdasarkan  gamabar  10  dibawah  ini,  admin  mengisi  beberapa  data  yang  diperlukan  untuk  event  yang  akan dilaksanakan. Ada beberapa button yang ada. yaitu: Segera, berlangsung, pending dan selesai.
h. Halaman Daftar Lomba Peserta
Berdasarkan gamabar 11 dibawah ini, peserta hanya tinggal input jenis daur ulang yang akan di perlombakan. Peserta juga dapat mengedit dan membatalkan pendaftaran.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
Gambar 11. Halaman Daftar Lomba Peserta
i. Halaman Daftar Lomba Peserta
Berdasarkan gamabar 12 dibawah ini, peserta hanya tinggal input jenis daur ulang yang akan di perlombakan. Peserta juga dapat mengedit dan membatalkan pendaftaran.

## Gambar 12. Halaman Daftar Lomba Peserta
j. Halaman Penilaian Juri
Berdasarkan gamabar 13 dibawah ini,  juri dapat menginput nilai sesuai dengan kriteria yang telah ditetap kan dan alternatif yang sesuai. Juri juga dapat mengedit nilai semasa status lomba masih berlangsung.

## Gambar 13. Halaman Penilaian Juri
k. Halaman Ranking
Berdasarkan gamabar 14 dibawah ini, Ketika normalisasi terupload maka nilainya otomatis akan masuk ke halaman ranking.  Pada  halaman  ranking  terdapat  ranking,  no  urut,  nama,  jenis  daur  ulang  dan  skor  nilai  yang  di  terima. Rangking akan muncul pada admin dan peserta. Admin juga dapat mencari nama  peserta dengan fitur search.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
Gambar 14. Halaman Ranking
l. Halaman Cetak Laporan Ranking
Berdasarkan gamabar 15 dibawah ini, Pada halaman ini merupakan hasil dari cetak ranking  yang bisa dikelola dan dilihat oleh admin.

## Gambar 15. Implementasi Cetak Laporan Ranking

## 3.4 Pengujian
Berdasarkan tabel 11, hasil dari uji validasi dosen dan founder BSINN dari Sistem Pendukung Keputusan  Menentukan Kreasi  dan  Inovasi  Daur  Ulang  Terbaik  Jika  setidaknya  60%  dari  persentase  minimal  termasuk  dalam  kategori  tinggi, maka dapat dianggap layak untuk diuji.
Tabel 11. Hasil Uji Validasi Dosen Aspek Skor Ideal Skor Aktual Tampilan UI/UX 10 9 Kemanfaatan & Kemudahan Sistem 25 19 Keamanan & Penyajian Data Informasi 15 11 Total Skor 50 39 AP = 39 50 x  100% = 78%
Dengan presentase sebesar 78%, penilaian validator dosen ini memenuhi standar penilaian tinggi. Dari sepuluh indikator, validator menggunakan tiga di antaranya sebagai dasar evaluasinya.
Tabel 12. Uji Validasi Penguji Lapangan
Aspek Skor Ideal Skor Aktual Tampilan UI/UX 10 10 Kemanfaatan & Kemudahan Sistem 25 23 Keamanan & Penyajian Data Informasi 15 12 Total Skor 50 45

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 269-281 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.343
AP = 45 50 x  100% = 90%
Berdasarkan tabel 12, penilaian yang diberikan oleh validator penguji lapangan memperoleh presentase sebesar 90% yang menunjukkan kriteria penilaian sangat tinggi. Validator menilai berdasarkan 3 aspek dari 10 indikator . Dengan hasil presentase  yang didapat dari vaildasi dosen 78% termasuk kategori tinggi dan penguji lapangan 90%  termasuk kategori  sangat tinggi,  maka dapat disimpulkan  Implementasi Metode AHP dan SAW Menentukan Kreasi Inovasi Daur Ulang Terbaik Pada Bank Sampah  layak  untuk digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan tentang Implementasi Metode AHP dan SAW Menentukan Kreasi Inovasi Daur Ulang Terbaik Pada Bank Sampah , dapat diambil keputusan yaitu, pada 6 kriteria yang digunakan terpilih tingkat pertama yaitu,  kriteria  manfaat  produk  nilai  bobot  prioritas  0,46153,  kemudian  kerapian  dan  keserasian  warna  0,25146, selanjutnya nilai keindahan 0,13301,  bahan asli dan karya original nilai bobot 0,06189 sedangkan tingkat akhir diperoleh kerumitan dengan  nilai bobot 0,03022. Nilai bobot ini diperoleh dari perhitungan  AHP dan dinyatakan akurat dengan nilai di bawah 0,1 yaitu 0,0679. Sistem diuji dengan menggunakan metode Black box testing berkaitan dengan fungsi, khususnya dengan input dan output dalam sistem. Sistem Pendukung Keputusan ini telah mampu menampilkan ranking dari  peserta  perlombaan  kreasi  dan  inovasi  daur  ulang  sebagai  bahan  pertimbangan  dan  alat  bantu  dalam  mengambil sebuah keputusan.Meskipun sistem ini jauh dari sempurna, penulis berharap dapat ditingkatkan dengan bisa menginput nilai  perbandingan  pada  kriteria  dapat  berubah  sesuai  dengan  kriteria  yang  dibutuhkan  dan  diharapkan  penelitian berikutnya mengembangkan sistem berbasis android dan dapatt digunakan secara online, dikarenakan penelitian ini masih munggunakan localhost.

## REFERENCES
[1] M. Fakhriza, Samsudin, and A. Zahara, “Perbandingan Metode SMART, SAW, MOORA pada Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Mitra Statistik,” J. Comput. Digit. Bus., vol. 1, no. 2, pp. 72–82, 2022, doi: 10.56427/jcbd.v1i2.17.
[2] Baiq Husnul Wati, Siti Puspita Hida Sakti MZ, and Z. Zulkarnaen, “Sistem Penentuan Jenis Sampah Pada Bank Sampah Paud Tarbiyatul Ummah,” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 3, no. 2, pp. 81–89, 2022, doi: 10.46764/teknimedia.v3i2.67.
[3] N. I. Alfiyah and D. L. R. Tini, “Inovasi pemerintah desa lobuk dalam mewujudkan desa mandiri dan berkelanjutan lobuk village government innovations in realizing independent and sustainable village,” Public Corner, vol. 17, no. 1, pp. 13–25, 2022.
[4] Syaharuddin, JJumriani, M. Ilmiyanor, and W. Aprila, Pelatihan Pengelolaan Sampah Anorganik Menjadi Aneka Kreasi Daur Ulang Pada Remaja Di Kampung Hijau Kelurahan Sungai Bilu, no. 1910128210029. 2020.
[5] Habibur  Rahman  Arjuni  and  Arif  Senja  Fitrani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Peserta  Lomba  Desain  Logo  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis  Website,”  Explorer  (Hayward).,  vol.  2,  no.  2,  pp.  71–78,  2022,  doi: 10.47065/explorer.v2i2.310.
[6] F. Taufik and M. Zunaidi, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Juara Lomba Qira’Atul Qur’an Pada Madrasah Aliyah Negeri 1 Medan Menggunakan Metode Weighted Sum Model,” Jik), vol. 5, no. 2, pp. 278–283, 2021.
[7] M. D. Sena and Suparmadi, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Peserta Terbaik Dalam Perlombaan Penulisan Kaligrafi Dengan Metode Topsis,” J. Sci. Soc. Res., vol. 3, no. 1, pp. 26–32, 2020.
[8] R. Ristiana and Y. Jumaryadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wedding Organizer Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 25–30, 2021,
[9] I. Irianto, S. Sudarmin, and G. Adinsyah, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Ahp Untuk Merekomendasikan Guru Berprestasi,” J. Sci. Soc. Res., vol. 5, no. 2, p. 376, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.939.
[10]  H.  Hamsinar,  F.  Musadat,  and  W.  O.  Eka  Intansari,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru,” J. Inform., vol. 10, no. 1, p. 36, 2021, doi: 10.55340/jiu.v10i1.526.
[11]  E. Marbun and S. Hansun, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode Saw Dan Ahp,” Ilk. J. Ilm., vol. 11, no. 3, pp. 175–183, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.432.175-183.
[12]  Murjani, “PROSEDUR PENELITIAN KUANTITATIF,” vol. 5, no. 1, pp. 687–713, 2022.
[13]  M.  D.  Irawan,  Samsudin,  and  Afridayani,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  TEMPAT  VAKSINASI PASCA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN,” vol. 4307, no. June, pp. 320–327, 2023.
[14]  P. Sandika and R. Patradhiani, “Analisis Pemilihan Kontraktor Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus Pembangunan Jembatan di Desa Karangan),” Integr.  J. Ilm. Tek. Ind., vol. 4, no. 1, p. 1, 2019, d
[15]  A.  Supriadi,  A.  Rustandi,  D.  H.  L.  Komarlina,  and  G.  T.  Ardiani,  ANALYTICAL  HIERARKI  PROCESS  (AHP)  TEKNIK PENENTUAN STRATEGI DAYA SAING KERAJINAN BORDIR)., Edisi Pert. Yogyakarta: Deepublish Publisher, 2018.
[16]  F.  Gulo  and  F.  A.  Sianturi,  “Analisa  Perbandingan  Metode  SAW  Dengan  AHP  Dalama  Pelihan  Supervisor  Pada  The  Batik Hotel,” SAINTEK (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 3, no. 2, pp. 43–50, 2022, [Online]. Available:
[17]  R. Windawati and H. D. Koeswanti, “Pengembangan Game Edukasi Berbasis Android untuk Meningkatkan hassil Belajar Siswa di Sekolah Dasar,” J. Basicedu, vol. 5, no. 2, pp. 1027–1038, 2021, doi: 10.31004/basicedu.v5i2.835.
[18]  R. D. Riyanto and M. Yunus, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Berbasis Web Menggunakan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Manaj. Inform., vol. 11, no. 2, pp. 102–117, 2021, doi: 10.34010/jamika.v11i2.4936.
[19]  R. Destriana, S. M. Husain, N. Handayani, and A. T. P. Siswanto, Diagram Uml Dalam Membuat Aplikasi Android Firebase: Studi Kasus Aplikasi Bank Sampah. Yogyakarta: Deepublish Publisher, 2021.
[20]  S. Samsudin, “Penentuan Penerimaan Remunerasi Dosen Dengan Rule Based Reasoning,” 2018.
http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/5242