## PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK REKOMENDASI PENERIMA KREDIT
Julianto Simatupang 1) , Purjumatin 2)
1 Manajemen Informatika, AMIK Mahaputra Riau email: julianto.amp@gmail.com
2 Sistem dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Bisnis Riau email: Purjumatin@itbrriau.ac.id

## Abstract
In  the  midst  of  uncertainty  and  economic  upheaval  after  the  Covid-19  pandemic  had  an  impact  on  the order  of  life  and  the  national  economy.  The  community,  especially  MSME  actors  who  feel  the  direct impact, have to rack their brains to survive through it. Most of  them have to take advantage of credit in order to  continue to  exist. The  banking  sector  as  a  provider  of  credit  services  is  the  main  target  of  the community.  KSP.  Tama  Mandiri  as  one  of  the  banking  sector  institutions  experienced  a  surge  in customers applying for loans. So that at this time they have difficulty in determining customers who are eligible to receive credit. In an effort to optimize service for granting credit, a selection is made based on the criteria of employment, income, number of dependents, status of residence and collateral. This study intends to build a decision support system for selecting credit recipients by applying the Simple Additive Weighting method. This method was chosen because it can carry out a ranking process based on criteria and weights and is able to determine the best alternative. The results of the application are in the form of customer reports and the results of the overall selection of credit recipients as well as recommendations for customers who are most deserving of credit based on the highest preference value.
Keywords : Decision Support System, SAW, Loan

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  yang  melanda  dunia pada  2 tahun  silam  meninggalkan  dampak  yang begitu  besar  pada  tatanan  kehidupan  dan  juga ekonomi secara global. Keadaan ekonomi global yang  tidak  stabil  akibat  wabah  tersebut menimbulkan  inflasi  yang  tidak  karu-karuan. Hal  tersebut  sangat  berpengaruh  terhadap  roda perekonomian  nasional  khususnya  para  pelaku industri  dan  umkm.  Ditengah  ketidakpastian tersebut  banyak  usaha  yang  gulung  tikar, sehingga tidak sedikit dari mereka harus mencari asupan  dana  dengan  memanfaatkan  kredit  dari bank  ataupun  sektor  perbankan  lainnya  untuk bisa bertahan.
KSP  Tama  Mandiri  Sebagai  salah  satu lembaga keuangan yang berdomisili di Pekanbaru, menjadi sasaran dan target masyarakat  khususnya  pelaku  usaha  dalam upaya  mendapatkan  kredit  dana  segar.  Dalam memberikan  pinjaman/kredit  tentu  saja  harus
selektif  dan  hati-hati  serta  mempertimbangkan beberapa  kriteria  dari  calon  debitur  seperti pekerjaan,  penghasilan,  jumlah  tanggungan, status tempat tinggal serta jaminan. Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  koperasi  ini yaitu  sulitnya  menentukan  calon  debitur  yang layak  untuk  mendapatkan  kredit  berdasarkan kriteria  dan  ketentuan  yang  ditetapkan.  Kredit merupakan  penyerahan  produk,  jasa,  atau  uang dari satu pihak (pemberi pinjaman atau kreditur) kepada pihak lain (debitur) atas dasar kepercayaan, disertai dengan janji dari penerima kredit  untuk  membayar  kreditur  pada  hari  yang diputuskan  oleh  kedua  belah  pihak  [1],  [2],  [3], [4].
SPK merupakan sistem berbasis komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu pengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan berbagai  persoalan  yang  tidak  terstruktur  [5], [6],  [7],  [8],  [9],  [10],  [11]–[16].  Penelitian  ini
menerapkan  SPK  Metode Simple  Additive Weighting (SAW).  SAW  merupakan  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut  [17], [18], [13], [19], [20], [21].
SPK penentuan kelayakan kredit dengan Metode
SAW ini diharapkan mampu memberikan  rekomendasi  yang  tepat  sehingga dapat mengurangi resiko kredit macet atau gagal bayar  oleh  debitur  kepada  kreditur.  Penelitian terdahulu yang dijadikan referensi serta bersesuaian  dengan  tema  antara  lain:  Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Analisis
Kelayakan  Pemberian  Kredit  Menggunakan Metode SAW Pada Perusahaan Leasing. Variabel yang digunakan lima kriteria yaitu : kedisplinan, uang  muka,  penghasilan  perbulan,  jaminan kredit  status  tempat  tinggal  [22].  Penerapan Kombinasi  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam Keputusan  Pemberian  Kredit.  Penelitian  ini menggunakan  empat  variabel  yaitu  :  nilai jaminan,  penghasilan,  status  tempat  tinggal  dan usaha  [23].  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Kredit Sepeda Motor Pada PT Adira Finance  Medan  Menggunakan  Metode  SAW. Variabel  yang  digunakan  yaitu  Character, Capacity, Capital, Collateral, dan Condition.
Berdasarkan  uraian  referensi  penelitian terdahulu, maka terdapat perbedaan dari kriteria yang digunakan serta menetapkan faktor benefit untuk  masing-masing  kriteria.  Penelitian  ini memilih memasukkan faktor cost sehingga dapat menjadi  pembeda  dari  penelitian  sebelumnya. Sehingga  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih valid dan berimbang.

## 2. METODE PENELITIAN Kerangka Penelitian
Dalam  upaya  menyelesaikan  masalah penelitian  dibutuhkan  kerangka  kerja  dengan langkah-langkah yang tepat sehingga menjadi rel dalam merunut dan menyelesaikan setiap proses. Berikut  tahapan-tahapan  proses  penelitian  SPK
menentukan  kelayakan  kredit,  seperti  terlihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan  kerangka  penelitian  pada gambar 1, maka dijelaskan dan diuraikan proses setiap tahapan sebagai berikut:
1. Analisa Masalah Dilakukan  untuk  mengkaji  dan  memahami serta menetapkan masalah dalam penelitian.
2. Pengumpulan Data Dilakukan dengan menelusuri masalah dalam pengambilan  keputusan  serta  menggali  data dan  informasi  dari  sumber  primer  melalui observasi dan wawancara.
3. Studi Literatur Mempelajari  literatur  dari  sumber  sekunder yang relevan dengan topik penelitian.
4. Penerapan Metode SAW
1) Menentukan kriteria dan bobot
2) Mempersiapkan matriks keputusan
3) Menormalisasi matriks keputusan
4) Menghitung nilai preferensi
Mulai Analisa Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur
Metode SAW 1. Menentukan Kriteria dan Bobot 2. Membuat matriks keputusan
3. Me normalisasi matriks keputusan
4. Menghitung nilai preferensi
Implementasi Mulai
Dari  proses  wawancara  dan  observasi diperoleh  hasil  bahwa  untuk  menentukan kelayakan kredit ditentukan berdasarkan kriteria dan bobot seperti pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Tabel Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis K1 Pekerjaan 20 Benefit K2 Penghasilan 25 Cost K3 Jumlah Tanggungan 15 Benefit K4 Status tempat tinggal 15 Benefit K5 Jaminan 25 Benefit
Setelah  menetapkan  kriteria  dan  bobot,  tahap selanjutnya adalah menentukan nilai crips untuk masing-masing  kriteria.  Berikut  nilai  crips  dari masing-masing kriteria seperti terlihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Nilai Crips Kriteria Sub Range kriteria Nilai Crips Pekerjaan Serabutan 1 Buruh Kasar 2 Wiraswasta 3 PNS/Karyawan Swasta 4 Penghasilan <=1.5 1 >1.5 dan <=3 2 >=3 dan <=5 3 >5 4 Jumlah Tanggunga n >5 1 >=5 dan >=3 2 2 3 1 4 Status tempat tinggal Rumah Sewa 1 Rumah dinas 2 Rumah orangtua 3 Rumah milik sendiri 4 Jaminan Tidak ada 1 Surat berharga 2 Sertifikat Tanah dan Tanaman 3 Sertifikat Tanah dan Rumah 4 Tabel 3. Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Jojo 3 3 3 1 2 Irwana 2 2 3 3 3 Solim 4 3 2 4 4 Sola 4 3 3 2 2 Angela 1 2 4 3 2
Dodo 3 4 2 4 2 Rismayani 4 3 3 3 2

## 2.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  memberikan  bobot  yang berurutan  kepada  kriteria  dan  sub  kriterianya. Penggunaan  metode  SAW  sering  digunakan dalam menyelesaikan permasalahan yang mempunyai  banyak  proses.  Metode  SAW  juga dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot [24], [25], [26], [23], [22], [27], [28].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap sebelumnya telah ditentukan kriteria  dan  bobot,  selanjut  akan  dijelaskan langkah  proses  pengambilan  keputusan  dengan menerapkan metode SAW. Berikut ini
merupakan langkah-langkah pengambilan keputusan antara lain: 1. Membuat matriks keputusan terbobot Tabel 4. Matriks terbobot Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 3 3 1 2 A2 2 2 3 3 3 A3 4 3 2 4 4 A4 4 3 3 2 2 A5 1 2 4 3 2 A6 3 4 2 4 2 A7 4 3 3 3 2
2. Membuat matriks keputusan R=
3 3 3 1 2 2 2 3 3 3 4 3 2 4 4 4 3 3 2 2 1 2 4 3 2 3 4 2 4 2 4 3 3 3 2 3. Normalisasi matriks keputusan R menggunakan rumus sebagai berikut:
Rij= { 𝑥𝑖𝑗 (max 𝑖)𝑥𝑖𝑗 } (1)
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Rij = { (min 𝑖) 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 } (2)
Jika j adalah atribut biaya (cost)
Kriteria pekerjaan adalah benefit r 11 = 3 max (3,2,4,4,1,3,4) = 3 4 = 0,75
r 21 = 2 max (3,2,4,4,1,3,4) = 2 4 = 0,50
r 31 = 4 max (3,2,4,4,1,3,4) = 4 4 = 1,00 r 41 = 4 max (3,2,4,4,1,3,4) = 4 4 = 1,00 r 51 = 1 max (3,2,4,4,1,3,4) = 1 4 = 0,25
r 61 = 3 max (3,2,4,4,1,3,4) = 3 4 = 0,75
r 71 = 4 max (3,2,4,4,1,3,4) = 4 4 = 1,00
Kriteria penghasilan adalah biaya (cost)
r 12 = min (3,2,3,3,2,4,3) 3 = 2 3 = 0,67 r 22 = min (3,2,3,3,2,4,3)
2 = 2 2 = 1,00
r 32 = min (3,2,3,3,2,4,3) 3 = 2 3 = 0,67 r 42 = min (3,2,3,3,2,4,3) 3 = 2 3 = 0,67
r 52 = min (3,2,3,3,2,4,3) 2 = 2 2 = 1,00
r 62 = min (3,2,3,3,2,4,3) 4 = 2 4 = 0,50
r 72 = min (3,2,3,3,2,4,3) 3 = 2 3 = 0,67
Kriteria jumlah tanggungan adalah benefit
r 13 = 3
max (3,3,2,3,4,2,3) = 3 4 = 0,75
r 23 = 3 max (3,3,2,3,4,2,3) = 3 4 = 0,75
r 33 = 2 max (3,3,2,3,4,2,3) = 2 4 = 0,50 r 43 = 3 max (3,3,2,3,4,2,3) = 3 4 = 0,75 r 53 = 4 max (3,3,2,3,4,2,3) = 4 4 = 1,00
r 63 = 2 max (3,3,2,3,4,2,3) = 2 4 = 0,50
r 73 = 3 max (3,3,2,3,4,2,3) = 3 4 = 0,75
Kriteria status tempat tinggal adalah benefit r 14 = 1 max (1,3,4,2,3,4,3) = 1 4 = 0,25
r 24 = 3 max (1,3,4,2,3,4,3) = 3 4 = 0,75
r 34 = 4 max (1,3,4,2,3,4,3) = 4 4 = 1,00 r 44 = 2 max (1,3,4,2,3,4,3) = 2 4 = 0,50
r 54 = 3 max (1,3,4,2,3,4,3) = 3 4 = 0,75 r 64 = 4 max (1,3,4,2,3,4,3) = 4 4 = 1,00 r 74 = 3 max (1,3,4,2,3,4,3) = 3 4 = 0,75 Kriteria jaminan adalah benefit r 15 = 2 max (2,3,4,2,2,2,2) = 2 4 = 0,50
r 25 = 3 max (2,3,4,2,2,2,2) = 3 4 = 0,75
r 35 = 4 max (2,3,4,2,2,2,2) = 4 4 = 1,00
r 45 = 2 max (2,3,4,2,2,2,2) = 2 4 = 0,50
r 55 = 2 max (2,3,4,2,2,2,2) = 2 4 = 0,50
r 65 = 2 max (2,3,4,2,2,2,2) = 2 4 = 0,50
r 75 = 2 max (2,3,4,2,2,2,2) = 2 4 = 0,50
Berdasarkan  normalisasi  matriks  R,  maka didapat hasil sebagai berikut:
R= 0,75 0,67 0,75 0,25 0,50 0,50 1 0,75 0,75 0,75 1 0,67 0,50 1 1 1 0,67 0,75 0,50 0,50 0,25 1 1 0,75 0,50 0,75 0,50 0,50 1 0,50 1 0,67 0,75 0,75 0,50
4. Perangkingan
Perangkingan  dilakukan  dengan  mengalikan nilai  alternatif  kriteria  ternormalisasi  dengan nilai bobot kemudian di rangking berdasarkan  nilai  tertinggi  dengan  rumus sebagai berikut :
V i = ∑ 𝑤𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
V 1 =  (0,2  x  0,75)  +  (0,25  x  0,67)  +  (0,15  x 0,75) +(0,15 x 0,25) + (0,25 x 0,50) = 0,5925
V 2 = (0,2 x 0,50) + (0,25 x 1) + (0,15 x 0,75)
+(0,15 x 0,75) + (0,25 x 0,75) = 0,7625
V 3 = (0,2 x 1) + (0,25 x 0,67) + (0,15 x 0,50) +(0,15 x 1) + (0,25 x 1) = 0,8425
V 4 = (0,2 x 1) + (0,25 x 0,67) + (0,15 x 0,75)
+(0,15 x 0,50) + (0,25 x 0,50) = 0,68
V 5 =  (0,2  x  0,25)  +  (0,25  x  1)  +  (0,15  x  1) +(0,15 x 0,75) + (0,25 x 0,50) = 0,6875
V 6 =  (0,2  x  0,75)  +  (0,25  x  0,50)  +  (0,15  x 0,50) +(0,15 x 1) + (0,25 x 0,50) = 0,625 V 7 = (0,2 x 1) + (0,25 x 0,67) + (0,15 x 0,75)
+(0,15 x 0,75) + (0,25 x 0,50) = 0,7175
Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka diperoleh perangkingan sebagai berikut:
Tabel 5. Tabel Perangkingan Alternatif Preferensi Rangking Jojo 0,5925 7 Irwana 0,7625 2 Solim 0,8425 1 Sola 0,68 6 Angela 0,6875 4 Dodo 0,625 5 Rismayani 0,7175 3

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil implementasi sistem pendukung  keputusan  Kelayakan  Penerima Kredit  Menggunakan Metode  Simple  Additive
Weighting Pada KSP. Tama
Mandiri
menunjukkan  bahwa  nilai  preferensi  tertinggi diperoleh  nasabah  atas  nama  Solim,  maka nasabah  tersebut  direkomendasikan  yang  paling layak  menerima  kredit.  Oleh  karena  itu  sistem ini telah mampu memberikan rekomendasi calon debitur  paling  layak  menerima  kredit  dengan menggunakan  multi  kriteria  yaitu  pekerjaan, penghasilan,  jumlah  tanggungan,  status  tempat tinggal  dan  jaminan.  Hasil  perhitungan  manual dengan  metode  Simple  Additive  Weighting memperoleh  hasil  yang  sama  dengan  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan.  Oleh  sebab  itu sistem dapat dinyatakan valid.

## 5. REFERENSI
[1] A. S. Anggaeni Purwatiningsih, “Efektivitas  Pemberian  Kredit  Guna
Meminimalkan  Kredit  Journal  of  Public and Business Accounting,” vol. 3, no. 2,
pp. 51–65, 2022.
[2] P. Simanihuruk, “PENGARUH PERSEPSI KUALITAS DAN KEPUASAN TERHADAP LOYALITAS  PELANGGAN  PADA KOPERASI KREDIT (CREDIT UNION) MANDIRI CABANG MEDAN (Studi Kasus : Pelanggan Koperasi Kredit (Credit Union) Mandiri Cabang Medan),” J.  Ris.  Akunt.  Keuang. ,  vol.  1, no. 1, pp. 73–97, 2015, doi: 10.54367/jrak.v1i1.161. [3] E. Rosmiati, “Koperasi Sebagai Implementasi  Ekonomi  Kerakyatan,” Widya , vol. 29, no. 320, pp. 41–46, 2012. [4] J. Quispe, “ANALISIS HUKUM
PENYELESAIAN  KREDIT  MACET PADA  KREDIT  USAHA  RAKYAT (KUR),” J.  Raad  Kertha ,  vol.  4,  no.  1, pp. 88–100, 2023.
[5] R. Rizdania, “Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  Pemilihan  Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma Fuzzy Mamdani,” J. Tecnoscienza ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  30–42, 2021, doi: 10.51158/tecnoscienza.v6i1.529. [6] K.  Kusmanto,  M.  B.  K.  Nasution,  S. Suryadi,  and  A.  Karim,  “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima  Kredit  Menerapkan  Metode MOORA dan MOOSRA,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3, pp.  1284−1292-1284−1292,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.
[7] M. A. Manullang and H. Fahmi, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit Sepeda  Motor  Pada  PT  Adira  Finance Medan  Menggunakan  Metode  SAW,” J. Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4, no. 2, pp. 143–148, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i2.2834.
[8] S. F. Ramadhani, E. Alfonsius, and M. Y. Jumain, “Sistem Informasi Seleksi Calon Ketua  Himpunan  Menggunakan  Metode
SAW  Pada  Himpunan  Sistem  Informasi STMIK  Adhi  Guna,” e-Jurnal  JUSITI
(Jurnal  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Informasi) , vol.  9,  no.  2,  pp.  129–137,  2020,  doi:
10.36774/jusiti.v9i2.767.
[9] M.  A.  Jihad  Plaza  R,  H.  Haliq,  and  C. Irawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Balita Teridentifikasi Stunting Menggunakan  Metode  Saw,” J.  Inform. , vol.  22,  no.  1,  pp.  19–32,  2022,  doi: 10.30873/ji.v22i1.3157.
[10] N.  Akbar,  “Perancangan  spk  tentang keterampilan  mahasiswa  dengan  metode saw  1)  1),”  vol.  8,  no.  1,  pp.  105–112, 2023.
[11] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[12] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562. [13] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[14] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M.
Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP PEMATANGSIANTAR,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  25,  Sep. 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[15] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection  of  the  best  teachers,”  in AIP
Conference Proceedings , 2022, p. 030020. doi: 10.1063/5.0094437.
[16] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[17] A.  Prasetio,  N.  Mulyani,  and  F.  M. Yuma,  “Metode  SAW  dalam  Penentuan Pemberian Kredit Calon Konsumen pada PT.  Interyasa  Mitra  Mandiri,” J-Com (Journal  Comput. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  65– 72, 2021, doi: 10.33330/j-com.v1i1.1090.
[18] V.  M.  M.  Siregar,  E.  Damanik,  M.  R.
Tampubolon,  E.  I.  Malau,  E.  P.  S. Parapat,  and  D.  S.  Hutagalung,  “Sistem Informasi Administrasi Pinjaman
(Kredit)  Pada  Credo  Union  Modifikasi (Cum)  Berbasis  Web,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  62,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v3i2.193.
[19] V.  M.  M.  Siregar et  al. ,  “Decision support  system  for  selection  of  food  aid recipients  using  SAW  method,”  in AIP Conference Proceedings , 2022, p. 030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[20] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods
Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[21] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[22] S. Aisyah, “Jurnal Teknovasi APLIKASI
SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN ANALISIS KELAYAKAN PADA PERUSAHAAN  LEASING  Siti  Aisyah
Program Studi Sistem Informasi Fakultas
Teknoogi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia  Jurnal Teknovasi ISSN : 2540-8389,” J.
Teknovasi , vol. 06, no. 1, pp. 1–16, 2019.
[23] S.  Lestari,  “Penerapan  Kombinasi
Metode  Simple  Additive  Weighting  ( SAW ) dan Rank Order Centroid ( ROC ) dalam  Keputusan  Pemberian  Kredit,” vol.  3,  no.  4,  pp.  371–375,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1509.
[24] Y.  S.  Nicolaus  Teguh  Santoso,  “SPK Pemberian Pinjaman Menggunakan
Metode  AHP  Dan  SAW  (Studi  Kasus
KSP  Bhina  Raharja  Purbalingga),”  vol.
10, no. 1, 2023.
[25] M.  (2018)  Siregar,  H.  F., Siregar,  Y.  H., & Melani, “Perancangan Aplikasi Komik Hadist Berbasis Multimedia. JurTI
(Jurnal  Teknologi  Informasi),  2(2),  113- 121.,” JurTI  (Jurnal  Teknol.  Informasi), vol. 2, no. 2, pp. 113–121, 2018.
[26] M.  Fizarudin  and  R.  M.  H.  Bhakti,
“Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian  Calon  Peserta  Olimpiade Menggunakan  Metode  SAW  (Studi
Kasus :  SMAN  1  Beber  Kabupaten Cirebon),” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J.
UMUS ,  vol.  1,  no.  01,  pp.  1–10,  2019, doi: 10.46772/intech.v1i01.33.
[27] Y.  Apriyani,  M.  Hidayat,  and  D. Sudarsono, “Penentuan Siswa Berprestasi Menggunakan  Metode  SAW  pada  SMA Negeri 9 Tasikmalaya,” vol. 4, no. 1, pp. 27–35, 2019.
[28] R.  S.  Agustina  Heryati,  A.  Taqwa Martadinata,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN
PENENTUAN
PENERIMAAN  DOSEN,”  vol.  6,  no.  1, pp. 80–90, 2021.