## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 438 − 443 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2161

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Peserta Pelatihan Kepemimpinan Pengawas Bagi Pejabat Struktural
Sri Lestari, Yomi Kusumah*
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM CKI, Jakarta, Indonesia Email: 1 sri.lestari1203@gmail.com, 2* yomikusumah.kayrou.yk@gmail.com Submitted: 21/08/2022 ; Accepted: 30/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Dalam  pengusulan  calon  peserta  Pelatihan  Kepemimpinan  Pengawas  (PKP),  Badan  Kepegawaian  dan Pengembangan  Sumber Daya  Manusia  (BKPSDM)  Kota  Bekasi  masih  mengalami kendala  dalam  hal  penentuan  nominatif yang akan diberangkatkan. Dampak permasalahan tersebut berupa ketidaksesuaian nominatif calon peserta dengan prioritas yang memang harus disegerakan. Oleh karena itu, perlu adanya suatu sistem yang menggunakan database sehingga membantu pimpinan  untuk  mengambil  keputusan  dan  menetapkan  prioritas  nominatif  calon  peserta  PKP.  Pada  penelitian  ini  penulis mengusulkan penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode observasi dan wawancara. Kriteria yang diusulkan dari hasil wawancara diantaranya Usia (bobot: 0.35), Eselon (bobot: 0.25), Golongan (bobot: 0.2), Masa Kerja (bobot: 0.15) dan Nilai SKP (bobot: 0.05). Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall . Sistem dibangun menggunakan Bahasa pemrograman PHP dengan MySQL sebagai database . Desain sistem menggunakan Unified Modelling Language (UML) dan pengujian sistem menggunakan Black-box Testing. Dengan siste pendukung keputusan ini, pimpinan mendapatkan hasil siapa saja yang berhak diusulkan untuk mengikuti pelatihan
Kata Kunci: Pendukung; Keputusan; Pelatihan; Kepemimpinan; Pengawas
Abstract −In  the  nomination  of  candidates  for  Pelatihan  Kepemimpinan  Pengawas  (PKP),  the  Badan  Kepegawaian  dan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BKPSDM) Kota Bekasi is still experiencing problems in determining the nominative to be dispatched. The impact of these problems is in the form of a mismatch of the nominations of potential participants with priorities that must be expedited. Therefore, it is necessary to have a system that uses a database so as to assist the leadership in making decisions to determine and determine the nominative priorities of prospective PKP participants. In this study, the authors  propose the  application  of the  Simple Additive  Weighting  (SAW)  method.  The  data  collection  method  used is the method of observation and interviews. The criteria proposed from the interview results include Age (weight: 0.35), Echelon (weight: 0.25), Group (weight: 0.2), Service Period (weight: 0.15) and Employee Work Target Value (weight: 0.05). The system development method used is the Waterfall method. The system is built using the PHP programming language with MySQL as the database. System design using Unified Modeling Language (UML) and system testing using Black-box Testing. With this decision support system,  the  leadership  will  get  the  results  of anyone  who has the  right to be  proposed  to  take  part in the Training.
Keywords : Support; Decision; Training; Leadership; Supervisor

## 1. PENDAHULUAN
Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BKPSDM) Kota Bekasi dibentuk berdasarkan Peraturan Wali Kota Bekasi Nomor 105 Tahun 2021 tentang Kedudukan, Susunan Organisasi, Tugas Pokok dan Fungsi serta Tata Kerja pada Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kota Bekasi. Pasal 1 ayat (5): Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kota Bekasi adalah perangkat daerah yang menyelenggarakan fungsi  penunjang urusan pemerintahan bidang kepegawaian, pendidikan dan pelatihan dalam  bentuk  badan.  Kepala  Badan  mempunyai  tugas  membantu  Wali  Kota  dalam  memimpin,  mengendalikan dan mengkoordinasikan perumusan kebijakan teknis dan pelaksanaan fungsi penunjang urusan pemerintahan yang menjadi  kewenangan  Badan  yang  menliputi  bidang  penilaian  kinerja  aparatur,  administrasi  aparatur  dan pengembangan karir aparatur serta pengembangan kompetensi aparatur.
Pendidikan dan Pelatihan (Diklat) merupakan bentuk dan jalur pengembangan kompetensi Aparatur Sipil Negara  dan  merupakan  unsur  yang  mutlak  dimiliki  oleh  individu  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas. Pengembangan kompetensi dalam bentuk pendidikan dapat ditempuh melalui pendidikan formal seperti sarjana, pasca sarjana dan doktoral. Sedangkan pengembangan kompetensi dalam bentuk pelatihan terdiri dari klasikal dan non klasikal. Pelatihan Kepemimpinan Pengawas merupakan salah satu dari bentuk pelatihan klasikal yang harus diikuti oleh pejabat yang menduduki suatu jabatan pengawas.
Dalam pengusulan calon penserta pelatihan kepemimpinan pengawas (PKP), BKPSDM Kota Bekasi masih mengalami  kendala  dalam  hal  penentuan  nominatif  yang  akan  diberangkatkan  untuk  mengikuti  pelatihan kepemimpinan  karena  belum  adanya  tools  yang  dijadikan  acuan  penentuan  prioritas  pegawai  yang  akan diikutsertakan. Dampak permasalahan tersebut  ialah berupa ketidaksesuaian nominatif calon  peserta yang akan diberangkatkan dengan prioritas pejabat pengawas yang memang harus segera mengikuti pelatihan kepemimpinan.
Terdorong oleh hal-hal tersebut, maka penulis memandang perlu adalah pengolahan data pelatihan secara benar dan tepat. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem pendukung keputusan dalam mengatasi permasalahan tersebut  [1].  Diharapkan  sistem  pendukung  keputusan  mampu  membantu  pimpinan  dalam  membuat  keputusan menentukan dan menetapkan prioritas nominatif calon peserta Pelatihan Kepemimpinan Pengawas.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 438 − 443 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2161

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur. Sistem ini memiliki fasilitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif digunakan oleh pemakai [2]–[5].

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Berdasarkan  namanya,  metode  SAW  dapat  diartikan  sebagai  metode  pembobotan  sederhana  atau  penjumlahan terbobot pada penyelesaian masalah dalam sebuah sistem pendukung keputusan [6], [7]. Konsep metode ini adalah dengan mencari rating kinerja (skala prioritas) pada setiap alternatif di semua atribut [8]–[12]. Adapun algoritma penyelesaian metode ini yaitu sebagai berikut:
a. Langkah 1  :  Mendefinisikan  terlebih  dahulu  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  tolak  ukur penyelesaian masalah.
b. Langkah 2  :  Menormalisasikan setiap nilai alternatif pada setiap atribut dengan cara menghitung nilai rating kinerja.
c. Langkah 3  :  Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternatif.
d. Langkah 4  :  Melakukan perangkingan.
Adapun rumus yang digunakan pada metode SAW yaitu: a. Menormalisasikan setiap alternating (menghitung nilai rating kinerja)
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗
Keterangan:
r = menyatakan preferensi alternatif
x = menyatakan nilai kriteria
i = menyatakan alternatif
j = menyatakan kriteria benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik
cost
= jika nilai terkecil adalah terbaik
r ij = nilai rating kriteria x ij
= nilai kriteria dari setiap rating Max i x ij = nilai terbesar dari tiap kriteria Min i x ij = nilai terkecil dari tiap kriteria
b. Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternatif
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑛 𝑗=1 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Keterangan:
v i
= Nilai bobot Preferensi dari setiap alternatif w j = Nilai bobot kriteria r ij = Nilai rating kinerja

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dilakukan di Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BKPSDM) Kota Bekasi yang  beralamat  di  Jl.  Jendral  Ahmad  Yani  Nomor  1  Kota  Bekasi  –  Jawa  Barat  pada  Bidang  Pengembangan Kompetensi  Aparatur  selama  lebih  kurang  3  (tiga)  bulan  pada  bulan  April  -  Juni  2022.  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Peserta Pelatihan Kepemimpinan Pengawas merupakan sebuah tools yang membantu pimpinan  di  dalam  menentukan  calon  peserta  pelatihan  kepemimpinan  pengawas  yang  berasal  dari  pejabat struktural Eselon IV (pejabat pengawas) berdasarkan kriteria-kriteria tertentu yaitu usia, kelompok eselon (Eselon IV.A atau Eselon IV.B), golongan, masa kerja dan nilai SKP terakhir dengan bobot kriteria yang sudah ditentukan.
Peneliti  menggunakan  sebuah  data  primer  yaitu  hasil  yang  didapat  dari  wawancara  dengan  pejabat pengelola, observasi langsung ke BKPSDM Kota Bekasi dan studi literatur. Wawancara, merupakan metode atau teknik yang digunakan untuk mendapatkan data dengan melakukan tanya jawab secara langsung dengan pejabat pengelola  yang  membidangi  urusan  pengiriman  calon  peserta  pelatihan  kepemimpinan  pengawas.  Observasi, merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  mengamati  dan  mencatat  secara  sistematik. Observasi dilakukan pada Bidang Pengembangan Kompetensi Aparatur. Dimana pada sistem yang sedang berjalan belum  terkomputerisasi.  Studi  literatur,  yang  dilakukan  dengan  cara  mepelajari  literatur  dengan  maksud mendapatkan teori-teori mengenai masalah yang sedang diteliti. Berikut data calon peserta PKP dapat dilihat pada tabel 2.
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
Jika j adalah atribut biaya ( cost ) (1)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 438 − 443 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2161
Tabel 2. Data Calon Peserta PKP
No  Kode Nama Usia Eselon Golongan Masa Kerja Nilai SKP C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 ROSMA TITIS HAPSARI, S.AP 34 IV.A III/b 2 82,37 2 A2 RADEN INDRA EKA PUTRA, S.Kom, M.M. 39 IV.A III/d 1 84,32 3 A3 DODO KUSWANSYAH, SE. 51 IV.A III/c 1 82,90 4 A4 NUR INDAH ASTUTI, SST. 40 IV.B III/d 2 84,75 5 A5 SITI KURNIASIH, S.AP, M.M. 50 IV.B III/c 0 80,93

## 3.1 Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Algoritma  dalam  penyelesaian  masalah  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  yaitu sebagai berikut: a. Langkah 1  :  Mendefinisikan  terlebih  dahulu  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  tolak  ukur  penyelesaian masalah
Tabel 3. Tabel Kriteria, Sub Kriteria, Nilai Sub Kriteria dan Bobot
No Kode Kriteria Cost/ Benefit Sub Kriteria Nilai Sub Kriteria Bobot 1 C1 Usia Benefit < 30 5 0,35 30 – 32 10 33 – 35 20 36 – 38 30 39 – 41 40 42 – 44 50 45 – 47 60 48 – 50 70 51 – 53 80 54 – 56 90 2 C2 Eselonering Benefit IV.B 10 0,25 IV.A 20 3 C3 Pangkat/ Golongan Benefit III/a 10 0,20 III/b 20 III/c 30 III/d 40 IV/a 50 IV/b 60 IV/c 70 IV/d 80 IV/e 90 4 C4 Masa Kerja Benefit < 2 tahun 20 0,15 2 – < 5 tahun 30 > 5 tahun 50 5 C5 Nilai SKP Benefit 0,05 Total Bobot 1,00
b. Langkah 2  :  Menormalisasikan setiap nilai alternatif pada setiap atribut dengan cara menghitung nilai rating kinerja
Tabel 4. Nilai dari setiap Alternatif No Kode Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 ROSMA TITIS HAPSARI, S.AP 20 20 20 30 82,37 2 A2 RADEN INDRA EKA PUTRA, S.Kom, M.M. 40 20 40 20 84,32 3 A3 DODO KUSWANSYAH, SE. 80 20 30 20 82,90 4 A4 NUR INDAH ASTUTI, SST. 40 10 40 30 84,75 5 A5 SITI KURNIASIH, S.AP, M.M. 70 10 30 20 80,93 Max 80 20 40 30 84,75 R 11 = 20
max (20,40,80,40,70) = 20 80 = 0,25
R 21 = 40 max (20,40,80,40,70) = 40 80 = 0,50

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 438 − 443 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2161
R 31 =
80 max (20,40,80,40,70) = 80 80 = 1,00 R 41 = 40 max (20,40,80,40,70) = 40 80 = 0,50 R 51 = 70 max (20,40,80,40,70) = 70 80 = 0,88
R 12 = 20 max (20,20,20,10,10) = 20 20 = 1,00
R 22 = 20 max (20,20,20,10,10) = 20 20 = 1,00
R 32 = 20 max (20,20,20,10,10) = 20 20 = 1,00 R 42 = 10 max (20,20,20,10,10) = 10 20 = 0,50
R 52 = 10 max (20,20,20,10,10) = 10 20 = 0,50
R 13 = 20 max (20,40,30,40,30) = 20 40 = 0,50 R 23 = 40 max (20,40,30,40,30) = 40 40 = 1,00
R 33 = 30 max (20,40,30,40,30) = 30 40 = 0,75
R 43 = 40 max (20,40,30,40,30) = 40 40 = 1,00 R 53 = 30 max (20,40,30,40,30) = 30 40 = 0,75
R 14 =
30 max (30,20,20,30,20) = 30 30 = 1,00 R 24 = 20 max (30,20,20,30,20) = 20 30 = 0,67 R 34 = 20 max (30,20,20,30,20) = 20 30 = 0,67 R 44 = 30 max (30,20,20,30,20) = 30 30 = 1,00 R 54 = 20 max (30,20,20,30,20) = 20 30 = 0,67 R 15 =
82,37 max (82.37,84.32,82.90,84.75,80.93) = 82,37 84,75 = 0,97 R 25 = 84,32 max (82.37,84.32,82.90,84.75,80.93) = 84,32 84,75 = 0,99 R 35 = 82,90 max (82.37,84.32,82.90,84.75,80.93) = 82,90 84,75 = 0,98 R 45 =
84,75 max (82.37,84.32,82.90,84.75,80.93) = 84,75 84,75 = 1,00 R 55 = 80,93 max (82.37,84.32,82.90,84.75,80.93) = 80,93 84,75 = 0,95
Maka matrik kinerja ternormalisasinya yaitu sebagai berikut:
R = 0,25 1,00 0,50 1,00 0,97 0,50 1,00 1,00 0,67 0,99 1,00 1,00 0,75 0,67 0,98 0,50 0,50 1,00 1,00 1,00 0,88 0,50 0,75 0,67 0,95
c. Langkah 3  :  Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternatif ( V i ) V 1
= ( W 1 * R 11 ) + ( W 2 * R 12 ) + ( W 3 * R 13 ) + ( W 4 * R 14 ) + ( W 5 * R 15 )
= (0,35 * 0,25) + (0,25 * 1,00) + (0,20 * 0,50) + (0,15 * 1,00) + (0,05 * 0,97)
= 0,09 + 0,25 + 0,10 + 0,15 + 0,05 = 0,64
V 2
= ( W 1 * R 21 ) + ( W 2 * R 22 ) + ( W 3 * R 23 ) + ( W 4 * R 24 ) + ( W 5 * R 25 )
= (0,35 * 0,50) + (0,25 * 1,00) + (0,20 * 1,00) + (0,15 * 0,67) + (0,05 * 0,99)
= 0,18 + 0,25 + 0,20 + 0,10 + 0,05 = 0,77
V 3
= ( W 1 * R 31 ) + ( W 2 * R 32 ) + ( W 3 * R 33 ) + ( W 4 * R 34 ) + ( W 5 * R 35 ) = (0,35 * 1,00) + (0,25 * 1,00) + (0,20 * 0,75) + (0,15 * 0,67) + (0,05 * 0,98) = 0,35 + 0,25 + 0,15 + 0,10 + 0,05
= 0,90
V 4 = ( W 1 * R 41 ) + ( W 2 * R 42 ) + ( W 3 * R 43 ) + ( W 4 * R 44 ) + ( W 5 * R 45 ) = (0,35 * 0,50) + (0,25 * 0,50) + (0,20 * 1,00) + (0,15 * 1,00) + (0,05 * 1,00) = 0,18 + 0,13 + 0,20 + 0,15 + 1,00 = 0,70 V 5 = ( W 1 * R 51 ) + ( W 2 * R 52 ) + ( W 3 * R 53 ) + ( W 4 * R 54 ) + ( W 5 * R 55 ) = (0,35 * 0,88) + (0,25 * 0,50) + (0,20 * 0,75) + (0,15 * 0,67) + (0,05 * 0,95) = 0,31 + 0,13 + 0,15 + 0,10 + 0,05 = 0,73

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 438 − 443 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2161
d. Langkah 4  :  Melakukan perangkingan
Berikut ini adalah tabel perangkingan berdasarkan nilai bobot preferensi dari setiap alternatif. Adapun acuan dalam perangkingan ini adalah berdasarkan nilai tertinggi (max) yang dijadikan rangkin tertinggi.
Tabel 5. Perangkingan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
No Nama Alternatif Nilai Bobot Preferensi (V i ) Keterangan 1 A1 0,64 Rangking 5 2 A2 0,77 Rangking 2 3 A3 0,90 Rangking 1 4 A4 0,70 Rangking 4 5 A5 0,73 Rangking 3

## 3.2 Implementasi Program
Berikut ini adalah implementasi program/ tampilan layar Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Peserta Pelatihan Kepemimpinan Pengawas Bagi Pejabat Struktural dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Pada gambar 1 berikut merupakan tampilan data pegawai yang juga sekaligus merupakan alternatif yang akan di uji.
Gambar 1. Tampilan Data Pegawai
Berikut pada gambar 2 merupakan hasil dari sistem pendukung keputusan yang di bangun. Tampak dari gambar tersebut hasil keputusan yang diperoleh dari sistem.
Gambar 2. Tampilan Laporan Nominatif

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijelaskan  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  SAW  dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  calon  peserta  pelatihan  kepemimpinan  pengawas  bagi  pejabat  struktural  di BKPSDM  Kota  Bekasi  dapat  memberikan  dampat  yang  efektif  dan  efisien  bagi  pimpinan.  Metode  SAW  yang diterapkan dengan menggunakan aplikasi berbasis Web dapat memberikan kemudahan bagi petugas dan pimpinan dalam menentukan prioritas pemilihan calon peserta pelatihan kepemimpinan pengawas di BKPSDM Kota Bekasi.

## REFERENCES
[1] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[2] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[3] J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[4] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[5] M.  K.  Dicky  Nofriansyah,  S.Kom., KONSEP  DATA  MINING  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN .  Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2014.
[6] Asminah, “Penerapan Metode Simple Additive Weigthing Untuk Penentuan Level Kondisi Penyandang Disabilitas,”

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 438 − 443 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2161
Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 559–565, 2022.
[7] 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.
[8] M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[9] 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.
[10]  R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[11]  R.  Rusliyawati,  D.  Damayanti,  and  S.  N.  Prawira,  “Implementasi  Metode  Saw  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Model Social Customer Relationship Management,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, pp. 12– 19, 2020.
[12]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.