p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penentuan Ketua Program Studi Dengan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Hamidah 1 , Okkita Rizan 2
a Program Studi Sistem Informasi, ISB Atma Luhur Jln. Jenderal Sudirman Kel. Selindung Kec. Gabek Kota Pangkalpinang
1 hamidah@atmaluhur.ac.id
2 orizan@atmaluhur.ac.id

## Abstrak
Program  studi  adalah  salah  satu  bagian  dari  fakultas  pada  suatu  Universitas.  Pada  beberapa  perguruan  tinggi, ketua  program  studi  langsung  dipilih  oleh  Yayasan  dan  Rektor.  Ketua  program  studi  berhak  atas penyelenggaraan program studi. Perguruan tinggi terkadang mengalami permasalahan dalam menentukan ketua jurusan. Permasalahan yang sering terjadi yaitu kebingungan memilih calon kandidat yang akan dijadikan ketua program  studi.  Ketua  program  studi  merupakan  suatu  tugas  yang  diamanahkan  kepada  seseorang  untuk melaksanakan kegiatan program studi dalam suatu perguruan tinggi. Seperti kita ketahui bahwa ketua program studi  sangat  pengting  bagi  setiap  program  studi  dikarenakan  akan  menjadi  motor  penggerak  jalannya  suatu program  studi.  Keberhasilan  suatu  program  studi  tergantung  kepada  ketua  program  studi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membantu  pihak  pengambil  keputusan  dalam  memutuskan  pilihan  dengan  cepat.  Untuk  itu, penelitian  ini  akan  membuat  sistem  penunjang  keputusan.  Penelitian  ini  dibuat  dengan  metode  SAW  ( Simple Additive Weighting ).  Metode  ini  mencari  nilai  preferensi  yang  dihitung  dengan  nilai  bobot  sehingga  mendapat alternatif terbaik. Kriteria yang digunakan loyalitas, komunikasi, Pendidikan, kedisiplinan, JJA serta masa kerja. Hasil Keputusan pemilihan ketua program studi yaitu hasil penelitian menunjukkan hasil alternatif terbaik yang terpilih adalah kandidat 4 dengan nama Joni dengan nilai sebesar 0,987. Joni akan ditetapkan sebagai alternatif terpilih yaitu sebagai ketua program studi.

## Kata kunci: Ketua Program Studi, SAW, Sistem Pendukung Keputusan

## Determining the Chair of the Study Program by Applying the Simple Additive Weighting (SAW) Method

## Abstract
A study program is one part of a faculty at a university. At some universities, the head of the study program is directly elected by the Foundation and the Chancellor. The head of the study program has the right to administer the study program. Universities sometimes experience problems in determining department heads. The problem that often occurs is confusion in choosing the candidate who will become head of the study program. The head of a  study  program  is  a  task  entrusted  to  someone  to  carry  out  study  program  activities  in  a  higher  education institution. As we know, the head of the study program is very important for each study program because he will be the driving force behind the running of a study program. The success of a study program depends on the head of  the  study  program.  This  research  aims  to  help  decision  makers  make  choices  quickly.  For  this  reason,  this research  will  create  a  decision  support  system.  This  research  was  made  using  the  SAW  (Simple  Additive Weighting) method. This method looks for preference values calculated with weight values so as to get the best alternative.  The  criteria  used  are  loyalty,  communication,  education,  discipline,  JJA  and  length  of  service.  The results of the decision to elect the head of the study program, namely the results of the research, showed that the best alternative selected was candidate 4 with the name Joni with a score of 0.987. Joni will be appointed as the chosen alternative, namely as head of the study program.
Keywords: Head of Study Program, SAW, Decision Support Systems

## I. P ENDAHULUAN
Satuan  pendidikan  tinggi  di  lingkungan  wilayah pendidikan  tinggi  disebut  dengan  Perguruan  tinggi,  yang mana  salah  satu  melaksanakan  pembelajaran  dari  segi akademik  maupun  non  akademik  berbasis  teknologi, pengetahuan serta sains dalam yang terdapat fakultas dan jurusan.[1]
Lembaga  pendidikan  tinggi  sering  disebut  dengan perguruan  tinggi  Dimana  Lembaga  ini  ikut  berperan mencerdaskan  anak  penerus  bangsa.[2].  Tridarma Perguruan  tinggi  yang  akan  dilaksanakan  sesuai dengan aturan yang telah ditentukan agar tercapai visi, misi  perguruan  tinggi[3].  Salah  satu  tugas  perguruan tinggi  adalah  melaksanakan  kegiatan  akademik maupun non akademik. Tugas ini biasanya ditugaskan kepada  ketua  jurusan  sebagai  fungsi  manajerial pendidikan  tinggi  dengan  membuat  perencanaan, pelaksanaan  serta  mengendalikan  seluruh  proses  di program studi. [4].
Pada salah satu pergururan tinggi di pangkalpinang ini,  pemilihan  program  studi  masih  dilakukan  dengan penunjukan langsung tanpa ada seleksi. Yayasan yang menentukan  langsung  siapa  yang  berhak  menjadi ketua  program  studi.  Hal  ini  ada  sis  negative  dan positifnya.  Dari  segi  positif,  pihak  Yayasan  akan menghemat biaya dan waktu tanpa adanya proses dari awal  sampai  hasil  akhir.  Negatifnya,  ketua  program studi yang dipilih dapat tidak sesuai dengan ekspektasi yang  diharapkan  Yayasan  dan  ketua  prodi  baru  tidak mampu  menjalankan  fungsi  operasional  secara  baik. Sehingga  hal  ini  menjadi  masalah  bagi  perguruan tinggi  dikarenakan  terkadang  Yayasan  mengalami kesulitan  dalam  menentukan  ketua  prodi.  SPK merupakan  sebagai  alat  bantu  menentukan  pilihan terbaik.[5].  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pengambilan  Keputusan  secara  cepat[6].  Pemilihan ketua  program  studi  bertujuan  untuk  membantu  top management  agar  dapat  memilih  secara  adil  dan transfaran,  sehingga  keputusan  akan  lebih  cepat  dan lebih adil.[7]
Penelitian  ini  sudah  banyak  dilakukan  oleh  banyak peneliti  lain  dengan  menggunakan  metode  yang  lain. Untuk  itu,  ada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang akan  dijadikan  referensi  dalam  pemilihan  ketua program  studi.  Penelitian  pertama  dilakukan  oleh Herlinda  dan  Tri  Octafian  Menggunakan  Metode TOPSIS.  Metode  Topsis  adalah  dengan  menentukan nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif.  Penelitian  ini meliputi  3  komponen  desk  evalution,  karya  inovasi serta  kepribadian.  Harapannya  sistem  pendukung keputusan  ini  dapat  memecahkan  masalah  dalam menentukan  ketua  program  studi  berprestasi  pada STMIK  PalComTech  maupun  Politeknik  PalcomTech. Ujicoba  ptototype dilakukan dengan Black Box sistem. Hasil  didapatkan  dari  nilai  akhir  yang  akan  dijadikan parameter dalam menentukan peringkat.[8]
Penelitian  kedua  dibangun  sistem  pendukung keputusan  dalam  memilih  program  studi  pada  FMIPA
UNTAN  SMA  Negeri  kota  Sungai  Raya.  sistem  ini diharapkan  dapat  membantu  dalam  melakukan pemilihan  program  studi  menjadi  lebih  cepat. Pemilihan  program  studi  ini  menggunakan  metode topsis. Metode ini merupakan metode yang simpel dan konsepsional  yang  sangat  cepat  dipahami  dalam bentuk form matematika sederhana. Hasil perangkingan  nilai  preferensi  yang  kemungkinan paling  besari  yang  akan  dijadikan  solusi  alternatif. Pengujian  keseluruhan  sistem  dengan  pengujian algoritma Topsis dengan perhitungan manual menggunakan excel[9].
Penelitian  ketiga  dibangun  di  STIT  Multazam Lampung  Barat.  Diharapkan  sistem  ini  dapat membantu  sekolah  tinggi  Multazam  dalam  memilih ketua  program  studi  pada  wilayah  Lampung  Barat secara  tepat  dan  cepat.  penelitian  ini  dengan menggunakan  metode  Weighted  Product.  Dimana metode  ini  menentukan  alternatif  dengan  sejumlah kriteria  tertentu  terbobot  dari  rating  kinerja  setiap alternatif  pada  setiap  atribut.  Hasil  perangkingan didapatkan  dengan  nilai  alternatif  dikalikan  dengan rating  kinerja  masing-masing  kriteria,  maka  akan didapatkan hasil perhitungan nilai vektor dengan nilai tertinggi[10].
Penelitian keempat membuat sistem dalam memilih ketua  program  studi.  Pemilihan  ini  dilakukan  di  kota Musi  Rawas  tepatnya  STMIK  Musi  Rawas.  sistem  ini dibuat dengan menggunakan metode Profile Matching. Perbedaan  kompetensi  (gap)  akan  menjadi  peluang lebih  besar  alternatif  menempati  posisi  tersebut  yang artinya  semakin  kecil  gap,  maka  akan  semakin  besar bobot  nilainya.  Perhitungan  dilakukan  dengan  cara memasukkan  rekapan  input  nilai  aspek.  Hasil  akhir didapatkan  ketua  program  studi  terpilih  yang mempunyai nilai bobot terbesar[11].
Penelitian kelima pemilihan dosen favorit menggunakan  metode  SAW.  Metode  ini  dapat menentukan alternatif terbaik menjadi pilihan. Sistem ini  diharapkan  dapat  membantu  yayasan  perguruan tinggi  dalam  menentukan  dosen  terbaik  yang  akan dijadikan dosen favorit terpilih[12].
Sedangkan  penelitian  keenam  dibuat  sistem penunjang  keputusan  tentang  pemilihan  prodi  di lingkungan  Univ.  Catur  Insan  Cendekia  (UCIC) dikarenakan  calon  mahasiswa  masih  bingung  dan belum  tahu  memilih  prodi  yang  tepat.  Diharapkan sistem  ini  dapat  membantu  calon  mahasiswa  memilih prodi  tanpa  harus  mengikuti  teman  atau  pilihan orangtua.  Pemilihan  prodi  dibuat  menggunakan metode  Profil  Matching  yang  mana  hasil  perhtungan core  factor  dan  secondary  factor  akan  dihitung  nilai total  sampai  didapatkan  hasil  perangkingan.  Hasil analisa  dan  perancangan  akan  dibuat  flowchart,  ERD dan  algoritma  akan  dimasukkan  kedalam  sistem sehingga  didapatkan  hasil  akhir  nilai  terbesar  yang menjadi pilihan terbaik.[13]
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  memilih  calon ketua  osis.  Objek  penelitian  dilaksanakan  pada  Kota
Medan.  Pemilihan  calon  ketua  osis  ini  dibuat menggunakan  metode  MOORA.  Dua  atau  lebih  atribut dapat  dioptimalkan  oleh  Metode  MOORA  secara bersamaan. Mencari  Solusi  dengan model  matematika kompleks yang mana nilai terdiri dari benefit dan cost. Hasil  akhir  pendukung  keputusan  algoritma  akan ditanamkan  kedalam  sistem  kemudian  akan  dihitung nilai  data  sampel  yang  digunakan  pada  sistem  ini. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  uji  coba  sistem sehingga menghasilkan sebuah laporan hasil keputusan berupa rangking[14].
Kontribusi dalam penelitian ini adalah dibuatkan sistem pendukung  Keputusan  yang  diharapkan  dapat  membantu pihak Yayasan dalam mengambil Keputusan dengan cepat dan  tepat.  komponen  pemilihan  ketua  program  studi dibuat  berdasarkan  dosen  tetap  homebase,  karya  inovasi dan kepribadian. sistem ini memudahkan pihak management  dalam  mengambil  keputusan  sehingga pemilihan  ketua  program  studi  akan  dilakukan  dengan cepat.

## II. METODOLOGI
Metode  ini  akan  menghitung  perangkingan  alternatif nilai  akhir  yang  akan  menjadi  alternatif  terpilih.  Metode yang digunakan adalah SAW.

## A. Tempat penelitian
Objek  penelitian  ini  adalah  ISB  Atma  Luhur  yang terletak di kota Pangkalpinang.

## B. Teknik Pengumpulan Data
Pada  pengumpulan  data  dilakukan  pengamatan langsung  berupa  survey  lapangan,  studi  Pustaka  dan wawancara  kepada  pihak  perguruan  tinggi.  Pengumpulan data dengan kuesioner disebarkan kepada dosen homebase program  studi  yang  terdiri  dari  20  Orang.  Selain  itu  data diperoleh  juga  dari  jurnal,  buku  serta  website.  Kriteria yang dinilai serta bobot penilaian yaitu:
1. Loyalitas (25%)
2. Komunikasi (25%)
3. Kedisiplinan (10%)
4. Pendidikan (20%)
5. JJA (10%)
6. Masa kerja (10%)

## C. Analisa Data
Hasil  yang  diperoleh  dari  langkah  pertama  selanjutnya dilakukan  analisis  data  mulai  dari  pengecekan  kuesioner yang  sudah  diisi.  Proses  penentuan  dosen  yang  layak dipromosikan  menjadi  ketua  program  studi  dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama menghitung bobot dosen yang ada di homebase prodi dengan menggunakan metode SAW.  Setelah  didapat  beberapa  dosen  yang  nilainya tertinggi  tahap  selanjutnya  adalah  mencocokkan  profile dosen dengan kriteria ketua program studi.

## D. Metode SAW
Metode  ini  merupakan  konsep  dasar  untuk  mencari jumlah bobot maksimum setiap pilihan.  Alternatif dengan
evaluasi  kinerja  untuk  semua atribut.  Dimana  tahapan  ini dijadikan  acuan  dalam  sistem  penunjang  keputusan  yang dimiliki  oleh  banyak  atribut  dalam  menyelesaikan masalah penyeleksian[15].
Metode pembobotan aditif sederhana memungkinkan membandingkan  seluruh  peringkat alternatif  yang  ada terhadap  matriks  keputusan  (X)  dalam  skala  proses normalisasi.    Keunggulan  metode  SAW  dibandingkan metode pengambilan keputusan lainnya antara lain adalah perhitungan  yang  karena  adanya  pembobotan  semua perhatian yang diperlukan untuk setiap kriteria.
Setiap pilihan dihitung melalui proses pemeringkatan  yang  dinormalisasi  dari  bobot  yang ditentukan  oleh  masing-masing  kriteria.  Nilai  preferensi alternatif  terbaik  kemudian  dicari  hingga  diperoleh  nilai tertinggi. Tahap-tahap metode SAW:
1. Menentukan kriteria
2. Menentukan bobot per kriteria
3. Menentukan rating kecocokan setiap alternative
4. Melakukan normalisasi matriks R
5. Selanjutnya melakukan perangkingan alternative
Rumus metode SAW:

## E. Tahap Penelitian
Tahap  penelitian  adalah  proses  yang  akan  dilakukan mulai dari pengumpalan data sampai dengan muncul hasil penelitian.
Langkah-langkah  serta  tahapan  metode  SAW  dapat diperhatikan melalui gambar 1 berikut:
Menentukan Kriteria Menentukan Bobot Menentukan Rating Kecocokan Menentukan Matrik keputusan Hasil Perangkingan Pengumpulan Data Analisa Data Pengolahan Data Metode SAW Hasil Analisa Data Metode SAW

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Tahapan  ini  menggambarkan  bahwa  proses  penelitian dilakukan secara jelas dimulai dari bagaimana mengumpulkan  data,  Analisa  data,  pengolahan  data
Rumus mencari nilai alternatif ( 𝑉𝑖 ):
( 1 )
menggunakan metode SAW sampai dengan mendapatkan hasil akhir penelitian berupa hasil pengolahan data.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perhitungan Metode SAW
Kriteria  dalam  penelitian  ini  adalah  hasil  wawancara dengan pihak Yayasan. Ada 6 kriteria yang dipilih sebagai acuan dalam menilai.
B. Kriteria dan Bobot Kriteria dan bobot masing-masing dibawah ini:
TABEL I KRITERIA Kriteria Variabel Nilai Bobot C 1 Loyalitas 25% C 2 Komunikasi 25% C 3 Pendidikan 20% C 4 Kedisiplinan 10% C 5 JJA 10% C6 Masa Kerja 10%
Berdasarkan  masing-masing  kriteria  diatas  akan ditentukan bobotnya masing-masing  dengan  bobot  sangat tinggi, tinggi, sedang, rendah serta sangat rendah.
TABEL 2
BOBOT Variabel Nilai Bobot SangatTinggi 1 Tinggi 0.75 Sedang 0.50 Rendah 0.25 SangatRendah 0

## C. Perhitungan Metode SAW
1. Nilai alternatif
a. Loyalitas
TABEL 3 LOYALITAS Variabel Nilai Bobot SangatBaik 1 Baik 0.75 Cukup 0.50 Kurang 0.25 SangatKurang 0 b. Komunikasi
TABEL 4 KOMUNIKASI Variabel Nilai Bobot SangatBaik 1 Baik 0.75 Cukup 0.50 Kurang 0.25 SangatKurang 0
c. Pendidikan
TABEL 5 PENDIDIKAN
Variabel Nilai Bobot S2 1 S1 0.75 SMA 0.50 SMP 0.25 SD 0 d. Kedisiplinan
TABEL 6 KEDISIPLINAN Variabel Nilai Bobot SangatBaik 1 Baik 0.75 Cukup 0.50 Kurang 0.25 SangatKurang 0
e. Jenjang JJA
TABEL 7 JJA Variabel Nilai Bobot GuruBesar 1 LK 0.75 LK300 0.50 LK200 0.25 AA 0 f. Masa Kerja
TABEL 8 MASA KERJA Variabel Nilai Bobot < 5Tahun 0 6 – 10Tahun 0.25 11-20Tahun 0.50 21 – 30Tahun 0.75 >30Tahun 1
Sampel yang dipilih dalam penelitian ini adalah dosen homebase  prodi  masing-masing.  Disini  diambil  sebanyak 5 sampel dosen. Berikut 5 orang dosen sebagai alternatif a. Dosen 1 (Saputra)
b. Dosen 2 (Chandra)
c. Dosen 3 (Mawar)
d. Dosen 4 (Joni)
e. Dosen 5 (Aniba)
Dari  kelima  data  dosen  diatas  dibuatkan  daftar  rating kecocokan  per  dosen  agar  lebih  detail.  Setiap  alternative terdapat 5 kriteria nilai.

## TABEL 9
RATING KECOCOKAN Alternative Criteria C1 C2 C3 C4
C5 C6 Saputra Baik SB S2 SB
L300 >15 Chandra SB SB S2 Baik L200 10-15 Mawar SB Baik S2 Baik L200 10-15 Joni SB Baik S2 SB L300 >15 Aniba Baik SB S2 Baik L300 >15
Rating  kecocokan  akan  dibuatkan  matrik  X.  nilai matrik  x  didapatkan  dari  hasil  kuesioner  responden  yang telah disebarkan. Implementasi Matrik X dijabarkan:
C1 C2      C3 C4          C5 C6 0,75   1        1           1            0,75         1 X =    1        1 1        0,75         0,50      0,75 1        0,75    1        0,75         0,50      0,75 1        0,75    1          1            0,75         1 0,75   1 1         0,75       0,75         1

## 2. Penentuan Normalisasi Matrik R
Perhitungan  matrik  R  dihitung  dengan  rumus berikut :
rij =

## ()
dikarenakan  atribut  yang  sudah  ditetantukan  secara benefit, maka perhitungan pakai rumus diatas. Selanjutnya dibuatkan normalisasi matrik R.

## C1 C2      C3 C4          C5
C6 0,75   1        1           1            0,75         1 R =    1        1 1        0,75         0,50      0,75 1        0,75    1        0,75         0,50      0,75
1        0,75    1          1            0,75         1
0,75    1 1         0,75        0,75         1

## 3. Nilai Bobot (W)
Value  bobot  masing-masing  ditentukan  berdasarkan kriteria.
W = {0.25,   0.25,   0.20,   0.10,   0.10,   0.10}
4. Proses Perrangkingan
T ahap  terakhir  membuat  alternatif  perangkingan (Vi).    Hasil  rangking  didapatkan  dari  mengalikan  vektor bobot  (W)  dengan  matriks  normalisasi  (R).    Rumus perhitungan rangking.
Vi = (4)
Tahap  terakhir  akan  dihitung  perangkingan  dengan rumus diatas sehingga didapat hasil dibawah ini:
TABEL 10 HASIL PERANGKINGAN ALTERNATIF SAMPEL NILAI AKHIR Saputra 0,925 Chandra 0,8625 Mawar 0,8375 Joni 0,987 Aniba 0,8436
Berdasarkan table hasil perangkingan sudah ditentukan hasil rangking setiap dosen. Selanjutnya dibuat rating pertama sampai dengan terakhir.
TABEL 11 HASIL PERINGKAT SAMPEL NILAI PERINGKAT Joni 0,987 1 Saputra 0,925 2 Chandra 0,8625 3 Aniba 0,8436 4 Mawar 0,8375 5
Dari  hasil  perangkingan  diatas  dapat  dibuatkan  sebuah grafik  perangkingan  agar  memudahkan  Yayasan  melihat posisi  paling  tertinggi  sampai  dengan  posisi  paling terendah.  Grafik  dapat  dilihat  dibawah  ini  pada  gambar berikut:

## Gambar 2. Grafik Hasil Perangkingan
Berdasarkan  hasil  grafik  dapat  dilihat  bahwa  hasil perangkingan  menunjukkan  hasil  yang  signifikan. Diketahui  nilai  per  alternative  dari  nilai  tertinggi  sampai nilai  terendah.  Hal  ini  dapat  direkomendasikan  dalam pemilihan  ketua  program  studi  di  lingkungan  perguruan tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapatkan  setelah  melakukan  tahap- tahap  penelitian  mulai  dari  Analisa  data  sampai  dengan mendapatkan  hasil  Analisa  data  Menggunakan  metode SAW.  Hasil  Akhir  penelitian  disimpulkan  bahwa  hasil alternatif  terbaik  yang  terpilih  adalah  kandidat  4  dengan nama  Joni  dengan  nilai  sebesar  0,987.  Joni  akan ditetapkan  sebagai  ketua  program  studi.  Hasil  Akhir penelitian  ini  dapat  membantu  pihak  Yayasan  dalam mengambil  keputusan  dengan  cepat,  tepat  dan  akurat. Hasil  ini  tidak  akan  memihak  salah  satu  kandidat  dan bersifat  transfaran  sehingga  tidak  akan  merugikan  pihak manapun.  Berdasarkan  tingginya  nilai  persentase  akurasi yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa metode SAW ini layak  digunakan  sebagai  Sistem  Penunjang  Keputusan dalam pemilihan ketua program studi.
Semoga  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan menggunakan metode TOPSIS agar dapat membandingkan hasil penelitian dan menjadi kebermanfaatan bagi banyak orang.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penyelesaian penelitian ini tidak lepas dari kontribusi dari rekan-rekan  seperjuangan  dan  ISB  Atma  Luhur  kampus tercinta.

## D AFTAR P USTAKA
[1] H.  Hengki,  O.  Rizan,  B.  Isnanto,  H.  Hamidah,  and  ..., “Optimasi  Pemilihan  Model  Pembelajaran  Berbasis  SCL Menggunakan  Saw  Method  Pada  Perguruan  Tinggi  XYZ,” Jutiss (Jurnal Tek. … , vol. 7, no. 1, pp. 22–28, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.unis.ac.id/index.php/jutis/article/view/143.
[2] Hamidah  and  O.  Rizan,  “Pemilihan  Calon  Ketua  Badan Eksekutif  Mahasiswa  Dengan  Menerapkan  FMADM  (Fuzzy
Multiple Attribute Decision Making),” Telematika , vol. 10, no. 1, pp. 75–90, 2017,
[Online]. Available: http://ejournal.amikompurwokerto.ac.id/index.php/telematika/ article/view/488.
[3] I. N. Hanifah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi  Dengan  Simple  Additive  Weighting,” J.  Tek. Elektro , vol. 6, no. 1, p. 45, 2018.
[4] O. Rizan, K. Pangkalpinang, J. S. Informasi, P. Kepulauan, B. Belitung, and P. Berprestasi, “Pemilihan Pendidik Berprestasi
Taman  Kanak-Kanak  Menggunakan  Metode  SAW  dan Topsis,” vol. 8, no. 2, pp. 549–560, 2022.
[5] S.  Kasus,  S.  Pelita,  and  N.  Medan,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  dengan  menggunakan Metode TOPSIS,” vol. 4, no. 1, pp. 10–15, 2019.
[6] A.  F.  Rachman,  S.  Rachmatullah,  and  S.  Bahri,  “Pemilihan
Guru  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting Dengan Rank Order Centroid,” vol. 4, pp. 111–119, 2021.
[7] D.  Wahyuningsih  and  H.  Hamidah,  “Sistem  Informasi
Eksekutif  STMIK  Atma  Luhur  Dengan  Penerapan  Customer Relationship Management Berbasis Website,” Sisfotenika , vol.
7, no. 1, pp. 96–106, 2017, doi: 10.30700/jst.v7i1.126.
[8] H.  Kusmiati,  D.  T.  Octafian,  and  S.  In,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Ketua  Program  Studi  Berprestasi Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  vol.  9,  no.  3,  pp.  125–137,
2017.
[9] P. Pilata, F. A. Setyaningsih, D. M. Midyanti, J. Rekayasa, and S.  Komputer,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN
UNTUK  PEMILIHAN  PROGRAM  STUDI  DI  FMIPA
UNTAN  MENGGUNAKAN  METODE  TECHNIQUE  FOR ORDER  PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL SOLUTION  (  TOPSIS  )  STUDI  KASUS :  SMA  NEGERI  1 SUNGAI RAYA,” vol. 08, no. 01, 2020.
[10] S.  Kuntilatifah  and  D.  Irawan,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENENTUAN  GURU  BERPRESTASI  di  SD Negeri  04  WATUAGUNG  MENGGUNAKAN  METODE SAW,” Prociding  Kmsi ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  539–545,  2017, [Online].
Available: http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/procidingkmsi/articl e/view/473/447.
[11] C.  Study,  I.  Engineering,  S.  Musi,  A.  Anto,  and  T.  Susilo, “Penerapan Metode Profile Matching pada Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Ketua  Program  Studi  (  STUDI  Kasus : Program  Studi  Teknik  Informatika  STMIK  Musi  Rawas  ) (  Implementation  of  Profile  Matching  Method  in  Decision Support System of Selection of Stud,” vol. V, no. November, pp. 87–93, 2017.
[12] O.  Rizan,  “Penerapan  Metode  SAW  (  Simple  Additive Weighting  )  dalam  Pemilihan  Dosen  Favorit  Berbasis  Web,” pp. 8–9, 2018.
[13] Y. Renatalia, M. Asfi, and R. Fahrudin, “PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN  METODE,”  vol.  10,  no.  2,  pp.  148–160,
2020.
[14] A.  G.  Ndraha,  K.  Erwansyah,  and  A.  Calam,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Pemilihan  Calon Ketua  OSIS  Pada  Yayasan  Perguruan  Swasta  Etis  Landia Medan  Dengan  Menggunakan  MOORA  (Multi  Objective
Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis),” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol.
1, no. 5, pp. 1–12, 2020.
[15] Kusrini,  “Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan,” Penerbit Andi . 2007.