Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Komparasi Metode Topsis dan Saw untuk Penentuan Karyawan Terbaik pada Rumah Sakit Insan Permata
Ridwan Wahyu Nendra 1 , Titin Kristiana 2 Program Studi Sistem Informasi, STIMK Nusa Mandiri, Indonesia rwahyunendra@gmail.com 1 titin.tka@nusamandiri.ac.id 2
Received : 21-02-2021; Accepted: 13-03-2022; Published: 13-03-2022
Abstrak — Rumah  Sakit  Insan  Permata  adalah perusahaan  yang  bergerak  dibidang  kesehatan,  Rumah Sakit  Insan  Permata  merupakan  perusahaan  yang memberikan  pelayanan  kesehatan  terbaik  untuk masyarakat  di kota tangerang selatan dengan tipe kelas C dan sudah mengikuti akreditasi dari Komisi Akreditasi Rumah Sakit (KARS) dengan prestasi  yang diraih lulus dan mendapatkan peringkat utama atau bintang 4. proses kegiatan  pemilihan  karyawan  terbaik  saat  ini  pada Rumah  Sakit  Insan  Permata  berdasarkan  pengamatan langsung  dalam  proses  penilaian  dilakukan  dalam bentuk  format  kertas  dan  hal  ini  tentu  akan  sangat membutuhkan waktu lama dan hasilnya kurang objektif, dalam  pemilihan  karyawan  ini  rutin  dilakukan  pada setiap  semesternya,  dan  sistem  Penilaian  karyawan masih  bersifat  subjektif,  Tentu  hal  ini  menyebabkan beberapa  masalah  diantaranya  terjadi  penumpukan berkas, Ketika data  dibutuh, membutuhkan waktu yang lama  untuk  mencarinya,  data  terselip  atau  hilang  dan lain lain. Untuk mengatasi hal tersebut penulis mencoba memberikan  solusi  dengan  cara  membandingkan  2 metode  yaitu  TOPSIS  dan  SAW  untuk  pemilihan karyawan terbaik  sesuai dengan yang dibutuhkan SDM pada  Rumah  Sakit  Insan  Permata,  dengan  3  kriteria diantaranya:  Aspek  hasil  kerja  berdasarkan  Key Performance  Indicators,  Aspek  Perilaku  dan  Aspek Manajerial.  Dari  hasil  perbandingan  yang  dilakukan oleh  penulis  metode  TOPSIS  memiliki  solusi  yang dibutuhkan  dibandingkan  dengan  metode  SAW, sehingga  permasalahan  pemberian  bonus  pada  Rumah Sakit  Insan  Permata  untuk  karyawan  terbaik  dapat diatasi dengan baik.
Kata Kunci: Perbandingan metode,  TOPSIS dan SAW, Karyawan terbaik
Abstract  —  Insan  Permata  Hospital  is  a  company engaged in the health sector, Insan Permata Hospital is a company  that  provides  the  best  health  services  for  the people in the city of South Tangerang with type C class and  has  followed  accreditation  from  the  Hospital Accreditation  Commission  (KARS)  with  achievements that have passed and get the main ranking or 4 stars. The process  of  selecting  the  best  employee  at  the  Insan Permata  Hospital  is  based  on  direct  observation  in  the assessment process carried out in paper format and this
will  certainly  take  a  long  time  and  the  results  are  less objective, in selecting employees this is routinely carried out every semester, and the employee appraisal system is still  subjective,  of  course  this  causes  several  problems including the accumulation of files, when data is needed, it takes a long time to  look for it, data  is slipped or lost and others. To overcome this, the authors try to provide a solution  by  comparing  2 methods,  namely  TOPSIS  and SAW for selecting the best employees according to SDM requirements at  Insan Permata  Hospital, with 3 criteria including:  Aspects  of  work  based  on  Key  Performance Indicators,  Behavioral  and  Managerial  Aspects.  From the results of the comparisons made by the authors of the TOPSIS  method,  the  solution  needed  compared  to  the SAW method, so that the problem of giving bonuses to the Permata  Insan  Hospital  for  the  best  employees  can  be resolved properly.
Keywords: Comparison method, TOPSIS and SAW, Best Employees
I. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan  atau  Decision  Support System  (DSS)  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian data  yang  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  pada  situasi  yang  setengah  direncanakan  dan tidak  direncanakan  dimana  tidak  ada  orang  yang mengetahui secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[1]. Karyawan adalah setiap orang yang menyediakan  pelayanan  dan  mendapatkan  imbalan ataupun  bonus  yang  besarannya  telah  ditentukan  terlebih dahulu[2].  Agar  kualitas  para  karyawan  terjaga  dan meningkat,  perusahaan  perlu  melakukan  suatu  penilaian kinerja  pegawai  berupa  pemilihan  karyawan  terbaik. Sering  kali  penentuan  karyawan  terbaik  terkendala  pada hanya penilaian presensi kehadiran saja tanpa memperhatikan  kemampuan  kinerja  karyawan  apakah karyawan mampu menyelesaikan setiap pekerjaan dengan baik  atau  tidak[3].  Sulitnya  pengambilan  keputusan  yang dilakukan oleh HRD dalam menentukan karyawan terbaik dikarenakan  data  karyawan  yang  banyak  sehingga menyebabkan  lamanya  waktu  proses  dalam  pengambilan keputusan [5].
Rumah  Sakit  Insan  Permata  adalah  perusahaan  yang bergerak dibidang kesehatan, Rumah Sakit Insan Permata
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
merupakan  perusahaan  yang  memberikan  pelayanan kesehatan  terbaik  untuk  masyarakat  di  kota  tangerang selatan dengan tipe kelas C dan sudah mengikuti akreditasi dari  Komisi  Akreditasi  Rumah  Sakit  (KARS)  dengan prestasi  yang  diraih  lulus  dan  mendapatkan  peringkat utama  atau  bintang  4.  Seiring  perkembangan  kebutuhan yang ada di masyarakat Rumah Sakit Insan Permata turut andil  sebagai  penyedia  jasa  layanan  kesehatan  untuk kebutuhan  masyarakat  umum[4].  Untuk  menentukan pemilihan  karyawan  terbaik  penulis  menerapkan  Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem pendukung keputusan  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan  [6].  Dari  2  metode  yang  digunakan  penulis mengambil  pendekatan  perhitungan  yang  mendekati  dari kebutuhan  Rumah  Sakit  Insan  Permata  saat  ini  dengan metode TOPSIS dan SAW.
Dari  uraian  diatas,  kita  dapat  mengidentifikasikan beberapa masalah yaitu sebagai berikut:
a. Penilaian karyawan terbaik pada Rumah Sakit Insan Permata  belum  efektif  karena  banyaknya  karyawan ysng menyebabkan lamanya waktu penilaian.
b. Pemilihan  karyawan  terbaik  masih  dilaksanakan secara subjektif dikarenakan  belum  ada sistem  yang menunjang keputusan.

## II. METODE PELAKSANAAN
a. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
(FMADM)
FMADM adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah  alternatif dengan kriteria  tertentu.  Inti  dari  FMADM  adalah  menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi alternatif yang sudah diberikan.
Pada  dasarnya,  ada  3  pendekatan  untuk  mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif  dan  pendekatan  integrasi  antara  subyektif  & obyektif.  Masing-masing  pendekatan  memiliki  kelebihan dan  kelemahan.    Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para  pengambil keputusan,  sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses perankingan  alternatif  bisa  ditentukan  secara  bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.
b. Simple Additive Weighting (SAW) Metode  SAW  adalah  Salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  dari  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (  FMADM  )  adalah metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yaitu  suatu metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Definisi Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW
adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Pahlevy. 2010). Metode  ini  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  X  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

## c. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  adalah  metode  analisis  keputusan multi-kriteria,  yang  pada  awalnya  dikembangkan  oleh Hwang dan Yoon pada tahun 1981 dengan perkembangan lebih  lanjut oleh Yoon pada tahun 1987, dan Hwang, Lai dan Liu pada tahun 1993. TOPSIS didasarkan pada konsep bahwa  alternatif  yang  dipilih  harus  memiliki  jarak geometris  terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak geometris terpanjang dari  solusi  ideal  negatif . Ini adalah metode  agregasi  kompensasi  yang  membandingkan  satu set  alternatif  dengan  mengidentifikasi  bobot  untuk  setiap kriteria,  normalisasi  skor  untuk  setiap  kriteria  dan menghitung  jarak  geometris  antara  masing-masing alternatif  dan  alternatif  yang  ideal,  yang  merupakan  nilai terbaik dalam setiap kriteria. Asumsi dari TOPSIS adalah bahwa kriteria yang monoton meningkat atau menurun.
Penelitian  menggunakan  data  yang  didapat  dari Rumah  Sakit  Insan  Permata.  Penelitian  ini  menggunakan sumber data, yaitu:
1. Wawancara
Metode  wawancara  yaitu  dengan  cara  melakukan wawancara  atau  tanya  jawab  secara  langsung  kepada Bapak Dendy  Novyana Prawira, SKM,  CHRM dalam penyusunan skripsi.
2. Data karyawan Data  karyawan  yang  diperoleh  dari  bagian  SDM dengan  jumlah  sebanyak  162  karyawan  untuk dilakukan penilaian.
3. Studi Pustaka
Penulis  melakukan  penelitian  kepustakaan  untuk memperoleh teori-teori pendukung, referensi data yang mendukung dalam pembuatan skripsi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Tahapan Analisis
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang  telah  di jelaskan  penulis.  Penilaian  dalam  menyeleksi  karyawan terbaik  di  seleksi  dalam  beberapa  kriteria  yang  telah ditentukan  oleh  pihak  Rumah  Sakit  Insan  Permata  yaitu Aspek Hasil Kerja, Aspek Perilaku, dan Aspek Manajerial. Penilaian  –  penilaian  yang  ada  di  Rumah  Sakit  Insan Permata  tersebut  nantinya  akan  menjadi  faktor  penentu dalam  penentuan  karyawan  terbaik  pada  Rumah  Sakit Insan Permata.
b. Pengolahan Data Metode TOPSIS dan SAW Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  penentuan  terhadap sistem  yang  dibangun  dengan  membandingkan  metode TOPSIS  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang digunakan  untuk  pengolahan  data  penentuan  karyawan terbaik. Dari 3 kriteria terdapat 15 sub kriteria diantaranya:
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
kriteria aspek hasil kerja terdapat 4 sub kriteria dan aspek perilaku  terdapat  7  sub  kriteria  dan  aspek  manajerial terdapat 4 sub kriteria. Untuk mengolah data tersebut dari masing-masing sub kriteria diambil rata-rata dari masing- masing sub kriteria.
Gambar 1 Daftar Data Karyawan Gambar 2  Daftar Karyawan dan Kriteria Tabel 1 Keterangan Nilai
Nilai Keterangan Nilai
5 Sangat Baik SB 4 Baik B 3 Cukup C 2 Kurang K 1 Sangat Kurang SK
c. Langkah-langkah  penyelesaian  penentuan  karyawan terbaik  menggunakan  Metode Simple  Additive
Weighting (SAW)
Bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  setiap kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  menentukan  calon karyawan terbaik sebagai berikut:
Tabel 2 Bobot Kepentingan Kriteria Kriteria Aspek Hasil Kerja (C1) Aspek Perilaku (C2) Aspek Manajerial (C3) Atribut Benefit Benefit Benefit Nilai 0,50 0,30 0,20
Pada Tabel 2 Merupakan Nilai Bobot dari tiap Kriteria.
1. Menentukan Bobot masing – masing kriteria
Dari kriteria yang telah ditentukan, maka dibuat suatu tingkat  kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai  bobot yang  telah  ditentukan  dalam  bilangan fuzzy dengan rumus yaitu variable ke- n/n-1. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut:
Gambar 3 Daftar Karyawan dan Nilai Bobot Kriteria
2. Matrik Keputusan
Berikut ini adalah pembentukan matriks keputusan (X) yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria.
2,752,572,50 2,752,712,50 3,002,862,75 2,752,433,50 3,753,002,50 2,502,712,50 3,002,293,00 2,751,863,25 3,252,292,50 2,752,572,25 2,502,572,25 2,252,572,50 4,252,713,25 3,503,433,00 3,252,712,75 4,253,142,75 3,253,293,00 3,003,003,00 3,753,002,75 3,753,433,00
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
Gambar 4 Matriks Keputusan (X) Dari  hasil  perhitungan  maka  didapat  matriks ternormalisasi R sebagai berikut :
0,690,640,59
0,690,680,59 0,750,710,65 0,690,610,82 0,940,750,59 0,630,680,59 0,750,570,71 0,690,460,76 0,810,570,59 0,690,640,53 0,630,640,53 0,560,640,59 1,060,680,76 0,880,860,71 0,810,680,65 1,060,790,65 0,810,820,71 0,750,750,71 0,940,750,65 0,940,860,71 Gambar 5 Matriks Ternormalisasi R
Berikutnya  adalah  pencarian  perangkingan  atau  nilai terbaik dengan  memasukan setiap kriteria  yang diberikan dengan menggunakan rumus :
Berdasarkan  rumus  diatas  didapatlah  hasil  perhitungan sebagai berikut:
Gambar 6 Hasil Perhitungan Pembobotan
Gambar 7 Hasil Akhir Penghitungan Menggunakan Metode SAW
d. Pengolahan data dengan Metode TOPSIS 1. Membentuk matriks keputusan. Matriks keputusan D mengacu terhadap m alternatif yang  akan  di  evaluasi  berdasarkan  n  kriteria. Struktur  dari  matriks  dapat  digambarkan  sebagai berikut.
Gambar 8 Tabel Matrik
Tabel  diatas  didapat  berdasarkan  isian  dari  ke  3  kriteria, Dan diubah kedalam bentuk matrik seperti matrik dibawah ini.
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
2,752,572,50
2,752,712,50 3,002,862,75 2,752,433,50 3,753,002,50 2,502,712,50 3,002,293,00 2,751,863,25 3,252,292,50 2,752,572,25 2,502,572,25 2,252,572,50 4,252,713,25 3,503,433,00 3,252,712,75 4,253,142,75
3,253,293,00 3,003,003,00 3,753,002,75 3,753,433,00
Gambar 9 Matrik Penghitungan Kriteria
1. Melakukan normalisasi matriks keputusan D dengan menggunakan rumus berikut:
r ij =     x ij √∑ x ij 2
0,0016999760,0016687550,001702812 0,0016999760,001759660,001702812
0,0018545190,0018570580,001873093 0,0016999760,001577850,002383936 0,0023181490,0019479630,001702812 0,0015454330,001759660,001702812 0,0018545190,0014869450,002043374 0,0016999760,0012077370,002213655
0,0020090620,0014869450,001702812
0,0016999760,0016687550,001532531
0,0015454330,0016687550,001532531
0,0013908890,0016687550,001702812
0,0026272350,001759660,002213655
0,0021636060,0022271710,002043374
0,0020090620,001759660,001873093
0,0026272350,0020388680,001873093
0,0020090620,0021362670,002043374
0,0018545190,0019479630,002043374
0,0023181490,0019479630,001873093 0,0023181490,0022271710,002043374
Gambar 8 Hasil Normalisasi Matriks TOPSIS
Setelah  melakukan  pembobotan  matriks,  selanjutnya dicari  solusi  positif  dan  negatif  dari  setiap  kriteria  untuk alternatif  positif  dan  Negatif,  maka  akan  didapat  solusi positif seperti tabel dibawah ini
Gambar 10 Solusi Positif dan Negatif dari Setiap criteria
Setelah  didapat  nilai  dari  solusi  positif  dan  negatif  maka selanjutnya dicari  nilai dari alternatif dari  masing-masing solusi. Untuk mencari nilai alternatif positif  dan alternatif negatif.  Maka  hasil  dari  pencarian  alternatif  positif  dan negatif akan menghasilkan nilai seperti tabel dibawah ini.
Gambar 10 Hasil Alternatif Penghitungan Positif dan Negatif dari Setiap criteria
Dan  nilai  alternatif  positif  untuk  alternatif  V1  adalah nilai 0.1145 Sedangkan untuk nilai alternatif negatif yang didapat untuk alternatif V1 adalah 0.2494 .
Jika semua alternatif sudah mendapatkan nilai alternatif positif  dan  negatifnya  maka  selanjutnya  dilakukan pencarian  nilai  preferensi  untuk  masing-masing  alternatif dan  nilai  preferensi  yang  didapat  untuk  alternatif  dapat dilihat pada tabel berikut.
Gambar 10 Hasil nilai kedekatan dan perangkingan dengan metode TOPSIS
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
Dari  hasil  perbandingan  antara  Metode  TOPSIS  dan SAW didapatlah hasil sebagai berikut:
Gambar 13 Hasil Perbandingan antara Metode TOPSIS dan SAW.
Dari  hasil  pengujian yang  dilakukan  dengan perbandingan  metode  TOPSIS  dan  SAW  diatas  dapat dijadikan keputusan hasil perhitungan yang mendekati dari nilai  yang  lebih  relevan  untuk  dijadikan  acuan  dan pedoman  dalam  memperoleh  hasil  perhitungan  karyawan terbaik  pada  Rumah  Sakit  Insan  Permata  dengan menggunakan Metode TOPSIS dengan hasil penghitungan maka  Novi  Handayani  adalah  karyawan  terbaik  dengan hasil akhir 4,56.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijelaskan  dalam penelitian  ini  menyangkut  soal  penentuan  karyawan terbaik  pada  Rumah  Sakit  Insan  Permata,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  penentuan  karyawan  terbaik  ini  dapat membantu  Rumah  Sakit  Insan  Permata  dalam memberikan  keputusan  hasil  peringkat  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
2. Sistem  yang  dibangun  sudah  dapat  melakukan perhitungan dengan cepat, akurat dan baik karena hasil perhitungan  manual  sesuai dengan hasil perbandingan pengujian TOPSIS dan SAW sehingga dapat diperoleh solusi  alternatif  dalam  penentuan  karyawan  terbaik dengan hasil Novi Handayani sebagai karyawan terbaik dengan nilai 4,56.
Berdasarkan hasil perhitungan, maka dapat disimpulkan  bahwa  TOPSIS  lebih  mendekati  dengan kebutuhan  Rumah  Sakit  Insan  Permata  dalam  penentuan karyawan terbaik terbukti dengan metode TOPSIS seluruh karyawan  dapat  terjaring  dengan  pemetaan  yang sebagaimana mestinya.

## REFERENCES
[1.] Firdaus.  Implementasi  Simple  Additive  Weighting  untuk Rekomendasi  Pencari  Kerja  Terbaik  dalam  Sistem  Informasi Lowongan  Kerja. Jurnal  Edik  Informatika .  Vol.2  ISSN  :  2407- 0491,  Hal  57-59.  Diambil  dari  :    http://ejournal.stkip-pgri- sumbar.ac.id/index.php/eDikInformatika/article/view/1447/756 (22 Desember 2020)
[2.] Hutasoit,  Rotua  Sihombing,  Agus  Perdana  Windarto,  Dedy Hartama,  dan  Solikhun.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Guru Terbaik Pada SMK Maria Goretti Pematangsiantar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW) (Studi Kasus : SMK Maria Goretti Pematangsiantar). Jurnal Riset Sistem Informasi  &  Teknik  Informatika .  Vol.1  No.1  ISSN  :  1527-5771, Hal 56-62. Diambil dari : http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jurasik/article/view/9/7 (22  Desember 2020) [3.] Kusumadewi,  Sri,  Sri  Hartati,  Agus  Harjoko,  dan  Retantyo
Wardoyo. 2006. Fuzzy Multi – Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu [4.] Mufizar,  Teuku.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Dosen Berprestasi di STMIK Tasikmalaya Menggunakan Metode Simple Additive Weighting . 162 CSRID Journal . Vol.7, No.3  Hal 155-166. Diambil dari : http://elearning.potensi- utama.ac.id/ojs/index.php/CSRID/article/view/48/41 (22 Desember 2020) [5.] Nofriansyah,  Dicky.  2014.  Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem Pendukung Keputusan. Diambil dari : https://books.google.com/books?isbn=6022806410  (22  Desember 2020)
[6.] Sarjono  dan  Yunarni  Fauziah.  2016.  Analisa  dan  Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada SMKN  1  Muaro  Jambi. Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi . Vol.1,  No.1  ISSN  :  2540-8011,  Hal  35-43.  Diambil  dari  : http://www.jurnalmsi.stikom- db.ac.id/index.php/jurnalmsi/article/view/38/32  (22  Desember 2020)
[7.] Sugiyono,  Prof.  Dr.  2014.  Metode  Penelitian  Administrasi. Bandung : Alfabeta
[8.] S.  Sumanto,  N.  R.  Nugraha,  K.  Indriani,  and  A.  Christian, “Penentuan Alternatif Karyawan Terbaik Penerima Umroh Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  Pada  PT.  Bpr  Pandanaran
Jaya,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 4, no. 3, pp. 1– 6, 2020, doi: 10.37438/jimp.v4i3.224.
[9.] Swarjana,  I  Ketut.  2012.  Metodologi  Penelitian  Kesehatan. Diambil dari : https://books.google.co.id/books?isbn=9792940340 (26 Desember 2020)
This is an open access article under the CC–BY-SA license.