SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA KURANG MAMPU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

## Asep Syaputra
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam Jl. Masik Siagim No.75 Simpang  Mbacang Dempo Tengah Pagaralam E-mail : asepsyaputra68@gmail.com

## Abstract
In educational institutions, especially schools, there are many scholarships provided for the students, both  for the achievers and the underprivileged. Scholarships are provided to ease the tuition fees burden for those who get them. SMA Muhammadiyah Jarai holds scholarship program for the underprivileged students who meet the criteria set by the school, such as  parents’ occupation, parents’ income, number of dependents of their parents, report cards records, and the students’ personality. In the process of selecting students for this scholarship program, a system that will speed up the school in selecting students is needed. Thus the Decision Support System with simple additive weighting (SAW) method was chosen. This method is one that can be used to find performance rating of each alternative in all of its attributes. This research is carried out by first defining the criteria  of  which  will  be  used  as  a  benchmark  for  solving  problems,  and  normalizing  the  alternatives  in  each  attribute  by assessing past performance ratings then calculating and ranking the weighting of preferences on the alternatives which will find the best alternative(s) in the selection of scholarship recipients. The result from this research was a system that can help the  school  in  determining  students  who  will  receive  scholarships  based  on  criteria  of  and  weights  determined  from  SMA Muhammadiyah Jarai.
Keywords: Criteria, Simple Additive Weighting (SAW), SPK.

## Abstrak
Di  berbagai  lembaga  pendidikan,  khususnya  sekolah  sangat  banyak  beasiswa  yang  di  tunjukan  kepada  siswa,  baik  yang berprestasi maupun yang kurang mampu, beasiswa di tunjukan untuk membantu meringankan beban biaya sekolah bagi siswa yang mendapatkannya, di SMA Muhammadiyah Jarai mengadakan perogram beasiswa kurang mampu untuk siswa dengan memenuhi  keriteria-keriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  sekolah,  seperti  pekerjaan  orang  tua,  penghasilan  orang  tua, tanggungan keluarga dari orang tua, nilai raport, keperibadian siswa. Dalam peroses pemilihan siswa untuk  beasiswa ini dibutukan sebuah sistem yang akan mempercepat pihak sekolah dalam menyeleksi siswa. Maka dari itu Sistem Pendukung Keputusan dengan metode simpele additive weighting (SAW), metode ini   adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk  mencari  raiting  kinerja  setiap  alternatif  di  semua  atribut,  riset  dilakukan  dengan  mendefinisikan  terlebih  dahulu keriteria-keriteria yang akan dijadikan sebagai tolak ukur penyelesaian masalah, dan menormalisasikan  alternatif pada setiap atribut cara menilai raiting kinerja lalu menghitung nilai bobot perefrensi pada alternatif dan melakukan perangkingan yang akan menemukan alternatif terbaik dalam pemilihan penerima beasiswa. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan siswa yang akan menerima beasiswa berdasarkan keriteria dan bobot yang ditentukan dari pihak SMA Muhammadiya Jarai. .
Kata kunci : Kriteria, Simple Additive Weighting (SAW), SPK.
1. Pendahuluan
Pada  saat  ini  informasi  berkembang  dengan  sangat pesat,  hal  ini  terbukti  dengan  semakin  berkembangnya bisnis pelayanan informasi pada bidang pendidikan [1] . Pendidikan dapat dikatakan sebagai sebuah pembelajaran, pengetahuan, keterampilan dan kebiasaan dari sekelompok orang yang diturunkan dari satu generasi ke generasi berikutnya melalui pengajaran, pelatihan  atau penelitian,  pada  pendidikan  prasekolah, sampai  dengan  perguruan  tinggi,  universitas  atau magang,  kemudian  didalam  pendidikan  itupun  dari Sekolah  Dasar  (SD)  sampai  perguruan  tinggi  akan  ada yang namanya pelajar atau mahasiswa berperestasi dan kemudian akan diberikan beasiswa.
Dalam  penelitian  yogha  radithiya  mengungkapkan beasiswa  dapat  dikatakan  sebagai  pembiayaan  yang diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan dan  universitas,  karena  prestasinya  dapat  diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya
manusia  melalui  pendidikan,  beasiswa  ini  diberikan kepada  orang  yang  berhak  menerima,  terutama berdasarkan  kompetensi,  klasifikasi  dan  kualitas  dari orang yang akan menerima beasiswa [2].
SMA  Muhammadiyah  Jarai  adalah  satu-satunya SMA  swasta  yang  ada  di  Kecamatan  Jarai  kabupaten lahat  yang  siap  menampung  siswa-siswi  yang  ingin bersekolah yang dipilihnya selain SMA negeri dan SMK negeri,  di  SMA  Muhammadiyah  Jarai  memiliki  satu beasiswa  yang  di  gunakan  untuk  meringankan  beban siswa  dalam  menempuh  masa  studi,  khususnya  dalam masalah  biaya  yaitu  beasiswa  kurang  mampu, sedangkan  di  SMA  Muhammadiyah  Jarai  sistem  yang digunakan  untuk  menyeleksi  beasiswa  masi  bersifat manual,  karena  banyaknya  siswa,  maka  perlu  adanya sistem  yang  secara  mandiri  dapat  menentukan penerimaan  beasiswa,  metode  yang  digunakan  dalam pembuatan  sistem  ini  adalah  metode simpele  additive weighting (SAW), Metode SAW banyak digunakan serta
mudah  diaplikasikan  karena  memiliki  algoritma  yang tidak  terlalu  rumit,  metode SAW juga  disebut  dengan metode penjumlahan terbobot, konsep dari metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut,  metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada [3].
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  penulis mencoba  membantu  pihak  sekolah  dalam  penentuan siswa  yang  mendapatkan  beasiswa  kurang  mampu dengan  cara  membuat  sebuah  sistem  “ SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN BEASISWA KURANG  MAMPU  MENGGUNAKAN  DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI SMA MUHAMMADIYA JARAI”.
2. Tinjauan Pustaka
2.1 Sistem Pendukung Keputusan Michael  scoot  morton  menggungkapkan  Sistem
Pendukung
Keputusan (SPK) dengan istilah management  decision  system,  kemudian  sejumlah perusahaan,  lembaga  penelitian  dan  perguruan  tinggi mulai  melakukan  penelitain  dan  membangun  sistem pendukung  keputusan,  Little  mendefinisikan  sistem pendukungan  kepuputusan  sebagai  suatu  informasi berbasis komputer yang menhasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani  berbagai  permasalahan  yang  terstruktur maupun  tidak  terstruktur  dengan  menggunakan  data dalam model [4].
2.2 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan
Tujuan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yaitu [3]:
1. Membantu  menejer  membuat  keputusan  untuk memecahkan masalah semi terstruktur.
2. Mendukung  penilaian  manajer  bukan  mencoba untuk menggantikannya
3. Meningkatkan ektifitas pengambilan keputusan menejer daripada efisiensinya.
2.3 Beasiswa Kurang Mampu
Beasiswa  kurang  mampu  adalah  berupa  bantuaan yang  diberikan  kepada  mahasiswa  ataupun  siswa  yang mengalami  kesulitan  membayar  biaya  pendidikan  dan beasiswa  ini  bertujuan  untuk  membantu  mengurangi beban  orang  tua  dalam  hal  memenuhi  kebutuhan pendidikan anaknya dari kalangan ekonomi lemah [5]. 2.4 Basis Data Database atau Basis data adalah sistem terkumputerisasi yang tujuan utamanya adalah memelihara data yang sudah di olah atau informasi dan membuat  informasi  tersedia  atau  di  butuhkan.  Pada intinya  baisdata  adalah  media  untuk  menyimpan  data agar dapat di akses dengan mudah dan cepat [6].
2.5 Model Data Relasional (RDBMS) Model data relasional menggunakan sekumpulan  tabel  berdimensi  dua  (yang  biasa disebut  relasi  atau  tabel)  dengan  masing-masing tabel tersusun atas sejumlah baris dan kolom. Kolom dapat  didefinisikan  sebagai  satuan  data  terkecil
dalam  sebuah  tabel  yang  mempunyai  makna.  Baris (sering disebut record) adalah kumpulan kolom yang menyatakan  suatu  data  yang  saling  terkait.  DBMS yang    menggunakan  model  data  relasional  biasa disebut RDBMS (Relational Database Management System) [7]
2.6 Hypertex Markup Langguage (HTML)
Hypertex  Markup  Langguage atau HTML adalah bahasa yang digunakan pada dokumen WEB sebagai  bahasa  untuk  pertukaran WEB. Struktur dokumen  htmlterdiri  dari  teg  pembuka  dan  teg penutup. HTML versi  1.0 dibangun  oleh  W3C,  dan terus  mengalami  perkembangan.  Saat  ini HTML terakhir adalah versi 5.0 [8].

## 3.   Metodologi Penelitian
3.1 Metode Pengumpulan Data Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Observasi
Teknik  pengumpulan  data  dengan  mengadakan penelitian dan peninjauan langsung  ke lokasi objek penelitian  dan  proses  penentuan  pemilihan  siswa yang  mendapat  beasiswa  di  SMA  Muhammadiyah jarai.
b. Interview (Wawancara) Teknik  ini  dilakukan  dengan  mangadakan  tanya jawab  (wawancara)  dengan  kepala  sekolah  SMA Muhammadiyah Jarai mengenai penerimaan beasiswa kurang mampu. Dalam wawancara penulis memperoleh data kriteria yang terdiri dari 5 kriteria dalam penentuan beasiswa di SMA Muhammadiyah Jarai yaitu: (1) pekerjaan orang tua, (2) penghasilan orang tua, (3) jumlah tanggungan orang tua, (4) nilai rapot, (5) keperibadian siswa.
3.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan adalah  metode “Waterfall”, Model  SDLC  air  terjun ( Waterfall) sering  juga  disebut  model  sekuensial  linier ( sequencial  linear) atau  alur  hidup  klasik (clasic  life cycle), Model  air  terjun  menyediakan  pendekatan  alur hidup  perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau  terurut dimulai  dari  analisis,  desain,  pengkodean,  pengujian, dan  tahap  pendukung (support), berikut  ini  adalah Gambar model Air Terjun [9]:
Gambar 1. Metode Waterfall a. Analisis kebutuhan Prangkat lunak
Proses  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  secara intensif untuk menspesifikasikan kebutuhan perangkat  lunak  agar  dapat  di  pahami  perangkat lunak  seperti  apa  yang  dibutuhkan  oleh  user.
Spesifikasi kebutuhan perangkat lunak pada tahap ini perlu didukumentasikan [9].
b. Desain Desain perangkat lunak adalah proses multi langkah yang fokus pada desain pembuatan perangkat lunak termasuk  struktur  data,  arsitektur  perangkat  lunak, representasi  antarmuka,  dan  prosedur  pengodean. Tahap ini mentralasi kebutuhan perangkat lunak dari tahap analisis kebutuhan ke representasi desain agar dapat  diimplementasikan  menjadi  program  pada tahap  selanjutnya.  Desain  perangkat  lunak  yang dihasilkan pada tahp ini perlu didokumentasikan [9].
c. Pembuatan Kode Program Desain  harus  ditranlasikan  ke  dalam  program perangkat lunak. Hasil dari tahap ini adalah program komputer  sesuai  dengan  desain  yang  telah  di  buat pada tahap desain [9].
d. Pengujian Pengujian  fokus  pada  perangkat  lunak  secara  dari segi  lojik  dan  fungsional  dan  memastikan  bahwa semua  bagian  sudah  diuji.  Hal  ini  dilakukan  untuk meminimalisir  kesalahan  (error)  dan  memastikan keluaran  yang  di  hasilkan  sesuai  dengan  yang diinginkan [9].
3.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Berdasarkan  namanya,  metode simple  additive weighting dapat  di artikan sebagai metode pembobotan sederhana atau penjumlahan terbobot pada penyelesaian masalah  dalam  sebuah  sistem  pendukung  keputusan, konsep  metode  ini  adalah  denga  cara  raiting  kinerja (skala prioritas) pada setiap alternatif di semua atribut. Adapun algoritma penyelesaian masalah dengan Simple Additive Weighting (SAW) [10]
Langkah  1  :  mendefinisiskan  terlebih  dahulu  keriteria- keriteria  yang  akan  di  jadikan  sebagai  tolak  ukur penyelesaian masalah
Langkah  2  :  menormalisasikan  setiap  alternatif  pada setiap atribut dengan cara menilai rating kinerja Langkah  3  :  menghitung  nilai  bobot  preferensi  pada setiap alternatif Langkah 4 : melakukan perengkingan Adapun  rumus  yang  digunakan  pada  metode simpele additive waighting yaitu:
a. Menormalisasikan  setiap  alternatif  (  menghitung nilai rating kinerja)
b. Menghitung bobot pereferensi pada setiap alternate
Keterangan :
Vi : nilai bobot preferensi dari setiap alternatif
Wj : nilai bobot kriteria

## Rij : nilai raiting kerja

## 3.4 Analisis Kebutuhan Sistem
Dalam  peroses  penyeleksisan  calon  penerima beasiswa kurang mampu di SMA Muhammadiyah Jarai, data  yang  dibutukan  adalah  kriteria  yang  dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan, alternatif yaitu siswa, rating kecocokan pada setiap alternatif pada setiap  kriteria,  dan  bobot  kepentingan.  Adapun  output yang  akan  dihasilkan  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dibandingkan dengan  alternatif    nilai  yang  lain.  Hasil  outputnya diambil dari urutan alternatif tertinggi ke alternatif yang terendah. Alternatif yang dimaksud disini adalah seluruh siswa calon penerima beasiswa kurang mampu di SMA Muhammadiyah Jarai.
3.5 Analisis Bobot Nilai Kriteria
1. Kriteria Pekerjaan Orangtua Tabel 1. Pekerjaan Orangtua
2. Kriteria Penghasilan Orang Tua Penghasilan  orangtua  di  dapat  dari  gaji  atau pendapatan orangtua tiap bulannya yang bisa di lihat di tabel berikut:
Tabel 2 . Penghasilan Orangtua
3. Kriteria Tanggungan Orangtua Jumlah tanggungan atau jumlah saudara dalam keluarga data ini di dapat dari guru Bimbingan Konseling (BK) yang terdapat dalam buku data pribadi murid.
Tabel 3 . Tanggungan Orangtua
C1 Bobot(W) PNS 20 Karyawan Swasta 40 Pedagang 60 Petani 80 Tidak Pekerja 100 C2 Bobot(W) >Rp 2.000.000 20 >Rp 1.500.000 - <=RP 2.000.000 40 >Rp 1.000.000 - <=Rp 1.500.000 60 >Rp 500.000 - <=Rp 1.000.000 80 <=Rp 500.000 100
C3 Bobot(W) 1-2 anak 20 3 anak 40 4 anak 60 5 anak 80 >=5 anak 100
4. Kriteria Nilai Raport Nilai raport siswa di ambil dari jumlah seluruh aspek  nilai  mata  pelajaran  yang  hasil  jumlah nya di lihat di dalam buku data pribadi murid SMA Muhammadiya jarai sesuai dengan tahun pelajaran yang sudah di tempuh.
Tabel 4 . Nilai Raport
5. Kriteria Data Kepribadian Data  kepribadian  ini  di  ambil  dari  guru  BK yang di nilai dari kepatutannya, kejujuran, rasa tanggung  jawab,  emosi,  hubungan  dengan teman baik di sekolah maupun di luar sekolah, hubungan dengan guru, dari semua aspek itu di nilai bagaimana prilaku  siswa  yang tercantum di dalam raport siswa.
Tabel 5. Nilai Kepribadian
3.6 Perancangan Sistem
1. Use Case Diagram Berikut  ini  adalah Use  Case  Diagram pada SMA Muhammadiya Jarai.
Gambar 2. Use Case Diagram pada SMA Muhammadiya Jarai
2. Class Diagram
Berikut  ini  adalah Class  Diagram yang dibangun
Gambar 3 . Class Diagram

## 3. Hasil dan Pembahasan
Adapun  untuk  contoh  kasusnya  dalam  pemecahan permasalahan  dengan  menggunakan  metode SAW diantaranya  sebagai  berikut:  Menentukan  jenis-jenis kriteria  dan  alternatif,  alternatif  dalam  penelitian  ini adalah  di  sekolah  mencari  siapa  siswa  yang  berhak menerima  bantuan  siswa  kurang  mampu.  penulis  akan menggunakan  3  alternatif  dalam  contoh  perhitungan metode SAW ada alternatif 1 (A1), altrenatif 2 (A2), dan alternatif 3 (A3).
Tabel 6. Rating Kecocokan dari Data Awal
Altern atif Pekerj aan orang tua Jumlah penghasila n orang tua Jumlah tanggun gan orang tua Nilai rapot keperi badian A1 Petani 800.000 2 64,9 9 Sangat baik A2 Pns 1.200.000 4 73,5 5 cukup A3 Pedaga ng 500.000 5 84,7 7 baik 1. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan ( W ) dari setiap kriteria.
Tabel 7. Rating Kecocokan dari Data Awal Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Rating kepentingan 4 3 1 5 3
2. Membuat matrik keputusan
X X
C5 Bobot(W) 45,99 - 54,99 20 55,99 - 64,99 40 65,99 - 74,99 60 75,99 – 84,99 80 85,99 – 100 100 C6 Bobot(W) Jelek 20 Cukup Baik 40 Cukup 60 Baik 80 Sangat Baik 100
80 60 20 60 100 20 20 60 80 100 60  100  100  100  80
3. Melakukan noramalisasi matrik keputusan X dengan cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi (Rij) dari alternatif (Ai) pada kriteria (Cj).
80 80
R11 =    Max (80,20,60)  =   80   = 1 60 60 R12 =    Max (60,20,100)  =   100   = 0.6 20 20 R13 =    Max (20,60,100)  =   100    = 0.2 60 60 R14 =    Max (60,80,100)  =   100    = 0.6 100 100 R15 =    Max (100,100,80)  =   100    = 1 20 20 R21 =    Max (80,20,60)  =   80    = 0.25 20 20 R22 =    Max (60,20,100)  =   100   = 0.2 60 60 R23 =    Max (20,60,100)  =   100    = 0.6 80 80 R24 =    Max (60,80,100)  =   100   = 0.8 100 100
R25 =    Max (100,100,80)  =   100   = 1
60 60
R21 =    Max (80,20,60)  =   80    = 0,75
100 100 R22 =    Max (60,20,100)  =   100    = 1 100                 100 R23 =    Max (20,60,100)  =   100   = 1 100 100 R24 =    Max (60,80,100)  =   100   = 1 80 80
R25 =    Max (100,100,80)  =   100    = 0.8
4. Hasil  dari  nilai  Raiting  kinerja ternormalisasi (Rji) membentuk matrik ternnormalisasi (R).
R =
5. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (vi)  diperoleh  dari perkalian  dan  penjumlahan  elemen  baris  matrik ternormalisasi (R) dengan bobot prefrensi (w) yang bersesuaian elemen kolom matrik (w).
V1=(80)(1)+(4)(0.8)+(4)(0.8)+(1)(0.2)+(3)(0.73)+(5) (1)+(1)(0.33) =16.31
V2=(1)(0.25)+(1)(0.2)+(2)(0.4)+(3)(0.6)+(4)(1)+(3)
(0.6)+(2)(0.66) =10.17
V3=(4)(1)+(5)(1)+(5)(1)+(5)(1)+(2)(0.5)+(4)(0.8)+(3) (1) =35.2
Tabel 7. Peroses Prengkingan
Nilai  terbesar  ada  pada  V1  yang  merupakan  alternatif terpilih  untuk  alternatif  terbaik  sebagai  siswa  yang menerima beasiswa kurang mampu.

## 4.1 Implementasi Sistem
Gambar 4 . Halaman hasil perhitungan
Pada  gambar  4  diperoleh  hasil  perhitungan  dengan menggunakan  sistem  yang  telah  dibangun.  Dimana penerimaan beasiswa kurang mampu untuk siswa SMA Muhammadiya Jarai ditentukan dengan nilai 16.31.

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1. Kesimpulan
Dengan  adanya  pembuatan  sistem  pendukung keputusan penerimaan beasiswa kurang mampu dengan metode Simple  Additive  Weighiting  (SAW) di  SMA Muhammadiyah  Jarai.  Menggunakan macromedia dreamweaper,  PHP, dan MySQL sebagai  databasenya, memungkinkan  diperoleh  sistem  yang  dinamis  dan mudah  di  update  kapan  saja.  Dari  analisis  yang  telah dilakukan  pada  SMA  Muhammadiyah  Jarai  maka penulis membuat kesimpulan  sebagai berikut:
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung keputusan penerimaan beasiswa kurang mampu dengan
Rangking Vi Nama Nilai 1 V1 Hendi setiawan 16.31 2 V2 Dendi arol 10.17 3 V3 Septi anggraini 35.2 1 0.6 0.2 0.6 1 0.25 0.2 0.6 0.8 1 0,75 1 1 1 0.8 .8 1
metode Simpele  Aditve  Weighting  (SAW) di  SMA Muhammadiyah Jarai
1. Di buat untuk memudakan pemilihan beasiswa kurang mampu di SMA Muhammadiyah Jarai
2. Bagian  terdiri  atas  simpulan  dan  saran  atas penelitian hasil penelitian.

## 5.2. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  dan  untuk  menunjang keberhasilan Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa  Kurang  Mampu  Dengan  Metode Simple Additive  Weighiting  (SAW) Di  SMA  Muhammadiyah Jarai yaitu: 1. Sistem Pendukung Keputusan
Penerimaan Beasiswa Kurang Mampu Dengan Metode Simple Additive Weighiting (SAW) Di SMA Muhammadiyah Jarai ini lebih interaktif maka
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  pengembang  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa Kurang  Mampu  Dengan Metode  Simple  Additive
Weighiting (SAW) Di SMA Muhammadiyah Jarai perlu  menambakan  persyaratan  kriteria  lebih banyak lagi
3. Tampilan Website dapat dibuat lebih menarik dan dinamis lagi

## Daftar Rujukan
[1] Maharsi,  Sri  pengaruh  perkembangan  teknologi  informasi terhadap bidang akutansi manajemen, vol. 2, No.2, 2000.
[2] Yogha  Radhitya1,  F.  N.  Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Beasiswa. Journal  Speed  –  Sentra  Penelitian  Engineering  Dan Edukasi , vol. 8, No 2, 2016.
[3] Jamal  Hadi  Susanto,  Permanan  Ginting  Munthe,  Mba. penerapan assessment center untuk pemilihan. 2014
[4] defit,  d.  n.  (2017).  multi  criteria  decision  making  (mcdm) pada sistem pendukung keputusan, 23-27.
[5] Umum, P. (2004 :1).
[6] Rosa  A.S  M.Shalahuddin  .(2018).  Rekayasa  Perangkat Lunak.  Dalam  R.  A.  M.Shalahuddin,  Rekayasa  Perangkat Lunak. Bandung: Informatika Bandung, 43-44.
[7] Abdul Kadir. (2014:34). Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi. Dalam A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi.Yogyakarta: Andi.
[8] Alexander  F.K.  Sibero.  2014.  Web  Programming  Power Pack. Penerbit Mediakom. Yogyakarta.
[9] Rosa  A.S  M.Shalahuddin  .(2018).  Rekayasa  Perangkat Lunak.  Dalam  R.  A.  M.Shalahuddin,  Rekayasa  Perangkat Lunak. Bandung: Informatika Bandung, 23-30.
[10] Nofriansyah, Diky. (2017) Multi Criteria Decision Making
(Mcdm)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta,
33-37.