## Edcomtech
Submitted 25-06-2019 Accepted 29-08-2019

## Corresponding Author
Nanda Riski Septania nseptania@gmail.com

## Rekomendasi Pemetaan Keahlian Siswa terhadap Spesifikasi Lowongan Kerja pada Sistem Bursa Kerja Khusus Menggunakan
Metode SAW di SMK
Nanda Riski Septania, Hakkun Elmunsyah, Utomo Pujianto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang
Abstrak Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  berupa  daftar lowongan  kerja  sesuai  dengan  keahlian  siswa.  Model  yang  digunakan  dalam penelitian  dan  pengembangan  rekomendasi  pemetaan  keahlian  siswa  adalah waterfall. Teknik pengujian yang digunakan adalah pengujian secara black box, yakni digunakan untuk menguji dari fungsionalitas sistem. Produk divalidasi oleh dua orang ahli, yaitu ahli I dan ahli II. Hasil validasi yang dilakukan oleh ahli I dan ahli II masing-masing memperoleh presentase kelayakan 100%. Kemudian dari hasil uji coba produk diperoleh presentase kelayakan 97%. Hasil tersebut menunjukkan  bahwa  tingkat  kelayakan  produk  sudah  valid  karena  melebihi batas minimal 76% untuk kriteria valid, sehingga produk dapat dikatakan layak dan dapat digunakan.
Kata Kunci: pemetaan keahlian, lowongan kerja, BKK, SAW

## Abstract
This study aims to produce recommendations in the form of a list of job vacancies in accordance with the expertise of students. The model used in research and development of student expertise mapping recommendations is the waterfall. The testing technique used is black box testing, which is used to test the system’s functionality. The product was validated by two experts, namely Expert I and Expert II. The results of the validation carried out by expert I and expert II each received  a  100%  eligibility  percentage.  Then  from  the  product  trial  results obtained a percentage of eligibility 97%. These results indicate that the level of product eligibility is valid because it exceeds the minimum limit of 76% for valid criteria, so the product can be said to be feasible and can be used.
Keywords: mapping expertise, job vacancies, BKK, SAW
Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan Volume 4, No 2, Oktober 2019 120-129
pISSN : 2548-9879 eISSN : 2599-2139

## LATAR BELAKANG
Salah  satu  pihak  penyalur  informasi  atau mediator dalam dunia usaha dan industri di instansi sekolah menengah tingkat atas khususnya Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) adalah Bursa Kerja  Khusus  (BKK)  (Amalina    Putri,  2017). Selain menjadi pihak penyalur informasi, BKK juga turut berperan dalam meningkatkan mutu dalam sekolah, salah satu jembatan antara wali murid dalam memecahkan masalah ketenagakerjaan, dan membantu lulusan yang belum mendapatkan pekerjaan  (Haryani,  dkk.,  2013).  Peran-peran BKK  tersebut  berdasar  kepada  Undang-  undang No.  14  Tahun  1969  mengenai  pokok-pokok ketenagakerjaan  dan  Perjanjian  Kerjasama  antar Departemen  Pendidikan  dan  Kebudayaan  dan Departemen  Tenaga  Kerja  Republik  Indonesia Nomor  076/U/1993  dan  Nomor  Kep.  216/ Mei/1993 tentang pembentukan bursa kerja dan pemanduan penyelenggara bursa kerja di satuan pendidikan  menengah  dan  pendidikan  tinggi, bahwa SMK menjadi salah satu yang bertanggung jawab dalam menyiapkan Sumber Daya Manusia (SDM)  yang  handal  dan  berorientasi  pada kebutuhan pasar industri.
Kinerja dari BKK adalah salah satu penentu dari  keterserapannya  lulusan  SMK  ke  dunia industri yang sesuai dengan keahlian masing- masing lulusan (Pambayun  Wagiran, 2014). Namun faktanya, dalam pengimplementasian BKK  kurang  maksimal  dalam  menjalankan peran  yang  menjadi  tanggung  jawabnya. Hasil wawancara dengan humas di beberapa sekolah  kejuruan  di  Malang,  SMK  Negeri  8 Malang  dan  SMKN  2  Singosari,  menyatakan bahwa  permasalahan  yang  sering  terjadi pada  BKK  adalah:  (1)  belum  maksimalnya sistem informasi BKK di sekolah tersebut, (2) lowongan pekerjaan yang ditampilkan masih terbatas,  dan    (3)  pemetaan  keahlian  siswa masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu selain diperlukan giatnya peran BKK dalam mencari  informasi  mengenai  lowongan pekerjaan  dan  meningkat  kualitas  layanan BKK (Rahardjo, 2012), maka diperlukan pula sebuah  metode  yang  dapat  memetakan keahlian  siswa  terhadap  spesifikasi  yang diharapkan oleh lowongan pekerjaan.
Dalam penelitian dan pengembangan sebelumnya  tentang  sistem  informasi  BKK
menurut Triswandi (2015) untuk mengubah sistem pengelolaan BKK menjadi online sistem, didapatkan hasil  uji  fungsionalitas  sebesar  100%  dan  hasil  uji usabilitas sebesar 88,70% yang menunjukkan bahwa sistem  informasi  ini  berfungsi  sesuai  kebutuhan pegguna.  Namun,  sistem  informasi  BKK  tersebut belum  terdapat  solusi  yang  dapat  memecahkan permasalahan  yang  telah  diuraikan  diatas. Sehingga  diperlukan  sebuah  metode  yang  dapat menyelesaikan  persoalan  tidak  terstruktur  secara sederhana  yaitu  metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)  (Firdausa,  dkk.,  2016).  Metode  SAW sebelumnya  pernah  dikembangkan  dalam  bidang pendidikan dan kesehatan. Dalam bidang pendidikan, SAW  digunakan  untuk  menentukan  pemilihan sekolah (Firdausa, dkk., 2016), rekomendasi prakerin (Santoso, dkk., 2018), peminatan di SMA (Mutaqin, dkk., 2016), penentuan reviewer pada portal PKM (Zakaria,  dkk.,  2018).  Sedangkan  dalam  bidang kesehatan  digunakan  untuk  memprediksi  daerah yang sering terjangkit dengue (Noviarti dkk., 2018) , dan  pemberian  jenis  makanan  sehat  pada  batita (Mukodimah dkk., 2018).
Berdasarkan  pada  permalasahan  yang  telah diuraikan,  maka  dilaksanakan  penelitian  dan pengembangan  dengan  judul  “Rekomendasi Pemetaan  Keahlian  Siswa  Terhadap  Spesifikasi Lowongan  Kerja  pada  Sistem  Bursa  Kerja  Khusus Menggunakan  Metode  SAW  di  SMK”.  Tujuan dari  penelitian  dan  pengembangan  ini  adalah membangun sebuah sistem yang dapat memberikan rekomendasi  pemetaan  keahlian  siswa  terhadap spesifikasi  lowongan  kerja  berbasis  web  serta sistem yang dapat memberikan informasi lebih rinci mengasilkan rekomendasi pemetaan keahlian siswa terhadap lowongan kerja adalah hasil dari penelitian dan pengembangan ini.

## METODE PENELITIAN Model Waterfall
Model  penelitian  dan  pengembangan  yang digunakan adalah model waterfall. Model  ini dipilih  sebab  melakukan  pengembangan  secara berurutan, sistematis dan kebutuhan dari sistem dapat  terdefinisi  dengan  jelas  (Romadhoni, dkk.,  2015)  (Alshamrani    Bahattab,  2015). Model  ini  memiliki  lima  fase  tahapan,  yaitu:  (1) communication,  (2)  planning,  (3)  modeling,  (4) construction, (5) deployment (Pressman, 2015).

## Gambar 1. Model Pengembangan Waterfall
Penggunaan model waterfall memberikan keuntungan  perangkat  lunak  akan  selesai  tepat waktu  dengan  prediksi  yang  sesuai  dengan kebutuhan  fungsional  (Balaji,  2012)often  used in  software  development  processes,  in  which progress  is  seen  as  flowing  steadily  downwards (like  a  waterfall.  Implementasi  dari  sistem informasi  menggunakan  xampp  yang  berguna sebagai web  server, MySQL  dan  PHPmyAdmin sebagai database, dan sublime sebagai editor untuk penulisan script PHP, CSS, bootstrap, HTML .

## Simple Additive Weighting
Metode  yang  digunakan  untuk  mendukung keputusan  pada  sistem  informasi  ini  adalah metode  SAW.  Metode  ini  dikenal  dengan  istilah penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  dari  semua kriteria (Sahir, dkk., 2017)a system is needed that can  support  the  decision  making  done  by  the manager.  Utilization  of  decision  support  system using Simple Additive Weighting (SAW. Metode ini digunakan  karena  mampu  melakukan  penilaian secara lebih akurat karena didasarkan pada bobot setiap  kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  sudah ditentukan (Mutaqin, dkk., 2016). Berikut adalah langkah-langkah metode SAW (Darmastuti, 2013):
a) Menetukan  kriteria  (C)  yang  dijadikan acuan dalam pengabilan keputusan.
b) Rumus nilai rating kecocokan pada masing- masing  alternatif  dari  semua  kriteria.
c) Perhitungan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang telah sesuai dengan jenis atribut
d) Hasil dari nilai alternatif untuk solusi terbaik

## Hasil dari nilai kinerja ternormalisasi
Pemodelan Metode Proses perhitungan menghasilkan rekomendasi  tiap  alternatif  (A).  Alternatif (A)  yang  dihasilkan  berdasarkan  pemberian masing-masing bobot kriteria.
a) Menentukan kriteria (C) Kriteria  ditentukan  berdasarkan  hasil  dari wawancara  Humas  SMKN  8  Malang  dan SMKN 2 Singosari, sehingga didapatkan lima kriteria.  Lima  kriteria  yang  mempengaruhi pemilihan lowongan pekerjaan adalah nilai siswa (C1), gaji (C2), skill (C3), jurusan (C4), lokasi perusahaan (C5).
b) Menentukan bobot masing-masing kriteria (W)
Bobot  kriteria  ditentukan  dengan menggunaan skala 1 s/d 10. Kriteria yang menjadi  prioritas  utama  akan  diberikan nilai  lebih  tinggi  dari  pada  kriteria  yang dianggap lebih rendah.

## Tabel 1. Contoh Pemberian Nilai Bobot
No Kriteria Nilai Bobot Nilai Bobot Ternormalisasi 1 Nilai siswa (C1) 8 0,2667 2 Gaji (C2) 8 0,2667 3 Skill (C3) 5 0,1667 4 Jurusan (C4) 4 0,1333 5 Lokasi (C5) 5 0,1667
c) Memberikan nilai rating kecocokan Tahap  selanjutnya  adalah  memberikan nilai rating pada  setiap  kriteria  sebagai pemenuhan masukan dari pengguna agar diperoleh Alternatif (A).

## Tabel 2. Contoh Pemberian Nilai Kecocokan
A C1 C2 C3 C4 C5 Perusahaan 1 8,5 2000000 3 MM Malang Perusahaan 2 8,0 5000000 4 TKJ Malang Perusahaan 3 9,0 2000000 4 RPL

## Malang
Berdasarkan pada Tabel 2, tidak semua data dapat  dilakukan  proses  perhitungan  seperti data angka, sehingga bagian data yang masih berbentuk variabel dikonversi menjadi angka.

## Tabel 3. Konversi Jurusan
Kategori Nilai Sesuai 1 Tidak Sesuai 0 Tabel 4. Konversi Lokasi Kategori Nilai Malang 1 Luar Malang 0 Tabel 5. Contoh Nilai Kecocokan A C1 C2 C3 C4 C5 Perusahaan 1 8,5 2000000 3 1 1 Perusahaan 2 8,0 5000000 4 1 1 Perusahaan 3 9,0 2000000 4 1 1
Setelah semua data telah terkonversi menjadi angka, maka pencarian rekomendasi alternatif dapat dilakukan.
d) Menormalisasi Nilai Kecocokan Dalam  proses  menormalisasi  nilai kecocokan  diperlukan  keterangan  jenis kriteria  pada  masing-masing  kriteria. Jenis  keterangan  dari  kriteria  adalah cost dan benefi (Zakaria, dkk., 2018). C1 dan C2 adalah cost, sedangkan C3, C4 dan C5 adalah benefit .  Berikut  adalah perhitungan normalisasi nilai kecocokan:

## 1. C1 – cost
Nilai minimun pada Tabel 5 bagian kriteria C1 adalah 8,0, maka C1=. Berikut adalah hasil perhitungan normalisasi:

## Tabel 6. Hasil Normalisasi
Nilai  Normalisasi
R 11 0,942 R 21 1 R 31 0,889

## 2. C2 – cost
Nilai minimum pada Tabel 5 bagian kriteria C2  adalah  2000000,  maka  didapatkan Berikut  adalah  hasil  perhitungan normalisasi:

## Tabel 7. Hasil Normalisasi
Nilai Normalisasi R 12 1 R 22 0,4
R 32
1
3. C3 – benefit
Nilai maksimal pada Tabel 5 bagian kriteria C3  adalah  3,  maka  C3=.  Berikut  adalah hasil perhitungan normalisasi:

## Tabel 8. Hasil Normalisasi
Nilai Normalisasi R 13 0,75 R 23 1 R 33 1 4. C4 – benefit
Nilai maksimal pada Tabel 5 bagian kriteria C4 adalah 1, maka C4 = . Berikut adalah hasil perhitungan normalisasi:

## Tabel 9. Hasil Normalisasi
Nilai Normalisasi R 14 1 R 24 1 R 34
1
5. C5 – benefit
Nilai maksimal pada Tabel 5 bagian kriteria C5 adalah 1, maka C5 = . Berikut adalah hasil perhitungan normalisasi:

## Tabel 10. Hasil Normalisasi
Nilai Normalisasi R 15 1 R 25 1 R 35 1
Setelah dilakukan proses normalisasi nilai dari masing-masing kriteria, sehingga telah  didapatkan  matriks  normalisasi setiap alternatif seperti berikut:

## Tabel 11. Contoh Nilai Kecocokan yang
Ternormalisasi A C1 C2 C3 C4 C5 Perusahaan 1 0,942 1 0,75 1 1 Perusahaan 2 1 0,4 1 1 1 Perusahaan 3 0,889 1 1 1 1
e) Merangking Alternatif Tahap  ini  dilakukan  proses  penjumlahan dari  hasil  perkalian  matriks  ternormalisasi dengan  nilai  bobot.  Dari  perhitungan tersebut akan diperoleh rangking alternatif. Setiap ranking alternatif akan menghasilkan nilai  preferensi.  Nilai  prferensi  yang  paling tinggi akan menjadi alternatif rekomendasi yang terbaik dalam menentukan keputusan.

## Tabel 12. Contoh Hasil Rekomendasi Alternatif dan Preferensi
Alternatif Preferensi (V) Ranking Perusahaan 1 0,9427 1 Perusahaan 2 0,839 3 Perusahaan 3 0,9704 2

## Desain Uji Coba
Desain uji coba yang diterapkan dalam sistem informasi  adalah  uji  coba  pengguna  dan  uji coba ahli sistem. Uji coba pengguna bertujuan untuk  melihat  bagaimana  respon  langsung dari  pengguna  yaitu  siswa  SMK  terhadap fungsionalitas sistem. Sedangkan, uji coba ahli sistem  informasi  untuk  mengetahui  tingkat
fungsionalitas pengelola dan pengguna sistem. Pengujian yang dilakukan menggunakan teknik black box.Teknik  black box merupakan pengujian yang  difokuskan  kepada  fungsionalitas  dari perangkat lunak (Jaya, 2018).

## Subjek Uji Coba
Subjek uji coba yang digunakan untuk menguji sistem informasi ini adalah ahli sistem informasi dan siswa SMK kelas xi. Ahli sistem informasi  dilakukan  oleh  Ahli  I  dan  Ahli  II, sedangkan uji coba pengguna dilakukan oleh siswa SMK N 2 Singosari jurusan Mekatronika, RPL,  TKJ,  Multimedia.  Sampel  minimal  yang didapatkan  dari  rumus  Slovin  dan  Taro Yamane  menggunakan  proporsional  random sampling adalah 158.

## Instrumen Pengumpulan Data
Instrumen yang digunakan dalam pengumpulan data adalah kuisioner checklist. Kisi-kisi instrumen berdasarkan  pada  aspek-aspek  fungsionalitas. Perlakuan pada instrumen ini berdasar pada tanda centang pada kolom tersedia dan tidak tersedia. Jika  kebutuhan  fugsional  tersedia  dalam  sistem informasi,  makapilihan  tersedia,  jika  kebutuhan fungsionalitas  tidak  tersedia,  maka  tertulis  tidak tersedia.

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  pada hasil  pengujian  sistem  ini  dalah  valid  dan tidak valid (Arikunto, 2006).  Kriteria tersebut digunakan  sebagai  pernyataan  valid  atau tidaknya sistem yang dikembangkan.
Keterangan: P = Presentase valid x = Jumlah jawaban benar responden xi = Jumlah jawaban benar soal

## Tabel 13. Kriteria Validasi Analisis Presentase
Presentase Kriteria Validasi 76-100 Valid 56-75 Cukup Valid 40-55 Kurang Valid 0-39 Tidak Valid

## Gambar 2. Model Alur Sistem Informasi Rekomendasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain Model Sistem Model  sistem  informasi  ini  sama  seperti alur  pada  Gambar  2.  Dimulai  dari  admin memasukkan  data-data  lowongan  perusahaan secara  lengkap  sesuai  dengan  kriteria  yang dibutuhkan.  Data  lowongan  ini  yang  nantinya menjadi alternatif dari rekomendasi pengguna.
Setelah terdapat data lowongan, pengguna kemudian memasukkan data diri sesuai
permintaan  sistem  kemudian  memasukkan kriteria sesuai yang dimiliki dan diinginkan. Pada langkah terakhir, pengguna diminta menentukan bobot setiap kriteria, baru setelah menentukan bobot,  alternatif  lowongan  hasil  rekomendasi akan  muncul  beserta  preferensinya.    Setiap langkah sangat penting karena akan menentukan munculnya  rekomendasi  alternatif    lowongan kerja sesuai nilai preferensi.
Gambar 4. Antarmuka Pemberian Nilai Bobot Kriteria
Gambar 5. Antarmuka Alternatif Lowongan Pekerjaan
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem  informasi  rekomendasi  pemetaan keahlian siswa terhadap spesifikasi lowongan kerja  dengan  menggunakan  metode  SAW sebagai  penentu  rekomendasi.  Sistem  ini dilengkapi  dengan  buku  panduan  sebagai panduan dalam penggunaan sistem informasi.
Validasi Ahli Sistem Informasi I dan Ahli Sistem Informasi II Validasi dilakukan untuk menguji fungsionalitas  tingkat  pengguna  dan  ahli sistem. Fungsionalitas yang dinilai sesuai dengan kebutuhan fungsionalitas sistem.

## Tabel 14. Hasil Validasi Ahli Sistem I
dan Ahli Sistem II No Aspek Fungsionalitas X Xi P 1 Autentifikasi 4 4 100% 2 Memasukkan data
64 64 100% 3 Mengubah data 20 20 100% 4 Menghapus data 16 16 100% 5 Pencarian data 10 10 100% 6 Menampilkan hasil rekomendasi 2 2 100% 7 Memasukkan database 6 6 100% 8 Mengunduh buku panduan 4 4 100% Total skor 126 126 Presentase kriteria 100%
Hasil validasi oleh ahli sistem informasi I dan II, total jawaban benar responden (x) adalah 126 begitu juga jawaban benar soal (xi) yaitu 126. Masing-masing dari ahli sistem informasi memperoleh nilai presentase 100%.

## Uji Coba Pengguna
Uji coba pengguna dilakukan kepada siswa SMKN  2  Singosari  kelas  XI  jurusan  TKJ,  RPL, Mekatronika dan Multimedia. Jumlah sampel uji coba berjulah 158. Hasil instrumen uji coba disajikan dalam Tabel 15.

## Tabel 15. Hasil Uji Coba Pengguna
No Aspek Fungsionalitas X Xi P 1 Memasukkan Data 3403 3476 97,8% 2 Mengubah Data 615 632 97,3% 3 Menghapus Data 152 158 96,2% 4 Menampilkan Hasil Rekomendasi 154 158 97,4% 5 Mengunduh buku panduan 151 158 95,5% Total Skor 4477 4582 Presentase Kriteria 97,47%
Hasil  uji  coba  pengguna  diperoleh  hasil jawaban benar responden (x) sejumlah 4477 dari total hasil jawaban benar soal (xi) 4582. Untuk  mendapatkan  presentase  valid  atau tidaknya  sistem  digunakan  persamaan  5 untuk menghitung dan didapatkan presentase kelayakan sebesar 97,47% .
Pembahasan Berdasarkan hasil validasi oleh ahli sistem informasi  I  dan  ahli  sistem  informasi  II, diperoleh  presentase  fungsionalitas  sebesar 100%  yang  menandakan  semua  aspek fungsionalitas  bekerja  dengan  baik  dan dinyatakan valid karena  telah  melampaui batas minimal dari valid yaitu 76%.
Uji  coba  pengguna  yang  dilakukan pada  siswa  SMK  memperoleh  presentase fungsionalitas  sebesar  97,47%.  Merujuk pada  Tabel  13,  sistem  informasi  yang dikembangkan dinyatakan valid . Presetase tidak dapat menunjukkan 100% dikarenakan 2,53%  dari  siswa  SMK  mendapati  beberapa aspek  fungsionalitas  tidak  berfungsi  secara baik pada perangkat mereka.

## SIMPULAN
Sistem  informasi  rekomendasi  pemetaan keahlian siswa terhadap spesifikasi lowongan kerja  menggunakan  metode  SAW  di  SMK dapat  mempertemukan  penyedia  lowongan kerja dengan para pencari kerja melalui hasil rekomendasi dari sistem.
Penggunaan metode Simple  Additive Weighting (SAW)  dapat  menghasilkan rekomendasi pencari kerja terbaik berdasarkan kriteri yang dibutuhkan pengguna.
Hasil  uji  coba  dan  validasi  dari pengembangan  sistem  informasi  yang telah  dilakukan  pada  ahli  sistem  informasi dan  pengguna,  diketahui  telah  memenuhi kriteria sangat valid dan layak digunakan. Hal ini terbukti dari presentase keberhasilan fungsionalitas  dari  validasi  ahlis  sistem informasi yaitu 100% dan uji coba pengguna sebesar  97,47%.  Hasil  tersebut  telah menunjukkan bahwa sistem informasi sudah sangat valid karena melebihi batas minimal 76% untuk kriteria sangat valid.

## DAFTAR PUSTAKA
Alshamrani,  A.,    Bahattab,  A.  (2015).  A Comparion  Between  Three  SDLC Models Waterfall Model, Spiral Model, and  Incremental/Iterative  Model. International  Journal  of  Computer Science Issues (IJCSI) , 12 (1). Amalina,  Putri, Y. D. (2017). Pengembangan
Sistem Informasi Pengembangan Sistem  Informasi  Berbasis  Web  untuk Peningkatan  Kinerja  Unit  Bursa  Kerja
Khusus  SMK  Negeri  1  Tanjung  Raya . Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  dan Informatika, 3 (2), 7.
Arikunto,  S.  (t.t.). Prosedur  Penelitian  Suatu Pendekatan  Praktik .  Jakarta:  Rineka Cipta.
Balaji, S. (2012). WATEERFALLVs V-MODEL Vs AGILE: A COMPARATIVE STUDY ON SDLC. International  Journal  of  Information Technology and Business Management ,
2 (1), 5.
Darmastuti, D. (2013). Implementasi Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) dalam  Sistem  Informasi  Lowongan Kerja Berbasis Web untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik. Jurnal Sistem Dan Teknilogi Infromasi JustIN , 1 (2). Elmunsyah,  H.,    Fahmi,  A.  (2018). Implementasi Algoritma Simple Additive Weighting untuk Menentukan Reviewer PKM  pada  Portal  PKM  di  Universitas Negeri Malang (Skripsi). Jurusan Teknik Elektro-Fakultas Teknik UM, Malang. Firdausa,  F.,  Wibawa,  A.  P.,    Pujianto,  U.
(2016). Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Menggunankan  Metode  SAW (Skripsi).
Jurusan  Teknik  Elektro-Fakultas  Teknik UM, Malang.
Haryani,  D.,  Sumadi,  S.,    Supomo,  K.  (t.t.). Eksistensi,  Peran,  dan  Fungsi  Lembaga Bursa Kerja Khusus di Sekolah Menengah Kejuruan. Jurnal  Manajemen  Mutu Pendidikan , 1 (3).
Jaya,  T.  S.  (t.t.).  Pengujian  Aplikasi  dengan Metode  Blackbox  Testing  Boundary Value  Analysis  (Studi  Kasus:  Kantor Digital  Politeknik  Negeri  Lampung). Jurnal Pengembangan IT , 3 (1). Mukodimah,  S.,  Muslihudin,  M.,  Andoyo, A.,  Hartati,  S.,    Maseleno,  A.  (2018). Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  and its  Application  to  Toddler  Healthy Food. International Journal of Pure and Applied Mathematics , 118 (7), 8. Mutaqin,  A.,  Wibawa,  A.  P.,    Pujianto,  U.
(2016a).  Model  Analisis  Pengambilan Keputusan Peminatan di SMA Menggunakan  Metode  SAW. Prosiding SAKTI  (Seminar  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi) , 1 (1), 123–126. Noviarti,  T.,  Muslihudin,  M.,  Irviani,  R., Maseleno,  A.,  Fauzi,    Nungsiyati. (2018).  Optimal  Dengue  Endemic Region  Prediction  using  Fuzzy  Simple Additive  Weighting  based  Algorithm. International  Journal  of  Pure  and Applied Mathematics , 118 (7), 6. Pambayun,  N.  A.  Y.,    Wagiran,  W.  (2014).
Kinerja  bursa  kerja  khusus  (BKK)  SMK Negeri bidang keahlian teknologi dan rekayasa  di  Kabupaten  Sleman. Jurnal Pendidikan Vokasi , 4 (2).  https://doi. org/10.21831/jpv.v4i2.2550 Pressman,  R.  S.  (2015). Rekayasa Perangkat Lunak:  Pendekatan  Praktisi  Buku  I . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Rahardjo,  R.  S.  (2012).  Kualitas  Layanan Bursa  Kerja  Khusus  dan  Persepsi Alumni SMK Se Kabupaten Kendal Jawa Tengah. Jurnal Teknologi,  Kejuruan dan Pengajarannya , 32 (1).
Romadhoni,  E.  N.  A.,  Widiyaningtyas,  T.,
Pujianto,  U.  (2015).  Implementasi Model  Waterfall  pada  Pengembangan Sistem  Informasi  Alumni  SMKN  1 Jenangan  Ponorogo. Seminar Nasional Sistem  Informasi  Indonesia  (SESINDO) ,
2015 .
Sahir, S. H., Rosmawati, R.,  Minan, K. (t.t.).
Simple  Additive  Weighting  Method  to Determining  Employee  Salary  Increase Rate . 7.
Santoso, P. A., Wibawa, A. P.,  Pujianto, U.
(2018).  Internship  recommendation system using simple additive weighting. Bulletin of Social Informatics Theory and Application , 2 (1),  15–21.  https://doi. org/10.31763/businta.v2i1.102
Triswandi, N. A. (2015). Pengembangan Sistem Informasi  Bursa  Kerja  Khusus  Berbasis Web  di  SMK  Islam  Batu (Skripsi). Jurusan  Teknik  Elektro-Fakultas  Teknik UM, Malang.
Zakaria,  Elmunsyah,  H.,    Fahmi,  A.  (2018). Implementasi Algoritma Simple Additive Weighting untuk Menentukan Reviewer PKM  pada  Portal  PKM  di  Universitas Negeri Malang (Skripsi). Jurusan Teknik Elektro-Fakultas Teknik UM, Malang.