## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA STAF KANTOR BUPATI PRINGSEWU MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTIRIBUTE DECISION MAKING
1) Karlina, 2) Muhamad Muslihudin
1,2) Prodi Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung
Jl. Wismarini No. 09 Pringsewu – Lampung, Telp. (0729) 22240 website: www.stmikpringsewu.ac.id Email : karlina12906@gmail.com 1) , muslih.udin@ymail.com 2)

## Abstrak
Kabupaten  yang  berkembang  dan  semakin  maju ditentukan  oleh  Sumber  Daya  Manusia  yaitu  staf  yang mengelola. Tetapi sering kali dihadapkan oleh permasalahan bagaimana menilai kinerja staf yang baik. Permasalahan  ini  dapat  diatasi  dengan  membuat  suatu Sistem  penilaian  kinerja  staf  dengan  mudah,  cepat  dan efektif.  Metode  Simple  Additive  Weighting  dipilih  karena metode  ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  dalam  hal  ini alternatif yang dimaksud adalah Kinerja Staf berdasarkan kriteria yang telah ditentukan yaitu kesetian, prestasi kerja,tanggung jawab, ketaatan, kejujuran, kerja sama,  prakarsa,  kepemimpinan.  hasil  dari  penelitian  ini berbentuk  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat mengolah data untuk  penilaian kinerja staf terbaik menjadi pertimbangan yang valid. Berdasarkan hasil dari penelitian  yang  telah  dilakukan  terhadap  hasil  dari penelitian yang telah dilakukan terhadap empat alternatif yang  di  uji  mewakili  5  karyawan  di  kantor  Bupati pringsewu  di  peroleh  hasil  Karyawan1  V 1 =  85 Karyawan2  V 2 =75  Karyawan3  V 3 =38,5  Karyawan4 V 4 =51  Karyawan5  V 5 =57,75,  nilai  terbesar  dari penjumlahan  matriks  diatas  adalah  V 1 =  85  dengan demikian  alternatif  V 1 dapat  disebut  Staf  yang bersangkutan dinyatakan memiliki kinerja yang memuaskan dan terbaik dalam proses kerja pada Kantor Bupati Pringsewu.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Staf, Kinerja, Simple Additive Weighting
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Dengan  perkembangan  Ilmu  Pengetahuan dan Teknologi  perkembangan  dibidang  pemerintahan  saat  ini cukup pesat salah satunya perubahan diwujudkannya tata kepemerintahan  yang  transparansi  dan  demokratis.  Salah satu  unsur  penyelenggaraan  pemerintahan  yang  perlu memperoleh  perhatian  dalam  upaya  reformasi  ialah penataan  aparatus  pemerintah  yang  meliputi  penataan kelembagaan  birokrasi,  system  dan  penataan  manajemen sumber daya manusia(ASN).
Sumber  daya  Manusia  merupakan  faktor  penting dalam  Pemerintahan  karena  menentukan  hasil  dari  suatu pekerjaan tersebut, Sumber Daya Manusia yang baik akan
menghasilkan  pekerjaan  yang  baik  pula.  Kinerja  setiap orang  dipengaruhi  oleh  aspek  yang  berbeda-beda.  T.R Mitchell  (1978:343)  dalam  Sedarmayanti  (2001:51) menyatakan  bahwa  kinerja  meliputi  beberapa  aspek, yaitu:  (1)  Kualitas  Kerja,  (2)  Ketepatan,  (3)  Inisiatif,  (4) Kemampuan, (5) Komunikasi. Pada penelitian ini penulis mencoba  menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting untuk menentukan Penilaian kinerja staf di Kantor Bupati Pringsewu.
Dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting terhadap  objek  Kinerja  Staf  di  Kantor  Bupati Pringsewu  nantinya  akan  di  peroleh  sebuah  metode penilaian  kinerja  staf  dikantor  bupati  pringsewu.  Dengan kreteria  dan  variabel  yang  ditentukan  akan  memudahkan dalam  proses  perbandingan  hasil  yang  dicapai  dengan aspek  yang  mempengaruhi  kinerja  staf  yang  berdampak pada  Sumber  Daya  Manusia  untuk  mampu  bersaing dengan Kaputen lainnya.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Konsep Sistem Pendukung Keputusan
Michael  S.Scott  Morton  (1970)  Sistem  Pendukung Keputusan  adalah  sistem  informasi  yang  bertujuan  untuk membantu manajemen puncak dalam mengambil keputusan  yang  tidak  terstruktur,  keputusan  tidak terstruktur  sifatnya  tidak  rutin  disebut  keputusan  tidak terstruktur karena masalahnya tidak jelas, jalan keluarnya pun  juga  tidak  jelas.  Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan  suatu  sistem  interaktif  yang  membantu manajer dalam mengambil keputusan melalui penggunaan data  dan  model  keputusan  untuk  meemecahkan  masalah- masalah yang sifatnya semi terstruktur [1].
Sistem  pendukung  keputusan  menurut  efrain  turban (2005:19)  adalah  sistem  berbasis  komputer  interaktif, yang  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk menggunakan data dan bebagai model untuk memecahkan masalah  tidak  teratur.  Menggunakan  kombinasi  dari model,  teknik  analisis  dan  pengambilan  informasi  sistem seperti  membantu  mengembangkan  dan  mengevaluasi alternatif  yang  sesuai.  Menurut  Kusrini  (2007)  sistem pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan pemanipulasian data [2].
Efraim  Turban  (2001,P100),  aplikasi  sistem  pendukung keputusan bisa dikomposisikan dengan subsistem berikut:
Gambar 1. Komponen SPK, Sumber : Turban, 2001:109[3]

## 2.2. Definisi Karyawan
Karyawan  merupakan  faktor  pendukung  dalam sebuah  perusahaan  atau  isntansi,  karena  dengan  adanya karyawan  yang  memiliki  standar  kualifikasi  perusahaan maka  produktivitas  perusahaan  pasti  akan  tetap  terjaga dan semakin  meningkat. Proses penilaian  yang cepat  dan akurat akan prestasi kinerja karyawan yang tepat(memenuhi  kriteria  yang  diharapkan),  dibutuhkan proses  yang  otomatisasi  dengan  menggunakan  teknologi. Oleh  karena  itu  kebutuhan  sebuah  sistem  yang  berbasis komputer  dirasa  sangat  perlu  guna  memenuhi  tuntutan akan kebutuhan informasi [4].

## 2.3. Definisi Kinerja Karyawan
Menurut  Stolovitch  and  Kepps  Kinerja  adalah Seperangkat  hasil  yang  dicapai  dan  merujuk  pada tindakan  pencapaian  serta  pelaksanaan  sesuatu  pekerjaan yang diminta.Menurut Mangkuprawira dan hubeis(2007:153).  Kinerja  Karyawan  adalah  hasil  dari proses  pekerjaan  tertentu  secara  berencana  pada  waktu dan  tempat  dari  karyawan  serta  organisasi  bersangkutan. Kusriyanto  (1991:3)  dalam  mangkunegara  (2007:9) mendefinisikan  kinerja  karyawan  sebagai  perbandingan hasil  yang  dicapai  dengan  peran  serta  tenaga  kerja persatuan waktu [4][5].
Kemudian Gomes (1995:195) mengemukakan kinerja  karyawan  sebagai  ungkapan  seperti  output, efisiensi  serta  efektivitas  sering  dihubungkan  dengan produktivitas.  Mangkunegara  (2007:9)  mendefinisikan kinerja  karyawan  (prestasi  karyawan)  adalah  hasilkerja secara kualitas dan kuantitas yang dicapai oleh seseorang karyawan  dalam  melaksankan  tugasnya  sesuai  dengan tanggung jawab yang diberikan kepadanya.

## 2.4 Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Sri  Kusuma  Dewi  (2013) Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making adalah  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif dengan  kriteria  tertentu[6]–[12].  Ada  beberapa  metode yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah FMADM [13]:
a. Simple Additive Weighting method (SAW)
b. Weight Product (WP)
c. ELECTRE
d. Tehnique  For  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS)
e. Analytic Hierarchy Process (AHP).
3. PEMBAHASAN
3.1. Metode Simple Additive Weighting Simple  Additive  Weighting sering  juga  dikenal dengan  istilah  metode  penjumlahan  berbobot.  Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative dri semua atribut (fishburn,  1976).  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternative yang ada [14]–[17].
Diberikan persamaan sebagai berikut:
Keterangan :
rij = rating kinerja ternormalisasi Max X ij = nilai maximum dari setiap baris dan kolom Min X ij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij = baris dan kolom matriks Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil Dengan  R ij adalah  ranting  kinerja  ternomalisasi  dari alternative Ai pada atribut Cj; I =1,2,….m dan j =1,2,….n Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative  (Vi)  diberikan sebagai :
(2)
V i = nilai rangking untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindifikasikan  bahwa alternative Ai lebih terpilih.
Langkah penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW) [18]:
1. Menentukan Alternatif, yaitu Ai
2. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
3. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria.
4. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria (Ci),kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis  atribut  (atribut  keutungan  ataupun  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi r.
5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  hasil  perangkingan  yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan  vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai) sebagai solusi.

## 3.2. Kriteria Pembobotan
Bobot  dan  kriteria  dalam  Penilaian  Kinerja  Staf  di Kantor  Bupati  Pringsewu.  Tabel  1  Kriteria Adapun kriteria yang dinilai pada alternatif dengan bobot nilainya adalah :
Kriteria Keterangan Nilai C1 Kesetiaan 10 C2 Prestasi Kerja 15 C3 Tanggung Jawab 15 C4 Ketaatan 10 C5 Kejujuran 10 C6 Kerja Sama 10 C7 Prakarsa 15 C8 Kepemimpinan 15 100 Tabel 2 Alternatif
Sedangkan variabel pada pembobotan adalah :
Variabel Keterangan A1 Karyawan1 A2 Karyawan2 A3 Karyawan3 A4 Karyawan4 A5 Karyawan5 Tabel 3 Bobot Nilai Dan Penjelasan bobot nilai dari Penilaian adalah : Bobot Nilai Sangat Baik (SB) 5 Baik(B) 4 Cukup(C) 3 Kurang(K) 2 Sangat Kurang (SK) 1
Tabel 7 Pembobotan Alternatif Tiap kriteria Pada  tabel  ini  didapatkan  nilai  setiap  alternatif  dengan Bobot nilai tiap kriteria sebagai berikut :
N o Kriteria Karyawan
A1 A2 A3 A4 A5 1 C1 5 2 5 5 2
2 C2 3 3 1 1 1
3 C3 2 4 2 2 1
4 C4 3 3 3 1 1 5 C5 2 4 4 2 4 6 C6 3 3 4 3 4
7 C7 5 2 2 2 5 8 C8 4 2 2 2 2
Dalam  pengambilan  keputusan  peneliti  harus  dapat memberikan  bobot,  berdasarkan  tingkatan  kualitas  setiap masing  masing  kriteria  yang  dibutuhkah  sebagi  berikut: Vektor bobot X (10,15,15,10,10,10,15,15)
Membuat  matriks  keputusan  x,  dapat  dibuat  dari  tabel kecocokan sebagai berikut:
5   2   5   5   2 3   3   1   1   1 2   4   2   2   1 3   3   3   1   1 2   4   4   2   4 3   3   4   3   4 5   2   2   2   2 4   2   2   2   2
Pertama  kita  lakukan  normalisasi  matriks  x  untuk menghitung  masing-masing  kriteria  berdasarkan  kriteria sebagai berikut pada Kolom C dibagi oleh nilai maksimal kolom C:
A1
R1.1 = 5 = 5= 1 Max  {5,2,5,5,2} 5 R2 .1= 3 = 3= 1 Max  {3,3,1,1,1} 3 R3.1 = 2 = 2= 0,5 Max  {2,4,2,2,1} 4 R4 .1= 3 = 3= 1 Max  {3,3,3,1,1} 3 R5.1 = 2 = 2= 0,5 Max  {2,4,4,2,4} 4 R6.1 = 3 = 3= 0,75 Max  {3,3,4,3,4} 4 R7.1 = 5 = 5= 1 Max  {5,2,2,2,5} 5 R8 .1= 4 = 4= 1 Max  {4,2,2,2,2} 4 A2 R1.2 = 2 = 2= 0,4 Max  {5,2,5,5,2} 5 R2 .2= 3 = 3= 1 Max  {3,3,1,1,1} 3 R3.2 = 4 = 4= 1 Max  {2,4,2,2,1} 4 R4 .2= 3 = 3= 1 Max  {3,3,3,1,1} 3 R5.2 = 4 = 4= 1 Max  {2,4,4,2,4} 4 R6.2 = 3 = 3= 0,75 Max  {3,3,4,3,4} 4 R7.2 = 2 = 2= 0,4 Max  {5,2,2,2,5} 5 R8 .2= 2 =2= 0,5 Max  {4,2,2,2,2} 4 A3 R1.1 = 5 = 5= 1 Max  {5,2,5,5,2} 5 R2 .1= 1 = 1= 0,3
X=
Max  {3,3,1,1,1} 3 R3.1 = 2 = 2= 0,5 Max  {2,4,2,2,1} 4 R4 .1= 3 = 3= 1 Max  {3,3,3,1,1} 3 R5.1 = 4 = 4= 1 Max  {2,4,4,2,4} 4 R6.1 = 4 =4= 1 Max  {3,3,4,3,4} 4 R7.1 = 2 =2= 0,4 Max  {5,2,2,2,5} 5 R8 .1= 2 = 2= 0,5 Max  {4,2,2,2,2} 4 A4 R1.1 = 5 = 5= 1 Max  {5,2,5,5,2} 5 R2 .1= 1 = 1= 0,3 Max  {3,3,1,1,1} 3 R3.1 = 2 = 2= 0,5 Max  {2,4,2,2,1} 4 R4 .1= 1 = 1= 0,3 Max  {3,3,3,1,1} 3 R5.1 = 2 =2= 0,5 Max  {2,4,4,2,4} 4 R6.1 = 3 =3= 0,75 Max  {3,3,4,3,4} 4 R7.1 = 2 =2= 0,4 Max  {5,2,2,2,5} 5 R8 .1= 2 = 2= 0,5 Max  {4,2,2,2,2} 4 A5 R1.1 = 2 = 2= 0,4 Max  {5,2,5,5,2} 5 R2 .1= 1 = 1= 0,3 Max  {3,3,1,1,1} 3 R3.1 = 1 = 1= 0,25 Max  {2,4,2,2,1} 4 R4 .1= 1 = 1= 0,3 Max  {3,3,3,1,1} 3 R5.1 = 4 = 4= 1 Max  {2,4,4,2,4} 4
R6.1 = 4 =4= 1 Max  {3,3,4,3,4} 4 R7.1 = 5 =5= 1 Max  {5,2,2,2,5} 5 R8 .1= 2 = 2= 0,5 Max  {4,2,2,2,2} 4
Kedua,  membuat  normalisasi  matriks  Y  yang  diperoleh dari hasil matriks X sebagai berikut:
1 0,4 1 1 0,4 1 1 0,3 0,3 0,3 0,5 1 0,5 0,5 0,25 1 1 1 0,3 0,3 0,5 0,75 1 1 1 0,75 0,4 0,5 1 1 0,4 0,5 0,5 0,75 0,4 0,5 1 1 1 0,5

## Perhitungan Alternatif
Dengan  Mengalikan  setiap  kolom  di  tabel  tersebut dengan bobot kriteria yang telah dideklarasikan. Dengan Menggunakan Persamaan:
V 1 = (1x10) + (1 x 15) + (0,5x15) + (1x10) + (0,5 x 10) +
(0,75x10) + (1x15) + (1x15) = (10+15+7,5+10+5+7,5+15+15 ) = 85
V 2 =(0,4x10) + (1 x  15) + (1x15) + (1x10) + (1 x 10) + (0,75x10) + (0,4x15) + (0,5x15)
= (4+15+15+10+10+7,5+6+7,5 ) = 75
V 3 = (1x10) + (0,3 x 15) + (0,5x15) + (1x10) + (1 x 10) + (1x10) + (0,4x15) + (0,5x15)
= (10+4,5+7,5+1+1+1+6+7,5 ) = 38,5 V 4 = (1x10) + (0,3  x 15) + (0,5x15) + (0,3x10) + (0,5 x
10) + (0,75x10) + (0,4x15) + (0,5x15)
= (10+4,5+7,5+3+5+7,5+6+ 7,5) = 51
V 5 = (0,4x10) + (0,3 x 15) + (0,25x15) + (0,3x10) + (1 x 10) + (1x10) + (1x15) + (0,5x15)
= (10+15+7,5+10+5+7,5+15+15 ) = 57,75
Dari  perkalian  matriks  di  X  *  Y  maka  didapatkan  hasil sebagai  berikut  : V 1 =  85  V 2 =75  V 3 =38,5  V 4 =51 V 5 =57,75, nilai terbesar dari penjumlahan matriks diatas adalah V 1 = 85
Berdasarkan  data  diatas  dapat  digambarkan  dengan grafik  untuk  menarik  kesimpulan  atau  hasil  dari perhitungan  penilaian  kinerja  staf  di  Kantor  Bupati Pringsewu sebagai berikut :
dengan  demikian  alternatif  V 1 dapat  disebut  Staf  yang bersangkutan dinyatakan memiliki kinerja yang memuaskan dan terbaik  dalam proses  kerja pada Kantor Bupati Pringsewu.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  permasalahan  diatas  dapat  di ambil sebuah kesimpulan bahwa pengambilan keputusan penilaian Kinerja Staf di Kantor Bupati Pringsewu dapat menggunakan  metode simple  additive  weighting dengan menggunakan kreteria
Kesetiaan,
Prestasi
Kerja,Tanggung Jawab, Ketaatan Kejujuran, Kerja Sama, Prakarsa  dan  Kepemimpinan.  Berdasarkan  lima  variabel yang  di  uji  yang  mewakili  5  Karyawan  di  Kabupaten Pringsewu  di  peroleh  hasil  Karyawan1,  V 1 =  85 Karyawan2  V 2 =75  Karyawan3  V 3 =38,5  Karyawan4 V 4 =51  Karyawan5  V 5 =57,75,  nilai  terbesar  dari penjumlahan  matriks  diatas  adalah  V 1 =  85  dengan demikian alternatif V 1 dapat disebut dengan Kinerja Staf yang  memuaskan  dan  terbaik  dalam  proses  kerja  pada Kantor Bupati Pringsewu.

## Daftar Pustaka
[1] E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  and  T.-P.  Liang, “Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems,” Decis. Support Syst. Intell. Syst. , vol. 7, p. 867, 2007.
[2] N.  T.  Hartanti,  K.  Kusrini,  and  A.  Amborowati, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Program  Keahlian  di  SMK  Syubbanul  Wathon Magelang,” Konf.  Nas.  Sist.  Inform.  2015 ,  pp.  9– 10, 2015.
[3] E.  Turban,  R.  Sharda,  and  D.  Delen, Decision Support  and  Business  Intelligence  Systems. Chapter  6  Artificial  Neural  Networks  for  Data Mining , vol. 8th. 2007.
[4] S.  Zulkifli,  “Decision  Support  System  Pemberian Bonus  Tahunan  Pada  Karyawan  Berdasarkan Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (  Study  Kasus :  Stmik Pringsewu ),” J. TAM  ( Technol. Accept. Model ) , vol. 7, pp. 67–73, 2016.
[5] S.  Mukodimah,  M.  Muslihudin,  and  A.  Maseleno,
“Implementasi Weighted Product Untuk
Mengukur  Indeks  Kinerja  Kepala  Desa  Di Kecamatan Pringsewu,” KNSI , pp. 23–40, 2018.
[6] L.  Muhamad  Muslihudin,  “Implementasi  Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk Diagnosa Awal Gangguan Pada Masa Kehamilan,”
in KNSI 2016 , 2016, pp. 11–13.
[7] S.  H.  Hanifa,  Muhamad  Muslihudin,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan  Besar  Gaji Untuk  Guru  Honorer  Di  Kabupaten  Pesawaran Menggunakan  Metode  Fuzzy  SAW,” Jurtek  IST
Akprind  Yogyakarta ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  83–88,
2016.
[8] R.  Wati,  A.  Irfan,  and  I.  P.  Sari,  “Penerapan Analisis  Gap  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Kabupaten  Pringsewu  Untuk  Kenaikan  Jabatan,” in SNif , 2015, pp. 232–245.
[9] M.  Muslihudin  and  F.  Noviarti,  Tri,  “Sistem Pengambilan  Keputusan  Perankingan  Wilayah Endemik Demam Berdarah Di Kabupaten Tanggamus,” Semnasteknomedia , vol. 6, no. 1, pp. 7–12, 2018.
[10] Y.  Sugiyanto,  M.  Muslihudin,  and  F.  Satria, “Sistem  Pakar  Diagnosis  Kualitas  Bibit  Kambing
PE  (  Peranakan  Ettawah  )  Menggunakan  Image Prossesing Berbasis Website,” SEMNASTEKNOMEDIA ,  vol.  6,  no.  2014,  p.  2.9-
6, 2018.
[11] U.  Lestari  and  M.  Targiono,  “Sistem  Pendukung Keputusan Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)  Sebagai  Acuan  Penerima  Bantuan  Dana Pemerintah  (Studi  Kasus:  Pemerintah  Desa Tamanmartani,  Sleman),” J.  TAM  (  Technol. Accept. Model ) , vol. 8, no. 2, pp. 70–78, 2017.
[12] M. Muslihudin, F. Triananingsih, and L. Anggraei, “Pembuatan  Model  Penilaian  Indeks  Kinerja Dosen  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Simple Additive  Weighting,” SEMNASTEKNOMEDIA , vol. 5, no. 1, pp. 25–30, 2017.
[13] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and Retanto  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision Making  (Fuzzy  MADM) .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2013.
[14] R. Irviani, I. Dinulhaq, D. Irawan, R. Renaldo, and A.  Maseleno,  “Areas  Prone  of  the  Bad  Nutrition based Multi Attribute Decision Making with Fuzzy Simple Additive Weighting for Optimal Analysis,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 118, no. 7, pp. 589– 596, 2018.
[15] S.  Mukodimah,  M.  Muslihudin,  A.  Andoyo,  S. Hartati, and A. Maseleno, “Fuzzy Simple Additive Weighting  and  its  Application  to  Toddler  Healthy Food,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 118, no. 7, pp. 1–7, 2018.
[16] M. Muslihudin, A. Latif, S. Ipnuwati, R. Wati, and A.  Maseleno,  “A  Solution  to  Competency  Test Expertise  of  Engineering  Motorcycles  using Simple  Additive  Weighting  Approach,” Int.  J.
Pure  Appl.  Math. ,  vol.  118,  no.  7,  pp.  261–267, 2018.
[17] A.  Alinezhad,  A.  Amini,  and  A.  Alinezhad, “Sensitivity  analysis  of  simple  additive  weighting method (SAW): the results of change in the weight of  one  attribute  on  the  final  ranking  of alternatives,” J. Ind. Eng. , 2009.
[18] A.  M.  Muhammad  Muslihudin,  Rita  Irviani, Prayugo  Khoir,  “Decision  Support  System  Level Economic  Classification  Of  Citizens  Using  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Makin,”  in ICCSE , 2017, pp. 1–75.