## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BLT DI KECAMATAN SAMPANG MENGGUNAKAN METODE SAW DAN METODE AHP BERBASIS WEB
Rehadian Teja Sukmana Putra, Suryo Adi Wibowo, Yosep Agus Pranoto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia reihanjr27@gmail.com

## ABSTRAK
Program  bantuan  langsung  tunai  untuk  keluarga  miskin  atau  yang  biasa  dikenal  dengan  istilah  BLT merupakan  salah  satu  upaya  pemerintah  untuk  mengurangi  beban  pengeluaran  keluarga  miskin.  Namun  pada praktek lapanganya, pengambilan keputusan untuk menentukan kriteria penerima  bantuan  langsung tunai  yang sudah terjadi biasanya tidak mengacu pada kriteria-kriteria keluarga miskin, diperlukan sebuah sistem informasi untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan  dan  kecurangan.  Pembuatan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  ini bertujuan  sebagai  alat  bantu  bagi  instalasi  yang  terkait,  untuk  menentukan  penerima  bantuan  langsung  tunai secara  tepat  sasaran  dalam  penyaluran  bantuan  langsung  tunai  tersebut.  Agar  tujuan  dari  sistem  ini  dapat tercapai  maka  harus  didukung  dengan  menggunakan  salah  satu  metode  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytic Hierarchy Proces (AHP) untuk mengevaluasi alternatif penerimaan  bantuan  langsung  tunai  berdasarkan  kriteria-kriteria  pengambilan  keputusan.  Berdasarkan  hasil pengujian  fungsional  sistem,  menunjnukkan  bahwa  proses  input  data  dan  fungsi  utama  pada  sistem  dapat berjalan  dengan  tingkat  keberhasilan  100%.  Dan  penerapan  metode  SAW  dan  AHP  pada  sistem  pendukung keputusan ini menghasilkan nilai rata-rata eror sebesar 0% yang didasarkan pada tabel pengujian sistem.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Analythic Hierarchy Process
1. PENDAHULUAN
1.1.   Latar Belakang
Program bantuan langsung tunai untuk keluarga miskin  atau  yang  biasa  dikenal  dengan  istilah  BLT merupakan  salah  satu  upaya  pemerintah  untuk mengurangi  beban  pengeluaran  keluarga  miskin. Melalui  program  bantuan  langsung  tunai  diharapkan berdampak langsung terhadap peningkatan kesejahteraan  dan  ketahanan  ekonomi  keluarga miskin. Namun pada praktek lapanganya, pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  kriteria penerima  bantuan  langsung  tunai  yang  sudah  terjadi biasanya tidak mengacu pada kriteria-kriteria keluarga  miskin,  diperlukan  sebuah  sistem  informasi yang  baik  untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan  dan kecurangan yang dilakukan oleh pihak-pihak tertentu. Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan bagian dari sistem  informasi  berbasis komputer  yang dapat mengatasi masalah ini, sistem ini berguna untuk memudahkan  pengambilan  keputusan  yang  terkait dengan  masalah  seleksi  penerima  bantuan  langsung tunai  untuk  keluarga  miskin,  sehingga  akan didapatkan keluarga yang paling layak diberi bantuan langsung tunai.
Pembuatan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) ini  bertujuan  sebagai  alat  bantu  bagi  instalasi  yang terkait, untuk menentukan penerima bantuan langsung tunai secara tepat sasaran dalam penyaluran bantuan  langsung  tunai  tersebut.  Agar  tujuan  dari sistem  ini  dapat  tercapai  maka  harus  didukung dengan  menggunakan  salah  satu  metode  dalam pengambilan keputusan yaitu metode Simple Additive
Weighting (SAW)  dan Analytic  Hierarchy  Proces (AHP)  untuk  mengevaluasi  alternatif  penerimaan bantuan  langsung  tunai  berdasarkan  kriteria-kriteria pengambilan keputusan.

## 1.2.  Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka masalah  yang  ada  dan  harus  diselesaikan  adalah sebagai berikut :
1. Bagaimanakah  membangun  aplikasi  sistem pendukung keputusan dengan penerapan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Analytic Hierarchy  Proces (AHP)  untuk  memberikan pilihan yang lebih akurat ?
2. Bagaimana  menentukan  penerima  bantuan langsung tunai dengan kriteria terbaik berdasarkan urutan prioritas?

## 1.3.  Batasan Masalah
Batasan  masalah  dari  pembuatan  proposal  ini adalah :
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  memilih warga  yang  berhak  menerima  bantuan  langsung tunai  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  dan Analytic  Hierarchy Proces (AHP).
2. Kriteria-kriteria  penerima  bantuan  langsung tunai adalah sebagai berikut :
(1) Pekerjaan
(2) Penghasilan Per - Bulan
(3) Tanggungan Keluarga
(4) Kepemilikan Aset
(5) Tempat Tinggal
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Al  Fath  Riza  Kholdani  (2017),melakukan penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Dosen  dengan  Metode  AHP  dan SAW”.  Pada  kesimpulan  jurnal  ini  adalah  membuat Rancangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan menerapkan metode analytic hierarchy process(AHP) dan  metode  simple  additive  weighting(SAW)  untuk menentukan  penilaian  kinerja  dosen  menilai  aspek kompetensi.  Dimana  aspek  kompetensi  yang  dinilai adalah  kompetensi  profesional,  kompetensi  sosial, kompetensi kepribadian dan kompetensi agama. [1]
Andrea  graselita  (2017),  melakukan  penelitian tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)”.  Metode    Simple    Additive Weighting    (SAW)    digunakan  untuk    mendukung pengambilan    keputusan    dalam    proses  pemilihan karyawan terbaik terutama dalam proses perangkingan  berdasarkan  kriteria  kriteria    telah ditentukan sehingga  dapat  memberikan rekomendasi pemilihan  karyawan  terbaik  yang    lebih    objektif karena    dapat    dilakukan    pembobotan  terhadap kriteria yang telah ditentukan.[2]
Angga pramudhita (2017), melakukan penelitian tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Rumah  Kost  Putra  Di  Kota  Malang  Dengan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)”. Dalam  metode ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud adalah  rumah  kost  yang  memiliki    kriteria    sesuai dengan yang diinginkan calon penghuni kost. Dengan metode  perangkingan  tersebut,  diharapkan  penilaian akan  lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan    bobot  yang  sudah    ditentukan  sehingga  akan mendapatkan    hasil    yang    lebih  akurat    dan  optimal terhadap  rumah  kost  yang    akan    dipertimbangkan oleh  pengambil keputusan.[3]
Faizal  suwarto  (2017),  melakukan  penelitian tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Administrasi Peserta Didik Baru TK Cendekia Agung Dengan metode Simple Additive Weighting (SAW)”. Dalam  metode  ini  sangat  cocok  digunakan  dalam seleksi  administrasi  penerimaan  peserta  didik  baru karena metode ini akan digunakan untuk menghitung nilai  bobot setiap atribut, kemudian dilakukan proses pengurutan.[4]
Suyono  abubakar  (2018),  melakukan  penelitian tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Objek  Wisata  Kota  Labuan  Bajo  Dengan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)”.  Dalam  metode ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif..  Dengan  metode  perangkingan  tersebut,
diharapkan  penilaian  akan  lebih  tepat  karena didasarkan pada nilai kriteria  dan  bobot yang sudah ditentukan  sehingga  akan  mendapatkan    hasil    yang lebih  akurat    dan  optimal  terhadap  pemilihan  objek wisata  tersebut  yang    akan    dipertimbangkan    oleh pengambil keputusan.[5]

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Definisi  sistem    pendukung    keputusan    adalah sistem  informasi  yang  berbasis  komputer  serta berbasis  pengetahuan  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  di  dalam  instalasi  atau perusahaan.
2.3. Metode Simple Additive Weighting Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot. Konsep dasar  metode SAW adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari    rating    kinerja    pada setiap  alternatif    pada    semua  kriteria.  Andrea graselita (2017) telah  melakukan penelitian tentang “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik Menggunakan Metode SAW untuk mengambil  keputusan  dalam  proses  pemilihan karyawan terbaik”.

## 2.4. Metode Analythic Hierarchy Process
Metode  AHP  adalah  sebuah  kerangka  untuk mengambil  keputusan  dengan  efektif  atas  persoalan yang  kompleks  dengan  menyederhanakan  dan mempercepat  proses  pengambilan  keputusan  dengan memecahkan  persoalan  tersebut  kedalam  bagian- bagiannya,  menata  bagian  atau  variabel  ini  dalam suatu  susunan  hirarki,memberi  nilai  numerik  pada pertimbangan  subjektif  tentang  pentingnya  tiap variabel  dan  mensintesis  berbagai  pertimbangan  ini untuk  menetapkan  variabel  yang  mana  memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi  hasil  pada  situasi  tersebut.  Al  Fath Kholdani (2017) telah melakukan penelitian tentang “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Dosen menggunakan metode AHP dan SAW”.
2.5. PHP ( Hypertext PreProcessor ) PHP  adalah  bahasa  pemrograman script  server- side yang  didesain  untuk  pengembangan  web . Selain itu,  PHP  juga  bisa  digunakan  sebagai  bahasa pemrograman  umum . PHP  di  kembangkan  pada tahun  1995  oleh  Rasmus  Lerdorf,  dan  sekarang dikelola  oleh  The  PHP  Group.  Menurut  website Qwords  (2020)  “PHP  adalah  bahasa  pemograman server-side yang digunakan dalam pembuatan website bersama  dengan  CSS  dan  HTML.  PHP  merubah website dari statis menjadi lebih dinamis serta fungsi website yang lebih interaktif untuk keperluan user”.
2.6. Mysql ( My Structured Query Languange ) MySQL kependekan  dari  ( My  Structured  Query Language ) merupakan program pembuat dan pengelola database atau sering disebut dengan DBMS
yang  mana  singkatannya  ( Database Management System ), DBMS ini  bersifat  open  source,  artinya  kita dapat  mendapatkannya  secara  gratis  suatu  database yang  bersifat  jaringan,  sehingga  dapat  digunakan untuk aplikasi Multi User atau banyak pengguna.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisa Kebutuhan
Program bantuan langsung tunai untuk keluarga miskin  atau  yang  biasa  dikenal  dengan  istilah  BLT merupakan  salah  satu  upaya  pemerintah  untuk mengurangi  beban  pengeluaran  keluarga  miskin. Melalui  program  tersebut,  diharapkan  berdampak langsung  terhadap  peningkatan  kesejahteraan  dan ketahanan ekonomi keluarga miskin.
Namun pada praktek lapangannya, pengambilan keputusan  untuk  menentukan  kriteria  penerima bantuan  langsung  tunai  yang  sudah  terjadi  biasanya tidak  mengacu  pada  kriteria  –  kriteria  keluarga miskin.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  baik  untuk  mengurangi tingkat  kesalahan  dan  kecurangan  yang  dilakukan oleh  pihak  –  pihak  tertentu.  Sehingga  akan didapatkan keluarga yang paling layak diberi bantuan langsung tunai.

## 3.2. Kebutuhan Fungsional
Dibawah ini adalah penjelasan tentang kebutuhan  fungsional,  kebutuhan  yang  perlu  ada untuk admin agar aplikasi dapat berjalan dengan baik sesuai dengan yang dibutuhkan :
1. Dapat menginputkan dan merubah data warga.
2. Menginputkan nilai kriteria warga.
3. Menampilkan  hasil  rangking  dari  warga  yang terpilih.

## 3.3. Perancangan Sistem
Dalam  pengembangan  teknologi  informasi  saat ini, dibutuhkan sistem untuk menentukan penerimaan bantuan  langsung  tunai  di  instalasi  terkait.  Sistem pendukung keputusan tersebut di harapkan untuk bisa memutuskan  dan  memilih  yang  berhak  menerima bantuan  langsung  tunai  secara  cepat  dan  tepat. Analisis  merupakan  cara  untuk  menyelesaikan permasalahan  berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh dari hasil studi lapangan. Sedangkan desain sistem ini ada  beberapa  tahapan  –  tahapan  yang  harus dilakukan.  Adapun  tahapan  –  tahapan  dalam perancangan  sistem  yang  dilakukan  adalah  usecase diagram dan flowchart.

## 3.4. Diagram Alur Metodologi Penelitian

## Gambar 1 Diagram Alur Metodologi Penelitian

## 3.5. Flowchart Metode

## Gambar 2. Flowchart Metode

## 3.6. Flowchart User Admin

## 3.7. Flowchart User Warga
Gambar 4. Flowchart User Warga

## 3.8. Use Case Diagram
Gambar 5. Use Case Diagram

## 3.9. CDM & PDM
Gambar 6. CDM Gambar 7. PDM
3.10. ERD Gambar 8. ERD
3.11. Struktur Menu Gambar 9. Struktur Menu
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Pada  gambar  10  merupakan  halaman  login. Admin  /  user  memasukkan  username  dan  password kemudian tekan tombol login.
Gambar10. Halaman Login

## 4.2. Halaman Menu Utama
Pada  gambar  11  merupakan  halaman  menu utama. Halaman menu utama adalah form yang berisi tentang  penjelasan  BLT  dan  10  teratas  yang menerima BLT.
Gambar 11. Halaman Utama

## 4.3. Halaman Input Data Warga
Pada  gambar  12  merupakan  halaman  input  data warga.  halaman  input  data  warga  adalah  form  yang digunakan untuk menginputkan setiap data warga.
Gambar 12. Halaman Input Data Warga

## 4.4. Halaman Data Warga
Pada gambar 13 merupakan halaman daftar data warga  .  Halaman  daftar  periode  adalah  form  yang digunakan untuk melihat daftar data periode.

## Gambar 13. Halaman Data Warga
4.5. Halaman Perhitungan dan Rangking
Pada gambar 14 merupakan halaman perhitungan bobot dari kriteria warga
Gambar 14. Halaman Perhitungan dan Perangkingan

## 4.6. Halaman Matriks Perbandingan Kriteria
Pada gambar  15  merupakan  halaman penentuan matriks perbandingan kriteria
Gambar 15. Halaman Matriks Perbandingan Kriteria

## 4.7. Halaman Normalisasi Perbandingan Kriteria
Pada  gambar  16  ini  merupakan  halaman normalisasi perbandingan kriteria
Gambar 16. Halaman Normalisasi Perbandingan Kriteria

## 4.8. Halaman Bobot Kriteria
Pada  gambar  17  ini  merupakan  halaman pembobotan dari setiap kriteria
Gambar 17. Halaman Bobot Kriteria 4.9. Halaman Normalisasi Data
Pada gambar 18 merupakan halaman normalisasi data dari setiap data

## Gambar 18. Halaman Normalisasi Data

## 4.10. Halaman Rangking Penerima BLT
Pada  gambar  19  ini  merupakan  halaman perangkingan setelah proses perhitungan
Gambar 19. Halaman Rangking Warga Penerima BLT

## 4.11. Pengujian fungsional sistem
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  apakah  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  BLT  ini  berjalan dengan  baik  atau  tidak.  Hasil  pengujian  fungsional sistem ditunjukan pada Tabel1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Fungsional Sistem No Fungsi yang diuji Browser Google Chrome Uc Browser 1 Tampil halaman login   2 Tampil halaman utama   3 Tampil data kriteria   4 Input data warga   5 Ubah data warga  
6 Hapus data warga   7 Penentuan matriks perbandingan kriteria   8 Tampil normalisasi perbandingan kriteria   9 Tampil nilai bobot kriteria   10 Tampil normalisasi data   11 Tampil hasil perangkingan   12 Logout  

## 4.12. Pengujian Perhitungan Metode
Pengujian  sistem  perhitungan  ini  dilakukan dengan  membandingkan  hasil  akhir  perhitungan manual  dengan  perhitungan  sistem  dimana  hasil perbandingan  tersebut  akan  mengetahui  berapa  besar prosentasi  erorrnya  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 2. berikut.
Tabel 2. Tabel Hasil Perhitungan Manual dengan Perhitungan Sistem Alternatif Hasil Perhitungan Sistem Hasil Perhitungan Manual Selisih Eror sistem Buadah Al Hasib 0,384 0,384 0 0% Rohmah 0,411 0,411 0 0% Butiyah 0,414 0,414 0 0% Dawatul 0,414 0,414 0 0% Beah 0,420 0,420 0 0% Jumlah rata-rata eror 0%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1.  Kesimpulan
Setelah  melalui  tahap  analisa  dan  pengujian pada  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan bantuan  langsung  tunai  menggunakan  metode simple additive  weighting (SAW)  dan analythic  hierarchy process  ( AHP),  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem pendukung keputusan penerimaan bantuan  langsung  tunai  dengan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan analythic  hierarchy  process  ( AHP)  digunakan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan penerimaan  bantuan  langsung  tunai  terutama dalam  proses  perangkingan  berdasarkan  kriteria –  kriteria  telah  ditentukan  sehingga  dapat memberikan  rekomendasi  evaluasi  pemilihan penerimaan  bantuan  langsung  tunai  yang  lebih objektif  karena  dapat  dilakukan  pembobotan terhadap kriteria yang telah di tentukan.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional  sistem, menunjnukkan  bahwa  proses  inout  data  dan fungsi utama pada sistem dapat berjalan dengan tingkat keberhasilan 100%.
3. Penerapan  metode  SAW  dan  AHP  pada  sistem pendukung  keputusan  ini  menghasilkan  nilai rata-rata  eror  sebesar  0%  yang  didasarkan  pada
tabel  pengujian  sistem  dengan  data  uji  sampel sebanyak  5(lima)  yang  dihitung  secara  manual dan  dibandingkan  dengan  perhitungan  yang dilakukan oleh sistem.
4. Pengujian  sistem  ini  dari  sisi  fungsional  dapat membantu  instansi  terkait  dalam  menentukan penerima  bantuan  langsung  tunai  secara  tepat sasaran.

## 5.2.  Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka penulis dapat memberikan saran-saran untuk pengembangan selanjutnya antar lain :
1. Tampilan  halaman  perhitungan  didesain  dengan lebih mudah agar user friendly .
2. Mengembangkan  sistem  menjadi  sisitem  informasi penerimaan BLT melalui website .
3. Menambahkan fitur periode pada penerimaan BLT.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Endang  Lestari.”Kolaborasi  Metode  SAW  dan AHP  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Asisten  Laboratorium”. https://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/v iew/4204 . (1 April 2017).
[2] Al Fath Riza Kholdani 1 , Muflih 2 , Nur Arminarahma 3 .“Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Dosen  Dengan  Metode  AHP dan
SAW”. https://jtiulm.ti.ft.ulm.ac.id/index.php/jtiulm/arti cle/download/14/13 .(1 Juni 2017).
[3] Andrea  Graselita Beatrix  Saquera.“Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan
Terbaik  Dengan  Metode  SAW  (Studi  Kasus
PT.FOCUS  DISTRIBUTION  NUSANTARA SURABAYA) Berbasis Desktop”. https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/1959 . (1 Maret 2017).
[4] Dwi Aris Rahmadani.“Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Lingkungan  Sekolah Terbaik di Kota Pasuruan Menggunakan Metode WP(  Weighted  Product)  Berbasis  Website”. https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/1888 . (1 Maret 2017).
[5] Faizal  Suwarto.”Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Administrasi  Peserta  Didik  Baru  TK Cendekia  Agung  Dengan  Metode  SAW”. https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/465. (2 September 2017)
[6] Suyono Abubakar.“Pengembangan Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek  Wisata Kota  Labuhan  Bajo  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting(SAW)”. https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/469 . (2 September 2018).
[7] Taufiq,  Rohmat.  2020. Sistem  Pendukung Keputusan Pengantar,Contoh Soal dan Pembahasan Menggunakan Metode Grafik,Simpleks,SAW,TOPSIS,AHP. Bogor: Penerbit Mitra Wacana Media.
[8] Setiyaningsih,  Wiji.  2015. Konsep  Sistem Pendukung  Keputusan. Malang:              Yayasan Edelweis .
[9] Marisa,  Fitri.  2017. Web  Prigramming  Clien Side  andt  Server  Side  Untuk  Membangun Poertal. Yogyakarta: Deepublish.
[10] Filipova,  Olga,  and  Rui  Vilão.  2018. Software Development  From A  to Z A Deep Dive into all the  Roles  Involved  in  the  Creation  of  Software. Berlin, Germany: Apress.
[11] Rif’an.  2015. Implementasi  Metode  AHP-WP pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan guru teladan. http://lib.unnes.ac.id/26597/1/4111411025.pdf
[12] Ulum.  2016. Sistem  Pendukung  Keputusan pemilihan  siswa  berprestasi  menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process)
[13] Orlando.  2015. Sistem  Pengambil  Keputusan penentuan  siswa  berprestasi  pada  sekolah menengah atas negeri 1 Maumere menggunakan metode AHP
[14] Dudung.  2016. Pengertian  Komponen  dan Fungsi XAMPP Lengkap dengan Penjelasannya . Yayasan Edelweis
[15] Putra. 2017. Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan  pemilihan  objek  wisata  di  Malang dengan  menggunakan  metode  SAW. Penerbit Mitra Wacana Media