## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 649 − 654 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3462
Sistem Pendukung Keputusan dalam Rekomendasi Penentuan Prioritas Program Pembangunan Daerah menerapkan Simple
Additive Weighting

## Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com
Abstrak− Pihak pemerintah dan lembaga di suatu daerah telah menyusun sebuah program yang dikenal dengan nama RKPD (Rencana  Kerja  Pembangunan  Daerah)  yaitu  penjabaran  dari  RPJMD  (Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah). Namun, Badan Perencanaan Pembangunan Daerah menghadapi beberapa masalah dalam tahap pembangunan pada daerah, di antaranya  adalah  pertimbangan  skala  prioritas  dan  unsur  keadilan  serta  kekurangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  skala  prioritas  pembangunan.  Oleh  karena  itu,  Badan  tersebut  memerlukan  sebuah  sistem  yang  tepat  untuk menentukan  prioritas  pembangunan,  dan  salah  satu  sistem  yang  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  tersebut  adalah Sistem Pendukung Keputusan (SPK). metode yang digunakan adalah SAW yang dipilih karena diharapkan dapat memberikan hasil yang efektif dalam menentukan prioritas program pembangunan daerah pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah. Penelitian menghasilkan bahwa proram daerah pembangunan Jalan Raya dengan nilai 0,77705 memiliki prioritas yang paling tinggi untuk dijadikan prioritas program pembangunan daerah pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah, karena memiliki rangking yang tertinggi bila dibandingkan dengan alternative yang lainnya.
Kata Kunci : SPK; SAW; Prioritas Pembangunan; Program Pembangunan
Abstract− The government and institutions in an area have developed a program known as the RKPD (Regional Development Work Plan), which is an elaboration of the RPJMD (Regional Medium Term Development Plan). However, the Medan City Regional  Development  Planning  Agency  faces  several  problems  in  the  development  stage  in  the  regions,  including consideration of priority scales and elements of justice as well as a lack of a decision support system to determine development priority scales. Therefore, the Agency needs an appropriate system to determine development priorities, and one of the systems that can help solve this problem is the Decision Support System (SPK). The method used is SAW which was chosen because it  is  expected  to  provide  effective  results  in  determining  the  priority  of  regional  development  programs  at  the  Medan  City Regional Development Planning Agency. The research resulted that the regional highway development program with a value of  0.77705  has  the  highest  priority  to  be  prioritized  for  regional  development  programs  at  the  Medan  City  Regional Development Planning Agency, because it has the highest ranking when compared to other alternatives.
Keywords : DSS; SAW; Development Priority; Development Program

## 1. PENDAHULUAN
Pihak pemerintah dan lembaga di suatu daerah telah menyusun sebuah program yang dikenal dengan nama RKPD (Rencana Kerja Pembangunan Daerah) yaitu penjabaran dari RPJMD (Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah). Namun, dalam menentukan rencana kerja pembangunan  pada daerah tersebut masih terdapat beberapa kendala, karena belum ada kesepakatan mengenai prioritas pembangunan yang harus diutamakan sesuai dengan ketetapan yang berlaku pada daerah tersebut[1]–[4].
Dalam  melakukan  pendataan  atau  pengumpulan  data,  dibutuhkan  nilai-nilai  tertentu  agar  pembangunan yang harus diprioritaskan dapat dilaksanakan secara efektif dan efisien. Namun, Badan Perencanaan Pembangunan Daerah menghadapi beberapa masalah dalam tahap pembangunan di daerah, di antaranya adalah pertimbangan skala prioritas dan unsur keadilan serta kekurangan sistem pendukung keputusan untuk menentukan skala prioritas pembangunan. Oleh karena itu, Badan tersebut memerlukan sebuah sistem yang tepat untuk menentukan prioritas pembangunan, dan salah satu sistem yang membantu menyelesaikan masalah tersebut adalah Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk meningkatkan  kemampuan  pengambilan  keputusan  mereka,  namun  bukan  untuk  menggantikan  penilaian  yang dilakukan  oleh  para  pengambil  keputusan  itu  sendiri[5]–[10].  Dalam  penggunaan  SPK,  digunakan  beberapa metode  perangkingan  untuk  mengoptimalkan  hasil  yang  diperoleh,  seperti  metode  SAW,  PSI,  OCRA,  WP, TOPSIS, dan MAUT. Tujuan dari penggunaan beberapa metode perangkingan pada Sistem Pendukung Keputusan adalah untuk memastikan bahwa penggunaan SPK dapat berjalan secara efektif. Salah satu metode perangkingan yang  digunakan  adalah  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  yang  merupakan  metode  penghitungan tertimbang yang memberikan bobot pada setiap kriteria yang telah ditentukan. Dengan metode ini, nilai akhir dari hasil perhitungan yang telah diperoleh akan menjadi keputusan akhir[11]–[14].
Beberapa penelitian terdahulu menggunakan metode SAW yang memungkinkan perhitungan secara cepat dan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ferico  dkk  tahun  2023  meneliti penerapan SAW dalam seleksi penerimaan guru menghasilkan 3 alternatif calon guru terbaik[15]. Penelitian yang dilakukan oleh Angga Lisdiyanto tahun 2023 meneliti penerapan SAW dalam penilaian kinerja Tridharma dosen menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai 3.75 yaitu Dosen A[16]. Penelitian yang dilakukan oleh Niko Akbar

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 649 − 654 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3462
tahun 2023 meneliti penerapan SAW dalam perancangan SPK tentang keterampilan mahasiswa menghasilkan 6 alternatif  yang  mempunyai  nilai  tertinggi[17].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Resma  dan  Sudin  tahun  2023 meneliti penerapan SAW dalam pemilihan merk sepeda motor pada PT. Glostar Indonesia menghasilkan alternatif terbaik yaitu Honda dan alternatif terendah yaitu Suzuki[18].
Dari penjelasan sebelumnya, dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah SAW yang dipilih karena diharapkan dapat memberikan hasil yang efektif dalam menentukan prioritas program pembangunan daerah pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Program Pembangunan Daerah
Program  pembangunan  daerah  merupakan  program  yang  menjadi  prioritas  selama  satu  periode  tertentu  dan bertujuan untuk menangani berbagai  macam masalah dan isu strategis yang  sedang dihadapi, serta  melengkapi berbagai kebutuhan yang dirasakan dan memanfaatkan potensi daerah secara optimal[19].

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW merupakan metode penjumlahan yang memperhitungkan bobot. Prinsip dasar metode SAW adalah menentukan  jumlah  dari  perkalian  antara  bobot  dan  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  untuk  setiap  atribut. Metode SAW memerlukan normalisasi matriks keputusan (X) ke skala yang dapat dibandingkan  dengan semua rating  alternatif  yang  tersedia[20]–[23].  Langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  masalah menggunakan  metode SAW adalah sebagai berikut[24]–[27]: 1. Membuat Matriks Keputusan
x ij = [ x11 x12 x1n x21 x22 x2n … . . … . . … . . xm1 xm2 xmn ] (1)
Dimana m merupakan jumlah alternatif kandidat, n adalah jumlah kriteria evaluasi dan R ij adalah kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria j.
2. Menormalisasikan matrik R ij
a. Untuk kriteria benefit
R ij = xij max xij (2)
b. Untuk kriteria Cost
R ij = min xij Xij (3)
Keterangan:
r ij : nilai rating kinerja ternormalisasi. x ij : nilai atribut yang dimiliki max x ij : nilai terbesar dari setiap kriteria. min x ij : nilai terkecil dari setiap kriteria.
Benefit  : jika nilai terbesar adalah terbaik Cost : jika nilai terkecil adalah terbaik
3. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan dengan rumus:.
Vi = ∑ w j n j=1 r ij (4)
Keterangan: v i : ranking untuk setiap alternatif. w j : nilai bobot dari setiap kriteria.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam menyeleksi prioritas program pembangunan daerah pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah, salah satu  kendala  yang  dihadapi  adalah  banyaknya  program  pembangunan  daerah  yang  perlu  diprioritaskan.  Oleh karena  itu,  untuk  menentukan  prioritas  tersebut,  dilakukan  pendataan  dengan  menetapkan  kriteria-kriteria  dan bobot  yang  harus  dipenuhi  dalam  perhitungan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  hasil  alternatif  terbaik. Sehubungan dengan itu, penulis membuat sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang menggunakan metode SAW dalam menentukan prioritas pembangunan daerah pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah. Di bawah ini merupakan kriteria-kriteria yang digunakan untuk menentukan prioritas program pembangunan daerah:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 649 − 654 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3462
Tabel 1. Kriteria Prioritas Program Pembangunan Daerah
Alternatif Kriteria C 1 Anggaran C 2 Pengguna C 3 Biaya Pemeliharaan C 4 Nilai Ekonomi C 5 Lama Pengerjaan C 6
Tingkat Kegunaan
Dan yang menjadi alternatif penulis menggunakan 10 program pembangunan daerah sebagai sample, yaitu:
Tabel 2. Alternatif Sample Program Pembangunan Daerah
Alternatif Program Pembangunan Daerah A 1 Pasar A 2 Jalan Raya A 3 Stadion A 4 Budidaya Ikan Mas A 5 Penanaman Kelapa Sawit A 6 Pembuatan Air Bersih A 7 Pembuatan Rumah Sakit A 8 Penanggulangan HIV/AIDS A 9 Lampu Jalan A 10 Wisma
Berikut tabel rating kecocokan antara alternatif dan kriteria.
Tabel 3. Nilai Alternatif di Setiap Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Pasar 174800 2300 700000 Baik 2 Tahun Baik Jalan Raya 29000000 200000 87000000 Baik 7 Tahun Sangat Baik Stadion 15000000 500000 90000000 Cukup Baik 6 Tahun Kurang Baik Budidaya Ikan Mas 25000000 7000 60000000 Kurang baik 2 Tahun Cukup Baik Penanaman Kelapa Sawit 2800000 15000 6500000 Cukup Baik 3 Tahun Cukup Baik Pembuatan Air Bersih 1000000 8900 1500000 Cukup Baik 4 Tahun Cukup Baik Pembuatan Rumah Sakit 47000000 47000 90000000 Baik 3 Tahun Sangat Baik Penangulangan HIV/AIDS 10000000 9700 26000000 Sangat Baik 1 Tahun Baik Lampu Jalan 18000000 20000 34000000 Sangat Baik 2 Tahun Sangat Baik Wisma 9000000 5000 98000000 Cukup Baik 5 Tahun Sangat Baik
Untuk pengambilan keputusan bobot yang diberikan dari setiap kriteria adalah= (30%, 10%, 25%, 10%, 15%, 10%). Karena C4 dan C6 merupakan kriteria linguistik, maka harus dibobotkan terlebih dahulu. Penentuan bobot dari setiap kriteria (W j ) dalam bentuk tabel berikut ini:
Tabel 4. Pembobotan untuk C4 dan C6
Keterangan Nilai Kriteria Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang Baik 2
Tahapan  penerapan  metode  SAW  dalam  penentuan  Prioritas  Program  Pembangunan  Daerah  sehingga menghasilkan alternatif terbaik sebagai Prioritas Program Pembangunan Daerah, sebagai berikut: 1. Persiapkan Matrik Keputusan
𝑅 𝑖𝑗 =
[ 174800
2300 700000 4 2 4 29000000 200000 87000000 4 7 5 15000000 500000 90000000 3 6 2 25000000 7000 60000000 2 2 3 2800000 15000 6500000 3 3 3 1000000 8900 1500000 3 4 3 47000000 47000 90000000 4 3 5 10000000 9700 26000000 5 1 4 18000000 20000 34000000 5 2 5 9000000 5000 98000000 3 5 3]
Max     47000000      500000      98000000      5     7     5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 649 − 654 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3462
2. Hitung Matrik Ternormalisasi Untuk Kriteria C1 (Anggran: Benefit) menggunakan persamaan 1 R 1.1 = 174800/47000000 = 0,003719 R 2.1 = 29000000/47000000 = 0,617021 R 3.1 = 15000000/47000000 = 0,319148 R 4.1 = 25000000/47000000 = 0,053191 R 5.1 = 2800000/47000000 = 0,005957 R 6.1 = 1000000/47000000         = 0,002127
R 7.1 = 47000000/47000000 = 1,000000 R 8.1 = 10000000/47000000 = 0,212765 R 9.1 = 18000000/47000000 = 0,382979 R 10.1 = 9000000/47000000 = 0,019148
Untuk Kriteria C2 (Pengguna: Benefit) menggunakan persamaan 1 R 1.2 = 2300/500000  = 0,0046 R 2.2 = 200000/500000 = 0,4000 R 3.2 = 500000/500000 = 1,0000 R 4.2 = 7000/500000  = 0,0140 R 5.2 = 15000/500000  = 0,0300 R 6.2 = 8900/500000  = 0,0178 R 7.2 = 47000/500000  = 0,0940 R 8.2 = 9700/500000  = 0,0194 R 9.2 = 20000/500000  = 0,0400 R 10.2 = 5000/500000    = 0,0100 Untuk Kriteria C3 (Biaya Pemeliharaan: Benefit) menggunakan persamaan 1
R 1.3 = 700000/98000000 = 0,007143 R 2.3 = 87000000/98000000 = 0,887756 R 3.3 = 90000000/98000000 = 0,918367 R 4.3 = 60000000/98000000 = 0,612245 R 5.3 = 6500000/98000000 = 0,066327 R 6.3 = 1500000/98000000 = 0,015306 R 7.3 = 90000000/98000000 = 0,918367 R 8.3 = 26000000/98000000 = 0,265306 R 9.3 = 34000000/98000000 = 0,034694 R 10.3 = 98000000/98000000       = 1,000000 Untuk Kriteria C4 (Nilai Ekonomi: Benefit) menggunakan persamaan 1 R 1.4 = 4/5 = 0,8 R 2.4 = 4/5 = 0,8
R 3.4 = 3/5 = 0,6
R 4.4 = 2/5 = 0,4
R 5.4 = 3/5 = 0,6
R 6.4 = 3/5 = 0,6
R 7.4 = 4/5 = 0,8 R 8.4 = 5/5 = 1,0
R 9.4 = 5/5 = 1,0 R 10.4 = 2/5 = 0,4
Untuk Kriteria C5 (Waktu: Benefit) menggunakan persamaan 1 R 1.5 = 2/7 = 0,285714 R 2.5 = 7/7 = 1,000000
R 3.5 = 6/7 = 0,857142
R 4.5 = 2/7 = 0,285714
R 5.5 = 3/7 = 0,428571
R 6.5 = 4/7 = 0,571429
R 7.5 = 3/7 = 0,428571
R 8.5 = 1/7 = 0,142858
R 9.5 = 2/7 = 0,285714
R 10.5 = 5/7 = 0,714285 Untuk Kriteria C6 (Tingkat Kegunaan: Benefit) menggunakan persamaan 1 R 1.6 = 4/5 = 0,8
R 2.6 = 5/5 = 1,0
R 3.6 = 2/5 = 0,4
R 4.6 = 3/5 = 0,6
R 5.6 = 3/5 = 0,6

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 649 − 654 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3462
R 6.6 = 3/5 = 0,6 R 7.6 = 5/5 = 1,0 R 8.6 = 4/5 = 0,8 R 9.6 = 5/5 = 1,0 R 10.6 = 3/5 = 0,6 Hasil yang diperoleh untuk matrik ternormalisasi yaitu:
𝑅 𝑖𝑗 =
[ 0,003719  0,0046  0,007143 0,8 0,285714 0,8 0,617021  0,4000 0,887756 0,8 1,000000 1,0 0,319148  1,0000 0,918367 0,6 0,857142 0,4 0,053191 0,0140 0,612245 0,4 0,285714 0,6 0,005957 0,0300 0,066327 0,6 0,428571 0,6 0,002127  0,0178 0,015306 0,6 0,571429 0,6 1,000000 0,0940 0,918367 0,8 0,428571 1,0 0,212765 0,0194 0,265306 1,0 0,142858 0,8 0,382979 0,0400 0,034694 1,0 0,285714 1,0 0,019148  0,0100 1,000000 0,4   0,714285 0,6 ]
3. Menghitung Nilai Prefensi
V1 = (0,3*0,003719) +  (0,1*0,0046) +  (0,25*0,007143) + (0,1*0,8) + (0,15*0,285714) + (0,1*0,8) = 0,00111 + 0,00046 + 0,00179 + 0,08 + 0,04286 + 0,08 = 0,20622
V2 = (0,3*0,617021) + (0,1* 0,4000) + (0,25*0,887756) + (0,1*0,8) +  (0,15*1,000000) +  (0,1*1,0) =  0,18511 + 0,04 + 0,22194 + 0,08 + 0,15 + 0,1 = 0,77705 V3 = (0,3*0,319148) + (0,1*1,0000) + (0,25*0,918367) + (0,1*0,6) + (0,15* 0,857142) + (0,1* 0,4) = 0,09574 + 0,1 + 0,22960 + 0,06 + 0,12857 + 0,04 = 0,65391 V4 = (0,3*0,053191) + (0,1* 0,0140) + (0,25*0,612245) + (0,1*0,4) + (0,15*0,285714) + (0,1*0,6) = 0,05320 + 0,0014 + 0,15306 + 0,04 + 0,04286 + 0,06 = 0,34782 V5 = (0,3*0,005957) + (0,1*0,0300) + (0,25*0,066327) + (0,1*0,6) + (0,15*0,428571) + (0,1* 0,6) = 0,00179 + 0,003 + 0,01659 + 0,06 + 0,06429 + 0,06 = 0,20567 V6 = (0,3*0,002127) + (0,1*0,0178) + (0,25*0,015306) + (0,1* 0,6) + (0,15*0,571429) + (0,1*0,6) = 0,00064 + 0,00178 + 0,00383 + 0,06 + 0,08571 + 0,06 = 0,21196 V7 = (0,3*1,000000) + (0,1*0,0940) + (0,25*0,918367) + (0,1*0,8) + ( 0,15*0,428571) + (0,1*1,0) = 0,3 + 0,0094 + 0,2296 + 0,08 + 0,04286 + 0,1 = 0,76186 V8 = (0,3*0,212765) + (0,1*0,0194) + (0,25*0,265306) + (0,1*1,0) + (0,15*0,142858) + (0,1*0,8) = 0,06383 + 0,00194 + 0,06633 + 0,1 + 0,02143 + 0,08 = 0,33353 V9  = (0,3*0,382979) + (0,1*0,0400) + (0,25*0,034694) + (0,1*1,0) + (0,15*0,285714) + (0,1*1,0) = 0,11490 + 0,004 + 0,00867 + 0,1 + 0,04286 + 0,1 = 0,37043 V10= (0,3*0,019148) + (0,1*0,0100) + (0,25*1,000000) + (0,1*0,4) + (0,15*0,714285) + (0,1*0,6)
=0,00574 + 0,001 + 0,25 + 0,04 + 0,10714 + 0,06 = 0,46388
Berikut merupakan tabel hasil akhir yang diperoleh setelah melakukan perhitungan dengan metode SAW yaitu dapat dilihat pada tabel betikut:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Akhir Alternatif Program Daerah Vi Peringkat A 1 Pasar 0,20622 9 A 2 Jalan Raya 0,77705 1 A 3 Stadion 0,65391 3 A 4 Budidaya Ikan Mas 0,34782 6 A 5 Penanaman Kelapa Sawit 0,20567 10 A 6 Pembuatan Air Bersih 0,21196 8 A 7 Pembuatan Rumah Sakit 0,76186 2 A 8 Penangulangan HIV/AIDS 0,33353 7 A 9 Lampu Jalan 0,37043 5 A 10 Wisma 0,46388 4
Berdasarkan  pada  tabel  5  di  atas,  terlihat  bahwa  proram  daerah  pembangunan  Jalan  Raya  dengan  nilai 0,77705 memiliki prioritas yang paling tinggi untuk dijadikan prioritas program pembangunan daerah pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah, karena memiliki rangking yang tertinggi bila dibandingkan dengan alternative yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari analisa dan pembahasan yang telah dilakuakn diatas, maka dapat ditarik kesimpulan dalam penetuan prioritas program  pembangunan  daerah  dengan  menggunakan  metode(SAW  menghasilkan  bahwa  proram  daerah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 649 − 654 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3462
pembangunan  Jalan  Raya  dengan  nilai  0,77705  memiliki  prioritas  yang  paling  tinggi  untuk  dijadikan  prioritas program pembangunan daerah pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah, karena memiliki rangking yang tertinggi  bila  dibandingkan  dengan  alternative  yang  lainnya.  Penelitian  diharapkan  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan  untuk  memutuskan  satu  atau  lebih  dari  beberapa  alternatif  yang  harus  diambil  untuk dijadikan sebagai penentuan Prioritas Program Pembangunan Daerah dengan kriteria sebagai bahan pertimbangan.

## REFERENCES
[1] P. Ayudia and S. Abdullah, “Analisis Keselarasan Dokumen Perencanaan, Penganggaran, Dan Akuntabilitas Kinerja Satuan Kerja Perangkat Daerah (Studi Kasus Pada Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Aceh),” J. Ris. Akunt. dan Bisnis, vol. 23, no. 1, pp. 35–44, 2023.
[2] S.  M.  PANJAITAN,  “PERENCANAAN  DAN  PENYUSUNAN  ANGGARAN  PADA  KANTOR  CAMAT DOLOKSANGGUL KABUPATEN HUMBANG HASUNDUTAN,” 2023.
[3] A. Afif, “MEKANISME PENGANGGARAN SARANA DAN PRASARANA PADA INSTITUT PEMERINTAHAN DALAM NEGERI (IPDN) KAMPUS SUMATERA BARAT TAHUN 2022.” Universitas Andalas, 2023.
[4] Y.  M.  L.  Pau,  T.  E.  D.  Tomasowa,  and  J.  S.  Sir,  “ANALISIS  KONSISTENSI  PERENCANAAN  DAN PENGANGGARAN SERTA IMPLEMENTASI PADA BADAN PENDAPATAN, PENGELOLA KEUANGAN DAN ASET DAERAH PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR,” JAKA-Jurnal Jur. Akuntasi, vol. 5, no. 1, pp. 14–18, 2023.
[5] D. I. H. Damanik and B. Triandi, “Studi Perbandingan Metode Prefrence Selection Index (PSI) Dengan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Pemilihan Laptop,” Inf. Syst. Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 60–69, 2023.
[6] R. Harman, “Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode SAW Berbasis Pemrograman Web Pada PT Nexus Engineering Indonesia,” J. Ilm. Ilk. Komput. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[7] A. Kautsar, S. Wahyudi, and W. Wahyuddin, “Sistem Pendukung Keputusan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 192–201, 2023.
[8] B.  Sianipar,  “IMPLEMENTASI  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  DALAM  PENILAIAN  KINERJA PEGAWAI,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 7, no. 1, pp. 144–150, 2023.
[9] F. Nurzaman and A. P. Putri, “Sistem Pendukung Keputusan Pengambilan Mata Kuliah Peminatan Prodi Informatika UPI YAI Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” ikraith-informatika, vol. 7, no. 1, pp. 67–75, 2023.
[10]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  D.  Hermansyah  and  F.  P.  Sihotang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Staf Marketing Terbaik Menggunakan Metode SAW,” J. Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 303–312, 2022.
[12]  R. T. Aldisa, F. Nugroho, M. Mesran, S. A. Sinaga, and K. Sussolaikah, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Sales Terbaik Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Inf. Syst. Res., vol. 3, no. 4, pp. 548–556, 2022.
[13]  F.  W.  Prana  and  A.  T.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pada  Pengelolaan  Aset  Menggunakan  Metode SAW:(Studi Kasus: Kedai Satwa),” J. Janitra Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[14]  J. D. Jaka, R. Umar, and A. Yudhana, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Anggota Organisasi IMM Menggunakan Metode SAW,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 1068–1079, 2022.
[15]  A.  F.  Pasaribu,  A.  Surahman,  A.  T.  Priandika,  S.  Sintaro,  and  Y.  T.  Utami,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan Guru Menggunakan SAW,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 13–19, 2023.
[16]  A. Lisdiyanto, “Sistem Penilaian Kinerja Tridharma Dosen Menggunakan SAW,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 1, pp. 69–72, 2023.
[17]  N. Akbar, “Perancangan Spk Tentang Keterampilan Mahasiswa Dengan Metode Saw,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 8, no. 1, pp. 105–112, 2023.
[18]  R.  Nuraeni  and  S.  Saepudin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Merk  Sepeda  Motor  dengan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) Pada PT.Glostar Indonesia,”  KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) Terakreditasi, vol. 4, no. 1, pp. 217–223, 2023.
[19]  Bappenas,  “Rancangan  Teknokratik  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  2020  -  2024 :  Indonesia Berpenghasilan Menengah - Tinggi Yang Sejahtera, Adil, dan Berkesinambungan,” Kementeri. PPN/ Bappenas, p. 313, 2019.
[20]  D. A. Trianggana, I. Kanedi, and B. Oktavia, “Perbandingan Metode Simple Additive Weighting Dan Weighted Product Dalam Penilaian Kinerja Guru,” J. Media Infotama, vol. 18, no. 1, pp. 94–98, 2022.
[21]  F. Fitriyani, B. Adiwinoto, E. Helmud, A. A. Alkodri, and A. Anisah, “GDSS Penilaian Kinerja Pada ISB Atma Luhur Menggunakan Metode SAW dan Borda,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 11, no. 1, pp. 136–141, 2022.
[22]  S. M. Akbar and I. G. Anugrah, “Sistem Pendukung Kepustusan Pemilihan Tempat Kos Untuk Mahasiswa di Gresik dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Syntax Lit. J. Ilm. Indones., vol. 7, no. 2, pp. 2761–2769, 2022.
[23]  Sarwandi et al., Sistem Pendukung Keputusan, 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[24]  D.  Hermansyah,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  KARYAWAN  TERBAIK  PADA  PT KARYA ISTANA DAMAI MENGGUNAKAN METODE SAW.” Universitas Multi Data Palembang, 2022.
[25]  R. Abdilana and I. I. Gunawan, “Implementasi Metode SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Scratch,” JIIFKOM (Jurnal Ilm. Inform. dan Komputer), vol. 1, no. 1, pp. 35–40, 2022.
[26]  G. R. Sutama and P. A. Pratama, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa UKT di Universitas Panji Sakti Dengan Metode SAW,” KOMTEKS, vol. 1, no. 1, 2022.
[27]  T. A. I. Sari and N. Manurung, “The Best Harvesters Assessment System At Pt. Padasa Enam Utama By Simple Addictive Weighting (Saw) Method,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 2, pp. 237–243, 2022.