## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENILAIAN TEKNISI WAN PT. TELKOM AKSES YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Mahendra Wahyu Prihantoro 1 , Arita Witanti 2
1 Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
2 Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
1 16111019@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 arita @mercubuana-yogya.ac.id

## Abstract
PT. Telkom Akses is a subsidiary of PT. Telkom Indonesia that delivers and optimizes the broadband service in entire Indonesia. In  this  digital-based  era,  both  technology  development  and  business  competition  are  way  more  advanced  and  stricter. Consequently, PT. Telkom Akses is required to be able to provide the tough and reliable Human Resources to achieve its vision as  the  best  broadband  provider.  This  study  was  conducted  at  PT.  Telkom  Akses  Yogyakarta  using  five  criteria  such  as Productivity, Cooperation, Improvisation, Attendance and Discipline. In order to be able to make precise decisions in this research,  the  method  of  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  was  used  by  finding  the  weighted  summation  of  the  technician performance ratings on all attributes. Based on the calculation result, both SAW method implementations, either the manual calculation or the application system calculation, were able to produce the technician performance ranking of the WAN Unit, with the highest result for rank sorting, and with the percentage value of 14.3% based on the RSD test result.
Keywords: Technician Performance, Simple Additive Weighting (SAW), Decision Support System, RSD

## Abstrak
PT.  Telkom  Akses  merupakan  anak  perusahaan  dari  PT.  Telkom  Indonesia  yang  melayani  dan  mengoptimalkan  layanan broadband di seluruh Indonesia. Dalam era yang serba digital, perkembangan teknologi semangin meningkat dan persaingan bisnis  juga  semakin  ketat.  Oleh  karena  itu,  PT.  Telkom  Akses  dituntut  mampu  menyediakan  Sumber  Daya  Manusia  yang tangguh dan handal guna mencapai visi nya sebagai penyedia Broadband terbaik.Studi ini dilakukan di PT. Telkom Akses Yogyakarta dengan menggunakan 5 kriteria yaitu Produktivitas, Kerjasama, Improvisasi, Kehadiran, dan Kedisiplinan. Agar dapat membuat keputusan yang tepat dalam penelitian ini maka menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja teknisi pada semua atribut. Berdasarkan hasil  perhitungan  yang sudah diujikan, penerapan metode SAW baik perhitungan manual maupun dengan perhitungan sistem aplikasi yang telah dibuat mampu menghasilkan perangkingan kinerja teknisi unit WAN dengan hasil pengurutan nilai tertinggi. dengan nilai berdasarkan hasil pengujian RSD mendapatkan prosentase nilai sebesar 14,3%.
Kata kunci: Kinerja Teknisi, Simple Additive Weighting (SAW), Sistem Penunjang Keputusan, RSD

## 1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Dalam era yang serba digital, perkembangan  teknologi  semangin  meningkat  dan persaingan  bisnis  juga  semakin  ketat.  Oleh  karena itu, PT. Telkom Akses dituntut mampu menyediakan Sumber  Daya  Manusia  yang  tangguh  dan  handal guna  mencapai  visi  nya  sebagai  penyedia Broadband terbaik. Namun pada praktek dilapangan PT.  Telkom  Akses  belum  dilaksanakan  adanya penialain  teknisi  tiap  masing  –  masing  unit  secara optimal. Selama ini penilaian prestasi tiap unit hanya ditentukan  secara  manual,  belum  ada  kriteria penilaian  dan  metode  yang  jelas.  Melihat  kondisi seperti di atas, maka kiranya diperlukan suatu sistem pendukung keputusan dalam menilai kinerja teknisi dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW). Metode ini dipilih karena mampu menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang dimaksud  adalah  yang  berhak  menerima  reward berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan. Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan, maka  tema  penelitian  ini  adalah  mengembangkan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk penilaian  prestasi  teknisi  dengan  judul  “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Teknisi WAN PT. Telkom  Akses  Yogyakarta  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting ”.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dalam  penelitian  ini  telah  dirumuskan  suatu permasalahan bagaimana membangun kinerja sistem dalam penghitungan nilai indeks teknisi menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting dan analisa tingkat keberhasilan serta kinerja sistem aplikasi  penunjang  keputusan  dalam  memberi penelian terhadap kinerja teknisi.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menghasilkan  suatu  model  sistem  rekomendasi untuk  penilaian  teknisi  WAN  PT.  Telkom  Akses Yogyakarta.
Manfaat  penelitian  ini  diharapkan  mampu menjadi  sistem  bantuan  untuk  memberikan rekomendasi  dalam  menentukan  penilaian  teknisi unit WAN PT. Telkom Akses Yogyakarta.

## 1.2 Tinjauan Pustaka
Penilaian  kinerja  secara  umum  bertujuan untuk memberikan feedback kepada tenaga pengajar dalam  upaya  memperbaiki  tampilan  kerja, meningkatkan  produktivitas  suatu  organisasi,  dan tujuan promosi jabatan, kenaikan gaji, dan pelatihan. Akan tetapi pada SMK Global Surya belum adanya sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan
untuk  mengolah  data  guru  yang  dapat  membantu sekolah  untuk  menentukan  guru  yang  layak mendapatkan reward atau penghargaan . Selama ini proses  masih  dilakukan  secara  manual  oleh  kepala sekolah,  sehingga  proses  pengambilan  keputusan menjadi  tidak  efektif  dan  efisien  yang  dapat menimbulkan  peluang  terjadinya  kesalahan  dan memakan  banyak  waktu  serta  tenaga.  Proses penelitian menggunakan Metode SPK yaitu Simple Additive  Weighting  (SAW).  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  Pada  setiap  alternatif  dari  semua atribut,  metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi matrik keputusan (x) ke suatu skala yang dapat  di  perbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada [7].
Proses  seleksi  dimulai  dari  peneriaan lamaran  dan  berakhir  dengan  kepu-tusan  lamaran tersebut.  Semakin  efektif  proses  seleksi,  semakin besar  kemungkinan  untuk  mendapat-kan  tenaga kerja yang tepat bagi perusahaan. Selain itu seleksi yang  efektif  akan  berpengaruh  langsung  pada prestasi kerja dari tenaga kerja dan kinerja finansial perusahaan [4].
Penelitian  ini  menggunakan  kriteria  5C yaitu  Character,  Capital,  Capacity,  Collecteral  dan Condition.  Penelitian  ini  menggunakan  Microsoft visual  basic  6.0  merupakan  sebuah  bahasa pemrograman yang menawarkan integrated development  environtment (IDE).  Sistem  ini memberikan  inputan  data  pemohon,  inputan  data jaminan  dan  form  analisa  dan  penilaian  pemohon. Pemohon  yang  layak  menerima  dengan  nilai kelayakan 59-100 [2].
Penelitian  ini  menggunakan  6  kriteria penilaian  (jenis  mahasiswa,  ketepatan  lulusan,  ipk, usia, prestasi akademik, prestasi non akademik) pada proses  pemilihan  lulusan  terbaik  yang  bertujuan untuk  menghasilkan  model  sistem  rekomendasi, sehingga  nantinya  diharapkan  model  yang dihasilkan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam penentuan  lulusan  terbaik.  Berdasarkan  data  yang telah  diujikan,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem dapat  berfungsi  dengan  baik  serta  dapat menghasilkan  perangkingan  yang  diurutkan berdasarkan  nilai  tertinggi.  Kesesuaian  antara metode  universitas  dan  sistem  dengan  FMADM (SAW) memiliki tingkat kesesuaian 100%. Sedang berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  RSD diperoleh nilai sebesar 15.02% [3].
1.3 Landasan Teori
Teori keputusan merupakan teori mengenai cara  manusia  memilih  pilihan  diantara  pilihan- pilihan  yang  tersedia  secara  acak  guna  mencapai tujuan  yang  hendak  diraih.  [1].  Serta  Keputusan tidaklah  secara  tiba-tiba  terjadi,  melainkan  melalui beberapa  tahapan  proses.  Condorcet  membagi
proses  pembuatan  keputusan  menjadi  tiga  tahap yang antara lain : proses mengusulkan prinsip dasar bagi pengambilan keputusan, proses mengeliminasi pilihan-pilihan  yang  tersedia  menjadi  pilihan  yang paling  memungkinkan,  serta  proses  pemilihan pilihan dan mengimplementasikan pilihan [1].
Sistem  penunjang  keputusan  merupakan proses  pengambilan  keputusan  yang  telah  dibantu sistem komputerisasi untuk membantu proses suatu pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan beberapa  data  dan  metode  tertentu  untuk menyelesaikan suatu masalah yang tidak terstruktur. Keberadaan  SPK  sendiri  pada  perusahaan  bukan untuk  menggantikan  tugas-tugas  tim  manajemen pengambil keputusan, tetapi merupakan sarana yang membantu dalam proses pengambilan keputusan itu sendiri. Dengan menggunakan data-data yang sudah diolah  dengan  metode  yang  baik  sehingga  mampu memberikan  keluaran  informasi  untuk  mengambil keputusan  dari  masalah-masalah  semi-terstruktur. Dalam implementasi nya, Informasi hasil dari sistem bukanlah  hal  yang  menjadi  patokan,  pengambilan keputusan tetap berada pada pengambil keputusan. Sistem  hanya  menghasilkan  keluaran  yang mengkalkulasi  data-data  sebagaimana  perhitungan seorang  pengambil  keputusan.  Sehingga  kerja pengambil keputusan dapat dimudahkan [9].
Metode Simple  Additive  Weight (SAW), sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weight (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada semua atribut [10].
Berdasarkan  hasil  perangkingan    yang telah    diperoleh  menggunakan    metode  SAW tersebut, selanjutnya  hasil  tersebut  dapat  diujikan dengan  menggunakan  Relative  Standard Deviation (RSD), seperti pada Persamaan 1 :
𝑅𝑆𝐷 = &' ( × 100% (1)
RSD  sendiri  dinyatakan  dalam  prosentase persen  dan  diperoleh  dengan  mengalikan  standar deviasi  (SS)  dengan  100  dan  membaginya  dengan dengan rata-rata nilai pengukuran x [3].

## 2. Metode Penelitian
2.1. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dan  diproses  pada penelitian  ini  adalah  data  teknisi  unit    WAN  PT. Telkom Akses Yogyakarta.
2.2. Tahap Penelitian
Tahap  pembangunan  sistem  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Penelitian
Dalam proses penilaian teknisi pada sistem ini  memerlukan  lima  (5)  bobot  kriteria.  Bobot kriteria yang diperlukan dapat dilihat dari tabel 1.
Tabel 1. Tabel Bobot Kriteria
Kode Kriteria Sifat Nilai W ( Bobot ) C1 Produktivitas Benefit 4 C2 Kerjasama Benefit 3 C3 Improvisasi Benefit 2 C4 Kehadiran Benefit 2 C5 Kedisiplinan Benefit 4
Dari  tabel  1.  kriteria  C1,  C2,  C3,  C4,  C5 bernilai benefit atau keuntungan, kriteria mempunyai penilaian yang memberikan nilai besar dengan score baik. Karena itu semakin nilai tiap-tiap kriteria  bernilai  baik  maka  score  yang  didapatkan juga  besar.  Kriteria  pada  penelitian  ini  bersumber dari  da  yang  ditentukan  berdasarkan  dari,  Setelah kriteria di tentukan selanjutnya adalah mengkonversikan nilai/ skor tiap kriteria dan rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria, dinilai  dengan  1  sampai  4,  rating  kecocokan  bisa dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Kecocokan
Niali Keterangan 1 Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik
Nilai Produktivitas bersumber dari jumlah
closing (penyelesain)  tiket  ( work  order )  setiap
teknisi unit WAN. Rating kecocokan tiap alternatif pada kriteria produktivitas yang telah ditentukan site
manager dinilai dengan 1 sampai 4 yaitu:
0 tiket (-) = 1 0 tiket > closing ≤ 3 tiket    = 2
3 tiket > closing ≤ 5 tiket   = 3 closing > 5 tiket = 4
Konversikan  nilai  kriteria  kerjasama  dari data  kualitatif  sehingga  membentuk  nilai  kriteria kerjasama  menjadi  data  kuantitatif.  Rating kecocokan  tiap  alternatif  pada  kriteria  kerjasama yang  menentukan site  manager dinilai  dengan  1 sampai 4 yaitu:
Sangat Baik = 4
Baik = 3
Cukup = 2
Buruk = 1
Konversikan nilai kriteria improvisasi dari data  kualitatif  sehingga  membentuk  nilai  kriteria improvisasi  menjadi  data  kuantitatif.  Rating kecocokan  tiap  alternatif  pada  kriteria  improvisasi yang  menentukan site  manager dinilai  dengan  1 sampai 4 yaitu:
Sangat Baik = 4 Baik = 3
Cukup = 2
Buruk = 1
Konversikan  nilai  kriteria  kehadiran  dari data  kualitatif  sehingga  membentuk  nilai  kriteria kehadiran  menjadi  data  kuantitatif.  Rating kecocokan  tiap  alternatif  pada  kriteria  kehadiran yang  menentukan site  manager dinilai  dengan  1 sampai 4 yaitu:
Sangat Baik = 4
Baik = 3
Cukp = 2
Buruk = 1
Konversikan nilai kriteria kedisiplinan dari data  kualitatif  sehingga  membentuk  nilai  kriteria kedisiplinan  menjadi  data  kuantitatif.  Rating kecocokan  tiap  alternatif  pada  kriteria  kedisiplinan yang menentukan manager dinilai dengan 1 sampai
4 yaitu:
Sangat Baik = 4
Baik = 3
Cukup = 2 Buruk = 1
Gambar 2 Diagram Konteks

## 2.3. Pengambilan Keputusan
Tabel 3. Alternatif per Kriteria
Alternatif  Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 4 2 2 4 A2 4 3 2 1 2 A3 4 3 1 1 4 A4 3 3 1 1 5 A5 5 5 1 1 5 A6 4 1 2 3 2 A7 4 3 3 2 4 A8 3 3 3 3 3 A9 2 4 2 3 1 A10 5 4 1 1 2 A11 3 4 1 2 5 A12 4 3 1 2 2 A13 2 1 4 3 3
Pada  pengambilan  keptusan  memberikan bobot  pada  masing-masing  kriteria  yang  dapat dilihat pada  tabel 3.
Sebagai contoh menggunakan alternatif ke- 5:
Vektor bobot (W) = [ 5,5,1,1,5]
(1)
Maka  selanjutnya  akan  ditentukan  nilai matriks bobot normalisasi. Bobot normaliasasi (R) = nilai  setiap  kriteria  /  nilai  terbesar  pada  setiap kriterianya.
(2)
Jika  nilai  dari  matrik  bobot  normalisasi  (R)  sudah ditentukan, maka selanjutnya menghitung nilai dari rangking untuk setiap alternatifnya (V). Vektor V = hasil penjumlahan dari hasil kali nilai rating kinerja ternormalisasi  tiap  kriterianya  dengan  nilai  bobot dari  setiap  kriteria.  Dari  hasil  Vektor  V  tersebut maka  akan  ditentukan  rangking  untuk  setiap alternatifnya.  V5  merupakan  peringkat  pertama karena memiliki nilai yang lebih besar dari nilai lain. V5  merupakan  nilai  preferansi  dari  alternatif  A5 yaitu dengan nilai,12,2. sehingga A5 yang menjadi rekomendasi alternatif terbaik.
Berikut  adalah  rancangan  Diagram Konteks dan DFD  Level 0 yang digunakan.
Berikut  adalah  rancangan  ERD  dan  relasi tabel yang digunakan.
Gambar 4. ERD
Gambar 5. Relasi Tabel Gambar 3 DFD Level 0

## 3.   Pembahasan
Tujuan  dibuatnya  sistem  dalam  penelitian ini  untuk  membantu  melakuan  perhitungan  serta rekomendasi  penilaian  kinerja  teknisi,  pengguna tidak  perlu  menggunakan  perhitungan  manual  lagi sehingga  proses  menjadi  lebih  mudah,  akurat  dan transparan. Sistem secara langsung akan memproses penilaian  teknisi  dari  proses  pemberian  bobot preferensi,  pembentukan  matriks  keputusan, normalisasi matriks, hingga muncul matriks terbobot sampai  dengan  hasil  akhir  perangkingan  dan mendapatkan  alternatif  atau  laporan  teknisi  yang memiliki nilai tertinggi.
Bobot  kepentingan  setiap  kriteria  seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Nilai Bobot Kepentingan
Proses perangkingan menggunakan sistem seperti pada Gambar 7 Sampai Gambar 12.

## 1. Matriks keputusan (X)
Matriks keputusan yang telah
dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy ,
seperti Gambar 7.
2. Matriks Ternormalisasi (R)
Berikut matriks ternormalisasi seperti pada
Gambar 8.

## Gambar 8  Matriks Ternormalisasi (R)
3. Matriks Bobot Preferensi (W)
Berikut  matriks  bobot  preferensi  seperti pada Gambar 9.
Gambar 9. Bobot Preferensi (W)

## 4. Matriks Terbobot
Berikut matriks terbobot sebelum mencari hasil dari matriks perangkingan ( V ) seperti pada Gambar 10.
Gambar 7 Matriks Keputusan (X)

## Gambar 10. Matriks Terbobot
5. Kesimpulan Hasil Perangkingan
Berikut hasil perangkingan dari
perhitungan  matriks  (  V  )  seperti  pada
Gambar 4.11.
Gambar 11. Hasil Perangkingan Sistem Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian Sistem No Teknisi WAN
C1 C2 C3 C4  C5 V Peringkat 1 Danar Bayu Nugroho
5 5 1 1 5 12,2 1
2 Ahmad Arief
4 4 2 2 4 11,2 2 3 Estu Yoga Prasaja
4 3 3 2 4 11,2 3
4 Kanaka Zilki 3 4 1 2 5 10,8 4
5 Fredy 3 3 3 3 3 10,2 5 6 Asnan Nugroho 4 3 1 1 4 9,4 6 7 Danang Sugiarto 3 3 1 1 5 9,4 7 8 Juni Andriyanto 5 4 1 1 2 9,2 8
9 Wiji Wulantoro 2 1 4 3 3 8,6 9 10 Rio Wibowo 4 3 1 2 2 8,6 10 11 Dicky Ari Pradana 4 1 2 3 2 8,4 11 12 Antonius Tony 4 3 2 1 2 8,2 12 13 Gani Hermanto 2 4 2 3 1 7,8 13
Pada  Tabel  4  diatas,  bahwa  data  yang diujikan  sejumlah  13  data  alternatif  sesuai  jumlah teknisi yang ada di unit WAN mampu menampilkan hasil perangkingan kinerja teknisi unit WAN dengan pengurutan berdasarkan nilai tertinggi. Berdasarkan hasil  perhitungan  sistem aplikasi  SAW    tersebut, maka hasil  tersebut  dapat  diujikan kembali dengan menggunakan Relative  Standard  Deviation (RSD) guna mendapatkan nilai prosentase ketepatan relatif pengukuran datanya dengan persamaan 1 berikut:
𝑆𝐷
𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑥 100 % SD = Standar deviasi ∑ 𝑋𝑖 ; =  Jumlah  Kuadrat  pengukuran seluruh  nilai  akhir  sistem  (  dalam  hal  ini Vector V dari hasil hitung SAW )
∑ 𝑋𝑖 = Jumlah pengukuran seluruh nilai akhir sistem ( nilai Vector V).
n
= jumlah total sampel nilai yang di
analisa.
Untuk mencari Standar Deviasi dapat melihat persamaan 3 sebagai berikut :
𝑆𝐷 = <∑ =>?@( ∑ BC)?
E F@G (3)

## Tabel 5. Data Pengukuran RSD
Nilai akhir hitung dari Sistem Aplikasi SAW
Xi Xi 2 12,2 148,8 11,2 125,4 11,2 125,4
10,8 116,6
10,2 104,0
9,4 88,4 9,4 88,4 9,2 84,6
8,6 74,0
8,6 74,0
8,4 70,6
8,2 67,2
7,8 60,8 ∑ 𝑋𝑖 = 125,2 ∑ 𝑋𝑖 ; = 1228,3
(∑ 𝑋𝑖) ; = 15675,04 Tabel 4. 1 Data Pengukuran RSD 𝑆𝐷 = <1228,3 − 15675,04 13 12
𝑆𝐷 = √1,9 =  1,37
Jadi mengacu pada Persamaan 3, hasil untuk perhitungan RSD mendapatkan nilai sebagai berikut :
1,37
9,6 𝑥 100 % = 14,3 %
Dari pengujian RSD pada sistem penialain teknisi  unit  WAN  dihasilkan  prosentase  sebesar 14,3%. Dalam hal ini semakin tinggi nilai dari hasil hitung RSD, maka dari perhitungan dengan metode yang  dihasilkan  semakin  optimal  dan  memiliki ketepatan yang relatif baik.

## 4.   Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  maka  dapat disimpulkan, dalam pelaksanaan penelitian penilaian  kinerja  teknisi  unit  WAN  ditentukan  5 kriteria  penilaian  yaitu  Produktivitas,  Kerjasama, Improvisasi, Kehadiran, dan Kedisiplinan.
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  dapat  berjalan  dengan baik  dengan  mampu  memberi  hasil  perangkingan yang di urutkan dari nilai tertinggi. Sedangkan  hasil pengujian    menggunakan    RSD    diperoleh    nilai sebesar  14,3%,  dalam  hal  ini  semakin  tinggi  nilai dari  RSD,  maka  perhitungan  dengan  metode  yang dihasilkan semakin optimal dan memiliki ketepatan yang relatif baik.
Sementara  itu,  Saran  pengembangan  yang dapat  dilakukan  pada  sistem  ini  adalah pengembangan fitur laporan untuk menyimpan hasil perangkingan data teknisi setiap bulan nya, sehingga dapat  disimpan  menjadi  arsip  yang  berguna  untuk evaluasi kinerja teknisi dalam jangka panjang. Dan Saran  ntuk  penelitian  selanjutnya  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  metode MADM yang lain. Serta melakukan pengujian ulang menggunakan  RSD.  Sehingga  nantinya  mampu menjadi perbandingan guna mendapatkan hasil yang lebih baik.

## Daftar Rujukan
[1] Hansson, S. O. (2005). Decision Theory . Department of Philosophy and the History of Technology, Royal Institute of Technology (KTH), Minor revisions 2005- 08-23.
[2] Oktaputra, A. W., & Noersasongko, E. (2014). Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Kredit Motor  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting Pada Leasing HD Finance. Jurnal SPK, 1- 9.
[3] Purnomo, A. S., & Rozi, A. F. (2018). Rekomendasi Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik  Menggunakan  Fuzzy MADM Dengan Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem Informasi Indonesia (JSII), Vol. 3 No. 1, ISSN : ISSN: 2460 – 6839, 1-13.
[4] Refiza.  (2019).  Penerapan  Metode  Simple  Additve Weighting (SAW) Untuk Seleksi Tenaga Kerja.
[5] Rozi, A. F., & Purnomo, A. S. (2017). Rekomendasi Pemilihan  Minat  Studi  Menggunakan  Metode Mamdani  Studi  Kasus  :  Program  Studi  Sistem Informasi  FTI  UMBY.  Informatics  Journal,  Vol.  2,
No. 3, ISSN : 2503–250X, 138-147.
[6] Septian,  M.  N.,  &  Purnomo,  A.  S.  (2017).  Sistem Penilaian  Pegawai  Menggunakan  Metode  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dan Weighted Product (WP). JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial  Intelligence),  Vol.  1,  No.  1,  ISSN  :  2580- 2593, 27-33.
[7] Setya,  A.,  Rahma,  D.,  &  Hartati,  I.  (2018).  Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting)  sebagai  Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus
: SMK Global Surya). Metode SAW (Simple Additive Weighting)  sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya).
[8] Turban,  Sharda,  &  Delen.  (2011).  Decision  Support System  and  Intelligent  System  (Sistem  Pendukung Keputusan  dan  Sistem  Cerdas).  Yogyakarta:  Andi Offset.
[9] Wibowo.  (2011).  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan.  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi Terapan. Advanced Science, Engineering and Information Technology (IJASEIT) , 6(3), pp. 343-346. doi:10.18517/ijaseit.6.3.827.
[10] Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Wardoyo, R.  (2006).  Fuzzy  Multi-  Atribute  Decision  Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.