## IMPLEMENTASI FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEGHTING (SAW) SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA BEASISWA PENELITIAN
Rahman Abdillah
Program Studi Informatika, Universitas Indraprasta PGRI E-Mail:rabdil.bu@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendesain  sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  dalam penentuan  peserta  yang  mendaftar  beasiswa  penelitian  pada  program  beasiswa  penelitian Riset  Inovatif  Produktif  (RISPRO)  dari  Lembaga  Pengelola  Dana  Pendidikan  (LPDP), Kementerian Keuangan RI. Metode penelitian yang digunakan adalah menggunakan metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighted  (FSAW)  yakni  dengan  cara  mengelompokkan  dan mengklasifikasikan  atribut-atribut  dalam  kriteria  penilaian,  kemudian  menghitung  sesuai dengan  bobot  kriteria  masing-masing,  serta  meranking  hasil  akhir  penghitungan  tersebut. Pengambil  keputusan  akan  dengan  cepat  mendapatkan  rekomendasi  nama  peserta  sesuai dengan ranking dan penilaian nilai akhir. Dengan adanya sistem pendukung keputusan yang telah  dirancang  ini  diharapkan  dapat  membantu  pengambil  keputusan  dalam  menentukan kandidat  yang  layak  mendapatkan  beasiswa  penelitian  RISPRO  dengan  lebih  cepat  dan akurat.
Kata Kunci : DSS, FSAW, RISPRO, ranking

## Abstract
The  aim  of  this  research  is  designing  decision  support  systems  (DSS)  which  helps  the decision  maker  to  acquire  the  decision  applied  to  the  candidates  which  register  to  the research  scholarship  program  (Riset  Inovatif  Produktif/RISPRO)  from  Lembaga  Pengelola Dana  Pendidikan  (LPDP),  held  by  the  Ministry  of  Finance  RI.  This  research  use  Fuzzy Simple  Additive  Weighted  (FSAW)  as  a  methodology  by  classified  attributes  from  each criteria rate, then calculate weights of each criteria and rank them as a final result. Decision maker  will  get  recommendation  of  potential  awardees  base  on  rank  and  score  from  each candidates. The presented of decision support systems that has been designed hope can help the  decision  maker  to  do  the  process  of  determining  scholarships  recipient  faster  and accurately.
Keywords : DSS, FSAW, RISPRO, rank

## Pendahuluan
Lembaga Pengelola Dana Pendidikan (LPDP) merupakan sebuah lembaga dibawah naungan Kementerian  Keuangan  yang  bertugas  untuk  mengelola  dana  pendidikan.  Dana  pendidikan ini  dialokasikan  untuk  pengembangan  pendidikan  melalui  berbagai  program  beasiswa  dan bantuan  dana  penelitian.  LPDP  salah  satu  misinya  adalah  mendorong  riset  strategis dan/inovatif  yang  implementatif  serta  menciptakan  nilai  tambah  melalui  pendanaan  riset, bertanggung  jawab  untuk  berpartisipasi  pada  pengembangan  dan  penerapan  riset  di Indonesia  (RISPRO,  2017).  Salah  satu  program  beasiswa  yang  bersifat  bantuan  penelitian dan non-jenjang pendidikan adalah Program Riset Inovatif Produktif (RISPRO).
Penilaian  yang  selama  ini  dilakukan  oleh  tim  reviewer  LPDP  adalah  dengan  cara memberikan  penilaian  melalui  form  yang  dibagikan  kepada  3  orang  reviewer.  Satu  orang reviewer  akan  menilai  satu  berkas  pendaftar.  Penilaian  dilakukan  dalam  rapat  tersendiri dengan bertatap muka langsung. Dari seluruh berkas yang terkumpul dinilai dengan skala 1 (buruk) sampai dengan 7 (sangat baik), tanpa ada nilai 4. Dengan cara penilaian seperti ini
terdapat kemungkinan kesalahan penilaian dikarenakan faktor kesalahan pemasukan data dan kesalahan penilaian dari manusia.
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan Fuzzy Simple Additive Weighted  (FSAW)  kedalam  bagian  dari  sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  dalam penentuan  beasiswa  penelitian  RISPRO.  Penelitian  ini  memformulasikan  penghitungan aplikasi  pendukung  keputusan  pada  beasiswa  penelitian  RISPRO  dengan  menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighted (FSAW). Nilai akhir yang digunakan sebagai bahan acuan  pengambilan  keputusan  akan  diurutkan  dan  kemudian  pengambil  keputusan  dapat mengambil  data  beberapa  peserta  dengan  nilai  yang  tertinggi  sesuai  dengan  kebijakan lembaga. Dari hasil pengolahan data dan penghitungan yang didapat, penggunaan metode ini diharapkan  dapat  membantu  pengambil  keputusan  dalam  menentukan  calon  penerima beasiswa dengan lebih cepat dan akurat.

## Tinjauan Pustaka

## Decision Support System (DSS)
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  sistem  yang  membantu  para  pengambil keputusan  untuk  memberikan  informasi  tambahan  dari  data  yang  telah  diproses  dengan perumusan  yang  sesuai  dengan  indikator  penilaian  sehingga  pengambilan  keputusan  dalam penyelesaian masalah bisa lebih cepat dan akurat.

## Logika Fuzzy
Pada  tahun  1962,  Prof.  Lotfi  Astor  Zadeh  memperkenalkan  konsep  tentang  logika  Fuzzy. Logika  Fuzzy  adalah  salah  satu  metodologi  pemecahan  masalah  yang  dapat diimplementasikan pada sistem yang sederhana, embedded system, PC dan jaringan, multi- channel, workstation berbasis akuisisi data, dan sistem control (Saleh, 2014). Metodologi ini dapat diterapkan pada perangkat keras dan perangkat lunak. Dalam logika klasik dinyatakan bahwa  segala  sesuatu  bersifat  binerm  yang  berarti  hanya  memiliki  dua  kemungkinan,  Ya atau Tidak, Benar atau Salah, Baik atau Buruk, dan lain lain. Oleh karena itu, semua dapat mempunyai  nilai  keanggotaan  0  atau  1.  Dalam  logika  fuzzy  memungkinkan  nilai keanggotaan  berada  diantara  nilai  0  dan  1,  sehingga  hasil  dari  proses  yang  menggunakan logika fuzzy akan lebih presisi jika dibandingkan dengan logika biner.

## Multiple Atribut Decision Making (MADM)
Pada dasarnya, proses dari MADM dalam tiga fase, yakni : tahap persiapan komponen yang sesuai  dengan  situasi,  analisis  dan  men-sintesis  informasi  (Saleh,  2014).  Ada  beberapa metodologi yang digunakan dalam penyelesaian masalah FMADM : a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP) c. ELECTRE d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) e. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Sebagai bagian dari pendukung keputusan, model MADM dapat digambarkan kedalam matriks sebagai berikut :
C 1 C 2 C 3     ··· C k
A 1 d 11 d 12 d 13    ··· d 1k A 2 d 21 d 22 d 23    ··· d 2k
· · · · · · · · · · · · · ·
· A k d m1 d m2 d m3    ··· d mk
Dalam matriks tersebut A 1 , A 2 , A 3 ,….A m sebagai alternative dan memiliki nilai maksimal m, sedangkan C 1 , C 2 , C 3 , C k adalah atribut-atribut dalam komponen pendukung keputusan yang digunakan untuk mengukur setiap alternatif.
Hal yang paling penting dalam penggunaan model MADM adalah data yang digunakan tidak stabil  dan  bisa  berubah,  sehingga  sensitiftas  analisis  setelah  penyelesaian  masalah  dapat sangat  efektif  berkontribusi  dalam  proses  pengambilan  keputusan  (Memariani,  2009). Walaupun hasil penghitungan yang diperoleh cukup sensitive, bisa berubah dan tidak stabil, namun hasil akhir tetap diserahkan kepada seseorang untuk dapat membuat keputusan dalam proses penyelesaian masalah.

## Simple Additive Weighted (SAW)
Metode SAW lebih banyak dikenal dan digunakan dalam menyelesaikan permasalahan pada Multiple Atribut Decision Making (MADM). Metode ini merupakan salah satu metode yang biasanya  diterapkan  pada  sistem  pendukung  keputusan  atau  biasa  digunakan  dalam pemecahan  masalah  yang  melibatkan  banyak  alternative  pilihan  sehingga  dapat  membantu proses pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan tepat. Metode SAW adalah salah satu yang  paling  sering  digunakan  dikarenakan  caranya  yang  sederhana.  Metode  SAW  sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot.

## Metodologi Penelitian

## Fuzzy Simple Additive Weighted (FSAW)
Fuzzy SAW termasuk dalam salah satu metode penyelesaian MADM. Konsep dasar metode Fuzzy SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative yang ada pada semua atribut. Metode Fuzzy SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternative yang ada (Saleh, 2014).
r ij =
dimana : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi X ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max X ij = nilai terbesar dari setiap kriteria ij Min X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria ij Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternative A i pada atribut C j ; i = 1,2, …, m dan j=1,2,….,n.  Nilai presensi untuk setiap alternative (V i ) diberikan sebagai :
Dimana : V i = ranking untuk setiap alternative W j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## Hasil dan Pembahasan
Sesuai dengan buku Pedoman Riset Inovatif Produktif (RISPRO, 2017) menyebutkan bahwa ada  4  aspek  penilaian  substansi  kelayakan  riset,  yakni  :  Kualitas  Riset,  Luaran  Riset, Kemutakhiran  Riset  dan  Rekam  Jejak  Periset.  Dari  4  aspek  substansi  tersebut  akan didapatkan beberapa subaspek penilaian sebagai berikut :

## Tabel 1. Skema Penilaian Bantuan Dana RISPRO dalam Rangka Komersialisasi
Produk/Teknologi Aspek Subaspek Bobot (%) Kualitas Riset 40 a. Roadmap riset terkait implementasi teknologi 20 b. Kelayakan pelaksanaan (kredibilitas mitra, sarana penunjang, serta uraian tugas, anggaran dan jadwal) 20 Luaran Riset 30 a. Potensi hak kekayaan intelektual 15 b. Nilai strategis dan komersial produk/teknologi 15 Kemutakhiran Riset 20 a. Kepustakaan yang dipakai/digunakan dan publikasi periset (terutama ketua periset) 5 b. State of the art 5 c. Metode pendekatan 10 Rekam Jejak Periset 10 a. Produktivitas riset dan publikasi 5 b. Kerja sama riset dengan industri/UKM 5
Penilaian terhadap setiap aspek dan subaspek dengan cara memberikan skor 1 (satu) sampai dengan 7 (tujuh), tanpa ada nilai 4 (empat). Adapun tata cara penilaian oleh reviewer dilakukan dengan mempertimbangkan hal-hal sebagai berikut :
a. Penilaian proposal RISPRO dilakukan sekurang-kurangnya oleh 3 (tiga) orang reviewer independen yang ditetapkan oleh Direktur Utama LPDP
b. Penilaian proposal RISPRO dimaksud merupakan penilaian terhadap setiap komponen dan subkomponen substansi proposal riset dengan cara mengalikan skor setiap subkomponen dan bobot
c. Nilai akhir hasil penilaian adalah rata-rata dari penjumlahan nilai dari setiap reviewer dengan mempertimbangkan nilai minimum kelulusan (passing grade) dari hasil penilaian setiap reviewer.
Dalam menetapkan penerima Bantuan Dana RISPRO, Direksi LPDP mempertimbangkan rekomendasi reviewer LPDP.

## Determinasi dari Kriteria
Beberapa  aspek  kriteria  sistem  penilaian  Program  Bantuan  Dana  RISPRO  dalam  rangka komersialisasi produk/teknologi adalah sebagai berikut :
C 1 = Kualitas Riset-Roadmap C 2 = Kualitas Riset-Kelayakan pelaksanaan C 3 = Luaran Riset-Potensi HKI C 4 = Luaran Riset-Nilai Strategis dan Komersial C 5 = Kemutakhiran Riset-Kepustakaan yang dipakai C 6 = Kemutakhiran Riset-State of The Art C 7 = Kemutakhiran Riset-Metode Pendekatan C 8 = Rekam Jejak-Produktivitas riset dan publikasi C 9 = Rekam Jejak-Kerjasama riset
Penilaian terhadap setiap aspek dan subaspek tersebut dengan cara memberikan skor 1 (satu) sampai  dengan  7  (tujuh),  dan  nilai  yang  diberikan  tanpa  ada  nilai  4  (empat)  untuk menghilangkan nilai tengah dari sistem penilaian. Adapun interpretasi dari setiap nilai adalah sebagai berikut :
- Nilai 1 (satu) berarti “Buruk“
- Nilai 2 (dua) berarti “Sangat Kurang“
- Nilai 3 (tiga) berarti “Kurang“
- Nilai 5 (lima) berarti “Cukup“
- Nilai 6 (enam) berarti “Baik“
- Nilai 7 (tujuh) berarti “Sangat Baik“
Masing-masing jenis bantuan dana dapat dihitung dengan determinasi bobot 1 (satu) sampai dengan  7  (tujuh)  dari  masing-masing  kriteria  berdasarkan  jenis  dan  program  bantuan  dana yang diinginkan oleh pendaftar/periset. Sebagai contoh: beberapa periset memiliki publikasi yang lebih banyak daripada yang lain, namun periset tersebut memiliki rekam produktivitas riset  dan  publikasi  yang  lebih  rendah  daripada  yang  lain.  Beberapa  parameter  sistem perhitungan  nilai  tersebut  dipersiapkan  dengan  pemikiran  bahwa  kualitas  SDM  periset didasarkan  tidak  hanya  dari  faktor  kualitas intelektual,  namun  juga  aspek  kompetensi  yang lain,  termasuk,  kompetensi  sosial,  kemampuan  komunikasi,  kebermanfaatan  hasil/produk serta  dampak  sosial  dan  ekonomi  yang  mungkin  bisa  dihasilkan  dari  penelitian  yang dilakukan periset.

## Tabel 2. Kategori Bobot Penilaian
Bobot Penilaian Kategori 1 Buruk 2 Sangat Kurang 3 Kurang 5 Cukup 6 Baik 7 Sangat Baik

## Analisis Data Input
Studi kasus : Pada  sebuah  proses  seleksi  beasiswa  penelitian,  3  orang  reviewer  memberikan  penilaian kepada  5  kandidat  penerima  beasiswa  penelitian.  Kuota  yang  tersedia  untuk  penerimaan beasiswa  penelitian  berjumlah  2  orang.  Lembaga  pemberi  beasiswa  mencari  kandidat  yang sesuai  dengan  kriteria,  dan  melakukan  penghitungan  kepada  pelamar  dengan  mengurutkan nilai yang tertinggi (ranking), kemudian menetapkan 2 orang dengan nilai tertinggi sebagai
penerima beasiswa penelitian. Data yang berhasil terkumpul dari 3 orang reviewer pada saat proses seleksi dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Data Penilaian Reviewer
Nama Pendaftar Bobot Penilaian C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 Drajat 6,7,6 6,6,5 5,6,6 7,6,6 3,5,5 6,6,7 7,7,6 3,5,6 7,6,7 Priambodo 5,7,6 6,5,3 7,5,6 6,6,5 6,5,7 6,3,5 3,5,5 7,7,5 6,5,6 Reyhan 7,7,5 5,6,6 3,5,5 7,6,7 7,5,5 7,5,6 6,5,6 5,5,7 7,7,6 Sukma 7,7,6 7,3,5 6,5,5 5,6,6 3,2,6 6,7,7 7,7,5 7,6,7 6,6,5 Yohan 5,7,7 6,6,7 3,5,6 7,7,6 6,5,7 5,6,5 7,7,6 7,7,5 3,5,5
Dalam melakukan penghitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), langkah pertama adalah mendeterminasikan nama-nama pendaftar  menjadi alternative (Tabel 4).
Tabel 4. Alternatif Nama Alternatif Drajat A 1 Priambodo A 2 Reyhan A 3 Sukma A 4 Yohan A 5
Setelah tahap determinasi alternative, selanjutnya memberikan penilaian setiap alternative pada setiap kriteria dengan cara mengambil nilai rata-rata dari setiap komponen. Fuzzy SAW memungkinkan nilai antara 0 dan 1, sehingga didapat nilai pada tabel 5.

## Tabel 5. Kriteria Rata-rata
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 A 1 6.33 5.67 5.67 6.33 4.33 6.33 6.67 6.67 6.67 A 2 6.00 4.67 6.00 5.67 6.00 4.67 4.33 6.33 5.67 A 3 6.33 5.67 4.33 6.67 5.67 6.00 5.67 5.67 6.67 A 4 6.67 5.00 5.33 5.67 3.67 6.67 6.33 6.67 5.67 A 5 6.33 6.33 4.67 6.67 6.00 5.33 6.67 6.33 4.33
Determinasi pada masing-masing kriteria mempunyai nilai total =1, sedangkan bobot pada masing-masing kriteria dapat dilihat pada tabel 6.

## Tabel 6. Bobot Masing-masing Kriteria
Kriteria Bobot (C 1 ) Road Map 0.2 (C 2 ) Kelayakan pelaksanaan 0.2 (C 3 ) Potensi Hak Karya Intelektual 0.15 (C 4 ) Nilai Strategis dan Komersial 0.15 (C 5 ) Kepustakaan yang dipakai 0.05 (C 6 ) State of the art 0.05 (C 7 ) Metode Pendekatan 0.1 (C 8 ) Produktivitas Riset dan Publikasi 0.05 (C 9 ) Kerjasama Riset 0.05
Dari tabel 6 kita dapat merubah bobot kriteria kedalam matriks dengan data :
W = [0.2  0.2  0.15  0.15  0.05  0.05  0.1  0.05  0.05]
Dari data tabel 5, jika dirubah kedalam matriks adalah sebagai berikut :

## X =
Untuk normalisasi matriks X kedalam matriks R diperlukan konstanta matriks W dan dikalikan dengan matriks X. Untuk kalkulasi dari matriks R diperlukan klasifikasi penilaian kriteria kedalam cost atau benefit.
Tabel 7. Klasifikasi Kriteria Kriteria Benefit Cost (C 1 ) Road Map √ - (C 2 ) Kelayakan pelaksanaan √ - (C 3 ) Potensi Hak Karya Intelektual √ - (C 4 ) Nilai Strategis dan Komersial √ - (C 5 ) Kepustakaan yang dipakai √ - (C 6 ) State of the art √ - (C 7 ) Metode Pendekatan √ - (C 8 ) Produktivitas Riset dan Publikasi √ - (C 9 ) Kerjasama Riset √ -
Berdasarkan klasifikasi kriteria pada tabel 7, semua kriteria menggunakan penghitungan formulasi  benefit, perhitungan normalisasinya adalah sebagai berikut :
R 11 = = = 0.95
R 21 = = = 0.90
R 31 = = = 0.95
R 41 = = = 1
R 51 = = = 0.95
R 12 = = = 0.896
R 22 = = = 0.74
R 32 = = = 0.896
R 42 = = = 0.79 R 52 = = = 1
R 13 = = = 0.945
R 23 =
= = 1
R 33 =
= = 0.72 R 43 = = = 0.89 R 53 = = = 0.78 R 14 = = = 0.95 R 24 = = = 0.85 R 34 = = = 1
R 44 = = = 0.85
R 54 = = = 1
R 15 = = = 0.72
R 25 = = = 1
R 35 =
= = 0.945 R 45 = = = 0.61
R 55 = = = 1
R 16 = = = 0.95 R 26 = = = 0.7 R 36 = = = 0.9
R 46 = = = 1
R 56 = = = 0.8 R 17 = = = 1 R 27 = = = 0.65
R 37 =
= = 0.85
R 47 = = = 0.95
R 57 = = = 1 R 18 = = = 1
R 28 = = = 0.95
R 38 = = = 0.85 R 48 = = = 1
R 58 = = =0.95
R 19 = = = 1
R 29 = = = 0.85
R 39 = = = 1
R 49 = = = 0.85
R 59 =
= = 0.65
Dari perhitungan tersebut didapat matriks sebagai berikut :
R =
Untuk selanjutnya, proses perankingan diakhiri dengan normalisasi matriks R perkalian dengan matriks W (bobot kriteria), perhitungan Vector (V) adalah sebagai berikut :
V 1 = (0.2 x 0.95)+(0.2 x 0.896)+(0.15 x 0.945)+(0.15 x 0.95)+(0.05 x 0.72)+(0.05 x 0.95)+(0.1 x 1)+(0.05 x 1)+(0.05 x 1) = 0.937
V 2 = (0.2 x 0.90)+(0.2 x 0.74)+(0.15 x 1)+(0.15 x 0.85)+(0.05 x 1)+(0.05 x 0.7)+(0.1 x 0.65)+(0.05 x 0.95)+(0.05 x 0.85) = 0.846
V 3 = (0.2 x 0.95)+(0.2 x 0.896)+(0.15 x 0.72)+(0.15 x 1)+(0.05 x 0.945)+(0.05 x 0.9)+(0.1 x 0.85)+(0.05 x 0.85)+(0.05 x 1) = 0.897
V 4 = (0.2 x 1)+(0.2 x 0.79)+(0.15 x 0.89)+(0.15 x 0.85)+(0.05 x 0.61)+(0.05 x 1)+(0.1 x 0.95)+(0.05 x 1)+(0.05 x 0.85) = 0.887
V 5 = (0.2 x 0.95)+(0.2 x 1)+(0.15 x 0.78)+(0.15 x 1)+(0.05 x 1)+(0.05 x 0.8)+(0.1 x 1)+(0.05 x 0.95)+(0.05 x 0.65) = 0.927
Tabel 8. Hasil perankingan Alternatif Nilai Ranking A 1 0.937 1 A 2 0.846 5 A 3 0.897 3 A 4 0.887 4 A 5 0.927 2
Dari hasil perhitungan didapat nilai tertinggi yaitu V 1 dan V 5 , jadi dua kandidat yang layak mendapatkan beasiswa penelitian adalah Drajat (A 1 ) dan Yohan (A 5 )

## Simpulan dan Saran
Penelitian ini memformulasikan penghitungan aplikasi pendukung keputusan pada beasiswa penelitian RISPRO dengan menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighted (FSAW). Nilai  akhir  yang  digunakan  sebagai  bahan  acuan  pengambilan  keputusan,  memiliki  selisih yang  sedikit  untuk  kemudian  diurutkan,  untuk  kemudian  pengambil  keputusan  dapat mengambil data beberapa peserta dengan nilai yang tertinggi. Dari hasil penghitungan yang didapat,  penggunaan  metode  ini  memungkinkan  pengolahan  data  dengan  lebih  tepat,  cepat dan  akurat  serta  dapat  memberikan  rekomendasi  calon  peserta  yang  layak  menerima beasiswa penelitian.

## Daftar Pustaka
Abdullah, L., Adawiyah, R., (2014). Simple Additive Weighting Methods of Multi criteria Decision Making and Applications: A Decade Review. International Journal of Information Processing and Management (IJIPM), Vol 5, Number 1, February 2014
Endra, R. Y., Sukoco, A. (2014). Decision Support System (DSS) for The Determination of
Percentage of Scholarship Quantity based Fuzzy Tahani. 3 rd International Conference on Engineering & Technology Development 2014. ISSN 2301-6590
Memariani, A., Amini, A., Alinezhad,A. (2009). Sensitivity Analysis of Simple Additive
Weighting Method (SAW): The Results of Change in the Weight of One Attribute on the Final Ranking of Alternatives. Journal of Industrial Engineering 4 (2009) 13-18
Kaur, P., Kumar, S., (2013). An Intuitionistic Fuzzy Simple Additive Weighting (IFSAW)
Method for Selection of Vendor. IOSR Journal of Business and Management (IOSR- JBM) Volume 15, Issue 2 (Nov-Dec 2013), PP 78-81 e-ISSN: 2278-487x, p-ISSN:
2319-7668
Kurniawan, Y. I., (2015). Decision Support System for Acceptance Scholarship with Simple Additive Weighting Method. International Conference on Science, Technology and Humanity. ISSN 2477-3328
Lembaga Pengelola Dana Pendidikan Kementerian Keuangan RI. (2015). Pedoman Riset Inovatif Produktif (RISPRO). http://www.lpdp.kemenkeu.go.id/
Prasetiyo, B. (2016). Fuzzy Simple Additive Weighting Method in the Decision Making of Human Resource Recruitment. Lontar Komputer Vol. 7, No.3, Desember 2016. p-ISSN 2088-1541, e-ISSN 2541-5832