## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PT. BERCA SCHINDLER LIFTS
Ria Agustin 1) , Hendri Irawan 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : riaagustin78@gmail.com 1) , hendri.irawan@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
PT. Berca Schindler Lifts adalah distributor dan layanan resmi penyedia  Elevator dan Escalator Schindler di Indonesia, yang membutuhkan penilaian tentang supplier terbaik. Oleh sebab itu, penulis melakukan penelitian untuk  merancang  suatu  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu  pihak  perusahaan  dalam melakukan  pemilihan  Supplier  yang  tepat.  Metode  yang  digunakan  adalah  Simple Additive  Weighting  (SAW). Supplier  dengan  nilai  kriteria  tertinggi  akan  menjadi  pemilihan  supplier  terbaik  oleh  perusahaan.  Pemilihan kriteria  yang  akan  mempengaruhi  yaitu  dari  segi  harga,  ketepatan  pengiriman,  kualitas  barang  dan  layanan service. Penelitian ini akan menjadi suatu kasus yaitu dengan mencari alternatif berdasarkan dengan kriteria- kriteria  yang  sudah  ditentukan  oleh  perusahaan,  untuk  mencari  suatu  bobot  dalam  setiap  attribut.  Kemudian dilakukan suatu proses perankingan yang akan menentukan alternatif yaitu supplier terbaik.
Kata kunci : Supplier Terbaik, Metode SAW, Sistem Penunjang Keputusan, Elevator dan Escalator , Berbasis Web .

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan supplier bagi  perusahaan  sangat penting  dilakukan  untuk  dapat  meningkatkan  dan mendapatkan suatu kualitas dengan mutu yang baik. Permasalahan  yang  ada  pada  PT.  Berca  Schindler Lifts  ini  yaitu  sulitnya  menentukan supplier yang selama  ini  belum  mampu  memenuhi  syarat  kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan. Salah satunya yaitu dengan menentukan supplier terbaik. Perusahaan ini termasuk  layanan  resmi  penyedia Elevator dan Escalator ,  karena  melakukan  aktivitas  bisnis  yang melibatkan beberapa supplier .
Maka  perusahaan  diharuskan  memilih supplier yang  mana  dapat  dipilih  untuk  menjalin  suatu kerjasama  yang  baik  dan  dapat  menguntungkan. sehingga  perusahaan  membutuhkan  metode  yang dapat  mempermudah  dalam  pemilihan supplier terbaik.  Salah  satu  metode  yang  dapat  menunjang keputusan  dalam  menentukan  pemilihan supplier terbaik  yaitu  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) . Saat ini perusahaan memiliki beberapa supplier untuk memenuhi kebutuhan proyek. Dalam memasukan supplier ke  dalam  perusahaan  memiliki syarat  kriteria  yang  harus  dipenuhi  oleh  calon supplier .  Penelitian  ini  dilakukan  supaya  tidak menimbulkan  banyaknya  barang  yang  diretur.  Dan hal  ini  juga  menjadi  salah  satu  hambatan  bagi perusahaan.
Oleh karena  itu, penelitian  ini akan  merancang suatu Sistem Penunjang Keputusan (SPK) yang dapat membantu  pihak  perusahaan  dalam  melakukan pemilihan Supplier yang  tepat.  Keuntungan  dari sistem  penunjang  keputusan  adalah  dapat  memilih supplier dengan  melihat  dari  segi  aspek  dan meminimalkan waktu dalam proses evaluasi Supplier
yang  ada  sehingga  menjadi  suatu  sistem  informasi yang dapat berguna bagi perusahaan.
Dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) ini  diharapkan  keputusan  pemilihan Supplier akan  lebih  tepat.  Meskipun  pemilihan  tersebut  pada akhirnya  akan  tetap  ditentukan  oleh  pihak  Berca, namun dengan Sistem Penunjang Keputusan ini dapat diharapkan untuk memudahkan dan membantu pihak PT.  Berca  Schindler  Lifts  dalam  pengambilan keputusan.
Peneliti  mempelajari  penelitian  sejenis  yang telah  dilakukan  sebelumnya  untuk  lebih  memahami Sistem  Penunjang  Keputusan,  Penelitian  tersebut antara  lain  :  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1] Hendri1,  Istianah  Muslim2  dan  Dini  Hidayatul Qudsi3,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Supplier Terbaik Dengan Metode Saw Topsis (Studi Kasus: Aroma Seafood ) melakukan penelitian dengan menggabungkan  metode  SAW  dengan  TOPSIS dalam pemilihan lokasi pekanbaru yang jauh dari laut sehingga  sangat  diperlukan supplier ikan  yang memampu memasok ikan segar agar rasa dan kualitas makan  terjaga.  Penelitian  kedua  adalah  penelitian yang dilakukan oleh [2] menggunakan metode SAW dalam  pemilihan supplier telur  bermerk.  Dari  hasil analisa  dapat  ditentukan supplier telur  mana  yang baik  untuk  menjalin  kerjasama.  Ada  beberapa supplier yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  produk, Salah  satunya  pada  produk  telur  yang  bermerk dengan kandungan omega tinggi.
Penelitian  ketiga  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  [3].  Menggabungkan  Metode  AHP, Interpolasi , Profile  Matching ,  dan  SAW  dalam mengirim barang. Dari hasil analisa dapat ditentukan kinerja supplier dengan outracking sehingga supplier
yang  baik  bisa  ditentukan  berdasarkan  nilai  yang paling tinggi.
Penelitian  keempat  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  [4].  Menggunakan  metode  SAW dalam  pemilihan supplier besi,  dikarenakan  dapat meningkatkan  keuntungan  dalam  segi,  waktu  dan biaya.
Penelitian  kelima  adalah  penelitian  yang dilakukkan oleh [5]. Menggunakan metode AHP dan SAW dalam pemilihan supplier pada Apotek (XYZ), dikarenakan untuk menentukan prioritas atau ranking dari setiap alternatif.
Penelitian  keenam  adalah  penelitian  yang dilakukan oleh [6]. Menggunakkan metode AHP dan SAW dikarenakan untuk menentukan supplier bahan baku.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  pada  PT.  Berca  Schindler  Lifts, admin  mempertimbangkan  hasil  dalam  pengambil keputusan pemilihan supplier terbaik. Berikut adalah metode penelitiannya pada gambar 1 :

## Gambar 1. Pengumpulan Data
Menggambarkan suatu proses input dan output yang dimulai dari admin meng input sebuah data supplier , kemudian  setelah  data supplier di input lalu  dinilai dengan  menggunakan  metode  SAW  sehingga  akan menghasilkan nilai perankingan.
2.1. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut [7] Metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu suatu metode penjumlahan bobot kinerja dari  setiap  objek-objek  yang  berbeda  dan  memiliki kesempatan  yang  sama  pada  semua  kriteria  yang dimiliki.  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) ini  memerlukan  suatu  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat dibandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang ada.
Metode  SAW  adalah  salah  satu  metode perhitungan dalam membantu menyelesaikan masalah  dengan  beberapa  ketentuan  atau  disebut
dengan  MADM (Multi-Attribute  Decision  Making) . Metode  SAW  ini  dapat  menghasilkan  nilai  terbesar yang  menjadi  nilai  terpilih  sebagai  alternatif  yang terbaik.  Perhitungan  akan  sesuai  dengan  metode  ini apabila  alternatif  yang  terpilih  memenuhi  kriteria yang telah ditentukan pada gambar 2.
Rumus :

## Gambar 2. Rumus Mencari Nilai Rating Kinerja Ternormalisasi
Keterangan : (rij) = nilai rating kinerja ternormalisasi, (Xij) = nilai atribut dari setiap kriteria, (Max i Xij) = nilai terbesar setiap kriteria, (Min i Xij) = nilai terkecil dari setiap kriteria (Benefit) =  nilai terbesar yang terbaik,
(Cost) =  nilai terkecil yang terbaik
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisai dari suatu Alternatif (Ai) pada sebuah atribut Cj; i = 1,2,...,m dan j = 1,2,....,n. Maka nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan pada gambar 3 :

## Gambar 3. Rumus Mencari Rangking Untuk Setiap
Alternatif
Keterangan : (Vi)= rangking untuk setiap alternatif (Wj)= nilai bobot dari setiap kriteria (Rij)= nilai rating kinerja ternormalisasi Dari sebuah nilai (Vi) yang lebih besar dapat mengindikasikan bahwa alternatif (Ai) lebih terpilih.

## 3. Hasil Pembahasan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dianalisa,  maka  pada  penelitian  ini  menghasilkan sebuah  rancangan  sistem  usulan  dengan  berbasis website . Website disebut  juga site ,  situs,  situs web atau portal. Merupakan kumpulan halaman web yang berhubungan  antara  satu  dengan  lainnya,  halaman pertama  sebuah website adalah home  page , sedangkan halaman demi halamannya secara mandiri disebut web  page ,  dengan  kata  lain website adalah situs  yang  dapat  diakses  dan  dilihat  oleh  para pengguna internet diseluruh  dunia. Website adalah situs  yang  dapat  diakses  dan  dilihat  oleh  para pengguna internet . Pembuatan website ini menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP.  PHP (Hypertext  Prepocessor) adalah  sebuah  bahasa
pemograman yang berjalan dalam sebuah web-server (serverside) .
Berikut adalah langkah-langkah yang dapat dilakukan yaitu :
1) Kriteria yang dibutuhkan
Pada tabel 1 berikut ini merupakan kriteria yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan pemilihan supplier terbaik pada PT. Berca Schindler Lifts.
Tabel 1 Ketentuan Kriteria
2) Bobot Kriteria
Berdasarkan  perhitungan  antar  kriteria
yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan  seperti  pada  tabel  2  berikut  ini merupakan  hasil  dari  perhitungan  bobot kriteria  yang  mana  sudah  konsisten  dan ditetapkan  disetiap  kriteria  yang  telah ditentukan  diatas.  Total  Bobot,  jika dijumlahkan tidak boleh lebih dari 100 %.
Tabel 2

## Presentase Bobot Kriteria
3) Matriks Normalisasi
Berdasarkan  banyaknya supplier pada  PT.
Berca  Schindler  Lifts,  maka  diambil  7 (tujuh) supplier sebagai  contoh  untuk penerapan  dari  suatu  metode Simple
Additive Weighting (SAW) dalam pemilihan supplier terbaik.  Dimana  data  tersebut merupakan  hasil  rekap  nilai  dari  setiap kriteria-kriteria  yang  terlihat  pada  tabel  3 berikut :
Tabel 3 Nilai Alternatif Per Kriteria
Pertama  yang  dilakukan  yaitu  suatu normalisasi  menjadi  matriks  untuk  dapat menghitung nilai dari masing-masing kriteria,  kemudian  hitung  berdasarkan kriteria  keuntungan  atau  kriteria  biaya dengan  persamaan  sebagai  berikut  :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝐼𝐽 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗
Keterangan : r_ij = nilai rating kinerja ternormalisasi X_ij= nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max_i X_ij  = nilai terbesar alternatif dari setiap kriteria i Min_i X_ij  = nilai terkecil alternatif dari setiap kriteria i Benefit = jika nilai terbesar yang terbaik Cost = jika nilai terkecil yang terbaik
Tabel 4 Penggolongan Kriteria
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) Jika j adalah atribut biaya ( cost )
Pada  table  4,  menjelaskan  perhitungan  tiap kriteria sehingga diperoleh nilai dari masing-masing alternatif.
1) Perhitungan Harga A01 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;3⁡;⁡5⁡;3⁡;⁡3) = ⁡ 2 5 =⁡ 0.4
A02 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;3⁡;⁡5⁡;3⁡;⁡3) = ⁡ 2
2 =⁡ 1 A03 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;3⁡;⁡5⁡;3⁡;⁡3) = ⁡ 2 3 =⁡ 0.67 A04 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;3⁡;⁡5⁡;3⁡;⁡3) = ⁡ 2 5 =⁡ 0.4
A05 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;3⁡;⁡5⁡;3⁡;⁡3) = ⁡ 2
3 =⁡ 0.67
A06 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;3⁡;⁡5⁡;3⁡;⁡3) = ⁡ 2 3 =⁡ 0.67

## 2) Perhitungan Waktu Pengiriman
A01 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;4⁡;⁡5⁡;5⁡;2) = ⁡ 2 5 =⁡ 0.4
A02 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;4⁡;⁡5⁡;5⁡;2) = ⁡ 2
2 =⁡ 1 A03 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;4⁡;⁡5⁡;5⁡;2) = ⁡ 2 4 =⁡ 0.5
A04 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;4⁡;⁡5⁡;5⁡;2) = ⁡ 2 5 =⁡ 0.4
A05 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;4⁡;⁡5⁡;5⁡;2) = ⁡ 2 5 =⁡ 0.4
A06 2 min⁡(5⁡;⁡2⁡;4⁡;⁡5⁡;5⁡;2) = ⁡ 2 2 =⁡ 1

## 3) Perhitungan Kualitas
A01 5 max⁡(5⁡;⁡4⁡;2⁡;⁡4⁡;2⁡;5) = ⁡ 5 5 =⁡ 1 A02 4 max⁡(5⁡;⁡4⁡;2⁡;⁡4⁡;2⁡;5) = ⁡ 4 5 =⁡ 0.8 A03 2 max⁡(5⁡;⁡4⁡;2⁡;⁡4⁡;2⁡;5) = ⁡ 2 5 =⁡ 0.4 A04 4 max⁡(5⁡;⁡4⁡;2⁡;⁡4⁡;2⁡;5) = ⁡ 4 5 =⁡ 0.8 A05 2 max⁡(5⁡;⁡4⁡;2⁡;⁡4⁡;2⁡;5) = ⁡ 2 5 =⁡ 0.4 A06 5 max⁡(5⁡;⁡4⁡;2⁡;⁡4⁡;2⁡;5) = ⁡ 5 5 =⁡ 1
4) Perhitungan Kriteria Layanan Service
A01
4 max⁡(4⁡;⁡5⁡;4⁡;⁡5⁡;4⁡;2) = ⁡ 4 5 =⁡ 0.8
A02 5 max⁡(4⁡;⁡5⁡;4⁡;⁡5⁡;4⁡;2) = ⁡ 5 5 =⁡ 1
A03 4 max⁡(4⁡;⁡5⁡;4⁡;⁡5⁡;4⁡;2) = ⁡ 4 5 =⁡ 0.8
A04 5 max⁡(4⁡;⁡5⁡;4⁡;⁡5⁡;4⁡;2) = ⁡ 5 5 =⁡ 1 A05 4 max⁡(4⁡;⁡5⁡;4⁡;⁡5⁡;4⁡;2) = ⁡ 4 5 =⁡ 0.8
A06 2 max⁡(4⁡;⁡5⁡;4⁡;⁡5⁡;4⁡;2) = ⁡ 2 5 =⁡ 0.4
4) Hasil Nilai Alternatif Kemudian pada table 5, matriks normalisasi yang sudah didapatkan dari per kriteria sebelumnya dihitung untuk mendapatkan alternatif yang terbaik.
Tabel 5 Nilai Matriks Normalisasi

## 3.1. Ishikawa/Fishbone Diagram
Dalam  menganalisa  masalah  pada  pemilihan supplier terbaik,  penulis  menggunakan fishbone diagram untuk  menganalisa  masalah  yang  disajikan pada  gambar 4. Masalah yang ada didalam penentuan supplier terbaik adalah sulitnya menentukan supplier terbaik,  ada  3  kategori  masalah  dalam  menentukan supplier terbaik  yaitu  metode  proses,  manusia  dan tempat.
Dalam  kategori  masalah  metode  masih  belum adanya  penentuan  bobot  dari  setiap  kriterianya
dikarenakan  pada  saat  penentuan supplier terbaik masih belum ada metode yang tepat.
Dalam  kategori  masalah  proses  kepala  divisi sulit menentukan supplier terbaik karena adanya hasil penilaian  yang  sama  antara supplier .  Setelah  itu kepala  divisi  juga  sulit  menentukan supplier terbaik karena  perhitungan  dan  pengolahan  data  masih bersifat  manual  sehingga  waktu  proses  pengolahan data pada setiap kriterianya menjadi lama.
Gambar 4. Ishikawa/Fishbone Diagram
3.2. 1 Usecase Diagram Use  Case  Diagram atau Diagram  Use  Case merupakan  permodelan  untuk  menggambarkan kelakuan (behavior) sistem  yang  akan  dibuat,  serta mendeskripsikan suatu interaksi antara satu atau lebih aktor  dengan  sistem  yang  akan  dibuat. Use  case Diagram ini  digunakan  untuk  dapat  mengetahui fungsi apa saja yang terdapat di dalam sebuah sistem dan  siapa  saja  yang  berhak  untuk  menggunakan fungsi-fungsi tersebut.
a. Usecase Entry Data
Pada  gambar    5, user memasukan  data kriteria  dan  data supplier yang  terdapat diperusahaan.
Gambar 5. Usecase Entry Data
b. Usecase Entry Proses
Pada  gambar  6, usecase  entry proses, terdapat entry nilai  perbandingan  kriteria yang diisi dengan nilai yang mencapai 100. lalu entry alternatif,  hampir  sama  dengan nilai kriteria tetapi hanya yang membedakan yaitu  dengan  suatu  kalimat  seperti  baik, cukup,  kurang  dan  sebagainya.  Kemudian dari entry nilai  kriteria  dan  nilai  alternatif menghasilkan suatu perankingan.
Gambar 6. Usecase Entry Proses
c. Usecase Diagram Laporan
Pada  gambar  7, usecase laporan  yang mencetak  hasil  perankingan  keputusan  dan cetak ranking SAW.

## 3.3. Class Diagram
Class diagram merupakan hubungan antar kelas dan  penjelasan  detail  dari  tiap-tiap  kelas  yang  ada didalam  model  dari  suatu  sistem,  memperlihatkan aturan-aturan dan tanggung jawab dari sebuah entitas yang  menunjukan  prilaku  dari  sebuah  sistem, class diagram dapat dilihat seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Class Diagram

## 3.4.  Rancangan Tampilan Sistem
Agar  sistem  ini  dapat  dipergunakan  oleh user , maka dirancang sebuah antarmuka sistem, berikut ini adalah  hasil screenshoot dari  sistem  yang  telah dibuat.
1) Tampian Masuk.
Pertama  pada  gambar  9,  halaman  ini digunakan user untuk  proses  masuk, sebelum dapat mengakses berbagai macam menu sesuai dengan hak akses user , dengan cara memasukan username dan password .
Gambar 9. Rancangan Layar Masuk

## 2) Tampilan Menu
Pada  gambar  10,  halaman  ini  merupakan tampilan awal ketika sudah berhasil masuk ke dalam sistem. User dapat melihat semua aktifitas  yang  akan  dilakukan  dari  master, transaksi dan laporan.
Gambar 10. Rancangan Layar Menu

## 3) Tampilan Menu Kriteria
Pada gambar 11, halaman ini menampilkan
menu  kriteria  yang  digunakan  oleh user untuk memasukan data kriteria yang sudah ditetapkan oleh perusahaan.
Gambar 11. Rancangan Layar Menu Kriteria

## 4) Tampilang Menu Nilai Kriteria
Lalu  pada  gambar  12,  halaman  ini menampilkan  menu  nilai  kriteria  yang digunakan user untuk memasukan data nilai kriteria  yang  sudah  ditentukan  oleh perusahaan.
Gambar 12. Menu Nilai Kriteria
Berikutnya  pada  gambar  13,  halaman  ini menampilkan menu alternatif yang
digunakan oleh user untuk memasukan data alternatif  yang  sudah  ditetapkan  oleh perusahaan.
Gambar 13. Menu Alternatif
6) Tampilan Menu Nilai Alternatif
Pada  gambar  14,  halaman  ini  digunakan user untuk memasukan data nilai alternatif
yang sudah ditentukan oleh perusahaan.
Gambar 14. Menu Nilai Alternatif
7) Tampilan Perhitungan
Pada  gambar  15,  halaman  ini  yang  akan
digunakan untuk perhitungan total keseluruhan  bobot  dari  kriteria-kriteria yang ada.
Gambar 15. Perhitungan 8) Tampilan Ubah Password Pada  gambar  16,  halaman  ini  digunakan oleh user untuk merubah password .
Gambar 16. Ubah Password

## 9) Tampilan Keluar
Pada  gambar  17,    menu  terakhir  yang digunakan user untuk keluar dari sistem.
Gambar 17. Keluar

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  mencakup  hasil  dan analisa terhadap pengolahan data, maka dapat ditarik dari beberapa kesimpulan yaitu sebagai berikut :
1. Sistem  pemilihan supplier terbaik  pada PT. Berca Schindler Lifts dengan menggunakan metode perhitungan Simple
Additive  Weighting  (SAW) mempercepat proses  seleksi  dalam  memilih supplier terbaik,  dan  mengurangi  kesalahan  pada saat menentukannya.
2. Dengan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting  (SAW) ini  dapat
menghasilkan  rekomendasi-rekomendasi supplier secara  tepat  dan  cepat  pada  PT.
Berca Schindler Lifts.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hendri,  dkk.  (2017).  Sistem  Penunjang  Keputusan Penentuan Supplier Terbaik  dengan  Metode  SAW  & TOPSIS (Studi Kasus : Aroma Seafood ). Riau : Politeknik Caltex [2] Hariyanto1, Siti, K. 2. (2018). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Supplier Terbaik  Telur  Bermerk  Menggunakan Metode SAW Studi Kasus : PT. GIANT PONDOK KOPI. Tangerang  :  1  AMIK  BSI  Tangerang,  2STMIK  Nusa Mandiri [3] Iqbal,  M.  D1,  Budi,  P.H2.  (2016). Rancangan  Bangun
Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Supplier Terbaik  dalam  Mengirim  Barang  dengan  Metode  AHP, Interpolasi , Profile  Matching dan  SAW  di  PT.  Eglin Pharma . Tangerang : STMIK Bina Sarana Global
[4] Edward.,  Dedi  Trisnawarman.,  dan  Zyad  Rusdi.  (2018) Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan Supplier Besi Menggunakan  Metode  SAW (SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING)” Grogol  Petamburan,  Jakarta  11440 Indonesia [5] Aldi  Yudha  Pradiptaa  ,  Anita  Dianab  (2017). Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Supplier  pada  Apotek dengan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus Apotek XYZ)”
Jakarta : Universitas Budi Luhur
[6] Rio Pratama Simanungkalit, Parwadi Moengin, dan Sucipto Adisuwiryo  (2017).  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Pemilihan  Alternatif Supplier Bahan Baku Pada  PT. TESENA INOVINDO. Jakarta : Universitas Trisakti
[7] Pratiwi,  Heny.  (2016).  Buku  Ajar  Sistem  Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Deepublish.