Author : Fitriyani 1) , Anisah 2) , Peti Pajarini 3)

## PEMILIHAN  SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SAW DAN LOGIKA FUZZY
Fitriyani 1) , Anisah 2) , Peti Pajarini 3 )
1 Fakultas Teknologi Informasi, ISB Atma Luhur email: fitriyani@atmaluhur.ac.id
2 Fakultas Teknologi Informasi, ISB Atma Luhur email: anisah@atmaluhur.ac.id
3 Fakultas Teknologi Informasi, ISB Atma Luhur email : petipajarini@atmaluhur.ac.id

## Abstract
Selection of new students selection is an annual agenda undertaken by SMAN 1 Airgegas, in the selection of new learners PPDB candidates and PPDB committee experienced difficulties in the absence  of  a  transparent  and  professional  support  system  for  selection  to  rank  from  the  value  of selection of prospective learners. In this study the authors propose the application of fuzzy logic and SAW (Simple Additive Weighting) method as an alternative system can be used to facilitate the PPDB committee  in  processing  the  criteria  data  to  determine  the  ranking  of  prospective  learners  who register. For processing of weight data generated through questionnaires with scale linkert. Decision support system built using PHP programming language with MySQL as the database, the proposed criteria of interviews include the value of the national exam, the value of the school exam, the average value of the report card, and certificate of achievement, with an alternative sample consisting of 5 students, the final result of the acquisition of fuzzy calculations SAW the alternate data are A1 (0,51), A2 (1), A3 (0.78), A4 (0.78), A5 (0.78), and the resulting system is a candidate PPDB can register, view announcements and the committee can process weight data on criteria effectively and efficiently online.
Keywords: Decision Support System, New Student Selection, Fuzzy Logic, Simple Additive Weighting, Linkert Scale

## Abstrak
Seleksi pemilihan peserta didik baru merupakan agenda tahunan yang dilakukan oleh SMAN 1  Airgegas,  dalam  melakukan  pemilihan  peserta  didik  baru  calon  PPDB  dan  panitia  PPDB mengalami  kesulitan  dimana  belum  adanya  sebuah  sistem  pendukung  yang  transparan  dan professional untuk penyeleksian hingga mengurutkan rangking dari nilai seleksi calon peserta didik. Pada penelitian ini penulis mengusulkan penerapan logika fuzzy dan motode SAW (Simple Additive Weighting) sebagai sistem yang alternatif dapat digunakan untuk mempermudah panitia PPDB dalam mengolah  data  kriteria  hingga  menentukan  rangking  calon  peserta  didik  yang  mendaftar.  Untuk pengolahan  data  bobot  dihasilkan  melalui  kuesioner  dengan  skala  linkert.  Sistem  penunjang keputusan  yang  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan  MySQL  sebagai database,  kriteria  yang  diusulkan  dari  wawancara  diantaranya  nilai  ujian  nasional,  nilai  ujian sekolah, nilai  rata-rata  rapor,  dan  sertifikat  prestasi,  dengan  sampel  alternatif  yang  terdiri  dari  5 orang  siswa,  hasil  akhir  dari  perolehan  perhitungan  fuzzy  SAW  data  alternatif  tersebut  adalah A 1 (0,51), A 2 (1), A 3 (0,78), A 4 (0,78), A 5 (0,78), dan sistem yang dihasilkan adalah calon PPDB dapat mendaftar, melihat pengumuman dan panitia dapat mengolah data bobot pada kriteria dengan efektif dan efisien secara online.
Keywords:  Sistem  Penunjang  Keputusan,  Pemilihan  Peserta  Didik  Baru,  Logika  Fuzzy,  Simple Additive Weighting,  Skala Linkert
Author : Fitriyani 1) , Anisah 2) , Peti Pajarini 3)

## PENDAHULUAN
Peningkatan  kualitas  informasi  sangat penting  untuk  dilaksanakan  agar  informasi  yang disajikan  tepat  waktu  dan  akurat.  Pengolahan  data menciptakan efisiensi dan keakuratan data sehingga dapat mendukung proses operasional serta manajemen dan juga dapat membantu pengambilan keputusan dengan baik.
Setiap  tahunnya  sekolah  menerima  siswa baru  dengan  jumlah  kuota  yang  terbatas. Terbatasnya kuota siswa yang diterima mengakibatkan  pihak  sekolah  harus  melakukan proses penyeleksian siswa yang mendaftar. Panitia seleksi    memberikan  formulir  pendaftaran  kepada siswa, setelah  formulir  di  isi  dan  menyerahkannya kepada  panitia  penerimaan  peserta  siswa  baru beserta  berkas  perlengkapan,  kemudian  panitia seleksi merekap data hasil seleksi dan memberikan penilaian berdasarkan kriteria kelulusan yang terdiri dari  Nilai  rata-rata  ujian  nasional,  nilai  rata-rata ujian sekolah dan nilai rata-rata rapor yang ada pada SKHUN sementara / SKL (Surat Keterangan Lulus) dan  Sertifikat  Prestasi,  setelah  hasil  seleksi didapatkan  akan  dipilih  nama-nama  calon  siswa yang  diluluskan  sesuai  dengan  kritera  yang  telah ditetapkan.
Masalah yang dirasakan selama ini pada proses  penerimaan  siswa  baru  dari  sisi  panitia penerimaan siswa baru adalah masih manualnya  perhitungan  nilai-nilai  bobot  pada kriteria  yang  dilakukan  oleh  pihak  sekolah dalam  menentukan  calon  siswa  yang  akan diterima, sehingga membutuhkan waktu relatif lama dalam mengambil keputusan hal ini dapat menyebabkan lambatnya informasi / pengumuman    calon  siswa  yang  lulus  seleksi. Belum  adanya sebuah sistem pendukung yang transparan dan professional untuk penyeleksian hingga mengurutkan rangking dari nilai seleksi calon  siswa.  Adapun  dilihat  dari  sisi  calon siswa  baru  yang  mendaftar  adalah    pengisian formulir menggunakan lembaran formulir yang disediakan  panitia  seleksi  sehingga  harus datang  ke  sekolah  untuk  mengambil  formulir pendaftaran.  Dan  terjadinya  antrian  untuk melihat pengumuman hasil dari seleksi.
Untuk  mengatasi  masalah-masalah  diatas peneliti  membuat  sistem  pendukung  keputusan untuk  mengolah  data  calon  siswa  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Logika  Fuzzy .  Fuzzy  SAW  yaitu  metode pembobotan kriteria sehingga dapat diketahui hasil dengan  perangkingan  dari  nilai  tertinggi  ke  nilai terendah dari alternatif.[1]
Penelitian yang dilakukan oleh Alfa Saleh, Ria  Eka  Sari,  Haris  Kurniawan  (2014)  yang berjudul “Metode Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW)  Dalam  Menentukan  Kualitas  Kulit  Ular Untuk  Kerajinan  Tangan  (Studi  Kasus  :  CV.  Asia Exotica  Medan)”.  Dalam  penelitian  ini    peneliti menggunakan  metode Fuzzy , Simple  Additive Weighting  (SAW).  Proses  dalam  menentukan kualitas dari  kulit  ular  di  mulai  dari  Penilaian  dari kualitas kulit ular dilakukan dengan melihat kriteria –  kriteria  yang  mempengaruhi  dalam  melakukan penilaian  terhadap  kualitas  kulit  ular  meliputi ukuran kulit, fisik kulit dan warna kulit. Selanjutnya kriteria  –  kriteria  tersebut  akan  dijadikan  sebagai acuan untuk menentukan kualitas kulit ular sebagai bahan  baku  kerajinan  yang  nantinya  akan diimplementasikan  dengan  metode Fuzzy SAW. Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah Penerapan metode Fuzzy SAW dapat mengoptimalkan  proses  penyeleksian  kulit  ular sebagai bahan kerajinan tangan di perusahaan CV. Asia Exotica Medan.[6]

## METODE PENELITIAN
1. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Konsep  dasar  metode  ini  salah  satunya  adalah untuk  mencari  peringkangan  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut.. Untuk menyelesaikan masalah  penyeleksian  dalam  sistem  pengambilan keputusan multi atribut biasanya digunakan metode SAW.[8]  Metode Simple  Additive  Weighting merupakan  salah  satu  metode  yang  banyak digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  karena dapat  memproses  data  yang  memiliki  banyak atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.[10]
Author : Fitriyani 1) , Anisah 2) , Peti Pajarini 3) 194
di mana :
Ri j = nilai rating kinerja ternormalisasi
Xij =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min xij  = nilai terkecil dari setiap kriteria i Benefit  = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Di mana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif  Ai  pada  atribut Cj;  i =1,2,..., m dan j =1,2,..., n .
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( Vi ) diberikan sebagai:
Di mana : Vi =   rangking untuk setiap alternatif, Wj=   nilai bobot dari setiap kriteria rij =   nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  Nilai Vi yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih. [7]

## 2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak  terstruktur,  di  mana  tak  seorang  pun  tahu secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya dibuat. (Alter, 2002) dalam (Kusrini, 2007).[2]
Gambar. 2.1 Pengambilan Keputusan Berdasarkan
Intuisi.[2]
Dari  gambar  2.1  dapat  dijelaskan  pengambil keputusan membuat keputusan berdasarkan pengalaman masa lampau, perasaan atau emosi,nilai etika  atau  budaya,  keahlian,  pengetahuan  dan pelatihan  serta  menggunakan  data  dari  pikiran bawah sadar.

## 3. Logika Fuzzy
Logika fuzzy pertama  kali  ditemukan  oleh profesor Lotfi A. Zadeh, dari Universitas California, pada bulan Juni 1965[1,3]. Logika fuzzy merupakan Generalisasi dari logika klasik yang hanya memiliki dua nilai keanggotaan, yaitu 0 dan 1. Dalam logika fuzzy, nilai kebenaran suatu pernyataan berkisar dari sepenuhnya  benar,  sampai  dengan  sepenuhnya salah.  Dengan  teori  himpunan fuzzy ,  suatu  objek dapat  menjadi  anggota  dari  banyak  himpunan dengan  derajat  keanggotaan  yang  berbeda  dalam masing-masing  himpunan.  Konsep  ini  berbeda dengan  himpunan  klasik  ( crisp ).  Teori  himpunan klasik tergantung pada logika dua nilai ( two valued logic )  untuk  menentukan  apakah  sebuah  objek merupakan  suatu  anggota  himpunan  atau  bukan. Kusumadewi (2010).[3]
4. Model Pengembangan Perangkat Lunak Dalam penelitian ini, pada model
pengembangan iterative [4] terdiri dari empat tahap yaitu planning , analysis , design , dan implementasi. Dari  empat  tahap  tersebut  penulis  mengambil  3 tahap diantaranya planning , analysis , dan design [9] 1. Planning
Author : Fitriyani 1) , Anisah 2) , Peti Pajarini 3)
Dalam tahap ini tahap planning atau persiapan menggunakan  beberapa  teknik  pengumpulan data seperti:
a Wawancara adalah
suatu cara
menumpulkan data dengan cara
mengajukan  pertanyaan  langsung  kepada pihak  berwenang  terkait  dengan  topik yang diambil.
b Survey ialah pengumpulan data penelitian yang berdasarkan pada komunikasi antara peneliti  dengan  responden  (objek  yang diteliti). c Studi Pustaka yaitu mengumpulkan berbagai informasi terkait , mengumpulkan bahan dari sumber-sumber buku,  jurnal,  seminar  nasional  yang berbentuk online ,  atau  sumber  yang berkaitan dengan topik penelitian.
2. Analisis kebutuhan perangkat lunak Pada  tahap  ini,  dari  sistem  penunjang keputusan yang di hasilkan melalui pemilihan siswa  baru  menggunakan  metode  SAW  dan Logika  Fuzzy  peneliti  menganalisis  proses pemilihan siswa baru pada proses sistem yang berjalan dimulai dari proses persyaratan calon siswa  baru  menggunakan  ,  faktor-faktor kriteria  yang  mempengaruhi  bobot  pemilihan siswa  baru  sehingga  sistem  yang  diusulkan layak untuk membantu dalam pemilihan siswa baru.[10]
3. Design
Tahap ini, penulis akan merancang form antar muka  pengguna  sistem  penunjang  keputusan pemilihan  siswa  baru  dan database sesuai dengan  kebutuhan  sistem. Form yang  akan dirancang  diantaranya,  antar  muka  pengguna web server , antar muka pengguna web user.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisa Metode Fuzzy SAW
Sebelum  melakukan  tahapan  selanjutnya penulis melakukan analisa metode Simple Additive Weighting (SAW)  berdasarkan  hasil  wawancara, kiesioner  dan  observasi  yang  dilakukan  pada tahapan  sebelumnya  yang  nanti-nya  akan  di terapkan  pada  sistem  usulan,  berikut  tahapan- tahapan  metode  Logika Fuzzy Simple  Additive Weighting (SAW).
1. Menentukan Kriteria
Dalam  proses  pengolahan  data  pemilihan peserta  didik  baru  untuk  menentukan  pengurutan nilai tertinggi dari jumlah calon peserta didik yang melakukan pendaftaran maka di perlukan beberapa kriteria,  adapun  kriteria  yang  diusulkan  SMA Negeri 1 Airgegas adalah sebagai berikut:
Kode Kriteria C1 :  Nilai Ujian Nasional C2 :  Nilai Ujian Sekolah C3 :  Nilai rata-rata raport C4
:  Sertifikat prestasi
Tabel 4.1 Keterangan Kriteria
Terlihat  pada tabel 4.1 terdapat 4 kriteria terdiri dari kriteria 1 yaitu Nilai Ujian Nasional, kriteria 2 yaitu Nilai Ujian Sekolah, kriteria 3 yaitu Nilai Rata-Rata Raport dan kriteria 4 yaitu Sertifikat Prestasi.
2. Menyusun tabel rating kecocokan Sebelum  menyusun  rating  kecocokan  data alternatif  yang  menjadi  acuan  adalah  sebagai berikut:
Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A 1 (Tri Ardiyansah) 39,8 79 78 0 A 2 (Minlafia) 55,6 85 84 Nasional A 3 (Bayu Handoko) 44,38  82,68  82,31 0 A 4 (Devi Sapitri) 43,25  82,39  81,03 0 A 5 (Dwi Alfian) 41,50  83,27  83,13 0 Tabel 4.2 Tabel data alternatif
Dari tabel 4.2 terdapat 5 alternatif yaitu A1, A2, A3, A4  dan  A5.  Masing-masing  alternatif  mulai  dari alternatif  1 (A1)  memiliki  nilai  bobot  kriteria  nilai ujian  nasional  39,8,  kriteria  nilai  ujian  sekolah  79, kriteria  nilai  rata-rata  raport  78  dan  sertifikat prestasi 0. Alternative 2 (A2) memiliki nilai bobot kriteria nilai ujian nasional 55,6, kriteria nilai ujian
Author : Fitriyani 1) , Anisah 2) , Peti Pajarini 3)
196
sekolah  85,  kriteria  nilai  rata-rata  raport  84  dan sertifikat  prestasi  Nasional.  Alternative  3  (A3) memiliki  nilai  bobot  kriteria  nilai  ujian  nasional 44,38,  kriteria  nilai  ujian  sekolah  82,68,  kriteria nilai rata-rata raport 82,31 dan sertifikat prestasi 0. Alternative 4 (A4) memiliki nilai bobot kriteria nilai ujian  nasional  43,25,  kriteria  nilai  ujian  sekolah 82,39,  kriteria  nilai  rata-rata  raport  81,03  dan sertifikat  prestasi  0.  Alternative  5  (A5)  memiliki nilai  bobot  kriteria  nilai  ujian  nasional  41,50, kriteria nilai ujian sekolah 83,27, kriteria nilai rata- rata raport 83,13 dan sertifikat prestasi 0
Alternatif-alternatif  calon  peserta  didik baru  diberi  rating  kemudian  menyusun  tabel kecocokan  dari  setiap  kriteria  kedalam  bilangan fuzzy pada tabel berikut:
Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0,25  0,75  0,75 0 A2 0,5 1 1 0,8 A3 0,5 1 1 0 A4 0,5 1 1 0 A5 0,5 1 1 0 Tabel 4.3 Tabel Rating Kecocokan
Pada  tabel  4.3  merupakan  konversi  ke  bilangan fuzzy  dari  tabel  4.2.  Pada  alternatif  1  nilai  bobot bilangan  fuzzy  kriteria  nilai  ujian  nasional  0,25, kriteria nilai  ujian  sekolah  0,75,  kriteria  nilai  rata- rata  raport  0,75  dan  kriteria  sertifikat  prestasi  0. Pada alternatif 2 nilai bobot bilangan fuzzy kriteria nilai ujian nasional  0,5,  kriteria  nilai  ujian  sekolah 1,  kriteria  nilai  rata-rata  raport  1  dan  kriteria sertifikat prestasi  0,8.  Pada  alternatif  3  nilai  bobot bilangan  fuzzy  kriteria  nilai  ujian  nasional  0,5, kriteria nilai ujian sekolah 1, kriteria nilai rata-rata raport  1  dan  kriteria  sertifikat  prestasi  0.  Pada alternatif 4 nilai bobot bilangan fuzzy kriteria nilai ujian  nasional  0,5,  kriteria  nilai  ujian  sekolah  1, kriteria nilai rata-rata raport 1 dan kriteria sertifikat prestasi  0.  Pada  alternatif  5  nilai  bobot  bilangan fuzzy kriteria nilai ujian nasional 0,5, kriteria nilai ujian sekolah 1, kriteria nilai rata-rata raport 1 dan kriteria sertifikat prestasi 0.
3. Membentuk Matrik Keputusan
Matrik  keputusan  dibentuk  sesuai  dengan tabel kecocokan dan bilangan fuzzy . Adapun matrix keputusan yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
X= [ 0,25 0,75 0,75 0
0,5 1 1 0,8 0,5 1 1 0 0,5 1 1 0 0,5 1 1 0 ] 4. Menentukan  Bobot  preferensi  (W)  untuk
setiap kriteria bobot preferensi yang dihasilkan dari data kuesioner yang telah diisi oleh responden: Kode Kriteria Bobot C1 Nilai Ujian Nasional 30% C2 Nilai Ujian Sekolah 25% C3 Nilai rata-rata rapor 23% C4 Sertifikat Prestasi 22%

## Tabel 4.4 Bobot preferensi
Pada  tabel  4.4  terdapat  bobot  masing-masing kriteria  yaitu  kriteria  nilai  ujian  nasional  sebesar 30%  atau  0,30,  kriteria  nilai  ujian  sekolah  sebesar 25% atau 0,25, kriteria nilai rata-rata raport sebesar 23%  atau  0,23  serta  kriteria  sertifikat  prestasi sebesar 22% atau 0,22.
Sehingga normalisasi matrik yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
[ 0,5 0,75 0,75 0
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0] 5. Perangkingan
𝑉1 = (0,30)(0,5) +   (0,25)(0,75) + (0,23)(0,75) + (0,22)(0) = 0,15 + 0,1875 + 0,1725 + 0
= 0,51
𝑉2 = (0,30)(1) +   (0,25)(1) + (0,23)(1) + (0,22)(1) = 0,30 + 0,25 + 0,23 + 0,22
Author : Fitriyani 1) , Anisah 2) , Peti Pajarini 3) 197
= 1 𝑉3 = (0,30)(1) +   (0,25)(1) + (0,23)(1) + (0,22)(0) = 0,30 + 0,25 + 0,23 + 0 = 0,78 𝑉4 = (0,30)(1) +   (0,25)(1) + (0,23)(1) + (0,22)(0) = 0,30 + 0,25 + 0,23 + 0 = 0,78 𝑉5 = (0,30)(1) +   (0,25)(1) + (0,23)(1) + (0,22)(0) = 0,30 + 0,25 + 0,23 + 0 = 0,78
Hasil Perangkingan yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Nama Altern atif (A) Kriteria Nilai Peri ngk at C 1 C 2 C 3 C 4 Tri Ardia
nsyah (A 1 ) 0 , 2 5 0, 7 5 0, 7 5
0 0,51 5 Milna Fia (A 2 ) 0 , 5 1 1 0 , 8 1 1 Bayu Hando ko (A 3 ) 0 , 5 1 1 0 0,78 2 Devi Sapitri (A 4 ) 0 , 5 1 1 0 0,78 3 Dwi Alfian (A 5 ) 0 , 5 1 1 0 0,78 4
Tabel 4.5 Hasil perangkingan
Pada tabel 4.5  di  atas hasil  perangkingan  terhadap alternatif  1  memiliki  bobot  perangkingan  0,51, alternatif  2  memiliki  bobot  perangkingan  1, alternatif  3  memiliki  bobot  perangkingan  0,78, alternatif  4  memiliki  bobot  perangkingan  0,78, alternatif 5 memiliki bobot perangkingan 0,78.

## SIMPULAN DAN SARAN
Pemilihan  siswa  baru  berhasil  dirancang dan  dibangun  menggunakan  metode  logika Fuzzy SAW ( Simple Additive Weighting ) berbasis website , sehingga  mampu  mempermudah  bagian  panitia pemilihan  siswa  baru  dalam  mengolah  data  dan menentukan  peringkat  calon  siswa  baru  yang mendaftar. Dari hasil perankingan yang mendapatkan  peringkat  1  yaitu  Milna  Fia  dengan nilai  1,  peringkat  2  yaitu  Bayu  Handoko,  Devi Sapitri dan Dwi Alfian dengan nilai 0,78, peringkat berikutnya yaitu Tri Ardiansyah dengan nilai 0,51.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Prof.  Dr.  Ir.  Marimin.  Msc,  dkk,  2013, Teknik dan Analisis Pengambilan
Keputusan  Fuzzy  Dalam  Manajemen Rantai Pasok , , IPB Press, Bogor.
[2]. Kusrini., 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan , Andi Offset, Yogyakarta.
[3]. Kusumadewi,  S.  2010. Aplikasi  Logika Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan .  Graha Ilmu, Yogyakarta
[4]. A.  Dennis, B.  H.  Wixom  dan  R.  M. Roth, 2012, System  Analysis  and  Design  5th
edition ,  New  Jersey:  John  Wiley  &  Sons,
Inc. [5]. Sugiyono. 2014. Metode Penelitian Kuantitatif  dan  Kualitatif  R  &  D , ALFABETA, Bandung.
[6]. Alfa,S.,    Ria  E.,S.,  Harris.,K,.  2014, Metode  fuzzy  simple  additive  weighting (saw) Dalam menentukan kualitas kulit ular untuk  kerajinan  tangan  (studi  kasus  :  cv. Asia  exotica  medan), Seminar  Nasional Informatika 2014 , http://riset.potensiutama.ac.id/upload/penel itian/penerbitan_jurnal/2348metode_fuzzy _simple_additive_weighting_%28saw%29
_dalam_menentukan_kualitas_kulit_ular_u ntuk_kerajinan_tangan.pdf ,  diakses,  25 Maret 2018.
Author : Fitriyani 1) , Anisah 2) , Peti Pajarini 3) 198
[7]. Yogha Radhitya, Fitro Nur Hakim, Achmad
Solechan,  2016,  Rancang  Bangun  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa  Dengan  Metode  SAW, Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, No. 2, Vol. 8, 23-32, : http://portal.ejurnal.net/index.php/speed/art icle/view/518/462 .
[8]. Anita,D.,S.,  Muhamad,  M.,  Sri,  H,.  2017, Sistem Pendukung Keputusan Perankingan Calon  Siswa  Baru  Jalur  Undangan Menggunakan Simple  Additive  Weighting (Studi  Kasus  :  Smk  Bumi  Nusantara
Wonosobo), Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 , Yogyakarta, 4-7 Februari.
http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnast eknomedia/article/view/1658 .
[9] H. Alatas, Responsive Web Design dengan
PHP & Bootstrap, Yogyakarta: Lokomedia,
2013.
[10] Ardi  W,  Noris  F,  2015  Aplikasi  Simulasi Pengurutan  Data  Menggunakan  Algoritma Heap Sort, Jurnal Pseudocode , No. 2, Vol. 2, ISSN 2355 – 5920. http://media.neliti.com/media/publications/
126891