31
Jurnal Syntax Transformation
Vol. 2 No. 1, Januari 2021
p-ISSN : 2721-3854 e-ISSN : 2721-2769
Sosial Sains
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN DANA
HIBAH DENGAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)
Dewi Leyla Rahmah
Universitas Indraprasta PGRI Jakarta, Indonesia
Email: dewileyla.dl@gmail.com
INFO ARTIKEL
ABSTRACT
Diterima 02 Januari 2021
Diterima dalam bentuk revisi
10 Januari 2021
Diterima dalam bentuk revisi
15 Januari 2021
PT SAFA (Hatta Salamun Fajar) is a legal formal that
accommodates and concentrates on the Construction Islamic
Social Fund. PT SAFA (Hatta Salamun Fajar) is the partner
appointed by the muhsinin to build water wells and mosques.
In the ongoing business process, this company has won the
trust of selecting the grant recipient. In its implementation,
the selection of prospective grant recipients must submit a
proposal first. PT Saffa does not yet have a system that can
work quickly to select potential recipients of funds so that the
reporting process for potential recipients of funds is slow to
be accepted by donors. Researchers help to solve existing
problems. The purpose of this study is to create a decision
support system that can assist managers in deciding to solve
semi-structured problems using the Simple Additive
Weighting (SAW) method and increase the effectiveness of
managers' decision making. The result of this research is to
provide a decision support system that can be used in PT
Saffa by giving ratings to prospective beneficiaries.
Prospective beneficiaries who are in the first order are with
code V2 or A2 with a value of 93.33.
ABSTRAK
PT SAFA (Hatta Salamun Fajar) adalah legal formal yang
mewadahi dan berkonsentrasi pada Construction Islamic
Social Fund. PT SAFA (Hatta Salamun Fajar) merupakan
partner yang ditunjuk para muhsinin untuk membangun
water well dan masjid. Dalam proses bisnis yang berjalan,
perusahaan ini mendapat kepercayaan sebagai penyeleksi
penerima bantuan hibah. Dalam pelaksanaanya bagian
penyeleksi calon penerima bantuan hibah harus mengajukan
proposal terlebih dahulu. PT Saffa belum memiliki sistem
yang dapat bekerja secara cepat untuk menyeleksi calon
penerima dana sehingga proses pelaporan calon penerima
dana lambat diterima oleh donors. Peneliti membantu untuk
memecahkan masalah yang ada. Tujuan penelitian ini adalah
membuat sistem pendukung keputusan yang dapat
membantu manajer dalam memutuskan memecahkan
masalah semi terstruktur menggunakan metode Simple
Additive Weighting (SAW) dan meningkatkan efektifitas
pengambilan keputusan manajer. Hasil penelitian ini adalah
Keywords:
System, decission support
system; SAW;
Dewi Leyla Rahmah
32 Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021
Kata kunci:
Sistem; sistem penunjang
keputusan; SAW;
memberikan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat
digunakan di PT Saffa dengan memberi peringkat kepada
calon penerima bantuan. Calon penerima bantuan yang
berada pada urutan pertama adalah dengan kode V2 atau A2
dengan nilai 93,33.
Pendahuluan
PT SAFA (Hatta Salamun Fajar) adalah
legal formal yang mewadahi dan
berkonsentrasi pada Construction Islamic
Social Fund. Sebagai Mitra Para
Agniya/Donors dari negara-negara penghasil
minyak (Timur Tengah) dan lainnya, untuk
membangun proyek-proyek sosialnya di
Indonesia. PT SAFA (Hatta Salamun Fajar)
hadir untuk melengkapi kegiatan konstruksi
yang menyesuaikan dengan keadaan dan
kebutuhan di lapangan. Adapun kiprah di
masyarakat antara lain pembangunan kelas,
asrama dan masjid, pembangunan musola,
latrine program (MCK dan tempat wudhu).
PT SAFA (Hatta Salamun Fajar)
merupakan partner yang ditunjuk para
muhsinin untuk membangun water well dan
masjid. Adapun donors memberikan dana
hibah untuk pembangunan water well dan
masjid dengan mekanisme reimburse. PT
SAFA bekerjasama dengan investor guna
untuk memberikan modal kerja sehingga
program kerja dapat terselesaikan sesuai
waktu yang telah ditentukan. Adapun
penerima dana hibah adalah perorangan
ataupun lembaga yang mengajukan bantuan
dimana sebelumnya mereka mengajukan
proposal kepada donors, adapun PT SAFA
sebagai fasilitator yang akan menyeleksi dan
menerima proposal. Jika proposal sudah
masuk akan segera diidentifikasi kelengkapan
berkasnya. Jika sudah lengkap maka tim akan
mensurvei lokasi. Tahapan ini membutuhkan
waktu yang sangat lama. Penerimaan proposal
yang diajukan kepada PT SAFA sulit
diidentifikasi karena harus memilah proposal
yang sudah memenuhi kriteria atau belum.
Sehingga menyulitkan dalam proses
pendukung keputusan yang dapat digunakan
untuk mengolah data pemohon. Berikut
adalah Flow chart kerjasama PT safa dengan
donors, investor dan penerima hibah.
Gambar 1
Flow Chart Kerjasama
Sistem pada dasarnya adalah
sekelompok unsur yang erat hubungannya
satu dengan yang lain, yang berfungsi
bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
Selain itu suatu sistem juga memiliki
karakteristik atau sifat-sifat tertentu, yang
mencirikan bahwa hal tersebut bisa dikatakan
sebagai suatu sistem.
Proses penelitian ini menggunakan
metode SPK yaitu metode Simple Additive
Weighting (SAW). Sistem Pendukung
Keputusan (SPK) adalah suatu sistem
informasi berbasis komputer
mengkombinasikan model dan data untuk
menyediakan dukungan kepada pengambil
keputusan dalam memecahkan masalah semi
terstruktur atau masalah ketergantungan yang
melibatkan user secara mendalam (Arbelia,
2014).
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
adalah bagian dari sistem informasi berbasis
komputer termasuk sistem berbasis
pengetahuan untuk mendukung pengambilan
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana Hibah dengan Metode SAW
(Simple Additive Weighting)
Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021 33
keputusan dalam suatu organisasi maupun
perusahaan (Asfi & Sari, 2015). Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) dapat membantu
user dalam menyelesaikan masalah
berdasarkan kriteri-kriteria yang ada.
Diperlukan informasi- informasi yang
menyeluruh dan akurat dengan metode
penyelesaian yang tepat. Salah satu informasi
yang dapat memanfaatkan SPK sebagai
solusinya adalah informasi mengenai
kelayakan penerimaan bantuan dana hibah.
Terdapat beberapa metode yang digunakan
dalam pengambilan keputusan. Pada jurnal
(Sari et al., n.d.) mengenai Sistem Pendukung
Keputusan yang digunakan untuk memberikan
besiswa, dibutuhkan kriteria-kriteria
pendukung dalam menentukan siapa yang
akan mendapat beasiswa. Metode yang
digunakan untuk implementasi adalah Simple
Additive Weighting. Dan pada jurnal yang
dilakukan oleh Athakon Kengpol pada tahun
2013 mengenai Sistem pendukung keputusan
untuk memilih lokasi pembangkit listrik
tenaga surya. Metode dilakukan menggunakan
TOPSIS untuk menghitung tempat alternatif
dan menunjukkan hasil evaluasi rangking
akhir dari tempat alternatif untuk pembangkit
listrik tenaga surya. Hasil dari penelitian ini
adalah evaluasi pada lokasi yang dipilih. Pada
jurnal Arie Setya,dkk menjelaskan bahwa
Sistem ini dapat menampilkan hasil
perangkingan guru berprestasi berdasarkan
hasil peritungan metode SAW. Penelitian
lainnya yang dilakukan oleh (Windarto, 2017)
yang menghasilkan keputusan mengenai
penilaian prestasi karyawan dengan kriteria
sikap kerja karyawan, hasil karya karyawan
dan hari mangkir karyawan,dengan
menggunakan 5 sampel sehingga dapat
menyeleaikan masalah penyeleksian dalam
pengambilan keputusan mutiproses. Penelitian
juga dilakukan oleh (Elistri et al., 2014) hail
yang diperoleh adalah bahwa SPK dapat
dimanfaatkan sebagai salah satu pertimbangan
dalam pengambilan keputusan oleh pihak
sekolah dalam mengambil keputusan jurusan
siswa, penelitian ini menggunakan microsoft
visual basic 6.0 .
Dari pendapat para ahli, penulis dapat
menyimpulkan bahwa SPK adalah sistem
informasi berbasis komputer dan pengetahuan
yang dapat digunakan untuk menyelesaikan
masalah dan memberi solusi alternatif
sehingga memudahkan pengambilan
keputusan suatu masalah semi terstruktur
(Iswandy, 2015).
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 diperbandingkan dengan semua rating
alternatif yang ada.
Data Flow Diagram (DFD) adalah alat
yang menunjukkan alur data pada sistem
dalam grafik. Elemen penting dari DFD
adalah alur data, proses, penyimpanan data
dan sumber data. Sistem analisis membuat
DFD berdasarkan level. DFD level tinggi
hanya mengidentifikasi proses besar
(Irwansyah & Moniaga, 2014). Sedangkan
menurut (Rosa, 2016) dan (Salahudin et al.,
2013) menjelaskan data flow diagram adalah
representasi grafik yang menggambarkan
aliran informasi dan transformasi yang
diaplikasikan sebagai data yang mengalir dari
masukan dan keluaran.
Dari definisi yang telah dijabarkan
dapat disimpulkan bahwa DFD merupakan
alat yang digunakan untuk menggambarkan
suatu sistem, selain itu DFD merupakan
dokumentasi dari sistem yang baik karena
menggambarkan arus data secara jelas. DFD
merupakan alat perancangan sistem yang
berorientasi pada alur data dengan konsep
dekomposisi dapat digunakan untuk
menggambarkan analisa maupun pemakai
maupun pembuat program.
a. Tujuan Penelitian
1. Tujuan penelitian ini adalah membuat
sistem pendukung keputusan yang
dapat membantu manajer dalam
Dewi Leyla Rahmah
34 Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021
memutuskan memecahkan masalah
semi terstruktur menggunakan metode
Simple Additive Weighting (SAW).
2. Meningkatkan efektifitas pengambilan
keputusan manajer dari efisiensinya.
b. Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini diharapkan dapat
digunakan oleh PT Safa (Hatta Salamun
Fajar) untuk menyelesaikan masalah
semi terstruktur.
Metode Penelitian
Metode pengumpulan data dalam
penelitian ini adalah:
a. Wawancara
Wawancara dilakukan kepada bapak
M.Ihsan selaku perwakilan dari PT. Safa,
adapun wawancara mengenai proses sistem
berjalan.
b. Studi Pustaka
Metode SAW adalah salah satu
metode penyelesaian masalah yang sering
juga dikenal dengan istilah metode
penjumlahan berbobot. Konsep dasar
metode SAW adalah mencari penjumlahan
terbobot dari rating kinerja pada setiap
alternatif dari semua atribut (Fishburn,
1967). Metode SAW membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu
skala yang dapat diperbandingkan dengan
semua rating alternatif yang ada.
Penelitian ini dilakukan di PT.
SAFA (Hatta Salamun Fajar) yang
beralamat di Jalan. Kostrad Cilodong,
Bedahan ,Cibinong Kab. Bogor.
Adapun kerangka kerja penelitian
terdapat pada gambar berikut :
Gambar 2
Kerangka Kerja Penelitian
Persamaan konsep dasar metode SAW
Gambar 3 Persamaan Konsep Metode
SAW
Dimana:
rij = rating kenerja ternormalisasi
max xij = nilai maksimum dari tiap baris dan
kolom
min xij = nilai minimum dari tiap baris dan
kolom
xij = baris dan kolom dari matriks
benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik
cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana Hibah dengan Metode SAW
(Simple Additive Weighting)
Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021 35
Gambar 4
Nilai Prefensi Alternatif
Dimana:
Vij = Nilai preferensi
rwj = Bobot Rangking
rij = rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar
mengidentifikasikan bahwa alternatif Ai lebih
terpilih.
Kriteria untuk Pemilihan
Sebelum dilakukan kriteria pemilihan,
terlebih dahulu dilakukan pemilihan sampel.
Sampel adalah bagian dari populasi yang
menjadi sumber data yang sebenarnya terjadi
dalam suatu penelitian. Untuk mengambil
sampel dilakukan dengan rumus :
n = Jumlah sampel yang digunakan
N = Populasi (banyaknya pemohon)
Dari hasil perhitungan dengan
menggunakan rumus, sampel yang digunakan
dalam peenlitian ini sebanyak 6.
Hasil dan Pembahasan
A. Indikator
Indikator adalah ukuran tidak
langsung dari kondisi. Indikator adalah
variabel yang membantu dalam mengukur
perubahan - perubahan yang terjadi baik
secara langsung maupun secara tidak
langsung.
Indikator yang dirancang dalam
sistem terdapat dalam tabel berikut:
Tabel 1
Data Kriteria
Nama
Kriteria
Atribut
Bobot
(W) %
Proposal
Benefit
20
Surat
Permohonan
Benefit
20
Ukuran
Tanah
Benefit
20
Sertifikat
Wakaf
Benefit
20
Formulir
Survey
Benefit
10
Kepadatan
Wilayah
Benefit
10
Indikator dalam penelitian ini ada 6
kriteria yang diberi simbol C, dimana setiap
indikator mendapat atribut benefit atau
menguntungkan. Dan masing-masing
indikator diberi nilai bobot.
Tabel 2
Data Cript
Kode
Kriteria
Nama
Kriteria
Tingkat
Kepentingan
Point
C1
Proposal
Ada
90
C1
Proposal
Tidak
Lengkap
60
C1
Proposal
Tidak Ada
30
C2
Surat
Permohonan
dalam
Proposal
Ada
90
C2
Surat
Permohonan
dalam
Proposal
Tidak
Lengkap
60
C2
Surat
Permohonan
dalam
Proposal
Tidak Ada
30
C3
Ukuran
Tanah
25 meter
90
C3
Ukuran
20 meter
60
Dewi Leyla Rahmah
36 Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021
Tanah
C3
Ukuran
Tanah
15 meter
30
C4
Sertifikat
Wakaf
Ada
90
C4
Sertifikat
Wakaf
Tidak
Lengkap
60
C4
Sertifikat
Wakaf
Tidak Ada
30
C5
Formulir
Survey
Ada
90
C5
Formulir
Survey
Tidak
Lengkap
60
C5
Formulir
Survey
Tidak Ada
30
C6
Kepadatan
Wilayah
Ramai
90
C6
Kepadatan
Wilayah
Sedang
60
C6
Kepadatan
Wilayah
Tidak Ramai
30
Tabel data kript berisi kode kriteria,
nama kriteria tingkat kepentingan atau
penjelasan dan point.
B. Data Alternatif
Tabel 3
Data Alternatif
Kode Alternatif
Nama Alternatif
A1
Musola Al-Ihsan
A2
SD Integral Hidayatullah
A3
Desa Ci Oray
A4
Desa Gunung Putri
A5
SDN 3 Cibinong
A6
Desa Cibarusah
Data alternatif merupakan alternatif
yang akan dihitung nilainya dan dipilih
sebagai alternatif terbaik. Data alternatif
berisi kode dan nama.
C. Perhitungan SAW
Pada tahap perhitungan SAW dibagi
menjadi 3 langkah yaitu:
1. Tahap Analisa
Pada tahap ini penelitid mengubah nilai
pada alternatif sesuai bobot pada data
crips, sehingga diperoleh data seperti
tabel berikut:
Tabel 4
Tahap Analisa
Kode
Alternatif
Kriteria
C1
C2
C3
C4
C5
C6
A1
90
90
60
90
90
60
A2
90
90
90
60
90
90
A3
60
30
30
30
60
30
A4
90
30
30
60
90
90
A5
60
90
60
60
60
90
A6
90
60
60
90
30
60
2. Tahap Normalisasi
Untuk melakukan normalisasi,
setiap nilai yang ada pada kolom dibagi
dengan nilai tertinggi atau terendah
pada tiap kolom tersebut.
Dengan rumus:
Untuk kriteria C1 yaitu proposal,
dimana proposal memiliki atribut
benefit atau menguntungkan, maka kita
cari maks.
(90,90,60,90,90,60,90) = 90. Sehingga
untuk
A1=90/90=1
A2=90/90=1
A3=60/90=0.666667
A4=90/90=1
A5=60/90=0.666667
A6=90/90=1
Maka hasil perhitungan
normalisasi untuk semua alternatif
terdapat dalam tabel berikut :
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana Hibah dengan Metode SAW
(Simple Additive Weighting)
Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021 37
Tabel 5
Tahap Normalisasi
Kode
Alternatif
Kriteria
C1
C2
C3
C4
C5
C6
A1
1
1
60
90
90
60
A2
1
1
90
60
90
90
A3
0,666667
0,33333
30
30
60
30
A4
1
30
30
60
90
90
A5
0,666667
90
60
60
60
90
A6
1
60
60
90
30
60
3. Tahap Perangkingan
Pada tahap perangkingan, hasil
normalisasi dari setiap alternatif
dikalikan dengan bobot masing-masing.
Maka diperoleh hasil perangkingan
pada tabel berikut:
Tabel 6
Perangkingan
Kriteria
C1
C2
C3
C4
C5
C6
Total
Bobot
20
20
20
20
10
10
A1
1
1
0,6666
667
1
0,66
6667
90
A2
1
1
0,6666
67
1
1
93,333
3
A3
0,66
6667
0,33
3333
0,3333
333
0,66
6667
0,33
3333
43,333
33
Kode
Alternatif
A4
1
0,33
3333
0,3333
33
0.66
6667
1
66,666
67
A5
0,66
6667
1
0,6666
67
0,66
667
1
76,666
67
A6
1
0,66
6667
0,6666
667
1
0,66
6667
76,666
67
Menentukan nilai V dari setiap
alternatif dengan rumus:
Maka :
Tabel 7
Keterangan Rumus
V1
90
V2
93,33333
V3
43,33333
V4
66,66667
V5
76,66667
V6
76,66667
Berdarkan data 7, nilai yang terbesar
terdapat pada alternatif V2 atau kode A2
yaitu SD Integral Hidayatullah sehingga
menjadi rank 1 sebagai alternatif terbaik
untuk mendapatkan kelayakan dana.
D. Desain Sistem
1. Diagram Konteks
Desain sistem usulan terdapat
pada diagram konteks. Dimana
diagram konteks adalah aliran sistem
yang menggambarkan interaksi antara
sistem dengan lingkungan luarnya,
sedangkan data flow diagram adalah
diagram yang menggambarkan
interaksi antara komponen di dalam
sistem maupun dengan linkungan
luarnya. DFD yang di dalam bahasa
Indonesia disebut sebagai DAD
(Diagram Arus Data) memperlihatkan
gambaran tentang masukan proses-
keluaran dari suatu sistem/perangkat
lunak, yaitu obyek-obyek data
mengalir ke dalam perangkat lunak,
kemudian ditransformasi oleh elemen-
elemen pemrosesan, dan obyek-obyek
data hasilnya akan mengalir keluar
dari sistem/perangkat lunak
(Pressman & Lunak, 2012). Obyek-
obyek data dalam penggambaran DFD
biasanya direpresentasikan
menggunakan tanda panah berlabel,
dan transformasi-transformasi
biasanya direpresentasikan
menggunakan lingkaran-lingkaran
yang sering disebut sebagai
gelembung-gelembung (Pressman &
Lunak, 2012). DFD pada dasarnya
digambarkan dalam bentuk hirarki,
yang pertama sering disebut sebagai
DFD level 0 yang menggambarkan
sistem secara keseluruhan sedangkan
DFD-DFD berikutnya merupakan
penghalusan dari DFD sebelumnya.
Dewi Leyla Rahmah
38 Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021
Gambar 5
Diagram Konteks
Pada diagram konteks terdapat
aliran data dari entitas pemohon
menuju sistem berupa data pemohon
dan dari sistem berupa informasi
pemohon layak terima bantuan.
2. DFD (Data Flow Diagram)
Gambar 6
Data Flow Diagram
E. Rancangan Input dan Output
1. Rancangan Input
Berikut beberapa rancangan input yang
dihasilkan dalam penelitian ini.
a. Rancangan Input Data Pemohon
Gambar 7
Rancangan Input Data Pemohon
Rancangan input data pemohon untuk
meninput data pemohon yang akan
mengajukan proposal.
b. Rancangan Input Kriteria
Gambar 8
Rancangan Input Kriteria
Rancangan input Kriteria untuk
menginput kriteria dalam penentuan
Sistem Penunjang Keputusan.
2. Rancangan Output
Gambar 9
Rancangan Output
Rancangan output menjelaskan informasi
perankingan penentuan layak terima
bantuan dalam sistem penunjang
keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana Hibah dengan Metode SAW
(Simple Additive Weighting)
Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021 39
F. Hasil Program
1. Tampilan Input Data Pemohon
Gambar 10
Tampilan Input Data Pemohon
Pada tampilan ini terdapat informasi
mengenai identitas pemohon yang
mengajukan proposal.
2. Tampilan Input Data Kriteria
Gambar 11
Tampilan Input Data Kriteria
Pada tampilan ini terdapat informasi
mengenai identitas data kriteria untuk
penentuan pada sistem penunjang
keputusan.
3. Tampilan Output
Gambar 12
Tampilan Output
Berikut tampilan output laporan
perangkingan penentuan dalam sistem
penunjang keputusan. Dimana terdapat
informasi megenai pemohon yang lolos dalam
penerima bantuan.
Kesimpulan
Dengan adanya Sistem Penunjang
Keputusan dapat membantu PT.Safa (Hatta
Salamun Fajar) dalam memecahkan masalah
semi terstruktur. Yaitu penentuan kelayakan
penerimaan bantuan pembangunan water well.
Aplikasi ini menggunakan metode Simple
Additive Weigthing (SAW).
Bibliografi
Arbelia, P. (2014). Penerapan Metode AHP
Dan TOPSIS Sebagai Sistem Pendukung
Keputusan Dalam Menentukan
Kenaikan Jabatan Bagi Karyawan.
Jurnal Ilmiah Go Infotech, 20(1), 9–17.
Asfi, M., & Sari, R. P. (2015). 11. Sistem
Penunjang Keputusan Seleksi
Mahasiswa Berprestasi Menggunakan
Metode AHP (Studi Kasus: STMIK CIC
Cirebon). Jurnal Informatika, 6(2).
Elistri, M., Wahyudi, J., & Supardi, R. (2014).
Penerapan metode saw dalam sistem
pendukung keputusan pemilihan jurusan
pada Sekolah Menengah Atas Negeri 8
Seluma. Jurnal Media Infotama, 10(2).
Firdausya, Z. S., Swandari, F., & Effendi, W.
(2016). Pengaruh Mekanisme Good
Corporate Governance (GCG) Pada
Nilai Perusahaan (Studi Pada
Perusahaan Yang Masuk Indeks LQ45
Di Bursa Efek Indonesia). JWM (Jurnal
Wawasan Manajemen), 1(3), 407–424.
Fishburn, P. C. (1967). Methods of estimating
additive utilities. Management Science,
13(7), 435–453.
Irwansyah, E., & Moniaga, J. V. (2014).
Pengantar Teknologi Informasi.
Deepublish.
Dewi Leyla Rahmah
40 Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2 No. 1, Januari 2021
Iswandy, E. (2015). Sistem Penunjang
Keputusan Untuk Menentukan
Penerimaan Dana Santunan Sosial Anak
Nagari Dan Penyalurannya Bagi
Mahasiswa Dan Pelajar Kurang Mampu
Di Kenagarian Barung–Barung Balantai
Timur. Jurnal Teknoif, 3(2).
MULKI, H. F., Ina Ratnamiasih, S. E., &
MSi, P. I. (2019). Pengaruh Kompensasi
Dan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja
Karyawan Pada Amanda Brownies
Bandung (Amanda Pusat). Perpustakaan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unpas.
Peldianto, S. (2019). Pengaruh Keselamatan
Kerja dan Kesehatan Kerja terhadap
Kinerja Karyawan pada Perusahaan
Umum Daerah Air Minum Kota
Surakarta (Toya Wening). Universtitas
Muhammadiyah Surakarta.
Pressman, R. S., & Lunak, R. P. (2012).
Pendekatan Praktisi. Yogyakarta, Andi
Yogyakarta.
Risqilah, N. (2019). Pengaruh Program
Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3)
terhadap produktivitas kerja karyawan
melalui disiplin kerja sebagai variabel
interverning: Studi pada SPPBE PT.
Moderna Teknik Perkasa. Universitas
Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Rosa, A. S. (2016). Rekayasa perangkat lunak
terstruktur dan berorientasi objek.
Salahudin, S. N., Abdullah, M. M., & Newaz,
N. A. (2013). Emissions: sources,
policies and development in Malaysia.
International Journal of Education and
Research, 1(7), 1–12.
Sari, S. Y. S., Kom, S., & Saksono, P. H.
(n.d.). ST, M. Sc. Ph. D, Helda
Yudiastuti, S. Kom., M. Kom.“Sistem
Pendukung Keputusan ….
Tsenawatme, A. (2013). Pengaruh
Keselamatan Dan Kesehatan Kerja
Terhadap Kinerja Karyawan (Studi Pada
Departemen Social Outreach & Local
Development (SLD) Dan Community
Relations (CR) PT. Freeport Indonesia).
Jurnal Administrasi Publik, 1(1).
Windarto, A. P. (2017). Penilaian Prestasi
Kerja Karyawan PTPN III
Pematangsiantar Dengan Metode Simple
Additive Weighting (SAW). Jurasik
(Jurnal Riset Sistem Informasi Dan
Teknik Informatika), 2(1), 84–95.