Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Siswa Bermasalah Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Studi Kasus : SMK Negeri 1 Cikarang Pusat - Butsianto, Sufajar (Jurnal Sistem Informasi, 2018)
Konsep program pengambilan keputusan saat  ini berkembang sangat pesat. Banyak metode yang digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan. Salah satu cara yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan Multi Attributes Decision Making (MADM) adalah dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hal ini disebabkan karena metode tersebut konsepnya sederhana, mudah dipahami, dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternative-alternative keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Permasalahannya adalah untuk menyelesaikan sebuah kasus Multi Attributes Decision Making (MADM) tertentu mungkin akan sulit untuk menentukan metode mana yang paling relevan dalam menyelesaikan permasalahan tertentu. Oleh sebab itu metode yang paling tepat adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam menyelesaikan kasus siswa bermasalah. Dalam hal ini penyelesaian masalah Multi Attributes Decision Making dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) ini bertujuan untuk membantu guru BK dalam pengambilan keputusan berdasarkan nilai alternative tertinggi. Dengan kemajuan teknologi yang sangat pesat saat ini, penulis memunculkan suatu ide atau gagasan untuk mencoba mengkomputerisasikan sistem pengambilan keputusan siswa bermasalah di SMK Negeri 1 Cikarang Pusat. Dengan membangun sebuah aplikasi yang akan membantu mempermudah dalam pengambilan keputusan siswa bermasalah, dengan tujuan mempermudah dalam pengolahan data sehingga lebih optimal dan efektif. Sistem yang akan dibuat adalah “Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan siswa bermasalah dengan metode Simple Additive Weighting (SAW)”. Metode yang digunakan dalam Aplikasi ini adalah Metode Simple Additive Weighting (SAW) serta tool untuk pemodelan menggunakan Unified Modeling Language (UML). Sistem ini dibangun menggunakan program PHP (Hypertext Preprocessor) untuk input data siswa yang bermasalah dan mencari rating tertinggi untuk siswa yang lebih bermasalah.