## OPTIMASI PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE WP (WEIGHTED PRODUCT) BERBASIS WEB DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

## Abstract
[Optimizing the Selection of Outstanding Students Using the Weighted Product (WP) Method in a Web-Based Decision  Support  System]  Students  as  learning  agents  and  seekers  of  knowledge  need  to  be  encouraged  to explore their potential, including in aspects of hard skills and soft skills. This research focuses on building a Decision  Support  System  (SPK)  with  the  Weighted  Product  (WP)  method  to  determine  the  best  students. Improving students' future existence depends not only on the excellence of hard skills, but also the balance of soft  skills.  The  research  involved  four  journals  related  to  SPK  student  selection,  and  WP  was  chosen  as  an evaluation method. The research process begins with literature collection and system design, including design procedures,  system  usage,  relationships  between  tables,  use  case  diagrams,  and  WP  method  flowcharts.  The implementation of the system includes a login page, input of criteria and alternative values, and the process of calculating student rankings. WP gives an accurate ranking, with Alternative 9 (Rifai) as the best student. Testing shows a high degree of accuracy between manual results and system results. This DSS provides an objective evaluation of student achievement, with the potential for further development related to data integration with academic systems and user interface improvement. The conclusion of this study is that SPK with the WP method can  provide  student  rankings  efficiently  and  accurately,  helping  to  support  decision  making  related  to  the selection of the best students. Further development suggestions involve feature enhancements, data maintenance, and further integration with academic systems to improve system reliability.

## Keywords: decision support system; Weighted Product; Selection of the Best Student

## Abstrak
Mahasiswa sebagai agen pembelajaran dan pencari ilmu pengetahuan perlu didorong untuk menggali potensinya, termasuk  dalam  aspek hard  skills dan soft  skills .  Penelitian  ini  fokus  pada  pembangunan  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Weighted Product (WP) untuk menentukan mahasiswa terbaik. Peningkatan eksistensi masa depan mahasiswa tidak hanya bergantung pada keunggulan hard skills , tetapi juga keseimbangan kemampuan soft skills . Penelitian melibatkan empat jurnal terkait SPK pemilihan mahasiswa,  dan WP dipilih sebagai  metode  evaluasi.  Proses  penelitian  dimulai  dengan  pengumpulan  literatur  dan  perancangan  sistem, termasuk prosedur perancangan, penggunaan sistem, relasi antar tabel, use case diagram, dan flowchart metode WP. Implementasi sistem mencakup halaman login, input nilai kriteria dan alternatif, serta proses perhitungan peringkat mahasiswa. WP memberikan peringkat yang akurat, dengan Alternatif 9 (Rifai) sebagai mahasiswa terbaik.  Pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  antara  hasil  manual  dan  hasil  sistem.  SPK  ini memberikan evaluasi objektif terhadap prestasi mahasiswa, dengan potensi pengembangan lebih lanjut terkait integrasi  data  dengan  sistem akademik dan peningkatan  antarmuka pengguna.  Kesimpulan  dari penelitian  ini adalah  bahwa  SPK  dengan  metode  WP  dapat  memberikan  peringkat  mahasiswa  secara  efisien  dan  akurat, membantu  mendukung  pengambilan  keputusan  terkait  pemilihan  mahasiswa  terbaik.  Saran  pengembangan selanjutnya melibatkan peningkatan fitur, pemeliharaan data, dan integrasi lebih lanjut dengan sistem akademik guna meningkatkan kehandalan sistem.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Weighted Product; Pemilihan Mahasisiwa Terbaik.
Fhatiah Adiba 1)* , Abdul Rifai Wadjidi 2) , Andi Mawaddah Sumardi 3)
1,2,3) Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar e-mail : adibafhatiah@unm.ac.id 1)*

## 1. Pendahuluan
Mahasiswa adalah orang yang tengah belajar dan mengejar ilmu pengetahuan, baik itu di institusi pendidikan tinggi  seperti  perguruan  tinggi,  politeknik,  sekolah  tinggi,  institut,  atau  universitas  (Qosim  &  Hamid,  2020). Siswoyo pada 2007 mengemukakan bahwa mahasiswa  bisa diartikan sebagai individu yang sedang mengejar ilmu di tingkat pendidikan tinggi, baik itu di perguruan tinggi negeri, swasta, atau lembaga setingkat perguruan tinggi  lainnya.  Mahasiswa  dinilai  memiliki  tingkat  kecerdasan  yang  tinggi,  kemampuan  berpikir  kritis,  dan keterampilan merencanakan aksi dengan baik. Kemampuan untuk berpikir secara kritis dan merespons dengan cepat  dan  tepat  dianggap  sebagai  karakteristik  yang  melekat  pada  setiap  mahasiswa,  dan  prinsip-prinsip  ini dianggap saling melengkapi (Shahib & Bachri, 2023).
Setiap  mahasiswa  secara  tak  langsung  diminta  untuk  memiliki  keterampilan  teknis (hard  skills) dan interpersonal (soft  skills) yang  mampu  mendukung  perkembangan  masa  depannya.  Namun,  tidak  semua mahasiswa  menyadari  sepenuhnya  potensi  yang  dimilikinya,  dan  terkadang  kurang  memiliki  motivasi  dan ketrampilan untuk menggali secara optimal potensi-potensi tersebut (Novita et al., 2023). Di zaman persaingan bebas saat ini, keberhasilan lulusan tidak hanya dilihat dari kemampuan hard skills , tetapi juga oleh kemampuan soft skills yang seimbang. Oleh karena itu, mahasiswa dihadapkan pada tuntutan untuk tidak hanya aktif dalam prestasi akademik, tetapi juga dalam pencapaian di bidang non-akademik (Indayani, 2016). Dengan demikian, penting  bagi  perguruan  tinggi  untuk  mengetahuai  adanya  mahasiswa  berprestasi  dan  memberikan  apresiasi melalui seleksi mahasiswa terbaik tingkat perguruan tinggi. Langkah ini bertujuan untuk mendorong motivasi mahasiswa, memacu mereka untuk mengembangkan potensi secara optimal, baik dalam aspek akademis maupun non-akademis.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan membangun web Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode  W eighted  Product (WP)  untuk  menentukan  mahasiswa  terbaik.  Metode  WP  dipilih  sebagai  alat penyelesaian  dalam  pengambilan  keputusan,  di  mana  kriteria  dan  bobot  menjadi  pertimbangan  utama  dalam proses evaluasi (Yoni & Mustafidah, 2016). Metode ini menawarkan kecepatan dan ketepatan dalam pemilihan mahasiswa  terbaik  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  ataupun  minimal  mendekati  kriteria  tersebut. Sebelumnya, penelitian kinerja Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) telah dilakukan oleh Kusumawati pada tahun 2015. Hasilnya menyimpulkan bahwa penerapan SAW dan WP memiliki potensi besar sebagai Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam pemilihan mahasiswa terbaik

## 2. Metode

## A. Prosedur Perancangan
Mengumpulkan  referensi  dari  studi  literatur  serta  data  tentang  tools  yang  akan  dipakai  adalah  langkah pertama  dalam  penelitian  ini.  Referensi  yang  digunakan  berasal  dari  4  jurnal  yaitu  Implementasi  Metode MABAC  Dalam  Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik  dengan  Teknik  Pembobotan Rank  Sum oleh  Sihombing  & Cahyadi tahun 2023, Yani tahun 2016 berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi di  STMIK  Atma  Luhur  Pangkalpinang  dengan  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP), Penerapan Metode AHP-WP Dalam Penentuan Lulusan Terbaik Profesi Ners UMKT Tahun 2023 oleh Pallah et al., dan Purnomo & Rozi tahun 2018 dengan jurnal Rekomendasi Pemilihan Mahasiswa Terbaik Menggunakan Fuzzy  MADM  Dengan Simple  Additive  Weighting (SAW).Selanjutnya,  proses  pemodelan  sistem  melibatkan pembuatan  skenario,  perancangan  database,  pembuatan  aplikasi,  dan  pengujian  sistem.  Tahap  ini  merupakan langkah awal dalam penelitian. Hasil akhirnya didasarkan pada evaluasi dan pengujian sistem.

## B. Penggunaan Sistem
Gambar 2. Flowchart Penggunaan Sistem
Gambar  2  merupakan  proses  sistem  yang  dimulai  dengan  login  agar  dapat  menambahkan  kriteria, menambahkan bobot, menambahkan alternatif dan memasukkan nilai dari alternatif. Setelah nilai alternatif dimasukkan maka dilakukan validasi. Pada proses hitung nilai dengan metode WP terdiri dari menghitung vektor S lalu dilakukan perhitungan vektor V. Dari vektor V didapatkan hasil perankingan mahasiswa terbaik dan hasilnya dapat dicetak baik itu dalam bentuk cetak dan laporan saja.

## C. Relasi Antar Tabel
Gambar 3. Relasi Tabel Database
Gambar 3 menunjukkan susunan database yang digunakan untuk menyimpan data pada suatu situs web. Database ini terdiri dari beberapa tabel yang saling terkait, dan data disusun sesuai dengan nama tabelnya.

## D. Use Case Diagram
Gambar 4. Use Case Diagram
Dari gambar 4, proses akses dibatasi untuk satu peran saja, yaitu admin. Sebagai admin, ia memiliki hak akses CRUD (Create, Read, Update, Delete) di dalam situs web dan juga dapat melakukan fungsi cetak laporan.

## E. Flowchart Metode WP
Gambar 5. Flowchart Metode
Pada  gambar  5,  terlihat  urutan  langkah  dalam  metode Weighted  Product (WP).  Langkah-langkah tersebut meliputi menentukan kriteria, menyusun penilaian tingkat kesesuaian, melakukan normalisasi bobot, menghitung nilai vektor s, dan menghitung nilai vektor v.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Kriteria dan Sub Kriteria
Dalam sistem pendukung keputusan ini, kriteria dan subkriteria yang akan digunakan untuk perhitungan dan penilaian mahasiswa berprestasi telah ditentukan. Berikut adalah kriteria dan subkriteria tersebut:
a) Kriteria
Terdapat  5  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  IPK,  Surat  Peringatan  (SP),  Prestasi, Kegiatan Mahasiswa, dan Masa Studi.
Tabel 1. Penilaian Kriteria Kode Nama Kriteria Jenis Kriteria Bobot C1 IPK Benefit 1 C2 Surat Peringatan (SP) Cost 0.2 C3 Prestasi Benefit 0.8 C4 Kegiatan Mahasiswa Benefit 0.2 C5 Masa Studi Cost 0.5 b) Sub Kriteria Terdapat 3 sub kriteria dari Surat Peringatan (SP) sebagai berikut. Tabel 2. Sub Kriteria Surat Peringatan (SP) Kriteria Sub Kriteria Nilai Surat Peringatan (SP) Tidak Pernah Mendapat SP (TPM-SP) 1 Mendapat Peringatan Lisan (MPL) 2 Mendapat SP-1 (M-SP-1) 3 Terdapat 4 sub kriteria dari Prestasi sebagai berikut. Tabel 3. Sub Kriteria Prestasi Kriteria Sub Kriteria Nilai Prestasi Internasional 5 Nasional 4 Regional 2 Tidak Ada 1 Terdapat 3 sub kriteria dari Kegiatan Mahasiswa sebagai berikut. Tabel 4. Sub Kriteria Kegiatan Mahasiswa Kriteria Sub Kriteria Nilai Kegiatan Mahasiswa Himpunan 3 BEM, dan Himpunan 4 BEM, Himpunan, UKM 5

## B. Alternatif
Tabel 5. Data Alternatif Kode Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Awal 4 1 2 5 7.7 A2 Novera 3.98 1 1 5 7.2 A3 Rhuby 2.8 2 1 4 4.7 A4 Anwar 2.28 2 1 3 4.2 A5 Wanda 4 1 4 4 4.7 A6 Fahmi 3.96 1 4 3 4.2 A7 Wulan 2.79 1 1 3 4.2 A8 Windri 2.38 1 1 5 3.7 A9 Rifai 4 1 5 3 3.7 A10 Hamzah 3.98 1 2 4 3.7 A11 Tegar 3.02 2 1 4 3.7
Dalam  Tabel  5  terdapat  data  mahasiswa  sebanyak  11  dataset  dengan  nilai-nilai  yang  telah  diberikan berdasarkan  kriteria  yang  telah  dipilih.  Setiap  entri  data  mahasiswa  memiliki  nilai  yang  akan  digunakan dalam perhitungan lanjutan.

## C. Normalisasi Bobot
Perhitungan pertama yang akan dilakukan yakni normalisasi bobot (W). Normalisasi bobot dilakukan untuk memperbaiki bobot sehingga total bobot W = 1 dengan rumus sebagai berikut.
𝑤 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 ∑ 𝑤 𝑗 (1)
Maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Bobot Ternormalisasi w C1 C2 C3 C4 C5 0.37037  0.07407407  0.296296  0.074074 0.185185
Dalam Tabel 6 terdapat hasil perhitungan bobot ternormalisasi, di mana setiap nilai kriteria dibagi dengan jumlah bobot kriteria sehingga menghasilkan nilai bobot yang ternormalisasi. Nilai-nilai ini akan digunakan untuk menentukan nilai vektor s yang akan dihubungkan dalam langkah-langkah selanjutnya.

## D. Hasil Vektor S
Vektor preferensi S dihitung dari setiap alternatif yang ada dengan rumus:
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (2) Maka diperoleh perhitungan masing-masing alternatif sebagai berikut. Tabel 7. Hasil Vektor S Kode  Alternatif S A1 Awal 1.1 A2 Novera 1.1 A3 Rhuby 1.15731 A4 Anwar 1.1 A5 Wanda 2.1 A6 Fahmi 2.1 A7 Wulan 1.1 A8 Windri 1.1 A9 Rifai 2.1 A10 Hamzah 1.1 A11 Tegar 1.2441 Total 15.1
Dalam Tabel 7, terdapat hasil vektor S, di mana perhitungan dilakukan dengan mengalikan setiap nilai dari mahasiswa dengan nilai bobot ternormalisasi, dan hasilnya dipangkatkan sesuai dengan bobot ternormalisasi. Hasil ini menciptakan vektor S yang merepresentasikan nilai kecocokan untuk setiap alternatif.

## E. Hasil Vektor V
Vektor preferensi V dihitung dari setiap alternatif yang ada dengan rumus:
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑋 𝑖𝑗 ∗𝑊 𝑗 𝑛 𝑗 atau 𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∑ 𝑆 𝑖 (3)
Maka diperoleh perhitungan masing-masing alternatif sebagai berikut.
Tabel 8. Hasil Vektor V Kode  Alternatif V A1 Awal 0.1002 A2 Novera 0.082462875 A3 Rhuby 0.0732 A4 Anwar 0.06781 A5 Wanda 0.13261 A6 Fahmi 0.13205407 A7 Wulan 0.07692 A8 Windri 0.07711 A9 Rifai 0.144969438 A10 Hamzah 0.11267 A11 Tegar 0.07869
Tabel 8 menampilkan output dari vektor V, di mana masing-masing nilai vektor S untuk setiap mahasiswa dibagi  dengan  total  nilai  vektor  S  dari  seluruh  mahasiswa.  Tahap  ini  menghasilkan  nilai  vektor  V  yang nantinya akan digunakan untuk menentukan peringkat bagi setiap mahasiswa.

## F. Menentukan Peringkat
Tabel 9. Hasil Perangkingan Kode  Alternatif Rank A9 Rifai 1 A5 Wanda 2
A6 Fahmi 3 A10 Hamzah 4 A1 Awal 5 A2 Novera 6 A11 Tegar 7 A8 Windri 8 A7 Wulan 9 A3 Rhuby 10 A4 Anwar 11
Dalam Tabel 9, terdapat hasil perangkingan berdasarkan nilai vektor V, yang diurutkan dari nilai terbesar hingga terkecil. Hasil ini memberikan peringkat atau ranking bagi setiap mahasiswa.

## G. Implementasi Sistem
a) Halaman Login
Gambar 6. Halaman Login
Gambar 6 menampilkan halaman login dengan kolom  yang akan berisi username dan password, serta button "Login" dan "Cancel".

## b) Halaman Home
Gambar 7. Halaman Home
Gambar 7 menampilkan halaman home yang berisi bobot kriteria, kriteria yang digunakan, nilai referensi atau bobot kriteria, dan alternatif kriteria.

## c) Halaman Input Nilai Data Kriteria
Gambar 8 menampilkan halaman input data kriteria dengan fungsi CRUD. Pengguna dapat memasukkan Nama  Kriteria  beserta  Jenis  Kriteria.  Tombol  CRUD  (Create,  Read,  Update,  Delete)  memberikan kemampuan untuk menambah, melihat, mengedit, dan menghapus data kriteria.
d) Halaman Input Nilai Data Alternatif
Gambar 9. Halaman Input Data Alternatif
Gambar  9  menampilkan  halaman  input  data  alternatif  dengan  fungsi  CRUD.  Pengguna  dapat memasukkan Kode Alternatif beserta Nama Alternatif. Tombol CRUD (Create, Read, Update, Delete) memberikan kemampuan untuk menambah, melihat, mengedit, dan menghapus data alternatif.
e) Halaman Input Nilai Data Bobot

## Gambar 10. Halaman Input Data Bobot
Gambar 10 menampilkan halaman input data bobot dengan fungsi CRUD. Pengguna dapat memasukkan Nilai  Bobot  dari  kriteria  yang  telah  dipilih  dan  hasil  normalisasi  bobotnya  otomatis  muncul.  Tombol CRUD (Create, Read, Update, Delete) memberikan kemampuan untuk menambah, melihat, mengedit, dan menghapus data bobot.
f) Halaman Proses
Gambar 11. Halaman Proses Memasukkan Nilai Alternatif
Gambar  11  menampilkan  halaman  proses  menambahkan  nilai  kriteria  dari  alternatif  dengan menggunakan fungsi Create dari CRUD.
g) Halaman Hasil Akhir
Gambar 12. Lihat Semua Data
Gambar  12  menampilkan  seluruh  data  yang  telah  ditambahkan  seperti  alternatif,  kriteria,  dan  nilai kriteria dari masing-masing alternatif.
Gambar 13. Grafik Perangkingan
Gambar 13 menunjukkan grafik perankingan dari alternatif yang memiliki nilai vector V tertinggi ke terendah yang ditunjukkan dengan warna balok diagram grafik yang berbeda.

## h) Halaman Laporan
Gambar 14. Laporan Perankingan
Gambar  14  menunjukkan  halaman  dari  laporan perankingan  dengan  alternatif  A9  sebagai  mahasiswa berprestasi pertama. Laporan ini dapat dicetak dengan mengklik halaman cetak laporan 1.
i) Pengujian Metode Tabel 10. Pengujian Metode Kode Alternatif Hasil Manual Hasil Sistem Perbedaan A1 Awal 0.1002 0.0928 0.0074 A2 Novera 0.082462875 0.076447164 0.00601 A3 Rhuby 0.0732 0.0678 0.0054 A4 Anwar 0.06781 0.0628 0.00501 A5 Wanda 0.13261 0.12293 0.00968 A6 Fahmi 0.13205407 0.12242065 0.00963342 A7 Wulan 0.07692 0.07130 0.00562 A8 Windri 0.07711 0.07148 0.00563 A9 Rifai 0.144969438 0.134393840  0.010575598
A10 Hamzah 0.11267 0.10445 0.00822 A11 Tegar 0.07869 0.07295 0.00574
Tabel  10  menunjukkan  hasil  pengujian  metode,  dengan  membandingkan nilai  hasil  manual  dan  hasil sistem  untuk  setiap  alternatif.  Kolom  "Perbedaan"  memberikan  informasi  tentang  sejauh  mana  hasil sistem  berkorelasi  dengan  hasil  manual.  Perbedaan  yang  dihasilkan  terlihat  minimal,  menunjukkan tingkat  akurasi  dan  konsistensi  yang  baik  dari  sistem.  Evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  metode  atau algoritma dapat diperlukan untuk memastikan kehandalan sistem dalam memberikan nilai yang sesuai dengan nilai manual.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil penelitian dan pembahasan di atas maka kesimpulan yang didapatkan sebagai berikut:
1. Hasil perhitungan menggunakan metode WP didapat mahasiswa terbaik yaitu Alternatif 9 (Rifai) dengan nilai vektor V untuk perhitungan manual sebesar 0.144969438 dan untuk perhitungan menggunakan sistem sebesar 0.134393840.
2. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan peringkat mahasiswa dengan akurasi tinggi. Pentingnya aplikasi ini terletak pada kemampuannya dalam memberikan evaluasi objektif terhadap prestasi mahasiswa.  Saran  pengembangan  melibatkan  peningkatan  fitur,  pemeliharaan  data,  dan  integrasi  lebih lanjut dengan sistem akademik.
3. Perlu  dilakukan  pengembangan  lebih  lanjut  pada  integrasi  data  dengan  sistem  akademik,  pembenahan antarmuka pengguna, dan penambahan fitur evaluasi kinerja. Evaluasi rutin terhadap metode atau algoritma juga perlu dilakukan untuk menjaga kehandalan sistem.

## Daftar Pustaka
Indayani, R. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Terbaik Pada Akbid Bina Daya Husada Menggunakan Metode AHP. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 4 (1), 62–71.
Kusumawati,  D.  (2015).  Penentuan  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Simple  Additive  Weighting  Dan Weighted Product. Jurnal Elektronik Sistem Informasi Dan Komputer , 1 (1), 19–22.
Novita,  D.,  Violinda,  Q.,  &  Darmaputra,  M.  F.  (2023).  Pengaruh  Hard  Skill,  Soft  Skill  dan  Self-Efficacy Terhadap  Kesiapan  Kerja  (Studi  Kasus  Pada  Mahasiswa  Tingkat  Akhir  Universitas  PGRI  Semarang). Journal Economic Excellence Ibnu Sina , 1 (4), 281–300.
Pallah,  B.  F.,  Latipah,  A.  J.,  &  Rahim,  A.  (2023).  Penerapan  Metode  AHP-WP  Dalam  Penentuan  Lulusan Terbaik Profesi Ners UMKT. Jurnal Tika , 8 (2), 124–131.
Purnomo,  A.  S.,  &  Rozi,  A.  F.  (2018).  Rekomendasi  Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik  Menggunakan  Fuzzy MADM Dengan Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem Informasi Indonesia (JSII) , 3 (2), 1– 14.
Qosim,  N.,  &  Hamid,  A.  (2020).  MAHASISWA  MILENIAL  BERKARAKTER  SANTRI  (STUDI  DI INSTITUT  ZAINUL  HASAN  GENGGONG  PROBOLINGGO):  Millennial  Students  With  Santri Character (Study At Zainul Hasan Genggong Institute Probolinggo). Fenomena , 19 (1), 64–72.
Shahib,  M.  U.,  &  Bachri,  O.  S.  (2023).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Mahasiswa  Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS. Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS , 5 (1), 78–84.
Sihombing, D. O., & Cahyadi, A. (2023). Implementasi Metode MABAC Dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik dengan Teknik Pembobotan Rank Sum. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , 4 (4), 1008– 1018.
Yani,  F.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  di  STMIK  Atma  Luhur Pangkalpinang  dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Jurnal  Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 2 (2), 109–118.
Yoni, D. C., & Mustafidah, H. (2016). Penerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto. JUITA: Jurnal Informatika , 4 (1), 22–27.