## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 26 Nomor 1, Juni 2024

## IMPLEMENTASI ALGORITMA WEIGHTED PRODUCT UNTUK SELEKSI PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP) PADA INSTITUT TEKNOLOGI PAGAR ALAM
Agung Saputra*, Yadi, Siti Aminah

## Program Studi Tenik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Indonesia
Abstrak :  Artikel  ini  mengusulkan  implementasi  algoritma  dalam  proses  seleksi  penerima  Program  Indonesia Pintar (PIP) di lingkungan kampus, dengan fokus pada Institut Teknologi Pagar Alam. Dengan menggabungkan pendekatan  kualitatif  dan  kuantitatif,  studi  ini  menganalisis  berbagai  kendala  dalam  seleksi  penerima  PIP  dan mengembangkan  algoritma  Weighted  Product  untuk  menilai  kebutuhan  masing-masing  mahasiswa  untuk bantuan  pendidikan.  Penggunaan  algoritma  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  menentukan penerima  bantuan,  menciptakan  kebijakan  yang  lebih  adil,  dan  secara  keseluruhan  meningkatkan  efektivitas Program  Indonesia  Pintar  di  kampus.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Weighted  Product  dapat memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dan  kontekstual  dalam  menentukan  penerima  bantuan.  Oleh  karena  itu, menggunakan  algoritma  ini  dapat  mengarah  pada  pembentukan  sistem  yang  transparan,  dan  efektif  untuk menangani  masalah-masalah  kompleks  dalam  distribusi  Program  Indonesia  Pintar  di  kampus,  dengan menekankan  pentingnya  pendekatan  objektif  untuk  memastikan  akses  pendidikan  yang  adil  dan  merata  bagi semua individu, terutama mereka yang secara finansial kurang mampu.
Kata kunci: Program Indonesia Pintar (PIP), Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product

## I. PENDAHULUAN 1
Pendidikan  merupakan  hal  yang  terpenting dalam  kehidupan  manusia,  ini  berarti  bahwa setiap
manusia Indonesia berhak mendapatkannya dan diharapkan untuk selalu berkembang didalamnya (Alpian, 2019).
Pendidikan  secara  umum  mempunyai  arti suatu
proses kehidupan
dalam mengembangkan diri tiap individu untuk dapat hidup dan melangsungkan kehidupan.
Pendidikan  secara  umum  mempunyai  arti suatu
proses
kehidupan dalam
*) agung.as875@gmail.com
Diterima: 12 Mei 2024 Direvisi: 29 Mei 2024 Disetujui:14 Juni 2024 DOI: 10.23969/infomatek.v26i1.13760
mengembangkan diri tiap individu untuk dapat hidup dan melangsungkan kehidupan (Rahman,  2020).  Sehingga  menjadi  seorang yang terdidik itu sangat penting.
Bantuan  sosial,  seperti  Program  Indonesia Pintar  (PIP)  dan  program-program  pendidikan lainnya,  berperan  sebagai  solusi untuk memastikan  bahwa  setiap  orang,  terutama yang  kurang  mampu  secara  finansial,  tetap memiliki akses terhadap pendidikan berkualitas. Tetapi tidak mudah untuk memutuskan serta memilih penerima Program Indonesia  Pintar  (PIP)  karena  meningkatnya permintaan  sehingga  kuota  yang  tersedia tidak
mencukupi (Sekertaris Jenderal
KEMDIKBUDRISTEK, 2023).
Berbagai  kendala  dalam  memilih  penerima Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  yang  sesuai dengan
kriteria memang cukup membingungkan,  apalagi  jika  mahasiswa tersebut  tidak  memiliki  kemampuan  untuk mempertahankan  Program  Indonesia  Pintar (PIP),  ketidaksesuaian  antara  harapan  dan realitas, kurangnya keterlibatan dalam kegiatan  kemahasiswaan,  tantangan  pribadi atau motivasi yang rendah (Muslim, 2023).
Penggunaan  sebuah  perhitungan  algoritma yang  diimplementasikan  ke  dalam  sistem menjadi  suatu  solusi  untuk  masalah  seleksi penerimaan Program Indonesia Pintar. Algoritma  dapat  membantu  menyusun  kriteria yang  lebih  objektif  dan  terukur,  kemudian sistem  memastikan  bahwa  proses  seleksi dilakukan dengan transparan, dan menghindari adanya kesalahan (Irfan, 2023).
Penggunaan  algoritma  Weighted  Product (WP) dapat menjadi solusi yang inovatif dalam menangani  permasalahan  kurang  optimalnya dalam  menentukan  rekomendasi  penerima Program  Indonesia  Pintar  di  Institut Teknologi Pagar  Alam.  Weighted  Product,  dengan sifatnya  yang  stabil  yang  terbukti  dari  hasil pengujian  sensitivitas  yang  rendah,  mampu memberikan  kepastian  dan  konsistensi  dalam hasil  keputusan  (Supriyanti,  2023).  Dengan menggunakan WP, proses penyeleksian penerima  bantuan  dapat  dilakukan  dengan lebih  akurat  dan  kontekstual,  memungkinkan identifikasi  yang  lebih  tepat  terhadap  calon penerima  yang  paling  membutuhkan.  Dengan demikian,  WP  tidak  hanya  memfasilitasi pengambilan  keputusan  yang  lebih  handal, tetapi  juga  membuka  jalan  bagi  peningkatan efisiensi  dan  efektivitas  dalam  pelaksanaan Program  Indonesia  Pintar  di  Institut Teknologi Pagar Alam.
Dengan  adanya  sistem  yang  terintegrasi algoritma, Institut Teknologi Pagar Alam dapat meningkatkan  meningkatkan  akurasi  dalam menetapkan  penerima  bantuan,  menciptakan kebijakan  yang  lebih  adil,  dan  secara keseluruhan
meningkatkan efektivitas Program  Indonesia  Pintar  di  lingkungan kampus. Pengimplementasian algoritma dalam  menyelesaikan  masalah  penentuan penerima  Program  Indonesia  Pintar  di  Institut Teknologi  Pagar  Alam  dapat  memberikan pendekatan yang lebih sistematis dan objektif. Algoritma  dapat  mengaplikasikan  kriteria tersebut  pada  setiap  data  seleksi  mahasiswa, menghasilkan  peringkat  atau  skor  yang mencerminkan  tingkat  kebutuhan  mereka terhadap penerimaan PIP.

## II. METODOLOGI
Berdasarkan  hasil  observasi  dan  wawancara, peneliti  mengidentifikasi  bahwa  data  seleksi penerima  pip  merupakan  materi  potensial untuk
mengimplementasikan
algoritma weighted product. Dengan mengadopsi pendekatan  metodologi  waterfall,  sistem  yang diusulkan  akan  menjadi  platform  interaktif yang  mengintegrasikan  algoritma  tersebut secara  sinergis.  Tujuan  utama  sistem  ini adalah  meningkatkan  transparansi,  efisiensi, dan  objektivitas  dalam  proses  seleksi,  serta meminimalkan  kesalahan  manusia  dalam pengambilan  keputusan.  Calon  penerima  pip akan dapat mengakses sistem dengan mudah untuk  mengajukan  persyaratan,  memberikan informasi  yang  diperlukan,  dan  memantau hasil seleksi secara real-time.

## 2.1  Metode Pengumpulan data
Melakukan  penelitian  selalu  membutuhkan metode  penelitian  yang  tepat,  sehingga penelitian  dapat  mencapai  hasil  maksimal sesuai yang diharapkan. Metode yang digunakan adalah sebagai berikut:

## Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengumpulkan  data dari  berbagai  sumber  yang  diperoleh  seperti jurnal,  berbagai  studi,  artikel,  dan  buku  yang terkait  dengan  objek  penelitian  (Purwantono, 2021).

## Observasi
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengumpulkan  data dengan  mengamati  secara  langsung  berbagai aktivitas  yang  terjadi  di  Institut  Teknologi Pagar Alam dengan cara mengamati, mencatat,  dan  menganalisis  objek  penelitian (Ndihokubwayo, 2020).

## Interview
Wawancara  dilakukan  sebagai  tindak  lanjut dari  metode  pengumpulan  data  observasi. Tahap  ini  umumnya  digunakan  jika  tahap observasi  tidak  dapat  mendukung  data  yang ada  (Sharma,  2022).  Pada  tahap  ini,  peneliti mengumpulkan data dengan bertanya langsung  kepada  Wakil  Rektor  dan  para petugas seleksi PIP.

## 2.2  Metode Pengembangan
Metode  Waterfall  adalah  model  metode penelitian sistematis yang tepat untuk diterapkan  dalam  melakukan  penelitian  ini karena  metode  ini  menyajikan  tahap  yang sangat  sesuai  dengan  kondisi  di  lapangan. Tahap  metode  Waterfall  meliputi  analisis kebutuhan,  desain  sistem,  penulisan  kode program, pengujian program, dan implementasi  serta  pemeliharaan  program. Meskipun  model  metode  Waterfall  termasuk metode  yang  sudah  lama,  namun  bagi  para pengembang, metode ini sangat layak digunakan  (Roy  Irawan  &  Rohman  Cholil, 2023).  Langkah  -  langkah  pengembangan metode waterfall dapat dilihat pada gambar .
Gambar 1. Tahapan Waterfall (Universitas
Telkom 2022)

## Requirements Analysis
Proses  pertama  adalah  requirement  yang berasal  dari  data  yang  sudah  dikumpulkan yang  meliputi  meliputi  Kartu  Indonesia  Pintar (KIP),  Program  Keluarga  Harapan  (PKH), Kartu Keluarga Sejahtera (KKS), Data Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS),  Surat Keterangan  Tanda  Tidak  Mampu  (SKTM), Data  Pensasaran  Percepatan  Penghapusan Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE),  Pendapatan Orang  Tua,  Nilai  Rata-Rata  Rapor  dan Prestasi
Mahasiswa data data yang
dikumpulkan digunakan sebagai acuan pengembangan sistem.

## Design
Desain  sistem,  pada  tahap  ini  peneliti membuat  desain  pemodelan  basis  data, desain  tampilan  sistem,  dan  desain  sistem menggunakan diagram UML (Unified Modeling Language)  yaitu  Diagram  Use  Case  dan Diagram Kelas (Chen, 2022).

## Development
Tahap ini merupakan proses pengkodean dan implementasi  desain  sistem.  Pengkodean menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dan Javascript, untuk  memperindah tampilan menggunakan Bootstrap. Kemudian data akan disimpan  pada  Database  MySQL  (Laaziri, 2019). Dilanjutkan dengan perhitungan
menggunakan algoritma Weighted Product.

## Testing
Uji  Program,  tahap  ini  dilakukan  setelah  kode program  dibuat  dan  program  dapat  berjalan, pengujian dapat dimulai. Pengujian difokuskan pada antarmuka dan fungsional dan memastikan  bahwa  semua  bagian  diuji  untuk meminimalkan  kesalahan  dan  keluaran  harus sesuai.  Pengujian  program  dilakukan  untuk mencari  semua  kemungkinan  kesalahan  baik dari  sisi  pembuatan  kode  maupun  memeriksa apakah  aplikasi  berjalan  dengan  baik  dan berfungsi  seperti  yang  diharapkan.  Pengujian program  menggunakan  black  box  testing. (Kusuma Dewi, 2022).

## Maintenance
Implementasi  Program  dan  Pemeliharaan, pada  tahap  ini  aplikasi  dapat  dijalankan  dan digunakan  oleh  pengguna,  dan  pemeliharaan dilakukan.  Pemeliharaan  ini  bertujuan  untuk menemukan  kesalahan  yang  tidak  ditemukan pada  tahap  sebelumnya  sehingga  perubahan dan pembaruan sistem dapat dilakukan sesuai dengan perkembangan teknologi. Sistem yang telah  diimplementasikan  diharapkan  dapat digunakan  dan  tidak  berhenti  di  tengah  jalan (Gunawan,  2023).  Agar  dapat  digunakan dengan  baik,  perangkat  lunak  harus  diperiksa jika  terdapat  kesalahan  atau  bug  pada  sistem yang berjalan.

## 2.3  Weighted Product Method
Metode  WP  merupakan  himpunan  berhingga dari  alternatif  keputusan  yang  dijelaskan dalam beberapa hal kriteria keputusan (Mardian,  2023).  Metode  WP  termasuk metode  penyelesaian  yang  ditawarkan  untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision  Making  (MADM).  Metode  WP  mirip dengan  Metode  Weighted  Sum  (WS),  dalam metode WP terdapat perkalian dalam perhitungan  matematikanya.  Metode  WP melakuan  analisis  berdimensi  karena  struktur matematikanya  menghilangkan  satuan  ukuran suatu objek data (Sembiring, 2020).
Berikut  cara-cara  yang  dilakukan  dalam penyelesaian  masalah  menggunakan  metode Weighted Product, yakni sebagai berikut:

## Menormalisasikan bobot (W)
Dari  kriteria  yang  sudah  ditentukan  dan dihitung  berdasarkan  tingkat  kepentingannya, setelah  melakukan  proses  penilaian  bobot yang  ditentukan  akan  dilajutkan  dengan melakukan normalisasi bobot (W) pada setiap kriteria  yang  digunakan,  untuk  rumus  yang digunakan sebagai berikut.
(1)
Keterangan:
= Nilai Bobot Ternormalisasi.
= Total Penjumlahan Nilai Bobot.
Menghitung nilai Vektor (S) Proses perhitungan vektor
S, akan menggunakan rumus dibawah ini dengan cara melakukan  persamaan  dari rating alternatif peratribut  serta  melakukan  pemangkatan  nilai bobot  ternormalisasi,  apabila  kriteria  berjenis biaya  ( Cost )  maka  nilainya  negatif  atau dikalikan  -1,  sedangkan  kriteria  berjenis keuntungan  ( Benefit )  maka  nilainya  positif atau dikalikan 1.
(2)
Keterangan:
= Hasil normalisasi dari keputusan alternatif ke-i.
= Rating alternatif peratribut.
= Nilai bobot ternormalisasi.
= Perkalian rating alternatif per atribut
dari j = 1 – n.

## Penentuan Nilai (V)
Proses  perhitungan  vektor  V  ini  dilakukan untuk  mencari  peringkat  dari  perhitungan setiap alternatifnya, perhitungan dilakukan dari
masing-masing vektor (S) akan dibagi dengan jumlah  vektor  (S).  Dibawah  ini  berikut  rumus yang digunakan.
(3) Keterangan:
= Hasil preferensi alternatif ke – i.
= Rating alternatif peratribut.
= Nilai bobot ternormalisasi
= Perkalian rating alternatif peratribut.
= Penjumlahan hasil perkalian
rating alternatif peratribut.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1  Perancangan Sistem
Perencanaan  sistem  adalah  tahap  untuk merencanakan  atau  mendesain  sistem  yang akan  dibuat.  Dalam  merencanakan  sistem  ini menggunakan UML (Unified Modeling Language).  Tujuan  dari  pembuatan  desain sistem ini adalah untuk memberikan gambaran tentang  alur  sistem  yang  sedang  dibuat (Irwanto, 2021).

## Gambar 2. Usecase Diagram
Usecase  Diagram  adalah  diagram  yang menampilkan  aktor,  kasus  pengguna,  dan hubungan  dalam  suatu  sistem,  sebuah  kasus pengguna akan mewakili interaksi antara aktor
dan  sistem.  Berikut  adalah  diagram  kasus pengguna yang ditemukan pada Gambar 3:

## 3.2  Proses  Perhitungan  Metode  Weighted Product
Dalam WP, nilai-nilai kriteria dinormalisasi dan dikalikan  dengan  bobot  kriteria  untuk  setiap alternatif. Hasil perkalian ini kemudian dijumlahkan  untuk  menghasilkan  skor  total untuk  setiap  alternatif.  Berikut  merupakan langkah –  langkah  perhitungan  Weighted Product.
Tabel 1. Kriteria Seleksi dan Bobot Kode Nama Kriteria Tipe Bobot C1 Kartu Indonesia Pintar (KIP), Program Keluarga Harapan (PKH), Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) Benefit  5 C2 Surat Keterangan Tanda Tidak Mampu (SKTM) Benefit 5 C3 Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) Benefit  5 C4 Data Pensasaran Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE) Benefit  5 C5 Pendapatan Orang Tua Benefit  4 C6 Nilai Rata-Rata Rapor Benefit  4 C7 Prestasi Mahasiswa Benefit  4 Tabel 2. Nilai Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1 Ada 100 Tidak 50 C2 Ada 100 Tidak 50 C3 Ada 100 Tidak 50 C4 Desil 1 100
Kriteria Keterangan Nilai Desil 2 90 Desil 3 80 Desil 4 70 Desil 5 60 Desil 6 50 C5 500 – 1000 100 1000 – 3000 90
3000 – 5000 80
5000 – 7000 70 Kriteria Keterangan Nilai C6 91 – 100 100 81 – 90 90 71 – 80 80
61 – 70 70
51 – 60 60 C7 Peringkat 1 2 3 Nasional 40 70 100 Regional 30 60 90 Lokal 20 50 80 Tabel 3. Nilai Alternatif untuk Setiap Kriteria
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 A1 100 50 50 80 90 90 10 2 A2 100 100 100 50 90 90 50 3 A3 100 100 50 60 90 90 10 4 A4 100 50 50 50 90 90 10 5 A5 100 100 100 70 90 90 70 6 A6 100 100 50 80 100 90 10 7 A7 100 50 100 50 90 90 10 8 A8 100 100 50 90 90 90 10 9 A9 100 50 100 50 80 90 60 10 A10 100 100 50 70 90 90 10 Normalisasi Bobot (W) Menormalisasikan  bobot  (W),  Dari  kriteria yang sudah
ditentukan dan dihitung berdasarkan  tingkat  kepentingannya,  setelah melakukan  proses  penilaian  bobot  yang ditentukan  akan  dilajutkan  dengan  melakukan normalisasi  bobot  (W)  pada  setiap  kriteria yang digunakan, untuk rumus yang digunakan sebagai berikut.
Dengan  nilai  bobot  yang  ditelah  ditentukan adalah  (5,  5,  5,  5,  4,  4,  4),  maka  didapat perhitungan sebagai berikut:
Maka didapat nilai adalah:
Perhitungan Vector (S) Proses perhitungan vektor (S), akan menggunakan rumus dibawah ini dengan cara melakukan  persamaan  dari  rating  alternatif peratribut  serta  melakukan  pemangkatan  nilai bobot ternormalisasi,

## Penentuan Nilai (V)
Penentuan  Nilai  (V),  Proses  perhitungan vektor V ini dilakukan untuk mencari peringkat dari perhitungan
setiap
alternatifnya,
perhitungan  dilakukan  dari  masing-masing vektor  (S)  akan  dibagi  dengan  jumlah  vektor
(S). Dibawah ini berikut rumus yang digunakan.

## Rangking
Tabel  11  adalah  hasil  perhitungan  hasil  akhir dan  peringkat  setiap  alternatif  dari  yang tertinggi hingga yang terendah telah dilakukan.
N0 Alternatif Vektor Nilai Preferensi Peringkat 1 A2 V2 0,112709891 1 2 A5 V5 0,111541961 2 3 A9 V9 0,105600554 3 4 A6 V6 0,103288343 4 5 A3 V3 0,098814299 5 6 A7 V7 0,096692649 6 7 A8 V8 0,095487415 7 8 A1 V1 0,094157854 8 9 A10 V10 0,092672899 9 10 A4 V4 0,089034137 10

## 3.3  Implementasi Sistem
Pada tahap  ini, peneliti mengimplementasikan
desain program yang telah dibuat sebelumnya menjadi
suatu sistem yang dapat dioperasikan,  atau  dapat  disebut  membangun sebuah sistem nyata.

## Halaman Mahasiswa
Halaman
mahasiswa digunakan untuk
mengunggah
dokumen-dokumen yang diperlukan untuk proses seleksi.

## Gambar 3. Halaman Mahasiswa

## Halaman Penilaian Verval
Halaman  penilaian  Verifikasi  dan  Validasi menampilkan  tabel  nilai  yang  akan  digunakan untuk proses perhitungan menggunakan algoritma  weighted  product,  yang  bertugas memverifikasi  dan  memvalidasi  data  yang diajukan oleh mahasiswa.
Gambar 4. Halaman Penilaian Verval

## Halaman Hasil
Halaman  hasil  menampilkan  tabel  peringkat yang  berasal  dari  skor  yang  dihitung  oleh petugas  verifikasi  dan  validasi.  Selanjutnya,
Wakil Rektor diberi wewenang untuk
menentukan dan mengevaluasi hasil perhitungan  untuk  setiap  calon  PIP  melalui halaman ini.

## Gambar 5. Halaman Hasil

## Pengujian Black Box (Alpha)
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  tujuan mengevaluasi  berbagai  aspek  kritis  dari fungsionalitas dan kinerja sistem.
Gambar 6. Diagram Pengujian Black Box
Melalui  penyampaian  kuesioner  kepada  dua admin  verval  dan  satu  wakil  rektor,  pengujian bertujuan untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan sistem dari sudut pandang pengguna  langsung.  Selain  itu,  pengujian sistem juga melibatkan penggunaan black box testing  (alpha)  dengan  skala  1  hingga  5. Pengujian  menggunakan  metode  black  box
4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6
testing membantu dalam mengevaluasi sistem secara  menyeluruh  tanpa  memperhatikan detail  internalnya,  fokus  pada  respons  sistem terhadap input yang diberikan. Hasil pengujian ini  direpresentasikan  dalam  diagram  yang menunjukkan  tingkat  kepuasan  pengguna terhadap sistem.
Pengujian  database  mendapatkan  skor  rata- rata  4.4,  sedangkan  pengujian  antarmuka menerima skor rata-rata 4.2. Selanjutnya, baik fungsionalitas  maupun  pengujian  algoritma mendapatkan  skor  rata-rata  4.5  masing- masing.  Dari  empat  pengujian  ini,  sistem mencapai  skor  akhir  4.4,  seperti  yang tercermin  dalam  diagram  berikut.  Hasil  ini memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  kinerja  dan  keandalan  sistem  dalam memenuhi persyaratan pengguna yang ditetapkan.
IV. KESIMPULAN Sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan  metode  Weighted  Product dapat  membantu  memberikan  rekomendasi peringkat  bagi  penerima  beasiswa  di  antara mahasiswa  di  Institut  Teknologi  Pagar  Alam. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat meningkatkan  akurasi  dalam  menentukan penerima  bantuan,  membentuk  kebijakan yang  lebih  adil,  dan  secara  keseluruhan meningkatkan  efektivitas  Program  Indonesia Pintar  dalam  lingkungan  kampus.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  pengujian database  mendapatkan  skor  rata-rata  4.4, sementara  pengujian  antarmuka  menerima skor rata-rata 4.2. Selanjutnya, baik fungsionalitas  maupun  pengujian  algoritma mendapatkan  skor  rata-rata  4.5  masing- masing.  Dari  empat  pengujian  ini,  sistem mencapai  skor  akhir  4.4.  Pemanfaatan algoritma Weighted
Product dapat
menawarkan  solusi  inovatif  untuk  mengatasi masalah suboptimal dalam menentukan rekomendasi  penerima  Program  Indonesia
Pintar  di  Institut  Teknologi  Pagar  Alam. Pendekatan algoritmik ini dapat menghasilkan hasil  yang  lebih akurat dan kontekstual dalam menentukan penerima bantuan. Dengan menerapkan  algoritma  ini,  diharapkan  dapat menciptakan  sistem  yang  cerdas,  transparan, dan  efektif  dalam  menangani  isu-isu  dalam distribusi  Program  Indonesia  Pintar  dalam lingkungan kampus.

## DAFTAR PUSTAKA
Alpian,  Y.,  Anggraeni,  S.  W.,  Wiharti,  U.,  & Soleha,  N.  M.  (2019). Pentingnya Pendidikan Bagi Manusia .
Chen, F., Zhang, L., Lian, X., & Niu, N. (2022).
Automatically  recognizing  the  semantic elements  from  UML  class  diagram images. Journal of Systems and Software , 193 , 111431. https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111431
Gunawan,  A.  A.  S.,  Clemons,  B.,  Halim,  I.  F.,
Anderson,  K.,  &  Adianti,  M.  P.  (2023). Development  of  e-butler:  Introduction  of robot  system  in  hospitality  with  mobile application. Procedia  Computer  Science ,
216 , 67 –76. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.1 12
Irfan,  M.,  Zulfikar,  W.  B.,  Ramadanti,  R.  A., Wahana,  A.,  &  Gerhana,  Y.  A.  (2023).
Machine learning
approach for scholarship candidate selection on Islamic  State  University  in  Indonesia .
040042. https://doi.org/10.1063/5.0130047 Irwanto. (2021). Perancangan Sistem
Informasi  Sekolah  Kejuruan  dengan Menggunakan  Metode  Waterfall  (Studi Kasus  SMK  PGRI  1  Kota  Serang- Banten)  Irwanto.  In Lectura:  Jurnal Pendidikan (Vol. 12, Issue 1).
Kusuma  Dewi,  E.  H.,  Shiddiq  Pratama,  I., Sukma  Putera,  A.,  &  Carudin.  (2022).
Black Box Testing Pada Aplikasi Pencatatan Peminjaman Buku Menggunakan Boundary Value Analysis .
Laaziri,  M.,  Benmoussa,  K.,  Khoulji,  S.,  &
Kerkeb,  M.  L.  (2019).  A  Comparative study  of  PHP  frameworks  performance. Procedia  Manufacturing , 32 ,  864 –871. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02. 295
Mardian,  D.,  Neneng,  N.,  Puspaningrum,  A. S.,  Hasibuan,  A.,  &  Tinambunan,  M.  H.
(2023).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan
Siswa
Berprestasi
Menggunakan  Metode  Weight  Product (WP). Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa Perangkat Lunak , 4 (2), 158 –166.
https://doi.org/10.33365/jatika.v4i2.2593
Muslim,  B.,  Puspita,  D.,  &  Syahri,  R.  (2023).
Implementasi  Metode  Weighted  Product
(WP) Dalam Menentukan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa  Kurang  Mampu.  In Riduan
Syahri Jurnal Ilmiah Betrik (Vol. 14, Issue
02).
Ndihokubwayo, K., Uwamahoro, J., & Ndayambaje,  I.  (2020).  Implementation of  the  Competence-Based  Learning  in Rwandan  Physics  Classrooms:  First Assessment  Based  on  the  Reformed Teaching  Observation  Protocol. Eurasia Journal  of  Mathematics,  Science  and
Technology Education , 16 (9). https://doi.org/10.29333/EJMSTE/8395
Purwantono,  H.  Y.,  Gunawan,  A.  A.  S.,  Tolle,
H., Attamimi, M., & Budiharto, W. (2021).
A  literature  review:  Feasibility  Study  of technology to improve shopping experience. Procedia Computer Science , 179 ,
468 –479. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.0
30
Rahman, N. A. A., Sairi, I. H., Zizi, N. A. M., & Khalid,  F.  (2020).  The  importance  of cybersecurity education in school.
International  Journal  of  Information  and Education  Technology , 10 (5),  378 –382.
https://doi.org/10.18178/ijiet.2020.10.5.1
393
Roy  Irawan,  A.,  &  Rohman  Cholil,  S.  (2023).
Decision  support  system  to  determine the  best  customer  using  weighted aggregated  sum  product  assessment method .
Sekertaris Jenderal KEMDIKBUDRISTEK.
(2023). Peraturan  Sekretaris  Jenderal Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan, Riset,  Dan  Teknologi  Nomor  13  Tahun 2023  Tentang  Petunjuk  Pelaksanaan Program  Indonesia  Pintar  Pendidikan Tinggi .
Sembiring,  B.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kualitas  Tempe Siap  Jual  Dengan  Metode  Weight Product. Jurnal
Teknoif , 8 (2), 53. https://doi.org/10.21063/jtif.2020.v8.2.53-
58
Sharma,  R.,  Dwivedi,  L.  K.,  Jana,  S., Banerjee,  K.,  Mishra,  R.,  Mahapatra,  B., Sahu,  D.,  &  Singh,  S.  K.  (2022).  Survey implementation  process  and  interviewer effects on skipping sequence of maternal and  child  health  indicators  from  National Family  Health  Survey:  An  application  of cross-classified  multilevel  model. SSM  - Population Health , 19 . https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101
252
Supriyanti, W. (2023). Comparative analysis of the  sensitivity  test  of  the  SAW  and  WP methods in scholarship selection .