Vol 1, No 11, April 2021, Hal 536-541 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Calon Ketua Federasi Olahraga Karate-Do Indonesia(Forki)Toba Samosir Dengan Metode
Weighted Product(WP)
Roy Agung Hutagaol * , Berto Nadeak
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: roy_agung@gmail.com
Abstrak− Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang membantu dalam proses pengambilan keputusan.yang adaptif, interaktif, fleksibel, yang secara khusus dikembangkan untuk mendukung solusi dari pemasalahan manajemen yang tidak terstruktur. untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Salah satunya untuk seleksi calon ketua Federasi olahraga Karate-Do  Indonesia  (FORKI)  Toba  Samosir,  yang  selama  ini  proses  penyeleksian  dilakukan  dengan  cara  voting  antara  panitia pelaksana saja sehingga penilaian kurang objektif. Maka untuk memecahkan masalah tersebut penelitian ini menggunakan metode Weighted  Product(WP)  untuk  seleksi  calon  ketua  Federasi  olahraga  Karate-Do  Indonesia  (FORKI)  Toba  Samosir serta  membantu proses  pengambilan  keputusan.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  seleksi  adalah  Mengerti  Managemen,  Integritas,  Kepemimpinan, Prestasi,  Tingkatan  Sabuk.  Dengan  hasil  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Seleksi  Calon  Ketua  Federasi  olahraga  Karate-Do Indonesia (FORKI) Toba Samosir dapat membantu dalam melakukan penilaian sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan. Setelah diproses menggunakan aplikasi yang menerapkan metode WP, Calon terbaik Direkomendasikan menjadi calon ketua Federasi olahraga Karate-Do Indonesia (FORKI) Toba Samosir, sehingga penilaian lebih objektif.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Calon Ketua FORKI; Weighted Product (WP)
Abstract− Decision Support System (DSS) as a computer-based system that helps in the process of making an adaptive, interactive, flexible decision, which is specifically developed to support the solution of unstructured management problems. to improve the quality of decision making. One of them is for the selection of candidates for chairman of the Karate-Do Indonesia Sports Federation (FORKI) Toba Samosir, which so far the selection process has been carried out by means of voting between the implementing committee only so that the assessment is less objective. So to solve this problem this study uses the Weighted Product (WP) method for the selection of  candidates  for  chairman  of  the  Indonesian Karate-Do  Sports  Federation  (FORKI) Toba  Samosir  and helps the decision-making process. The criteria used for selection are Understanding Management, Integrity, Leadership, Achievement, Belt Rankings. With the results of the Decision Support System for the Selection of Candidates for the Chair of the Indonesian Karate-Do Sports Federation (FORKI)  Toba  Samosir  can  assist  in  conducting  assessments  according  to  predetermined  criteria.  After  being  processed  using  an application that applies the WP method, the best candidate is recommended to be the candidate for chairman of the Indonesian Karate- Do Sports Federation (FORKI) Toba Samosir, so that the assessment is more objective.
Keywords : Decision Support System; Candidates for the Chairman of FORKI; Weighted Product (WP)

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  ketua  Federasi  Olahraga  Karate-Do  Indonesia(FORKI)  Toba  Samosir  adalah  kegiatan    rutin  setiap  tahun. Peserta  yang  mengikuti  seleksi  calon  ketua  di  wilayah  Toba Samosir  terdiri  dari  11  cabang  perguruan.  Setiap  cabang mewakilkan minimal 5 calon Ketua FORKI. Dalam proses pemilihan, ada proses dimana pendaftar akan melewati seleksi administrasi kemudian pendaftar yang telah lulus seleksi administrasi akan dipilih oleh panitia sebagai kandidat dengan cara voting. Pendaftaran yang memiliki suara terbanyak akan lulus menjadi calon ketua FORKI Toba Samosir. Proses penyeleksian calon ketua FORKI Toba Samosir saat ini masih kurang efektif karena tidak menerapkan sistem prioritas dan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Sistem  penentuan  ketua  FORKI  selama  ini  masih  bersifat  Nepotisme.  Pemilihan memiliki  banyak  kekurangan  terutama  dari  segi  objektifitas  serta  belum  adanya  kriteria  yang  terukur  yang  digunakan untuk  menentukan  siapa  yang  menjadi  calon  ketua.  Banyak  kriteria  sebagai  penilaian  yang  digunakan  dalam  proses penentuan, dimana kriteria tersebut didasarkan pada persepsi seseorang. Kendala yang lain yang timbul dalam pemutusan penentuan calon ketua adalah sering kali pimpinan sebagai pengambil keputusan masih mengandalkan intuisi (subjektif). Hal  ini  tentu  saja  menjadi  sebuah  kekurangan  untuk  menentukan  tepat  atau  tidaknya  seseorang  terpilih  sebagai  calon ketua. sehingga hasilnya masih kurang efektif dan kurang memuaskan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sebagai  sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  membantu  dalam  proses pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai sistem informasi berbasis komputer yang adaktif, interaktif, fleksibel, yang secara khusus dikembangkan untuk mendukung kualitas pengambilan keputusan(Efraim Turban and  Jay  E.  Aronson,  2001;  Limbong  et  al.,  2020;  Nofriansyah,  2015).  Menurut  Kusrini  sistem  pendukung  keputusan adalah sistem informasi yang membantu untuk mengidentifikasi kesempatan pengambilan keputusan atau menyediaakn informasi  untuk    membantu  pengambilan  keputusan(Kusrini,  2007).  Salah  satu  model  pendukung  keputusan  berbasis komputasi  adalah  model  Weighted  Product(WP).  Metode  Weighted  Product(WP)  melakukan  seleksi  dengan  cara perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  setiap  rating  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan kemudian di lanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang telah ada (Kusumadewi, Hartati, Harjoko, & Retantyo Wardoyo, 2006; Nofriansyah, 2017).
Pada  penelitian  sebelumnya  Muhammad  Arsyad  dari  STMIK  Banjarbaru  (2016)  tentang  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Seleksi  Calon  Ketua  Badan  Eksekutif  Mahasiswa  (BEM)  STMIK  Banjarbaru  Dengan  Metode
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 536-541 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Weighted Product (WP) menyatakan bahwa metode ini dapat membantu melakukan penilaian sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Oleh karena itu penulis menggunakan metode Weighted Product(WP) untuk seleksi calon ketua Federasi Olahraga Karate-Do Indonesia(FORKI) Toba Samosir untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam menyeleksi calon ketua FORKI Toba Samosir yang menerapkan metode Weighted Product(WP).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Metode Weighted Product (WP).
Metode Weighted Product (WP) adalah salah satu metode penyelesaian pada sistem pendukung keputusan. Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan atribuat atau kriteria, dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu  dengan  yang  lainnya(Khairina,  Ivando,  &  Maharani,  2016;  Limbong  et  al.,  2020;  Solikhun,  2017;  Yoni  & Mustafidah, 2016).
Menurut Yoon (dalam buku Kusumadewi, 2006), metode weighted product menggunakan teknik perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating tiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan(Kusumadewi et al., 2006). Adapun langkah-langkah penyelesaian metode Weighted Product (WP) adalah sebagai berikut:
1. Membentuk matrik keputusan.
2. Menghitung Nilai Vektor S.
Dengan cara mengalikan seluruh kriteria bagi sebuah alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk kriteria benefit dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada kriteria cost. Rumus untuk menghitung nilai preferensi untuk alternatif Ai, diberikan sebagai berikut:
(1)
Keterangan: S : menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor S. x : menyatakan nilai kriteria.
w : menyatakan bobot kriteria.
i : menyatakan alternatif.
j : menyatakan kriteria.
n : menyatakan banyaknya kriteria.
3. Menghitung preferensi
Yaitu nilai yang akan digunakan untuk perangkingan. Nilai preferensi relatif dari setiap alternatif dapat dihitung dengan rumus:
(2)
Keterangan:
V: menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor V x : menyatakan nilai kriteria w: menyatakan bobot kriteria
i : menyatakan alternatif
j : menyatakan kriteria n : menyatakan banyaknya kriteria 4. Merangking Nilai Vektor V.
Sekaligus membuat kesimpulan sebagai tahap akhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Weighted Product (WP) adalah salah satu metode penyelesaian pada sistem pendukung keputusan. Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan atribuat atau kriteria, dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya.

## 3.1 Menentukan Kriteria
Dalam  Proses  metode  Weighted  Product,  memerlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  dan pertimbangan. Adapun kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 1. Kriteria. Kriteria Keterangan C1 Mengerti Manajemen
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 536-541 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
C2 Integritas C3 Kepemimpinan C4 Prestasi C5 Tingkatan Sabuk

## 3.2 Penyetaraan Bobot
Pada langkah ini bobot disetarakan dengan cara bobot dibagi dengan 100, seperti yang terlihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria. Kriteria Bobot W C1 35 0.35 C2 25 0.25 C3 25 0.25 C4 10 0.1 C5 5 0.05 Total 100 1
Perhitungan  dengan  metode  Weight Product  (WP)  adalah  dengan  memberikan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria. Nilai bobot menunjukkan rating kepentingan. Bobot kriteria ditetapkan oleh FORKI Toba Samosir.
Tabel 3. Normalisasi Nilai kriteria Bobot Keterangan W >= 30 % Sangat Baik 30% > W >= 15% Baik W < 15% Cukup

## 3.3 Pembobotan Kriteria
Teknik pembobotan pada kriteria dapat dilakukan dengan berbagai cara atau metode. Pemberian nilai bobot yang paling sederhana  adalah  dengan  memberikan  nilai  pada  masing-masing  kriteria  secara  langsung  berdasarkan  nilai  bobotnya. Nilai  bobot  tersebut  didasarkan  pada  tingkat  urgensi  kriteria  terhadap  sistem  yang  dibangun.  Normalisasi  nilai  untuk setiap kriteria adalah:
1.   Mengerti Manajemen.
Pada kriteria Mengerti manajemen diberi nilai kriteria seperti tabel di bawah ini:
Tabel 4. Variabel untuk krteria Mengerti Manajemen Keterangan Nilai Kriteria Sangat Baik 3 Baik/Cukup 2 Buruk 1
2.   Integritas
Pada kriteria Integritas diberi nilai kriteria seperti tabel di bawah ini:
Tabel 5. Variable untuk kriteria Integritas Keterangan Nilai Kriteria Sangat Baik 3 Baik 2 Buruk 1 3.   Kepemimpinan
Pada kriteria Kepemimpinan diberi nilai kriteria seperti di bawah ini:
Tabel 6. Variable untuk kriteria Kepemimpinan Keterangan Nilai Kriteria Sangat Layak 3 Layak 2 Tidak Layak 1 4.   Prestasi
Pada kriteria Kepemimpinan diberi niklai kriteria seperti di bawah ini:
Tabel 7. Variable untuk kriteria Prestasi
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 536-541 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Keterangan Nilai Kriteria Sangat Baik 3 Baik 2 Buruk 1 5.   Tingkatan Sabuk
Pada kriteria Kepemimpinan diberi niklai kriteria seperti di bawah ini:
Tabel 8. Variable untuk kriteria Tingkatan Sabuk Keterangan Nilai Kriteria Sangat Layak Diterima Dan4-Dan5 3 Layak Diterima Dan2-Dan3 2 Tidak Layak Diterima Coklat-Dan1 1
Berikut merupakan data rating kecocokan dari calon ketua FORKI.
Tabel 9. Data awal Calon ketua FORKI Toba Samosir. Nama Pelamar (Ai) Kriteria Mengerti Manajemen (C1) Integritas (C2) Kepemimpinan (C3) Prestasi (C4) Tingkatan Sabuk (C5) Anofer Simanjuntak Baik Baik Layak Sangat Baik Dan 1 David Hutajulu Baik Buruk Layak Baik Dan 1 Biduan siahaan Baik Sangat Baik Sangat Layak Sangat Baik Dan 3 Faisal Siahaan Buruk Baik Sangat Layak Buruk Dan 2 Tebing Hutapea Buruk Sangat Baik layak Baik Dan 3 Maruli B. Baik Baik Sangat Layak Baik Dan 2 Flores Siahaan Buruk Buruk Layak Baik Dan 1 Nico Simaremare Buruk Baik Sangat Layak Baik Coklat Carles Simanjuntak Sangat Baik Buruk Tidak Layak Baik Dan 3 Budi Hutagaol Baik Sangat Baik Layak Sangat Baik Dan 4 Nova Sinaga Buruk Sangat Baik Sangat Layak Baik Dan 1 Agus Hutagaol Buruk Baik Tidak Layak Baik Dan 2 Elcorado Hutagaol Buruk Sangat Baik Tidak Layak Baik Dan 2 Rintar Napitupulu Sangat Baik Buruk Layak Baik Dan 1 Raya Napitupulu Baik Sangat Baik Layak Sangat Baik Coklat Sumi Siahaan Buruk Sangat Baik Sangat Layak Baik Dan 1 Dony Darmawan Baik Baik Layak Sangat Baik Dan 2 Dody Munthe Buruk Sangat Baik Tidak Layak Baik Dan 1 Monang siagian Baik Baik Sangat Layak Baik Dan 3 Binahar Napitupulu Sangat Baik Baik Sangat Layak Baik Dan 4 Sumber: FORKI Toba Samosir.
Tabel 9 di atas dijelaskan data 20 pelamar dengan masing-masing nilai di setiap kriteria. Dan pada tabel 9 tersebut dapat dilakukan pembobotan sesuai dengan tabel 2-9 terhadap data 20 pelamar yang telah dimasukkan disesuaikan dalam range tiap kriteria yang telah ditentukan sehingga menghasilkan data rating yang terlihat pada tabel 10.
Tabel 10. Normalisasi nilai pada setiap Kriteria.
Nama Pelamar (Ai) Kriteria Mengerti Manajemen (C1) Integritas (C2) Kepemimpinan (C3) Prestasi (C4) Tingkatan Sabuk (C5) Anofer Simanjuntak 2 2 2 3 1 David Hutajulu 2 1 2 2 1 Biduan siahaan 2 3 3 3 2 Faisal Siahaan 1 2 3 1 2 Tebing Hutapea 1 3 2 2 2 Maruli B. 2 2 3 2 2 Flores Siahaan 1 1 2 2 1 Nico Simaremare 1 2 3 2 1 Carles Simanjuntak 3 1 1 2 2 Budi Hutagaol 2 3 2 3 3 Nova Sinaga 1 3 3 2 1
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 536-541 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Nama Pelamar (Ai) Kriteria Mengerti Manajemen (C1) Integritas (C2) Kepemimpinan (C3) Prestasi (C4) Tingkatan Sabuk (C5) Agus Hutagaol 1 2 1 2 2 Elcorado Hutagaol 1 3 1 2 2 Rintar Napitupulu 3 1 2 2 1 Raya Napitupulu 2 3 2 3 1 Sumi Siahaan 1 3 3 2 1 Dony Darmawan 2 2 2 3 2 Dody Munthe 1 3 1 2 1 Monang siagian 2 2 3 2 2 Binahar Napitupulu 3 2 3 2 3
Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga menghasilkan nilai vektor S (menggunakan persamaan 1). Hasil normalisasi matriks keputusan sesuai jenis atribut (vektor S) dapat dihitung sebagai berikut: S1   = ( 2 0.35 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 2.011 S2   = ( 2 0.35 ) ∗ (1 0.25 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 1.624 S3   = ( 2 0.35 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (3 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 2.550 S4   = ( 1 0.35 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (1 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 1.620 S5   = ( 1 0.35 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 1.736 S6   = ( 2 0.35 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 2.213 S7  = ( 1 0.35 ) ∗ (1 0.25 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 1.274 S8   = ( 1 0.35 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 1.677 S9   = ( 3 0.35 ) ∗ (1 0.25 ) ∗ (1 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 1.629 S10 = ( 2 0.35 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.1 ) ∗ (3 0.05 ) = 2.352 S11 = ( 1 0.35 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 1.856 S12 = ( 1 0.35 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (1 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 1.319 S13 = ( 1 0.35 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (1 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 1.460 S14 = ( 3 0.35 ) ∗ (1 0.25 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 1.872 S15 = ( 2 0.35 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 2.226 S16 = ( 1 0.35 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 1.856 S17 = ( 2 0.35 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 2.082 S18 = ( 1 0.35 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (1 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (1 0.05 ) = 1.4105 S19 = ( 2 0.35 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (2 0.05 ) = 2.213 S20 = ( 3 0.35 ) ∗ (2 0.25 ) ∗ (3 0.25 ) ∗ (2 0.1 ) ∗ (3 0.05 ) = 2.603
Total seluruh nilai Vektor S:
S.total = 2.011 + 1.624 + 2.550 + 1.620 + 1.736 + 2.213+ 1.274 + 1.677 + 1.629 + 2.352  + 1.856 + 1.319 + 1.460 + 1.872 + 2.226 + 1.856 + 2.082  + 1.410   +  2.213  + 2.603
= 37.592
Tahapan akhir pada metode WP menghitung Nilai Vektor V (menggunakan persamaan 2). Hasil perhitungan dapat dilihat di bawah ini.
𝑉 1 = 2.011 / 37.592 = 0.053 𝑉 2 = 1.624 / 37.592 = 0.043 𝑉 3 = 2.550 / 37.592 = 0.067
𝑉 4 = 1.620 / 37.592 = 0.043
𝑉 5 = 1.736 / 37.592 = 0.046 𝑉 6 = 2.213 / 37.592 = 0.058 𝑉 7 = 1.274 / 37.592 = 0.033 𝑉 8 = 1.677 / 37.592 = 0.044 𝑉 9 = 1.629 / 37.592 = 0.043 𝑉 10 = 2.352 / 37.592 = 0.062 𝑉 11 = 1.856 / 37.592 = 0.049 𝑉 12 = 1.319 / 37.592 = 0.035 𝑉 13 = 1.460 / 37.592 = 0.038 𝑉 14 = 1.872 / 37.592 = 0.049 𝑉 15 = 2.226 / 37.592 = 0.059 𝑉 16 = 1.856 / 37.592 = 0.049
𝑉 17 = 2.082  / 37.592 = 0.055
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 536-541 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
𝑉 18 = 1.410  / 37.592 = 0.037 𝑉 19 = 2.213  / 37.592 = 0.058 𝑉 20 = 2.603 / 37.592 = 0.069
Dari  perhitungan nilai preferensi  terhadap nilai  vector maka  diperoleh rangking dari tiap tiap alternatif sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Rangking Alternatif. C1 C2 C3 C4 C5
Vektor S Vektor V 𝐴 20 3 2 3 2 3 2.603 0.069 𝐴 3 2 3 3 3 2 2.550 0.067 𝐴 10 2 3 2 3 3 2.352 0.062 𝐴 15 2 3 2 3 1 2.226 0.059 𝐴 6 2 2 3 2 2 2.213 0.058 𝐴 19 2 2 3 2 2 2.213 0.058 𝐴 17 2 2 2 3 2 2.082 0.055 𝐴 1 2 2 2 3 1 2.011 0.053 𝐴 14 3 1 2 2 1 1.872 0.050 𝐴 11 1 3 3 2 1 1.856 0.049 𝐴 16 1 3 3 2 1 1.856 0.049 𝐴 5 1 3 2 2 2 1.736 0.046 𝐴 8 1 2 3 2 1 1.677 0.044 𝐴 9 3 1 1 2 2 1.629 0.043 𝐴 2 2 1 2 2 1 1.624 0.043 𝐴 4 1 2 3 1 2 1.620 0.043 𝐴 13 1 3 1 2 2 1.460 0.038 𝐴 18 1 3 1 2 1 1.410 0.037 𝐴 12 1 2 1 2 2 1.319 0.035 𝐴 7 1 1 2 2 1 1.274 0.033
Dari hasil perangkingan seluruh alternatif, maka didapatkan 5 alternatif terbaik yaitu: 𝑨 𝟐𝟎 , 𝑨 𝟑 , 𝑨 𝟏𝟎 , 𝑨 𝟏𝟓 , 𝑨 𝟔 . yang menjadi rekomendasi sebagai Calon Ketua Federasi Olahraga Karate-Do Indonesia (FORKI) Toba Samosir.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan diatas  dapat  ditarik  kesimpulan, dalam menentukan Calon  Ketua Federasi Olahraga Karate-Do Indonesia  (FORKI)  Toba  Samosir  menggunakan  beberapa  kriteria-kriteria  seperti  Mengerti  Managemen,  Integritas, Kepemimpinan,  Prestasi,  Tingkatan  Sabuk.Proses  penyeleksian  berkas  masih  manual  disertai  pemrosesan  waktu  yang lama.  Metode  Weighted  Product  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  mendukung  pengambilan keputusan dengan banyaknya  kriteria-kriteria dalam penentuan Calon Ketua FORKI. Metode WP akan bisa membantu dalam  pemilihan  kriteria-kriteria  yang  penting  dengan  pemberian  bobot  sesuai  dengan  kepentingan  masing-masing kriteria agar selanjutnya dapat menentukan penilaian terhadap alternatif.

## REFERENCES
Efraim Turban and Jay E. Aronson. (2001). Decision Support System and Intelligent Systems .
Khairina, D. M., Ivando, D., & Maharani, S. (2016). Implementasi Metode Weighted Product Untuk Aplikasi Pemilihan Smartphone Android. JURNAL INFOTEL - Informatika Telekomunikasi Elektronika . https://doi.org/10.20895/infotel.v8i1.47
Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan .
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Retantyo Wardoyo. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). In Edisi Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Limbong, T., Muttaqin, M., Iskandar, A., Windarto, A. P., Simarmata, J., Mesran, M., … Anjar Wanto. (2020). Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis. Nofriansyah, D. (2015). Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Nofriansyah, D. (2017). Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish.
Solikhun,  S.  (2017).  PERBANDINGAN  METODE  WEIGHTED  PRODUCT  DAN  WEIGHTED  SUM  MODEL  DALAM PEMILIHAN  PERGURUAN  SWASTA  TERBAIK  JURUSAN  KOMPUTER. KLIK  -  KUMPULAN  JURNAL  ILMU KOMPUTER . https://doi.org/10.20527/klik.v4i1.75
Yoni, D. C., & Mustafidah, H. (2016). Penerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Juita , IV (1), 22–27. https://doi.org/10.30595/juita.v4i1.1184