Arifin Tua Purba 1) , Victor Marudut Mulia Siregar 2) Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email: 1 arifintuaprb20@gmail.com, 2 victor.siregar2@gmail.com

## Abstract
This research was conducted aiming to design a New Student Selection Decision Support System. To help the selection process for new student admissions at the Indonesian Business Polytechnic, a decision support system (SPK) was designed to help the data processing of prospective new students who register using  the  Weighteded  Product  (WP)  method.  This  Weighteded  Product  method  is  done  by  using multiplication to link the attribute rating, where the rating of each attribute must be raised first with the Weighted of the attribute in question. The criteria used in this Decision Support System consist of: capacity, achievement,  academic  tests,  age,  and  passing  scores.  From  the  sample  of  data  examined,  the  ranking results were found to be the best value of prospective students with a value of 0.0841 and 0.0791.
Keywords : Decision Support System, Selection, Criteria, Weighteded Product

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan akan informasi yang dijadikan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan di  dalam  setiap  organisasi  semakin  dibutuhkan. Oleh  karena  itu  semakin  banyak  pengambilan keputusan  saat  ini  melibatkan  penggunaan teknologi  komputer  [1]–[5],  [6].  Pemanfaatan teknologi pada perkembangannya sangat berperan  dalam  kehidupan  [7]–[11],  [12],  [13], [14]–[18].
Politeknik Bisnis Indonesia berdiri  yang berdiri  sejak  tahun  2011,  terus  mengalami pertumbuhan  secara  signifikan  yakni  semakin tingginya  animo  masyarakat  terhadap  institusi pendidikan vokasi sehingga kuantitas mahasiswa baru  pun  terus  meningkat.  Dengan  menerima mahasiswa  yang  berkompeten  maka  dapat menunjang mutu dan kualitas perguruan tinggi itu sendiri.  Hal  ini  menunjukkan  pentingnya pengelolaan  proses  penerimaan  mahasiswa  baru demi  tercapainya  peningkatan  mutu  perguruan tinggi.
Saat ini, sistem penerimaan mahasiswa di Politeknik Bisnis Indonesia masih menggunakan ujian  tertulis  dan  belum  menggunakan  teknik pengambilan keputusan tertentu. Oleh karena itu, perlu  dirancang  sebuah  sistem  penunjang keputusan penerimaan mahasiswa dengan melibatkan  berbagai  kriteria,  sehingga  dapat diseleksi  calon-calon  mahasiswa  yang  baik  dan berkompeten  sesuai  dengan  visi  dan  misi
Politeknik  Bisnis  Indonesia  dan  siap  dengan persaingan global sesuai dengan bidang keilmuan masing-masing.
Sistem pengambilan keputusan yang baik dan  terstruktur  akan  menghasilkan  sistem  yang dapat  menunjang  kredibilitas  Politeknik  Bisnis Indonesia  dalam  menghasilkan  mahasiswa- mahasiswa terbaik. Sistem Pengambilan keputusan  penerimaan  mahasiwa  baru  ini menggunakan metode Weighted Product, metode ini  digunakan  karena  dapat  memberikan  solusi yang baik dalam pemilihan keputusan [19]–[24].

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem penyeleksian mahasiswa baru ini dibangun  dengan  tahapan  perancangan  sistem yang  dimulai  dari    membuat  model  arsitektur SPK, Context Diagram, Data Flow Diagram dan Entity  Relationship Diagram.
Pada context  diagram terdapat  dua pengguna  yaitu  panitia  penerimaan  mahasiswa baru  sebagai  admin  atau user dan  Direktur. Panitia penerimaan mahasiswa baru memberikan inputan  pada  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  mahasiswa  baru  berupa  data  calon mahasiswa , nilai  dan  kriteria.  Panitia  akan mendapatkan output dari  sistem  berupa  daftar calon  mahasiswa.  Direktur  akan  mendapatkan ouput dari sistem berupa informasi hasil laporan seleksi penerimaan mahasiswa baru di Politeknik Bisnis Indonesia. Direktur  bisa melihat hasil nilai

## SISTEM PENYELEKSI MAHASISWA BARU BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT
yang  diperolehnya  dan  juga  urutan  peringkat hasil  seleksi  metode Weighted  Product ,  seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Context Diagram

## Entity relationship diagram
Entity  relationship  diagram merupakan diagram  perancangan database dimana  terdapat entitas  sebagai  calon  tabel  dan  relasi  sebagai hubungan antar entitas tersebut. Entity relationship  diagram Sistem  Penyeleksian mahasiswa baru menggunakan metode Weighted Product dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. ERD Sistem
Analisis  Kebutuhan  Untuk  Metode Weighted Product Perangkingan  alternatif  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Mahasiswa Baru  dengan    metode Weighted    Product dapat dijelaskan setelah admin memasukkan bobot dari setiap  kriteria,  selanjutnya  adalah  menghitung nilai untuk alternatif W j . Kemudian menentukan perangkingan  alternatif,  di  mana  nilai  V i yang terbesar  adalah  alternatif  yang  terpilih  dan menjadi  alternatif  terbaik,  dapat  dilihat  seperti gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Metode WP

## Kriteria Penilaian
Sistem pendukung keputusan pennyeleksian  mahasiswa  baru  di  Politeknik Bisnis  Indonesia  ini  memiliki  beberapa  data inputan yang akan digunakan sebagai kriteria dan selanjutnya  akan diproses  menggunakan metode Wieght Product. Kriteria tersebut diantaranya :
1. Daya tampung
2. Prestasi 3. Test Akademik
4. Usia
5. Nilai kelulusan Perhitungan seleksi penerimaan mahasiswa  baru  terbagi  atas  seleksi    daya tampung  sebagai  kriteria  C1,  seleksi  Prestasi sebagai kriteria C2, seleksi test akademik sebagai kriteria C3, seleksi usia sebagai criteria C4, dan selesksi nilai kelulusan sebagai krietria C5.
Selanjutnya  diberikan  sampel  data  nilai pada semua kriteria yang ada. Dari seluruh calon mahasiwa  yang  telah  melakukan  pendaftaran,
diambil 15 data mahasiswa sebagai contoh untuk penerapan dari metode Weighted Product (WP).
Setelah  mengetahui  data  calon  mahasiswa  baru, selanjutnya  memberi  bobot  kriteria  untuk masing-masing  data  calon  mahasiswa  seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Bobot Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Fikri Yuda Wiguna 3 3 3 5 3 Gabriel A Purba  3 3 3 4 4 Marini Silalahi 3 5 3 5 3 Friska M M Gultom 3 5 5 5 4 Yusriadi 3 3 2 5 4 Krissafat Gea 3 4 3 4 4 Dickey Hardiansyah 3 4 4 5 4 Rikijan Sijabat 3 4 4 3 4 Muhammad Alpin 3 4 3 4 3 Dian Marta 3 4 4 3 4 I'msee Hutabarat 3 2 2 5 3 Rini Ginting 3 2 3 5 4 Mitra N Saragih  3 3 3 5 4 Lane E Matanari 3 4 3 5 4
Adam Bastian
3 2 3 5 3
Kemudian mencari nilai S setiap kriteria dari  alternatif  dipangkatkan  dengan  bobot  yang telah diperbaiki sesuai dengan kriteria masing.
S 1 =(3 0,1 )(3 0,2 )(3 0,3 )(5 -0,1 )(3 0,3 )=  2,2883 S 2 =(3 0,1 )(3 0,2 )(3 0,3 )(4 -0,1 )(4 0,3 )=  2,5508 S 3 =(3 0,1 )(5 0,2 )(3 0,3 )(5 -0,1 )(3 0,3 )=  2,5344 S 4 =(3 0,1 )(5 0,2 )(5 0,3 )(5 -0,1 )(4 0,3 )=  3,2205 S 5 =(3 0,1 )(3 0,2 )(2 0,3 )(5 -0,1 )(4 0,3 )= 2,2089 S 6 =(3 0,1 )(4 0,2 )(3 0,3 )(4 -0,1 )(4 0,3 )= 2,7019
S 7 =(3 0,1 )(4 0,2 )(4 0,3 )(5 -0,1 )(4 0,3 )= 2,78805 S 8 =(2 0,1 )(4 0,2 )(4 0,3 )(3 -0,1 )(4 0,3 )= 3,0314 S 9 =(3 0,1 )(4 0,2 )(3 0,3 )(4 -0,1 )(3 0,3 )= 2,4785 S 10 =(3 0,1 )(4 0,2 )(4 0,3 )(3 -0,1 )(4 0,3 )= 3,0314 S 11 =(3 0,1 )(2 0,2 )(2 0,3 )(5 -0,1 )(3 0,3 )= 1,8684 S 12 =(3 0,1 )(2 0,2 )(3 0,3 )(5 -0,1 )(4 0,3 )= 2,3003 S 13 =(3 0,1 )(3 0,2 )(3 0,3 )(5 -0,1 )(4 0,3 )= 2,4946
S 14 =(3 0,1 )(4 0,2 )(3 0,3 )(5 -0,1 )(4 0,3 )= 2,6423 S1 5 =(3 0,1 )(2 0,2 )(3 0,3 )(5 -0,1 )(3 0,3 )= 2,1101 Selanjutnya  menghitung  nilai  prefensi alternatif (V) untuk perankingan setiap alternatif pada tabel 2.
Tabel 2.  Prefensi Alternatif Prefensi alternatif Nama alternatif V 1 Fikri Yuda Wiguna V 2 Gabriel A Purba V 3 Marini Silalahi V 4 Friska M M Gultom V 5 Yusriadi V 6 Krissafat Gea V 7 Dickey Hardiansyah V 8 Rikijan Sijabat V 9 Muhammad Alpin V 10 Dian Marta V 11 I,msee Hutabarat V 12 Rini Ginting V 13 Mitra N Saragih V 14 Lane E Matanari V 15
Adam Bastian
Berdasarkan  hasil  perhitungan  V  diatas diperoleh  hasil  perankingan  maka  didapat  nilai terbesar  yang  menjadi  alternatif  terbaik.  Pada Tabel  3  dapat  dilihat  hasil  perangkingan penerimaan Mahasiswa.
Table 3. Hasil Perangkingan Perang- kingan Alternatif Hasil 1 Friska M M Gultom 0,0840 2 Dian Marta 0,0791 3 Rikijan Sijabat 0,0791 4 Dickey Hardiansyah 0,0751 5 Krissafat Gea 0,0705 6 Lane Ertika Matanari 0,0689 7 Gabriel Andrian Purba 0,0665 8 Marini Silalahi 0,0661 9 Mitra  Novriadi Saragih 0,0651 10 Muhammad Alpin 0,0646 11 Rini Ginting 0,0600 12 Fikri Yuda Wiguna 0,0597 13 Yusriadi 0,0576
14 Adam Bastian 0,0550 15 I,msee Hutabarat 0,0487

## Perancangan antarmuka
Perancangan
Antarmuka meliputi perancangan  struktur  menu  dan  perancangan tampilan pengguna.
Halaman Login Berupa  proses  pintu  masuk  bagi User/ admin untuk  mengakses  sistem  komputer  dengan  cara memasukkan  username  dan  password  seperti pada gambar 4.
Gambar 4.  Halaman Login

## Halaman Beranda
Merupakan  menu  utama  yang  akan tampil pada saat pertama kali admin login.
Gambar 5. Halaman Beranda

## Halaman Data Calon Mahasiswa Baru
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menginput data  semua  calon  mahasiswa  baru,  yang  diinput oleh admin/ user seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Data Calon Mahasiswa

## Halaman Daftar Calon Mahasiswa
Halaman ini berfungsi untuk
menampilkan  daftar  calon  mahasiswa  yang  di input seperti pada gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Daftar Calon Mahasiswa

## Halaman Data Kriteria
Halaman  Data  Kriteria  berfungsi  untuk menginput  semua  data-data  kriteria  yang    ada pada  calon  mahasiswa  baru.    Halaman  Data Kriteria ini dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Data Kriteria

## Halaman Nilai
Halaman  ini  berfungsi  untuk  mencatat semua  penilaian  untuk  kriteria  yang  ada  pada mahasiswa seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Nilai
Halaman  Perhitungan Halaman ini menampilkan hasil perhitungan  dari  setiap  kriteria,  mulai  dari  nilai hasil perhitungan normalisasi bobot, vektor S dan vektor V. Dapat dilihat seperti gambar 10.
Gambar 10. Halaman perhitungan

## Halaman Laporan
Halaman ini berfungsi untuk menampilkan hasil dari seluruh perhitungan, nilai teratas  hingga  terendah.  Dapat  dilihat  pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman Laporan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  memenuhi  kebutuhan  sistem, proses  selanjutnya  adalah  menjelaskan  dan menguji fungsi setiap halaman yang ada di dalam Website untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Mahasiswa  Baru  menggunakan metode Weighted Product .

## Halaman Login
Untuk  dapat  mengakses  menu  utama, admin harus Login dengan memasukan username dan password, kemudian pilih login untuk masuk kedalam sistem. Tampilan Halaman Login dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Tampilan Halaman Login

## Halaman Beranda
Halaman  beranda  atau  halaman  utama merupakan  tampilan  antar  muka  yang  muncul ketika proses autentikasi username dan password pada login telah divalidasi. Pada halaman utama ini terdapat terdapat beberapa menu yang mucul seperti pada gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Halaman Beranda

## Halaman Calon Mahasiswa
Ketika  admin  memilih  sub  data  peserta, dengan  mengklik  data  peserta  yang  ada  pada tampilan  menu  utama,maka  akan  muncul  data tampilan  calon  mahasiswa  yang  telah  terisi.
Tampilan  data  calon  mahasiswa  dapat  dilihat seperti pada gambar 14.
Gambar 14. Halaman Calon Mahasiswa
Pada halaman data peserta terdapat field “ Search ” dan pilihan yaitu edit , dan delete . Untuk menambahkan data calon mahasiswa baru, admin dapat memilih tombol “Tambah data”, maka akan tampil  halaman  tambah  data  mahasiswa,  setelah mengisikan  semua  datadata  mahasiswa  pilih tombol “Simpan” maka secara otomatis data yang di- input -kan akan tersimpan.

## Halaman Kriteria Penilaian
Ketika  admin  memilih  sub  data  kriteria, maka akan muncul sub kriteria dengan tampilan nama  kriteria  keterangan  serta  bobot  dari  setiap kriteria. Tampilan Halaman kriteria dapat dilihat seperti gambar 15.
Gambar 15. Halaman Kriteria Penilaian

## Halaman Penilaian Alternatif
Pada saat admin memilih sub menu data nilai  maka  akan  muncul  tampilan  halaman penilaian  alternatif  yang  menampilkan  semua nilai  dari  data  peserta  pada  setiap  kriteria. Tampilan nilai dapat dilihat pada gambar 16.

## Gambar 16. Halaman Penilaian Alternatif

## Halaman  Pemasukan  Kuota  Penerimaan Mahasiswa Baru
Ketika  admin  memilih  sub  laporan, maka akan muncul tampilan halaman Input Kuota Penerimaan  Mahasiswa  Baru,  kemudian  admin memasukkan  jumlah  data  mahasiswa  yang  di terima.  Bertujuan  untuk  membatasi  berdasarkan kuota  penerimaan  calon  mahasiswa  baru, kemudian  klik  simpan.  Berikut  ini  proses  input kuota  calon  mahasiswa  yang  akan  diterima. Tampilan  input  kuota  dapat  dilihat  seperti  pada gambar 17.
Gambar 17. Halaman Input Kuota Penerimaan

## Mahasiswa Baru
Halaman  Hasil  Akhir  Analisis Weighted Product
Setelah  di  simpan  maka  otomatis  akan muncul laporan yang menunjukkan  hasil  seleksi berupa jumlah nilai yang diperoleh dan rangking dari masing-masing calon mahasiswa secara urut dimulai dari peringkat teratas atau nilai tertinggi hingga  terbawah  atau  nilai  terendah.  Hasil penyeleksian dapat dilihat pada gambar 18.
Gambar 18. Hasil Akhir Analisis Weighted
Product

## Halaman Pencetakan Laporan
Pada  halaman  laporan  admin  atau pengguna dapat mencetak hasil dari perhitungan tersebut  sebagai output dari  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  telah  dibuat,  dengan  memilih tombol  “cetak  laporan”  maka  akan  tampil halaman  cetak  secara  otomatis.  Tampilan halaman cetak dapat dilihat seperti pada gambar 19.
Gambar 19. Tampilan Cetak Laporan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan Sistem Penyeleksi
Mahasiswa  Baru  yang  telah  dibangun  dapat disimpulkan bahwa Sistem pendukung keputusan yang  diterapkan  dengan  menggunakan  metode
Weighted Product ini dapat mempermudah dalam pengambilan keputusan seleksi mahasiswa baru.

## 5. REFERENSI
[1] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019. [2] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[3] Sahat  Sonang,  “Implementasi  K-Means
Dalam Evaluasi Kinerja Dosen Politeknik
Bisnis Indonesia,” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2018.
[4] J.  Simatupang,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  Studi  Kasus Amik  Mahaputra  Riau,” J.  Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[5] S. P. Tamba, P. Wulandari, M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “PENGGUNAAN  METODE  TOPSIS (TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO IDEAL SOLUTION) UNTUK MENENTUKAN KUALITAS BIJI KOPI TERBAIK  BERBASIS  ANDROID,” J. Mantik  Penusa ,  vol.  3,  no. 1, pp. 73–81, 2019. [6] M.  A.  Salim,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Penerima  Bantuan Perbaikan  Rumah  Menggunakan  Metode Simple Additive Wieghting (SAW) Studi
Kasus  Kelurahan  Tambelan  Sampit  Kota Pontianak,” J. Sist. , vol. 7, no. 2, pp. 120– 131, 2018. [7] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N.
Nachrowie, and R. Arifuddin, “Design Of Tsunami  Detector  Based  Sort  Message Service  Using  Arduino  and  SIM900A  to GSM/GPRS  Module,” Proc.  Proc.  2nd Int. Conf. Adv. Sci. Innov. ICASI 2019, 18 July, Banda Aceh, Indones. , 2019.
[8] P.  D.  Prasetyo  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  evaluation  WPAN  of  RN- 42 bluetooth based (802.15.1) for sending the  multi-sensor  LM35  data  temperature
and  raspBerry  pi  3  Model  B  for  the database  and  internet  gateway,” Int.  J. Adv. Comput. Sci. Appl. , 2018.
[9] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa,  “ZigBee Radio  Frequency  (RF)  performance  on Raspberry  Pi  3  for  Internet  of  Things (IoT)  based  blood  pressure  sensors monitoring,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. , 2019.
[10] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Review of the Blockly Programming on M5Stack
Board and MQTT Based for
Programming  Education,” 2019  IEEE
11th Int. Conf. Eng. Educ. , pp. 102–107, Nov. 2019.
[11] M. Niswar et al. , “Performance evaluation of ZigBee-based wireless sensor network for  monitoring  patients’  pulse  status,”  in
Proceedings - 2013 International
Conference  on  Information  Technology and  Electrical  Engineering:  “Intelligent and  Green  Technologies  for  Sustainable Development”, ICITEE 2013 , 2013.
[12] N.  A.  Sinaga  and  S.  Sirait,  “SISTEM
INFORMASI ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN  (  STUDI  KASUS : DESA PARSAORAN AJIBATA KECAMATAN AJIBATA KABUPATEN  TOBA  SAMOSIR  ),” TEKINKOM ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  137–144, 2019.
[13] S. S. S, A. T. Purba, and F. O. I. Pardede,
“PENGELOMPOKAN JUMLAH PENDUDUK BERDASARKAN KATEGORI USIA DENGAN METODE K-MEANS,” TEKINKOM ,  vol.  2,  no.  2, pp. 166–172, 2019.
[14] V.  M.  M.  Siregar,  “Perancangan  Sistem Informasi Inventaris Barang Pada Sekolah SMA  Negeri  4  Pematangsiantar,” IT  J. Res. Dev. , vol. 3, no. 1, pp. 54–61, 2018.
[15] S.  P.  Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230,
no. 1, p. 012074, Jul. 2019.
[16] H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar, “Perancangan  Sistem  Informasi  Berbasis
E-Commerce Untuk Peningkatan Penjualan  Produk  Jersey  Olah  Raga,” J.
Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 49–54, 2018.
[17] V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  and  G.  A. Purba,  “Aplikasi  Pencatatan  Laporan Penjualan  Kita-Kita.Net  Berbasis  Web,” TEKINKOM ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  80–86, 2019.
[18] V. M. Siregar and H. Sugara, “Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Penggajian Berbasis Dekstop Pada Murni Sadar  English  Course,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 42–48, 2018.
[19] R. Fitria and S. N. Rakhmah, “Penerapan Metode  Weighteded  Product  Untuk Menganalisis Faktor Pemilihan
Pembayaran  Digital  Transaction  Pada Aplikasi Ojek Online,” J. Tek. , vol. 11, no.
2, pp. 1098–1103, 2019.
[20] N.  Pakaya,  “Pemuda  Nusantara  Dengan Menggunakan  Metode,” ILKOM ,  vol.  9, no. 3, pp. 331–337, 2017.
[21] S.  Amelia,  “Rancang  Bangun  Sistem Penilaian  Artikel  Menggunakan  Metode Weighteded  Product  (Wp)  Pt  Pos Indonesia (Persero),” J. Ilm. Inform. , vol.
7, no. 02, pp. 67–75, 2019.
[22] Z.  Alamsyah  and  D.  Gustian,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode Weighteded Product Dan Simple Additive Terhadap Penerimaan Guru,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 129– 137, 2019.
[23] R.  Roni,  S.  Sumijan,  and  J.  Santony, “Metode  Weighteded  Product  dalam Pemilihan  Penerima  Beasiswa  Bagi Peserta Didik,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2019.
[24] Y.  Perwira,  “Penentuan  Peringkat Pelanggan  Terbaik  Dengan  Metode Weighteded  Product  (Studi  Kasus  PT. Asia  Raya  Foundry),” J.  Mantik  Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 138–147, 2019.