Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 2 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 322 - 327
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Calon Mahasiswa Menggunakan
Weighted Product (WP)
Decision Support System for Selection of Prospective Student Study Programs Using Weighted Products (WP)
Novianti Indah Putri 1 , Yogi Saputra 2 , Siti Nurhayati 3 , Dzariyati Dzarwah 4 1,2,3,4 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, Universitas Kebangsaan Republik Indonesia
1 noviantiindahputri@ukri.ac.id, 2 yogi.saputra@ukri.ac.id, 3 sitinr971@gmail.com, 2 ddzarwah4112001@gmail.com

## Abstract
The  suitability of  study  programs  to aspects  of academic  talent  and general  knowledge  will  greatly  support  the  comfort  of prospective students later when they are already students, the selection of study programs often does not consider the real side of  the  suitability of academic  values,  most  prospective  students  will  choose  what  they  are  interested  in at  that  time,  which impacts these students will tend not to be able to develop what is there in them, interest alone is not enough of course there needs to be adjustments to what strengths a prospective student has. The decision-making system using the weighted product method will greatly help prospective students determine the majors they will take after becoming students. This decision-making system will illustrate how the scores from the test obtained by prospective students can help provide an overview of how suitable the student is with the study program he is interested in, this simple system uses the Weighted Product (WP) method, one of the SPK methods included in Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM).
Keywords: decision support system, study programs, universities, weighted product

## Abstrak
Kesesuaian program studi terhadap aspek bakat akademik maupun pengetahuan umum akan banyak menunjang kenyamanan calon mahasiswa nantinya apabila sudah menjadi mahasiswa, pemilihan program studi kerap kali tidak mempertimbangkan sisi kenyataan dari kesesuaian nilai akademik, kebanyakan calon mahasiswa akan memilih apa yang sedang diminatinya saat itu, yang berimbas mahasiswa tersebut akan cenderung tidak dapat mengembangkan apa-apa yang memang ada dalam dirinya, minat  saja  tidak  cukup  tentu  saja  perlu  ada  penyesuaian  terhadap  apa  kelebihan  yang  memang  di  miliki  seorang  calon mahasiswa.  Sistem  pengambilan  keputusan  menggunakan  metode  weighted  product  ini  akan  sangat  membantu  para  calon mahasiswa menentukan jurusan yang akan mereka ambil nantinya setelah menjadi mahasiswa. Sistem pengambilan keputusan ini akan menggambarkan bagaimana nilai dari test yang didapatkan calon mahasiswa dapat membantu memberikan gambaran seberapa  cocok  mahasiswa  tersebut  dengan  program  studi  yang  diminatinya,  sistem  sederhana  ini  menggunakan  metode Weighted Product(WP) salah satu metode SPK yang termasuk dalam Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM).
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, program studi, universitas, weighted product

## 1. Pendahuluan
Kesesuaian  program  studi  terhadap  aspek  bakat akademik  maupun  pengetahuan  umum  akan  banyak menunjang  kenyamanan  calon  mahasiswa[1].  Dalam pemilihan program studi sering kali tidak mempertimbangkan sisi kenyataan dari kesesuaian nilai akademik[2].  Sebagian  besar  calon  mahasiswa  akan memilih  apa  yang  sedang  diminatinya  saat  itu,  yang berimbas  mahasiswa  tersebut  akan  cenderung  tidak dapat  mengembangkan  apa-apa  yang  memang  ada
dalam dirinya,  minat saja tidak cukup tentu  saja perlu ada  penyesuaian  terhadap  kelebihan  yang  memang dimiliki seorang calon mahasiswa[3].
Pemilihan  program  studi  bagi  calon  mahasiswa  baru merupakan  hal  pertama  yang  dilakukan  calon mahasiswa  supaya  kedepannya  lebih  terarah  sesuai dengan tujuan yang ingin dicapainya[4]. Dukungan dari orang tua dan lingkungan sekitar juga menjadi hal yang perlu  dipertimbangkan  dalam  menentukan  pilihan program  studi[5].  Akan  tetapi  masih  banyak  calon

## Novianti Indah Putri, Yogi Saputra, Siti Nurhayati, Dzariyati Dzarwah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1630 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
mahasiswa  yang  kebingungan  dalam  menentukan program  studi  yang  tepat,  maka  dari  itu  diperlukan suatu  sistem  yang  dapat  membantu  calon  mahasiwa dalam menentukan pilihannya[6]. Salah satu yang bisa digunakan adalah sistem pendukung keputusan, sebuah sistem yang dibangun untuk membantu manusia dalam pengambilan  keputusan  yang  sulit  berdasarkan  hasil perhitungan  dari  kriteria  yang  ditentukan[7].  Sistem akan memberikan alternatif keputusan yang bisa dipilih.
Metode  Weighted  Product  (WP)  adalah  salah  satu metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan karena menggunakan alternatif yang optimal dari sejumlah alternatif yang ada[8]. Metode WP telah banyak  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  diantaranya  untuk  menentukan  persediaan bahan  baku  yang  berpengaruh  pada  produksi[9]. Weighted Product juga membantu pemilihan kebijakan untuk  menentukan  posisi  pekerjaan  pada  kepala unit[10].  Dari  bidang  akademis,  metode  ini  pernah digunakan  untuk  menentukan  predikat  siswa  teladan yang bisa membantu memotivasi daya belajar[11].

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  dilakukan  metode  seperti  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian[12]
2.1. Pengumpulan Data
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data menggunakan  metode  wawancara, observasi dan studi pustaka. Wawancara dilakukan untu mendapatkan data nyata  berdasarkan  yang  dialami  oleh  narasumber, setelah  itu  dilakukan  observasi  atau  pengamatan langsung  pada  objek  ketika  melakukan  pemilihan program  studi[13].  Data  lainnya  didapatkan  dengan membaca buku literatur, jurnal, artikel dan penelitian- penelitian terdahulu.
2.2. Analisis Data
Metode  Weighted  Product  (WP)  digunakan  untuk menganalisis  data  yang  sudah  dikumpulkan  dan menghitung jumlah nilai akhir calon mahasiswa untuk menentukan cocok atau tidaknya dalam program studi yang ada di UKRI.
2.3. Eksekusi Sistem
Data  hasil  wawancara  yang  dilakukan  akan  diolah untuk  dimasukan  ke  dalam  sistem  pendukung keputusan . Berdasarkan pengumpulan data, didapatkan 4  kriteria  yang  akan  digunakan,  yaitu  potensi kemampuan verbal, potensi skolastik, potensi sainstifik dan  potensi  sosial  humaniora  dengan  tingkat  bobot setiap kriteria seperti pada Tabel 1.
Tabel  1.Bobot Kriteria
Bobot Nilai 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 4 5 Cukup Tinggi
Sangat Tinggi
Alternatif  program  studi  yang  digunakan  berdasarkan dari  10  program  studi  yang  ada  di  Universitas Kebangsaan Republik Indonesia (UKRI)  yakni Sistem Informasi, Teknik Informatika, Teknik Industri, Teknik Elektro, Teknik Mesin, Teknik Lingkungan, Arsitektur, Ilmu Komunikasi, Sastra Inggris dan Manajemen.
Perencanaan  mengenai  sistem  yang  digunakan digambarkan model flowchart. Hal tersebut ditentukan untuk mendapatkan gambaran sistem yang akan dibuat. Flowchart yang telah dibuat Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Pemodelan Data

## 2.4. Metode Weighted Product (WP)
Weighted  Product (WP)  adalah  metode  yang menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating

## Novianti Indah Putri, Yogi Saputra, Siti Nurhayati, Dzariyati Dzarwah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1630 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
atribut  yang  harus  dipangkatkan  dahulu  dengan  bobot atribut  yang  bersangkutan  hal  ini  sama  dengan  proses normalisasi[14].  Metode  ini  temasuk  dalam  sistem pendukung keputusan multi kriteria yang menghasilkan himpunan berhingga berdasarkan alternatif keputusan[15][16].    Langkah-langkah  dalam  metode Weighted  Product  (WP)  ialah  menentukan  kriteria, menentukan rating kecocokan dengan membuat matriks keputusan,  melakukan  normalisasi  bobot,  menentukan nilai  vektor  S,  menentukan  nilai  vektor  V  dan merangking  nilai  vektor  V  dan  menyimpulkan alternatif.
Persamaan  1  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk menghitung normalisasi bobot.
𝑊 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 (1)
W  adalah  bobot  atribut  dan  ∑w j adalah  penjumlahan bobot atribut.
Persamaan  2  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk menentukan nilai vektor S.
𝑆 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑖 ∗) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
i  bernilai  1,2  sampai  m  dimana  ∑ wj =  1  dengan  w j sebagai pangkat bernilai positif untuk atibut keuntungan dan nilai negatif untuk atribut biaya.
Persamaan  3  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk menentukan nilai vektor V.
𝑉 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
V  menyatakan  preferensi  alternatif  yang  dianalogikan sebagai  vektor  V,  x  menyatakan  nilai  kriteria,  w menyatakan  bobot  kriteria,  I  menyatakan  alternatif,  j menyatakan  kriteria  dan  n  menyatakan  banyaknya kriteria.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dalam  tahap  pengumpulan  data  didapatkan  kriteria seperti terlihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Kriteria Kode Kriteria C 1 Potensi Kemampuan Verbal C 2 Potensi Skolastik C 3 C 4

## Potensi Sainstifik Potensi Humaniora

## 3.1. Penentuan Bobot Tiap Kriteria
Didasari  pada  kebutuhan  program  studi  bidang  teknik terhadap kriteria nilai sains dan skolastik yang levelnya harus lebih tinggi karena diharapkan calon mahasiswa bisa  mengikuti  standar  ilmu  dasar  dan  cara  berpikir . Pembobotan kiteria  untuk bidang Teknik dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel  3. Bobot Kriteria Bidang Teknik
Nilai Bobot Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 0 – 49 1 1 2 1 50 – 59 1 1 2 1 60 – 69 70 – 84 85 – 89 90 – 100 2 3 4 5 2 3 4 5 3 4 5 5 2 3 4 5 Berdasarkan kebutuhan program studi bidang humaniora seperti sosial, sastra dan ekonomi/manajemen  terhadap  kriteria  nilai  potensi humaniora  yang  levelnya  harus  lebih  tinggi  karena diharapakan  menguntungkan  calon  mahasiswa  saat mulai belajar di program studi ini. Pembobotan bidang humaniora dapat dilihat di tabel 4.
Tabel  4. Bobot Kriteria Bidang Humaniora
Nilai Bobot Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 0 – 49 1 1 1 3 50 – 59 1 1 1 3 60 – 69 70 – 84 85 – 89 90 – 100 2 3 4 5 2 3 4 5 2 3 5 5
3 4 5 5
3.2. Penentuan Rating Kecocokan
Dari  alternatif  program  studi  yang  ada  di  UKRI dibuatlah tabel alternatif pada tabel 5.
Tabel  5. Alternatif Kode Alternatif A 1 Sistem Informasi A 2 Teknik Informatika A 3 A 4
A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A 10 Teknik Industri Teknik Lingkungan Teknik Elektro Teknik Mesin Arsitektur
Sastra Inggris Ilmu Komunikasi Manajemen
Dari sampel  5 orang calon mahasiswa yang memiliki minat  berbeda-beda  dalam  pemilihan  program  studi terdapat dalam Tabel 6.
Tabel  6. Alternatif Nama Pilihan 1 Pilihan 2 Farid A 9 A 3 Naufal A 1 A 8 Rina Seyla Thom A 10 A 6 A 8 A 4 A 4 A 9
Untuk  membuat  matriks  keputusan,  diperlukan  nilai akademik dari jenjang pendidikan  sebelumnya (SMA) yang merefleksikan kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel  7. Nilai Potensi
Nama Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 Farid 85 90 89 80 Naufal 80 90 85 87

## Novianti Indah Putri, Yogi Saputra, Siti Nurhayati, Dzariyati Dzarwah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
Rina Seyla Thom 80 80 75 70 70 81 84 84 66 60 60 90

## 3.3. Normalisasi Bobot
Normalisasi  bobot  didapatkan  dari  perhitungan  W, dimana  setiap  bobot  kriteria  dibagi  jumlah  bobot kriteria.
Pilihan Pertama Farid:
W = (4,4,5,4)
𝑊 1 , 𝑊 2 , 𝑊 4 =
4 4+4+5+4 = 0,24
𝑊 3 = 5 4+4+5+4 = 0,29
Pilihan Kedua Farid:
W = (3,4,5,4)
𝑊 1 = 4 3+5+5+3 = 0,24
𝑊 2, 𝑊 3 = 5 3+5+5+3 = 0,29
𝑊 4 = 3 3+5+5+3 = 0,18
Pilihan Pertama Naufal:
W = (3,5,5,5)
𝑊 1 =
3 3+5+5+5 = 0,17
𝑊 2 , 𝑊 3 , 𝑊 4 =
5 3+5+5+5 = 0,27
Pilihan Kedua Naufal:
W = (3,4,5,4)
𝑊 1 =
3 3+4+5+4 = 0,17
𝑊 2 , 𝑊 4 = 4 3+4+5+4 = 0,23
𝑊 3 = 5 3+4+5+4 = 0,29
Pilihan Pertama Rina:
W = (3,3,4,2)
𝑊 2 = 3 3+3+4+2 = 0,25
𝑊 3 = 4 3+3+4+2 = 0,33
𝑊 4 = 2 3+3+4+2 = 0,16
Pilihan Kedua Rina:
W = (3,3,3,3)
𝑊 1 , 𝑊 2 , 𝑊 3 , 𝑊 4 = 3 3+3+3+3 = 0,12
Pilihan Seyla:
W = (3,3,5,3) 𝑊 1 , 𝑊 2 , 𝑊 4 = 3 3+3+5+3 = 0,21
𝑊 3 = 5 3+3+5+3 = 0,36
Pilihan Thom:
W = (3,3,2,5)
𝑊 1 , 𝑊 2 , = 3 3+3+2+5 = 0,23
𝑊 3 = 2
3+3+2+5 = 0,15 𝑊 4 = 5 3+3+2+5 = 0,38
Untuk  normalisasi  bobot  pilihan  Seyla  dan  Thom karena memiliki lingkup kategori alternatif yang sama, maka kedua pilihan memiliki nilai yang sama.
3.4. Penentuan Vektor S
Vektor  S  dihitung  setelah  bobot  kriteria  dilakukan normalisasi dengan cara memangkatkan dan mengalikan  nilai  dari  kriteria  dengan  bobot  hasil normalisasi.
Farid:
𝑆 1 = 85 0,24 . 90 0,24 . 89 0,29 . 80 0,25 = 86,09 𝑆 2 = 85 0,19 . 90 0,25 . 89 0,31 . 80 0,25 = 86,16
Naufal:
𝑆 1 = 80 0,17 . 90 0,27 . 85 0,27 . 87 0,27 = 81,60 𝑆 2 = 80 0,17 . 90 0,23 . 85 0,29 . 87 0,23 = 62,03
Rina:
𝑆 1 = 80 0,25 . 70 0,25 . 84 0,33 . 60 0,16 = 71,87 𝑆 2 = 80 0,12 . 70 0,12 . 84 0,12 . 60 0,12 = 7,83
Seyla:
𝑆 1 , 𝑆 2 = 80 0,21 . 70 0,21 . 87 0,36 . 79 0,21 = 79,89
Thom:
𝑆 1 , 𝑆 2 = 75 0,23 . 81 0,23 . 66 0,15 . 90 0,38 = 80,29
Hasil pehitungan terhadap 5 sampel dapat dilihat hasil nilai vektor S dirangkum dalam tabel 8.
Tabel  8.Hasil Nilai Vektor S Nama Vektor S 1 Vektor S 2 Farid 86,09 86,16 Naufal 81,60 62.03 Rina 71,87 7,83 Seyla 79,89 79,89 Thom 80,29 80,29

## 3.5. Penentuan Vektor V
Dari  vektor  S  yang  sudah  didapatkan  selanjutnya mencari nilai vektor V dengan membagi preferensi dari setiap alternatif dengan jumlah total vektor S.
Farid:
𝑉 1 = 86,09 86,09 + 86,16 = 0,49
𝑉 2 = 86,16 86,09 + 86,16 = 0,50
Naufal:
𝑉 1 = 81,60 81,60 + 62,03 = 0,56

## Novianti Indah Putri, Yogi Saputra, Siti Nurhayati, Dzariyati Dzarwah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
𝑉 2 = 62,03
81,60 + 62,03 = 0,43
Rina:
𝑉 1 = 71,87
71,87 + 7,83 = 0,90
𝑉 2 = 7,83
71,87 + 7,83 = 0,09
Seyla:
𝑉 1 , 𝑉 2 = 79,89 79,89 + 79,89 = 0,50
Thom:
𝑉 1 , 𝑉 2 = 80,29 80,29 + 80,29 = 0,50
Karena  ada  kemiripan  bobot  normalisasi  terhadap kedua  pilihan  prodi  untuk  Seyla  dan  Thom  hasil akhirnya  adalah  sama,  maka  akan  ada  pertimbangan lain  semisal  pilihan  pertama  yang  akan  dipilih  karena menyangkut  sebagai  pilihan  utama  ketimbang  pilihan kedua  yang  merupakan  alternatif  atau  rencana  b. Ataupun  kecenderungan  nilai  dimana  didalam  test saintifik  terdapat  sub-soal  yang  menyangkut  4  pilar sains yaitu matematika, fisika, kimia dan biologi. Ada peninjauan lain di sub soal untuk kedua orang tersebut paling sering benar menjawab, maka hal tersebut akan masuk pertimbangan tahapan

## Tabel  9.Hasil Nilai Vektor V
Nama Vektor V 1 Vektor V 2 Farid 0,49 0,50 Naufal 0,56 0,43 Rina 0,90 0,09 Seyla 0,50 0,50 Thom 0,50 0,50
Berdasarkan  hasil  perhitungan  untuk  vektor  V  pada tabel  9  maka  didapatkan  ranking  tertinggi  untuk masing-masing  orang  sesuai  dengan  pilihan  program studi. Perolehan nilai vektor sebesar 0,56 Naufal lebih baik  masuk  jurusan  Sistem  Informasi.  Dengan perolehan  nilai  vektor  sebesar  0,90  Rina  lebih  baik masuk jurusan Manajemen. Teknik industri lebih cocok untuk Farid dengan hasil akhir 0,50 adapun untuk Seyla dan juga Thom bisa cocok dengan kedua program studi secara nilai akademik tinggal menetukan pertimbangan lain seperti minat yang dimiliki pada salah satu program studi.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan perhitungan menggunakan Weighted  Product (WP)  didapatkan sistem pendukung keputusan ini dapat membantu calon mahasiswa  untuk  menentukan  pilihan  program  studi berdasarkan  nilai  akademik  yang  dimiliki  serta  minat
pada bidang tersebut. Sistem ini juga dapat membantu penentuan  posisi  pilihan  program  studi  yang  paling cocok.  3  narasumber  mendapatkan  pilihan  program studi  yang  lebih  cocok  sedangkan  2  narasumber  lain dikarenakan memilih pada bidang yang sama maka ada pertimbangan  lain  yaitu  minat  atau  ketertarikan  lebih besar pada sebuah program studi.

## Daftar Rujukan
[1] A.  Akbar,  Yogi,  Ananto,  and  S.  Pratama,  “Sistem Rekomendasi  Program  Studi  Sarjana  Berbasis  Machine Learning  Untuk  Model  Klasifikasi  Calon  Mahasiswa Baru,” J. Inf. Technol. Soc. , vol. 1, no. 1, pp. 11–14, 2023, doi: 10.35438/jits.v1i1.20.
[2] I. Wahyuni and A. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Inform.  dan  Rekayasa Perangkat  Lunak ,  vol.  2,  no.  2,  p.  134,  2020,  doi: 10.36499/jinrpl.v2i2.3578.
[3] S.  Hartati,  Sonhaji,  and  H.  A.  SAN,  “Penerapan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik,” pp. 48–57, 2023.
[4] M.  Kusuma,  T.  Arianto,  and  M.  Finthariasari,  “Analisis Pengaruh  Minat  dan  Motivasi  Terhadap  Keputusan Memilih  Program  Studi  Dimediasi  Variabel  Pekerjaan Yang Diharapkan,” Manajerial , vol. 8, no. 03, p. 278, 2021, doi: 10.30587/manajerial.v8i03.2727.
[5] Dahani and S. Muliati Abdullah, “Pengambilan Keputusan Jurusan  Ditinjau  Dari  Dukungan  Sosial  Orangtua  Pada Mahasiswa,” Semin. Nas. Has. Penenlitian Dan Pengabdi. Pada  Masy. ,  no.  2008,  pp.  386–391,  2020,  [Online]. Available:
https://semnaslppm.ump.ac.id/index.php/semnaslppm/artic le/view/178.
[6] Novianti  Indah  Putri,  Rustiyana,  Yudi  Herdiana,  and  Zen Munawar,  “Sistem  Rekomendasi  Hibrid  Pemilihan Mobil Berdasarkan Profil Pengguna dan Profil Barang,” Tematik , vol. 8, no. 1, pp. 56–68, 2021, doi: 10.38204/tematik.v8i1.566. [7] Z.  Zhai,  J.  F.  Martínez,  V.  Beltran,  and  N.  L.  Martínez, “Decision support systems for agriculture 4.0: Survey and challenges,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  170,  no. February,
p. 105256, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105256. [8] N.  N.  K.  Sari,  “Implementasi  Metode  Weigthed  Product Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penilaian Kinerja  Karyawan  Pt.  Jamkrida,” J.  Teknol.  Inf.  J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 94– 104, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i1.627.
[9] J.  Fajar  Eka  and  D.  Priharsari,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Persediaan  Bahan  Produksi  dengan menggunakan Metode Weighted Product berbasis Android (Studi Kasus: Burger Moe),” vol. 6, no. 8, pp. 4017–4024, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[10] S.  M.  Sumarno  and  J.  M.  Harahap,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Pemilihan  Posisi  Kepala Unit (Kanit) Ppa Dengan Metode Weight Product,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 11, no.
1, p. 37, 2020, doi: 10.24853/justit.11.1.37-44.
[11] R. M. Arfandi and R. Purbaningtyas, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Siswa Teladan Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Students‘ Res. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 51–62, 2022, doi:
10.31599/jsrcs.v3i1.1165.
[12] A.  Sugiarto,  R.  Rizky,  A.  Mira  Yunita,  and  Z.  Hakim, “Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Bonus  Pegawai  Pada  CV  Bejo Perkasa,” vol. 8, no. 2, p. 2020, 2020.
[13] M.  I  Made  Indra  P.,  AMK.,  SKM.  and  M.  K.  Ika

## Novianti Indah Putri, Yogi Saputra, Siti Nurhayati, Dzariyati Dzarwah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2022)
Cahyaningrum, S.Kep., Ns., CARA MUDAH MEMAHAMI METODOLOGI PENELITIAN . Deepublish, 2020.
[14] T. P. Sihaloho, S. P. Sipayung, and Wanra Tarigan, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Dengan Metode Weighted Product (WP) Pada CV. Neosoft Art Medan,” J. Minfo Polgan , vol. 11, pp. 1–8, 2022.
[15] M. H. Rosyid, I. Maulana, F. N.  Iman, S. Hidayat, and P. Rosyani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Smartphone  Android  Menggunakan  Metode  Weighted Product (WP),” J. Kreat. Mhs. Inform. , vol. 3, pp. 69–73,
2022.
[16] W. A. Purnomo, “SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT  (Studi  Kasus  SMP  N  1  Koto Baru),” Simtika ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  1–7,  2022,  [Online]. Available: http://ejournal.undhari.ac.id/index.php/simtika/article/view /683%0Ahttps://ejournal.undhari.ac.id/index.php/simtika/a rticle/download/683/308.