## Pemodelan Prediksi Penerima Beasiswa KIP Kuliah Menggunakan Metode Weight Product
Novita Indriyani 1 , *Ahmad Fauzi 2 , Andika Bayu Hasta Yanto 3
1 Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Kota Bogor
2,3 Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: 1 Novita.nvd@bsi.ac.id, 2 ahmad.afz@bsi.ac.id, 3 andika.akx@bsi.ac.id Diterima 18-11-2023 Direvisi 15-12-2023 Disetujui 22-01-2023
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  prediksi  penerima  beasiswa  KIP-Kuliah menggunakan  metode Weight  Product .  Beasiswa  KIP-Kuliah  adalah  bantuan  keuangan  yang  diberikan  kepada mahasiswa  berprestasi  dengan  latar  belakang  ekonomi  rendah.  Metode Weight  Product digunakan  untuk mengintegrasikan  dan  menimbang  faktor-faktor  kriteria  yang  mempengaruhi  keputusan  penerimaan  beasiswa. Studi ini melibatkan metode pengumpulan data dari penerima beasiswa KIP-Kuliah sebelumnya, yaitu beasiswa, sistem  pendukung  keputusan  dan  dengan  metode weight  product tentunya,  dengan  variabel-variabel  seperti pekerjaan dan penghasilan orang tua, kartu yang dimiliki, status kendaraan dan kepemilikan rumah, luas bangunan hingga  sarana  mandi  cuci  kakus  MCK).  Data  kemudian  diolah  menggunakan  analisis  statistik  dan  teknik pembobotan untuk menghasilkan model prediksi. Pembobotan dilakukan dengan memberikan bobot relatif pada setiap  kriteria  berdasarkan  kontribusinya  terhadap  keputusan  penerimaan  beasiswa.  Hasil  dari  penelitian  ini terdapat  74  calon  penerima  beasiswa  yang  direkomendasikan  untuk  mendapatkan  beasiswa  KIP  dan  12  tidak direkomendasikan  dikarenakan  kurang  sesuai  dengan  kriteria  untuk  calon  penerima  beasiswa  KIP. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan keakuratan prediksi penerima beasiswa KIP-Kuliah, membantu  penyelenggara beasiswa dalam pengambilan keputusan yang lebih objektif dan efisien. Metode Weight Product yang diusulkan memiliki potensi untuk meningkatkan validitas dan reliabilitas prediksi, sehingga dapat  menjadi  dasar bagi  pengembangan sistem pendukung keputusan dalam proses seleksi  penerima beasiswa.  Penelitian  ini  dapat  menjadi  landasan  bagi  penelitian  lebih  lanjut  dalam  bidang  pemodelan  prediksi penerimaan beasiswa dengan pendekatan berbasis bobot.
Kata kunci: beasiswa, weight product ,KIP
Abstract: This study aims to develop a predictive model for KIP-Kuliah scholarship recipients using the Weight Product  method.  KIP-Kuliah  scholarships  are  financial  aid  provided  to  high-achieving  students  with  a  low economic  background.  The  Weight  Product  method  is  utilized  to  integrate  and  weigh  the  criteria  factors influencing the decision of scholarship acceptance. This research involves a data collection method from previous KIP-Kuliah scholarship  recipients, utilizing  scholarships, decision  support  systems, and, of  course, the Weight Product  method. Variables such as parents' occupations and income, possession  of  cards, vehicle status, home ownership, building area, and facilities including sanitation facilities are considered. The data is then processed using  statistical  analysis  and  weighting  techniques  to  generate  a  predictive  model.  The  weighting  is  done  by assigning relative weights to each criterion based on its contribution to the decision of scholarship acceptance. The results of this research show that 74 prospective scholarship recipients are recommended to receive the KIP scholarship, while 12 are not recommended due to not meeting the criteria for KIP scholarship candidates. It is expected  that  the  findings  of  this  study  will  contribute  to  improving  the  accuracy  of  predicting  KIP-Kuliah scholarship recipients, assisting scholarship administrators in making more objective and efficient decisions. The proposed Weight Product method has the potential to enhance the validity and reliability of predictions, serving as a foundation for the development of decision support systems in the scholarship selection process. This research can serve as a basis for further studies in the field of predictive modeling of scholarship acceptance with a weight- based approach
Keywords: scholarship,weight product,KIP

## PENDAHULUAN
Kartu  Indonesia Pintar (KIP) adalah salah satu program  beasiswa  yang  telah  menjadi  perhatian utama dalam Upaya meningkatkan akses Pendidikan bagi anak-anak dan remaja di Indonesia. Program ini bertujuan  untuk  memnerikan  bantuan  Pendidikan kepada keluarga-keluarga yang memerlukan, dengan fous pada pelajar dari keluarga yang kurang mampu. Memalui berbagai jenis bantuan seperti bantuan biaya Pendidikan  beasiswa,  dan  insentif  lainya  KIP  telah menjadi  instrument  penting  dalam  mendukung pemerataan akses penddikan di Indonesia.
Pentingnya  program  KIP  sebagai  salah  satu Upaya  untuk  mengurangi  kesenjangan  social  dan ekonomi dalan Pendidikan telah endapatkan pengakuan  luas.  Namun  seperti  banyak  program kebijkakan public lainya, implementasi  dan dampak KIP dapat bervariasi tergantung pada berbagai faktor, termaksud konteks regional, manajemen program dan pemahaman peserta dan keluarga tentang manfaatnya.  Oleh  karena  itu  peneliti  dan  analisis yang mendalam tentang berbagai asepk program KIP sangatkan  relevan  dan  penting  dalam  kontek Pembangunan Pendidikan di Indonesia.
Untuk  menjelajahi  berbagai  dimensi  terkait program  KIP,  mulai  dari  evaluasi  pelaksanaan program  hingga  dampak  pada  akses  Pendidikan, tingkat  lulusan  dan  kesetaraan  Pendidikan.  Dengan menggali berbagai aspek program ini kami berharap dapat  memberikan  pemahman  yang  lebih  baik tentang  efektvitas  KIP  dalam  mencapai  tujuan  dan untuk memberikan panduan kebijakanyang lebih baik dalam  pengembangan  program  yang  serupa  dimasa yang akan datang.
Agar  penentuan  penerima  Beasiswa  KIP  ini sesuai dan dilakukan secara efektif dan menghasilkan keputusan  yang  cepat  dan  tepat  maka  diperlukan sebuah  sistem  dan  metode  yang  tepat  untuk mengatasinya.  Salah  satu  metode  yang  dapat menbantu untuk penyelesaian permasalahan pemberian  KIP  adalah  dengan  metode Weigth product (WP).  WP  adalah  merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  dalam  analisis  keputusan multi  kriteria  ( Multi  Criteria  Decision  Analysis, MCDA ).  Metode  ini  digunakan  untuk  mengambil keputusan  dengan  mempertimbangkan  bebrapa kriteria  dan  factor  yang  berbeda,  masing-masing dengan bobot atau tingkat kepentingan yang berbeda. Metode  WP  menggitung  hasil  total  dari  setiap alternatif berdasarkan kriteria yang diberi bobot dan alternatif  dengan  nilai  total  tertinggi  sebagai  pilihan terbaik.

## METODE PENELITIAN

## A. Beasiswa
Beasiswa  adalah  pemberian  bantuan  berupa banuan  keuangan  yang  diberikan  kepada
perorangan,  mahasiswa  atau  pelajar  yang digunakan  demi  keberlangsungan  Pendidikan yang ditempuh (Lahinta, 2009).

## B. Sistem pendukung keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System  (DSS) adalah  sebuah sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan pemecahan  masalah  maupun  kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan kondisi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur, dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat  (Darpi Nurhayati, 2022).
C. Metode Weigth Product (WP)
Metode  WP  merupakan  himpunan  berhingga dari alternatif keputusan yang dijelaskan dalam beberapa  hal  kriteria  keputusan.  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  &  Sulindawaty, 2013).
Berikut  adalah  perhitungan  metode  WP(Basri, 2017) :
1. Metode Weigth Product (WP) menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut,  dimana    rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut yang bersangkutan.
2. Proses  ini  sama  halnya  dengan  proses normalisasi
3. Prefensi  untuk  alternatif  Ai  diberikan sebagai berikut :
a.) Penentu nilai bobot (Basri, 2017)
𝑊𝑗 = 𝑊𝑗
∑ 𝑊𝑗
Wj adalah pangkat bernilai posotif  untuk  atribut  keuntungan  dan pangkat bernilai negative untuk atribut biaya b.) Penentuan nilai bobot S (Basri, 2017)
𝑆𝑖 = ∏ = 1𝑋𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗
Keterangan :
∏ : product Si :  Skor  /  nilai  dari  setiap alternatif ………. (2) ………. (1)
Xij :  Nilai  alternatif  ke-  i terhadap  atribut  j  wj  =  bobot  dari  setiap atribut atau kriteria n : Banyaknya kriteria
c.) Penentuan nilai Bobot V (Basri, 2017) 𝑉𝑖 = 𝑆𝑖 ∏ = 1𝑥𝑖𝑗 ∗ 𝑤𝑗 𝑛 𝑗
Keterangan : V :  Preferensi  alternatif  dianalogika sebagai vektor V X : Nilai kriteria W : Bobot kriteria / subkriteria i : Alternatif j : Kriteria n : Banyaknya kriteria * :  Banyaknya  kriteria  yang  telah
dinilai pada vector S
D. Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Kualitas  Tempe  Siap  Jual  Dengan Metode Weight Product ”  menyimpulkan
bahwa:  menghasilkan  keputusan  yang  lebih akurat
berdasarkan informasi data,
mempersingkat  waktu  penyelesaian  masalah dengan variabel- variabel yang dapat ditentukan user (Sembiring & Sulindawaty, 2013).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul “Penerapan Metode Weighted Product Untuk Pemilihan Lokasi Lahan Baru Pemakaman Muslim Dengan Visualisasi Google Maps ” menyimpulkan bahwa: Penerapan  metode Weighted  Product dalam sistem rekomendasi lahan ini memberikan hasil yang efisien karena proses perhitungannya lebih singkat (Hatta et al., 2016).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Perusahaan  yang  Berprestasi  dalam  Sektor Indutri  dengan  Metode Weighted  Product Nunik ” menyimpulkan bahwa: Sistem pendukung keputusan ini merupakan alat bantu yang  dapat  memberikan  solusi  dan  membantu dinas dalam proses penentuan perusahaan yang berprestasi  secara  komputerisasi  agar  lebih cepat  dan  tepat.  Hasil  penelitian  membuktikan bahwa  aplikasi  ini  mampu  membantu  dinas dalam  proses  seleksi  penentuan  perusahaan berprestasi dengan metode weight product , serta memberikan  informasi  perusahaan  berprestasi secara  efektif  dan  efisien  dengan  presentase pengujian  pengguna  sebesar  76,66  %  (Destria, 2021).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul  “Sistem  Pemilihan  Laptop  Terbaik
Dengan Menggunakan Metode Weighted Product (WP)”  menyimpulkan  bahwa:  Hasil dari  pennelitian  ini  memberikan  saran  laptop sesuai dengan kebutuhan spesifikasi untuk calon pembeli  dengan  tingkat  akurasi  perhitungan 100%  berdasarkan  perhitungan  manual  dan perhitungan  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan laptop (Susliansyah et al., 2019). Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian  Sepeda  Motor  Dengan  Metode Weighted  Product ”  menyimpulkan  bahwa: Dengan mengimplementasi-kan Metode
Weighted  Produc t  (WP)  sistem  mampu melakukan  pengurutan  produk  sepeda  motor sebagai  hasil  rekomendasi  produk  yang disarankan  berdasarkan  pemilihan  alternatif merk  dan  jenis  sepeda  motor,  serta  penentuan tingkat  kepentingan  pada  setiap  kriteria.  Dan sistem dapat membantu calon konsumen dalam proses  pengambilan  keputusan  dalam  memilih sepeda  motor  yang  sesuai  dengan  kebutuhan, keinginan  dan  kemampuan  calon  konsumen (Nurjannah et al., 2015).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul “Penerapan Metode Weighted Product (Wp)  Untuk  Penerimaan  Pegawai  Baru  Di  Pt. Tiga  Serangkai  Pustaka  Mandiri  Surakarta” menyimpulkan  bahwa:  Hasil  pengujian  dari Sistem  Penerimaan  Pegawai  Baru  PT.  Tiga Serangkai  Pustaka  Mandiri  Surakarta  dengan metode Weighted Product adalah hasil pengujian  fungsionalitas  memiliki  kinerja sistem  yang  dapat  berjalan  sesuai  dengan kebutuhan  fungsional  dan  hasil  pengujian validitas berdasarkan perbandingan perhitungan manual perusahaan dengan perhitungan aplikasi web  menggunakan  metode Weighted  Product pada  seleksi  administrasi  memiliki  tingkat keakuratan  sebesar  80%  dan  seleksi  tes memiliki  tingkat  keakuratan  sebesar  66.67%. Hal ini membuktikan bahwa sistem penerimaan pegawai baru dengan metode Weighted Product memiliki  kinerja  sistem  yang  baik  sehingga layak untuk  diterapkan di perusahaan PT. Tiga Serangkai Pustaka Mandiri Surakarta (Rohmah et al., 2016).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Siswa Terbaik Dengan Menggunakan  Metode Weighted  Product ” menyimpulkan bahwa: Proses penentuan siswa terbaik menggunakan metode Weighted Product ini dirasa cukup efektif dan efisien karena tidak berlandaskan  pada  satu  aspek  penilaian  saja.
………. (3)
sehingga  data  yang  diperoleh  menjadi  lebih akurat dan valid (Pratama et al., 2021).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penyeleksian  Konsumen  Terbaik  Dengan Menggunakan  Metode Weighted  Product
(WP)”  menyimpulkan  bahwa: Dengan  adanya sistem ini, keputusan penyeleksian berdasarkan kritera  menjadi  lebih  mudah,  administrasi menjadi lebih mudah mengambil keputusan dan bisa  bekerja  dengan  lebih  cepat  dan  efisien, Dengan  adanya  sistem  ini  memudahkan administrasi  untuk  menginput  data  konsumen (Susanti, 2019)
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul  “Metode Weighted  Product Untuk Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus” menyimpulkan  bahwa: Metode Weighted Product (WP)  dapat  menghasilkan  nilai-nilai yang  diperlukan  dan  mendukung  dalam mengambil  sebuah  keputusan  serta  dapat direkomendasikan  kepada  pihak  pemangku kepentingan dalam mengambil sebuah keputusan  yang  tepat  dan  akurat,  karena keputusan  yang  diambil  haruslah  tepat  sasaran sehingga  tidak  ada  pihak  yang  dirugikan  atau dikecewakan  akibat  sebuah  keputusan  yang kurang  tepat  sasaran  (Agustina  &  Sutinah, 2021).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul “Penerapan Metode Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop  Berbasis Web ”  menyimpulkan  bahwa: metode Weighted Product (WP) dalam
mengimplementasikan sistem pendukung keputusan  pemilihan  laptop  berbasiskan web berhasil  memberikan  saran  laptop  yang merupakan  nilai  tertinggi  dari  perhitungan metode Weighted Product (WP). Hasil
perhitungan menggunakan metode WP bernilai akurasi 100% berdasarkan perbandingan perhitungan  manual  dan  perhitungan  pada sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  laptop (Syafitri & Dewi, 2016).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul “Penerapan Metode Weighted Product Untuk  Seleksi  Kelayakan  Proposal  Program Kreativitas Mahasiswa” menyimpulkan bahwa: adapun  sistem  pendukung  keputusan  ini dibangun  menggunakan  metode weighted product dimana  metode  ini  digunakan  untuk menentukan  nilai-nilai  dari  setiap  kriteria berdasarkan bobot kemudian dilakukan perangkingan untuk menyeleksi setiap alternatif dari proposal PKM-Pengabdian kepada Masyarakat  berdasarkan  bobot  sehingga  dapat memperoleh hasil yang akurat  terhadap seleksi proposal  PKM-Pengabdian  kepada  Masyarakat (Yanto & Apriadi, 2019).
Berdasarkan  penelitian  dalam  jurnal  yang berjudul  “Implementasi  Metode Weighted Product untuk  Penentuan  Mustahiq  Zakat” menyimpulkan bahwa: dari uji coba yang telah dilakukan, disimpulkan bahwa metode weighted product merupakan salah satu metode pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang proses  perhitungannya  tidak  terlalu  rumit  dan mudah diimplementasikan(Print et al., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  seleksi  penerima  Beasiswa  KIP  yang  akan dibasah  dalam  penelitian  ini  memiliki  beberapa kriteria yang digunakan sebagai subkriteria dan akan
diproses  dengan  metode Weigth  Product .  Dimana nilai bobot dari Subkriteria tersebut antara lain:
Tabel 1. Sub Kriteria seleksi penerima Beasiswa KIP
No Sub Kriteria Variabel Nilai 1 Pekerjaan Orang Tua Tidak Bekerja 5 Serabutan 4 Buruh 3 Wiraswasta 2 PNS 1 2 Kartu Yang Dimiliki KIP
5
DTKS 4 KKS 3 PKH 2 SKTM 1 3 Penghasilan Orang Tua < 1000000 5
1000000 - 2000000 4 2000001- 3000000 3 3000001 - 4000000 2 > 4000000 1 4 Status Kendaraan Tidak Memiliki 5
Becak 4 Sepeda 3 Motor 2 Mobil 1 5 Status Kepemilikan Rumah Tidak Memiliki 3 Sewa 2 Milik Sendiri 1 6 Luas Bangunan Tidak Memiliki 5
< 20 M 4 20 - 30 M 3 31 - 40 2 > 40 1 7 Sumber Air Minum Sungai/Mata Air 3 Sumur 2 PDAM 1 8 Rentangan Daya 450 Watt 4 900 Watt 3 1300 Watt 2 2200 Watt 1 9 Jenis Atap Ijuk 3 Seng 2 Genteng 1 Tanah 5 10 Jenis Lantai Bambu 4 Ubin/Tegel/Teraso 3 Keramik 2 Marmer 1 11 Jenis Dinding Rumah Anyaman Bambu 3 Kayu 2 Tembok 1 12 MCK Berbagi Pakai 3 Milik Sendiri di Luar 2 Milik Sendiri di Dalam 1 Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## Penentuan nilai bobot
𝑊1 = 5 5 + 5 + 5 + 4 + 5 + 4 + 3 + 4 + 3 + 3 + 3 + 3 = 0.1064 𝑊2 = 5 5 + 5 + 5 + 4 + 5 + 4 + 3 + 4 + 3 + 3 + 3 + 3 = 0.1064

## Tabel 2. Perhitungan Nilai Bobot seleksi penerima Beasiswa KIP

## Sumber: Hasil penelitian (2023)
Lalu  menghitung  nilai  S  dari  setiap  subkriteria  dari alternatif  dipangkatkan  dengan  bobot  yang  telah
ditentukan sesuai dengan sub kreteria masing-masing :
S1 = (3) 0,1064 (1) 0,1064 (4) 0,1064 (2) 0,1064 (1) 0,0851 (1) 0,1064 (3) 0,0851 (4) 0,0638 (1) 0,0851 (4) 0,0638 (2) 0, 0638 (1) 0, 0638 = 0,1626 S2 = (2) 0,1064 (3) 0,1064 (4) 0,1064 (2) 0,1064 (1) 0,0851 (3) 0,1064 (2) 0,0851 (4) 0,0638 (2) 0,0851 (4) 0,0638 (1) 0, 0638 (1) 0, 0638 = 0,1873
Untuk data selanjutnya dihitung dengan perhitungan yang sama, dimana hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Perhitungan Nilai Bobot subkriteria dari alternatif seleksi penerima Beasiswa KIP
Untuk  mendapatkan  nilai  prefensi  alternative  (  V) untuk perengkingan alternative dari setiap subkriteria masing-masing :
Tabel 4. Perhitungan prefensi alternative seleksi penerima Beasiswa KIP
Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Hasil  dari  rekomendasi  dari  perhitungan weigth product adalah sebagai berikut:
Tabel 5. rekomendasi seleksi penerima Beasiswa KIP
ada 74 calon penerima beasiswa yang
direkomendasikan untuk mendapatkan beasiswa KIP da 12 tidak direkomendasikan dikarenkan kurang sesuai dengan kriteria untuk calon penerima beasiswa KIP

## KESIMPULAN
Dari  hasil  laporan  dari  sistem  pendukung keputusan  seleksi  rekomendasi  penerima  beasiswa KIP  ini,  maka  penulis  dapat  mengmbil  kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam  meberikan  atau  menetapkan  calon penerima beaiswa KIP para calon penerima beasiswa  diperlukannya  kejujuran  dalam pengisian  biodata  dan  hal-hal  lain  yang menjadi kriteria pertimbangan dalam penentuan calon  penerima beaiswa tersebut yang dilakukan oleh calon penerima maupun dari  orang  tua  sesuai  dengan  kondisi  yang ada.
2. Perlu  dilakukan survey secara  langsung terhadap  kondisi  calon  penerima  beasiswa dengan  cara  mendatangin  aparat  terkecil atau  terdekat  dari  colon  penerima  beasiswa hal  ini  dilakukan  untuk  memastika  bahwa pemberian  beasiswa  ini  sesuai  dan  tepat sasarn
3. Bahwa metode Weigth Product (WP) sesuai untuk membantu penetapan calon penerima beasiswa KIP Perlu dilakukan pengembangan terhadap penelitian yang sejenis guna
menyempurnakan penelitian  ini,  disesuai  dengan  regulasi dan kondisi Masyarakat untuk saat ini.

## REFERENSI
Agustina, N., & Sutinah, E. (2021). Metode Weighted Product Untuk Pendukung Keputusan Pemberian  Bonus. Journal  of  Information System, Applied, Management, Accounting and Research , 5 (4), 1014–1024. https://doi.org/10.52362/jisamar.v5i4.606
Basri. (2017). Metode Weightd Product (Wp) Dalam
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa Prestasi. Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) , 2 (1), 1– 6.
https://doi.org/https://doi.org/10.24252/insypr o.v2i1.2474.g2610
Darpi  Nurhayati,  S.  (2022).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pendeteksi  Kerusakan  Komputer Pada  Universitas Al-Khairiyah. J-Tekin , 1 (1), 24–30.
Destria,  N.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan Perusahaan  yang  Berprestasi  dalam  Sektor Indutri  dengan  Metode  Weighted  Product.
Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknologi Informasi (JURSISTEKNI) , 3 (2), 1–11.
https://doi.org/10.52005/jursistekni.v3i2.88
Hatta, H. R., Rizaldi, M., & Khairina, D. M. (2016).
Penerapan  Metode  Weighted  Product  Untuk Pemilihan  Lokasi  Lahan  Baru  Pemakaman Muslim  Dengan  Visualisasi  Google  Maps. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem Informasi , 2 (3), 85–94. https://doi.org/10.25077/teknosi.v2i3.2016.85-
94
Lahinta,  A.  (2009). Konsep  Rancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kandidat Penerima Beasiswa (Studi Kasus pada TPSDM Propinsi  Gorontalo) .  Universitas  Gadjah Mada.
Nurjannah, N., Arifin, Z., & Khairina, D. M. (2015).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Weighted Product. Informatika  Mulawarman :  Jurnal
Ilmiah Ilmu Komputer , 10 (2), 20.
https://doi.org/10.30872/jim.v10i2.186
Pratama,  E.,  Dewi,  L.  S.,  &  Prihatin,  T.  (2021).
Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Siswa Terbaik Dengan Menggunakan Metode Weighted Product. J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 5 (2), 7–11. https://doi.org/10.37438/jimp.v5i2.262
Print,  I.,  Eliyen,  K.,  Efendi,  F.  S.,  Polinema,  P.,  & Kediri,  K.  (2019). Implementasi  Metode Weighted  Product  untuk  Penentuan  Mustahiq Zakat . 4 (1), 148–150. http://bit.ly/InfoTekJar Rohmah,  N.,  Remawati,  D.,  &  KKW,  A.  (2016). Penerapan  Metode  Weighted  Product  (Wp) Untuk  Penerimaan  Pegawai  Baru  Di  Pt.  Tiga Serangkai  Pustaka  Mandiri  Surakarta. Jurnal Ilmiah SINUS , 14 (2), 41–58.
Sembiring,  B.,  &  Sulindawaty.  (2013).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kualitas Kayu. Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan , 1 (SPK), 327–337.
Susanti. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penyeleksian  Konsumen  Terbaik  Dengan Menggunakan  Metode  Weighted  Product (Wp). Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan
Komunikasi , 9 (1), 2087–2372. https://jurnal.unnur.ac.id/index.php/jurnalfiki/a rticle/view/341
Susliansyah, S., Aria, R. R., & Susilowati, S. (2019).
Sistem  Pemilihan  Laptop  Terbaik  Dengan Menggunakan  Metode  Weighted  Product (Wp). Jurnal Techno Nusa Mandiri , 16 (1), 15– 20. https://doi.org/10.33480/techno.v16i1.105
Syafitri,  N.  A.,  &  Dewi,  A.  P.  (2016).  Penerapan Metode  Weighted  Product  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop
Berbasis  Web. SemanTIK , 2 (1),  169–176. https://doi.org/10.1016/j.bmc.2010.09.050 Yanto, R., & Apriadi, D. (2019). Penerapan Metode
Weighted  Product  untuk  Seleksi  Kelayakan Proposal  Program  Kreativitas  Mahasiswa. Telematika , 12 (1), 46. https://doi.org/10.35671/telematika.v12i1.765