## Decision Support System in Identification of Swallow's Nest Quality with Weighted Product Method
1 Ardialis, 2 Sarjon Defit, 3 Gunadi Widi Nurcahyo 1,2,3 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Email: ardialis95@gmail.com

## Abstract
This Decision Support System is related to the Weighted Product method in considering the criteria and weights.  The  Weighted  Product  (WP)  method  is  one  of  the  methods  used  to  complete  the  decision- making  system  by  considering  the  criteria  and  weights.  Decision  making  on  the  quality  of  the  best swallow's nest is that there is no determination criteria so that it does not provide a maximum decision. This  method  uses  equations  to  connect  attributes  and  only  produces  the  largest  value  that  will  be selected  as  the  best  alternative.  The  use  of  the  Weight  Product  method  produces  ranking  results  in accordance with calculations from the manual with both data showing an accuracy rate of 100%. These results  are  implemented  into  a  website-based  decision  support  system  using  PHP  and  Mysql programming in general the system built has been able to run and can produce ranking data well.
Keywords: Decision Support System, Swallow's Nest, Weighted Product, Website.

## 1. INTRODUCTION
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 [1]. Dalam pengambilan keputusan suatu  organisasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  Decision  Support  System  (DSS)    dilatih menggunakan  dataaset  untuk  memberikan  analisis  informatif  untuk  meningkatkan  efisiensi pengambilan keputusan[2]. Sistem Pendukung Keputusan dalam penerapannya mempunyai beberapa metode,  yang  mana    penelitian  ini  penulis  menggunakan  salah  satu  metode  yakni  metode  Weighted Product. Metode Weighted Product adalah istilah beberapa kriteria keputusan  yang dijelaskan yaitu himpunan berhingga dari alternaif keputusan. Metode Weighted Product juga sering dikenal  dengan istilah metode perkalian terbobot [3].
Weighted Product adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang digunakan untuk  menyelesaikan  kasus  yang  mempunyai  data  dengan  banyak  atribut  dengan  mengalikan  hasil penilaian  dari  setiap  atribut  [4].  Metode  Weighted  Product  menggunakan  perkalian  dalam menghubungkan rating atribut, yang mana rating dalam setiap atribut harus dipangkatkan lebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan [5]. Metode Weighted Product merupakan salah satu metode yang banyak digunakan dalam pengambilan keputusan dikarenakan metode ini mampu memberi solusi terbaik dalam pencarian dengan sistem perengkingan dan proses perhitungan yang cukup mudah dan tidak  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  perhitungan  [6].  Dalam  pengaplikasikannya  metode
Weighted Product sudah cukup sukses diaplikasikan oleh beberapa peneliti sebelumnya seperti untuk diagnosis  penyakit  pneumonia,  dan  untuk  pemilihan  televisi  layar  datar.  Metode  Weighted  Product adalah  metode  dalam  pengambilan  keputusan  berdasarkan  nilai  variabel  yang  digunakan  yang dipangkatkan  dengan  bobotnya  untuk  mengetahui  besarnya  nilai  preferensi  yang  dihitung.  Semakin besar nilai preserensi suatu alternatif  solusi maka alternatif  solusi itu semkin diminati [7].
Metode Weighted Product ini juga bisa digunakan dalam penentuan karyawan terbaik merujuk dari sumber (Hafiz & Makmur) dalam penentuan karyawan terbaik pada PT.Telkom cab.Lampung  masih dalam bentuk  manual  sehingga  unsur  subyektifitas sangattinggi, selain itu membuat waktu penentuan karyawan menjadi lebih lama dan kadang terlambat dikarenakan jumlah karyawan yang relatif banyak. Oleh karena itu supaya waktu perhitungannya menjadi lebih mudah dan singkat metode yang dipilih adalah metode Weighted Product [8]. Pada penelitian sebelumnya juga ada menghasilkan pemberian saran  laptop  yang  merupakan  nilai  tertinggi  dengan  perhitungan  metode  Weighted  Product  (WP), berdasarkan  perbandingan  perhitungan  manual  dan  perhitungan  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  laptop  yang  mana  nilai  bobot  kriteria  adalah  hasil  masukan  user  dan  hasil  perhitungan menggunakan metode Weighted Product bernilai akurasi 100% [9][10].
Penggunaan  Metode  Weighted  Product  digunakan  supaya  mempermudah  pemahaman  dan membantu dalam menentukan kualitas sarang burung Walet terbaik di lingkungan masyarakat. Masih terdapat beberapa penelitian mengenai Metode Weighted Product hal ini berguna sebagai pembanding serta  bahan  referensi  bagi  penulis  [11].  Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  pada  latar belakang maka ditentukan rumuskan masalah yaitu: bagaimana menerapkan Metode Weighted Product pada  sistem  pendukung  keputusan  dalam  mengidentifikasi  sarang  burung  wallet  dan  bagaimana menghasilkan  aplikasi  penerapan  Metode  Weighted  Product  dalam  mengidentifiksi  kualitas  sarang burung wallet. Weighted Product merupakan suatu metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  yang  mempunyai  data  dengan  banyak  atribut.  Metode  WP menggunakan perkalian untuk  menghubungkan peringkat atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan [12][13].

## 2. METHODS
Penelitian ini dilakukan dengan mengikuti kerangka kerja yang sudah disusun sebelumnya agar hasil  penelitian  terstruktur  dan  terarah  [14].  Kerangka  kerja  merupakan  tahapan-tahapan  proses penelitian yang terurut berdasarkan langkah-langkah yang saling terhubung atau berkaitan seperti pada gambar 1 [15].

## Figure 1 Kerangka Kerja Penelitian
Rumus   umum   yang  digunakan   untuk   menentukan kriteria dan bobot seperti contoh berikut:
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (1)
Dimana :
W = bobot kriteria
𝑆 𝑡 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Dimana:
S =  preferensi alternative
W =  bobot kriteria X  =  nilai kriteria I  =  alternatif ke-i sampai dengan n
J  =  kriteria
𝑉 𝑡 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 ∗𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)

## 2.1 Mengumpulkan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data observasi data ini didapat atau diambil dari sebuah perusahaan kemudian diolah sesuai kebutuhan untuk merancang sebuah sistem dengan menggunakan Metode  Weighted  product  untuk  menentukan  kualitas  sarang  burung  terbaik.  Kriteria  merupakan variabel yang digunakan dalam perhitungan kualitas sarang walet, sementara alternatif merupakan data sarang  walet  yang  akan  dilakukan  penilaian.  Pada  penelitian  ini  kriteria  digunakan  simbol  C  dan alternatif sebagai A. Berikut ini adalah data kriteria yang digunakan yaitu :
C1 = Ukuran/Bentuk
C2 = Warna C3 = Kadar/Kandungan Air
C4 = Harga
Table 1 Kriteria dan Nilai Bobot Kriteria Keterangan Nilai Bobot C1 Ukuran/Bentuk 40% C2 Warna 30% C3 Kadar/Kandungan Air 20% C4 Harga 10%
Data kriteria dan nilai bobot didasarkan dari hasil wawancara dengan PT. Cahaya Riau Walet.
Table 2 Bobot Nilai Keterangan Nilai Keterangan Sangat Baik  5 Sangat Baik Baik 4 Baik Cukup Baik  3 Cukup Baik Buruk 2 Buruk
Data penilaian bobot didasarkan pada penilaian standar likert.

## 2.2 Merancang Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  langkah  awal  membangun  sistem  yang  akan  menghasilkan  sebuah sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  memproses  analisa  penelitian  secara  komputerisasi.  Dalam penelitian  ini  dilakukan  proses  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  kualitas  sarang burung  walet  menggunakan  metode  Weighted  Product.    Rancangan  yang  telah  dibuat  kemudian dituangkan  kedalam  sebuah  pemrograman  berbasis  web.  Aplikasi  yang  dibangun  bertujuan  untuk mempermudah  masyarakat  dalam  menentukan  kualitas  satang  Burung  walet  terbaik  menggunakan metode Weighted Product.

## 2.3 Mengimplementasikan Sistem
Perancangan Implementasi sistem ini dilakukan untuk membandingkan hasil yang didapatkan dengan analisa secara manual dengan sistem. Membangun sebuah sistem yang berbasis komputerisasi ada dua komponen yang harus dipenuhi.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Pada kasus dalam mengindentifikasi kualitas sarang burung walet terbaik   yang digunakan oleh petani  walet  atau  perusahaan  harus    melalui    beberapa    pertimbangan  sebelum  mengambil  sebuah keputusan.

## 3.1 Menerapkan Metode Weighted Product (WP)
Pada tahap ini data yang telah dikumpulkan akan dianalisis. Berikut ini adalah langkah penyelesaian pada penentuan kualitas sarang walet menggunakan metode Weight Product:

## 3.1.1 Nilai Bobot Kriteria
Nilai  dari  setiap  atribut  yang  merupakan  hasil  proses  penginputan  data  yang  sudah  dikonferensikan berdasarkan bobot kriteria yang sudah ditentukan melalui proses perhitungan.
Table 3 Kriteria Ukuran/Bentuk Sarang Walet (C1) Range Bobot Mangkok Super 7 Sudut 6 Oval 5 Mangkok Kw 4 Patahan 3 Kakian 2 Serbuk 1
Kriteria ukuran merupakan bentuk dari sarang walet. Berdasarkan wawancara terdapat beberapa jenis bentuk dan ukuran seperti mangkok super, sudut, oval dan lainnya.
Table 4 Kriteria Warna Sarang Walet (C2) Range Bobot Putih Kapas 5 Putih Beras 5 Putih Biasa 4 Cream 3
Kriteria warna merupakan warna dari sarang walet. Berdasarkan wawancara terdapat beberapa warna seperti putih kapas, putih beras, putih biasa dan warna cream.
Table 5 Kriteria Kadar/Kandungan Air Sarang Walet (C3) Range Bobot Kring Krek 8 Kadar 1% 7 Kadar 2% 6 Kadar 3% 5 Kadar 4% 4 Kadar 5% 3 Kadar 6% 2
Kriteria C3 merupakan kandungan air dari sarang walet. Berdasarkan wawancara terdapat beberapa kandungan air seperti kring krek, kadar 1%, kadar 2% hingga kadar 7%.Tabel 3 Kriteria Ukuran/Bentuk
Table 6 Kriteria Harga Sarang Walet (C4) Range (Kg) Bobot Mangkok Super (12-13 juta) 9 Oval (11 juta) 8 Sudut (9,5-10 juta) 7 Mangkok Kw (9,5-10 juta) 7 Patahan (7,5-8 juta) 6 Kakian (3,5-4 juta) 5 Serbuk (2 juta) 4
Kriteria C4 merupakan harga dari sarang walet. Berdasarkan wawancara terdapat beberapa harga sarang walet berdasarkan bentuk atau ukuran seperti pada tabel 6 Tabel 3 Kriteria Ukuran/Bentuk.

## 3.1.2 Menentukan Rating Kecocokan
Berdasarkan rating diatas dapat dibentuk matriks keputusan, yaitu:
Table 7 Rating Kecocokan Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 7 5 8 9 A2 7 5 7 8 A3 6 5 6 7 A4 5 3 3 4 A5 4 4 2 9 A6 5 3 1 4 A7 2 5 8 5 A8 4 3 1 7
Rating  kecocokan  dilakukan  dalam  8  buah  sarang  walet  yang  mempunyai  bentuk  atau  ukuran, warna, harga dan kandungan air yang berbeda. Hasil dari tabel 7 merupakan nilai bobot yang didasarkan pada nilai bobot kriteria yang dapat dilihat pada tabel 3, 4, 5, 6.

## 3.1.3 Menentukan Normalisasi Bobot
Perhitungan metode WP yang dimulai dengan cara menentukan perbaikan bobot, yaitu: W = [40,30,20,10].
40 40
40+30+20+10               100
40 30
40+30+20+10               100
40 40 40+30+20+10               100
40 40
40+30+20+10               100

## 3.1.4 Membangkitkan Nilai Vektor S
Menentukan  nilai  vector  S  dengan  mengalikan  data  setiap  nilai  alternatif  rating  kecocokan  yang berpangkat dari hasil bobot data perhitungan nilai vektor S dari setiap alternatif adalah :
S1  = (70.40) (50.30) (80.20) (90.10)
= 6,664575 S2  = (70.40) (50.30) (70.20) (80.10)
= 6,412964 S3  = (60.40) (50.30) (60.20) (70.10)
= 5,768881
S4  = (50.40) (30.30) (30.20) (40.10)
W1 = = = 0,4 W1 = = = 0,3 W1 =
= = 0,2 W1 = = = 0,1
= 3,787517 S5  = (40.40) (40.30) (20.20) (90.10) = 3,77635 S6  = (50.40) (30.30) (10.20) (40.10) = 3,040398
S7  = (20.40) (50.30) (80.20) (50.10)
= 3,807308 S8  = (40.40) (30.30) (10.20) (70.10) = 2,940832

## 3.1.5 Menentukan Nilai V
Perhitungan nilai vektor dilakukan untuk menormalisasi bobot berdasarkan data yang ada. Berikut ini adalah perhitungan nilai vektor.
Hasil dari perhitungan menunjukan bahwa alternatif dapat di urutkan dari yang terbesar hingga terkecil.
Table 8 Hasil Perhitungan Alternatif Nilai V Rangking A1 0,18411 1 A2 0,177159 2 A3 0,159367 3 A7 0,105178 4 A4 0,104630 5
Alternatif Nilai V Rangking A5 0,104322 6 A6 0,083991 7 A8 0,081241 8

## 3.1.6 Hasil Perhitungan Ms. Excel
Hasil perbandingan ms.excel dengan perhitungan manual yang dilakukan dapat menjadi salah satu  alternatif  yang  dapat  digunakan  dalam  penelitian.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  dalam ms.excel.
Table 9 Perhitungan Bobot No Bulan w1 0,4 w2 0,3
w3
0,2 w4 0,1

## 3.2 Implementasi Sistem
Pengolahan data admin pada sistem, pengguna harus masuk kedalam sistem dan memilih menu admin. Pengguna memasukan data sesuai form . Berikut gambar tampilan halaman admin sistem ini :

## Figure 2 Tampilan Sistem
Untuk dapat melakukan pengolahan data sarang pada sistem, pengguna harus masuk ke sistem dan  memilih  menu  sarang.  Pada  gambar  3  menyatakan  bahwa  hasil  penginputan  data  berhasil  di simpan seperti berikut ini.
Alternatif Nilai Kriteria S
V Rangking A1 7 5 8 9 6,664575 0,18411 1 A2 7 5 7 8 6,412964 0,177159 2 A3 6 5 6 7 5,768881 0,159367 3 A4 5 3 3 4 3,787517 0,104631 5 A5 4 4 2 9 3,77635 0,104322 6 A6 5 3 1 4 3,040398 0,083992 7 A7 2 5 8 5 3,807308 0,105178 4 A8 4 3 1 7 2,940832 0,081241 8

## Figure 3 Tampilan Data Sarang Walet
Pada gambar 4 dijelaskan bahwa form proses menggunakan metode Weight Product yang harus diinputkan yaitu hasil dari proses penilaian sarang walet yang dimasukan sebelumnya. Form ini harus diinputkan dengan benar sesuai dengan formatnya masing-masing.

## Figure 4 TampilanForm Penilaian
Proses penilaian akan memasukan data alternatif sarang walet yang akan dilakukan penilaian dan perangkingan kualitas sarang walet dengan metode WP . Hasil dari penginputan data penilaian sarang sebagai berikut.

## Figure 5 Tampilan Hasil Penilaian

## Figure 6 Tampilan Laporan Hasil Penilaian

## 3.3 Analisa Hasil Pengujian
Dari proses pengujian ini dapat disimpulkan bahwa setiap data yang akan diinputkan kedalam sistem  harus  benar-benar  sesuai  dengan  format  sistem  yang  dibuat  apabila  ada  kesalahan  dalam penginputan data kedalam sistem, maka sistem akan menolak dan muncul kolom berwarna merah pada form yang belum diisi. Apabila diinputkan dengan benar sistem dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan harapan yang diinginkan. Pada pengujian tingkat keakurasian didapat dengan nilai yang sama dan perangkingan yang dari kualitas sarang walet.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = Jumlah Data Valid
Jumlah Seluruh Data 𝑥 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 3 3 𝑥 100% = 100%
Dari perhitungan diatas, dapat dijelaskan bahwa dengan tingkat akurasi yaitu sebesar 100% .

## 4.  CONCLUSIONS
Secara  umum  sistem  yang  dibangun  telah  bisa  berjalan  dan  dapat  menghasilkan  data perangkingan dengan baik. Penggunaan metode Weight Product menghasilkan hasil perangkingan sesuai dengan perhitungan dari manual dengan baik data sama menunjukan angka 100%  akurasi. Beberapa hal yang disarankan mengenai perangkingan kualitas sarang walet dengan metode Weight Product ini adalah pada  pengembangan  selanjutnya  diharapkan  fitur  yang  ditampilkan  lebih  lengkap.  Seperti penggunaan metode lain sebagai metode perbandingan untuk perangkingan data sarang burung walet dan pengembangan selanjutnya diharapkan dapat menambahkan kriteria yang digunakan sebagai acuan dalam perhitungan agar dapat menjadi lebih baik.

## REFERENCES
[1] Vladimir S. Simankov V. S., Cherkasov A. N., Buchatskiy P. Y., & Teploukhov S. V, “Synthesis of a Decision Support System Based on an Intelligent Situational Center,” International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), IEEE, 2020, pp. 182-185.
[2] Chatterjee  P.,  Cymberknop  L.  J.,  Armentano  R.  L,  “IoT-based  Decision  Support  System  for Intelligent  Healthcare  –  Applied  to  Cardiovascular  Diseases”,  International  Conference  on Communication Systems and Network Technologies, IEEE, 2017, pp. 362-366.
[3] Roni R., Sumijan, S., & Santony J, “Metode Weighted Product dalam Pemilihan Penerima Beasiswa Bagi Peserta Didik.),” Vol 3(1), Jurnal Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi (Resti), 2019, pp. 87-93.
[4] Nababan L., & Tuti E, “Determination Feasibility of Poor Household Surgery By Using Weighted Product Method”, International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), Parapat, IEEE, 2018.
[5] Khairina  D.  MD.,  Asrian  M.  R.,  &  Hatta  H.  R,  “Decision  Support  System  For  New  Employee Recruitment Using Weighted Product Method,” d Int. Conf. on Information Tech., Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE), Semarang, IEEE, 2016, pp. 297-301.
[6] Eliyen K., & Efendi F.S,”Implementasi Metode Weighted Product untuk Penentuan Mustahiq Zakat,” Vol 4(1), Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan, 2019, pp. 146-150.
[7] Supriyono H., & Sari C., P, ”Pemilihan Rumah Tinggal Menggunakan Metode Weighted Product,” Vol 1(1), Jurnal Khazanah Informatika, 2015, pp. 23-28.
[8] Hafiz  A.,  &  Ma’mur  M,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  dengan Pendekatan Weighted Product”, Vol 15,  Jurnal Cendikia, 2018, pp. 23-28.
[9] Ningsih  E.,  Dedih  D.,  &  Supriyadi  S,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Peluang  Usaha Makanan yang Tepat Menggunakan Weighted  Product (WP) Berbasis Web,” Vol 9(3), Ilkom Jurnal Ilmiah, 9(3), 2017, pp. 244-254.
[10] Ahmadi, A., & Wiyanti, D. T. “Implementasi Weighted Product ( WP ) dalam Penentuan Penerima
Bantuan Langsung Masyarakat PNPM Mandiri Perdesaan,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2014, pp. 19–22.
[11] Aminudin N., Shankar K., & Deepalakshmi P, “Weighted Product and Its Application to Measure Employee Performance,” International Journal of Engineering & Technolog, 2018, pp. 102-108.
[12] Oktafianto, Sudrajat A., Kangawit R. M, “Determining housing location using weighted product,” Vol 7(4), International Journal of Engineering & Technology, 2018, pp. 3563-3568.
[13] Budiharjo,  Windarto  A.  P.,  &  Muhammad  A,  “Comparison  of  Weighted  Sum  Model  and  Multi Attribute Decision Making Weighted Product Methods in Selecting the Best Elementary School in Indonesia,” Vol 11(4), International Journal of Software Engineering and Its Applications, 2017, pp. 69-90.
[14] Astriratma R., Santoni M. M., & Irmanda H. N, “SPK Berbasis Web Menggunakan Logika Fuzzy Untuk Diagnosa Penyakit Jantung,” Vol 12(2), Jurnal Sistem Informasi (JSI), 2020, pp. 2046-2059.
[15] Novalia E., Na’am J., Nurcahyo G. W., & Voutama A, “Website Implementation with the Monte Carlo Method as a Media for Predicting Sales of Cashier Applications,” Vol 2(3), Jurnal Systematics, 2020, pp. 118-131.
[16] Pangestu B. M., & Anwar S. N, “Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit dengan Metode AHP Berbasis Web Mobile,” Prosiding SENDI_U, 2018, pp. 295-301.