## IMPLEMENTASI METODE WASPAS UNTUK MENENTUKAN IKAN TERI ASIN KERING BERKUALITAS TERBAIK
Aggy Pramana Gusman 1) , Rindu Rafvia Linostu 2) , Surmayanti 3) 1,2,3 Sistem Informasi, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia Email: 1 Apgusman@gmail.com, 2 linosturafviarindu@gmail.com , 3 Surmayanti1994@gmail.com ,

## Abstract
For  people  who  live  on  the  coast,  the  sea  /  beach  is  a  promising  source  of  income  to  depend  on  life  and Indonesia is a country that has a lot of coastal edges, one of which is the southern coast of West Sumatra, the people  around  depend  on  life  by  selling  fish  both  fresh  and  fish  marinated,  especially  marinated  fish  will  get more benefits because of the preservation of the fish due to the tempting benefits, many residents process  with origin or nonstandard processes so that salted fish do not last long compared to the salting process that meets the standards, UD LABA-LABA is an agent / dealer selling types of fish including salted fish, with the condition that many residents make salted fish that do not meet the standards, the Profit must be very careful to buy salted fish processed by residents because of its very short durability, of course if one buys will incur losses on the part of  UD  LABA-LABA,  the  Weight  Aggregated Sum Product Assessment  (WASPAS)  Method  is  a  method  that  can reduce  errors  or  optimize  the  assessment  for  sorting  highest  and  lowest  values,  this  method  is  built  and implemented in the form of a system to assist UD LABA-LABA in purchasing fish salted processed citizens, after applying to UD. LABA-LABA and generate a profit increase of 20% from before this method was implemented.
Keywords:  Decision  Support  System,  Information  System,  The  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment,

## WASPAS

## Abstrak
Pada  masyarakat  yang  hidup  di  tepian  pantai,  lautan/pantai  adalah  sumber  penghasilan  yang  menjanjikan untuk  bergantung  hidup  dan  Indonesia  adalah  negara  yang  memiliki  banyak  tepian  pantai,.  Salah  satunya pesisir  selatan di Sumatra Barat. Warga sekitar pantai menggantungkan hidup dengan menjual ikan baik ikan segar maupun ikan yang diasinkan, khusus ikan yang di asinkan akan mendapatkan keuntungan yang akan lebih banyak  karena  ke  awetan  ikan  tersebut  dikarenakan  keuntungan  yang  mengiurkan  tersebut  banyak  warga mengolah  dengan  proses  asal-asalan  atau  tidak  standar  sehingga  ikan  asin  tersebut  tidak  bertahan  lama dibandingkan proses pengasinan yang memenuhi standar, UD LABA LABA adalah sebuah agen/bandar menjual jenis ikan termasuk ikan asin, dengan kondisi banyaknya warga yang membuat ikan asin yang tidak memenuhi standar  maka  UD  LABA  LABA  harus  hati  hati  sekali  untuk  membeli  ikan  asin  olahan  warga  di  karenakan keawetannya yang sangat sebentar, tentunya jika salah membeli akan menimbulkan kerugian di pihak UD LABA LABA.  Untuk  menyelesaikan  permasalalahan  tersebut  maka  diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS).  Metode  WASPAS  dalah metode yang  dapat mengurangi kesalahan-kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemililahan nilai tertinggi dan terendah (Handayani, M., Marpaung, N., & Anggraini, S. (2019)), metode ini dibangun dan di implementasikan dalam  bentuk  sistem  untuk  membantu  UD  LABALABA  dalam  membeli  ikan  asin  olahan  warga.  Kriteria  yang digunakan  yaitu ukuran  ikan, warna ikan, aroma ikan, tektur  ikan dan daya tahan ikan. Penerapan sistem ini menghasilkan kenaikan keuntungan 20% dari sebelum sistem di terapkan.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan,  Sistem  Informasi,  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment, WASPAS.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  dan  informasi  sangat berperan penting untuk menunjang aktivitas  sehari- hari, baik dalam bidang bisnis, hiburan, pendidikan, pemerintahan  dan  lain  sebagainya  (Wedyawati,  V. (2019)). Informasi dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan ( Decision Support  System )  mulai  dari  mengidentifikasi masalah,  memilih  data  yang  relevan,  menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses
pengambilan keputusan, dan mengevaluasi pemilihan  alternatif,  penilaian,  perubahan  kriteria serta  perubahan  nilai  bobot  (Handayani  & Marpaung, 2018).
Metode  WASPAS  ( Weight  Aggregated  Sum Product Assesment ) merupakan  metode  yang dapat mengurangi kesalahan - kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan terendah (Zalukhu, Y., & Zay, R.
A.2018  ).  Metode  ini  merupakan  kombinasi  unik dari  pendekatan  MCDM  yaitu  model  jumlah tertimbang (Weight  Sum  Model/WSM) dan  model produk  tertimbang (Weight  Product  Model/WPM).
Pada awalnya membutuhkan normalisasi linier dari elemen  matriks  keputusan  dengan  menggunakan dua persamaan (Bengnga, A., & Pakaya, N. 2017).
UD.  Laba-laba  merupakan  usaha  rumahan yang  mengolah  ikan  teri  segar  menjadi  ikan  teri asin  kering.  Agar  tidak  rusak  atau  busuk,  ikan  teri segar  langsung  direbus  yang  dicampur  dengan garam  di  tengah  laut  karena  dibutuhkan  waktu tempuh  yang  cukup  lama  untuk  mencapai  daratan Patang,  P.,  &  Yunarti,  Y.  (2014).  Namun  secara umum  proses  pengolahan  ikan  teri  asin  kering secara  tradisional  kurang  memperhatikan  aspek sanitasi  dan  kehigienisan  dalam  proses  persiapan, pengolahan  dan  penyimpanan  produk.  Akibatnya adalah  hasil  olahan  ikan  teri  asin  kering  akan mudah  mengalami  kerusakan  secara  mikrobiologis dan  kimiawi  Akbardiansyah,  A.,  Desniar,  D.,  & Uju,  U.  (2018).  Melihat  kenyataan  yang  terjadi didalam  industri  pengolahan  ikan  teri  asin  kering, maka  harus  dicari  jalan  keluar  yang  tepat  agar proses  pengolahan  ikan  teri  asin  kering  dapat menghasilkan produk yang terbaik.
Penelitian  sejenis  juga  pernah  diteliti  oleh Ulva,  A.,  Iqbal,  D.,  Nuraini,  N.,  Mesran,  M., Sutiksno,  D.  U.,  &  Yuhandri,  Y.  (2018,  July). Untuk  mencari  bibit  lele  terbaik  untuk  di budidayakan.  Dari  hasil  penelitian  diatas  maka dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  antara  lain: Untuk  kedua  metode  didalam  Sistem  Pendukung Keputusan  dalam  hal  ini  adalah  metode  MOORA dan  metode  WASPAS  dapat  digunakan  dalam pengambilan keputusan pemilihan bibit lele terbaik. Setelah  melakukan  perbandingan  untuk  masing- masing  bobot  metode  MOORA  dan  metode WASPAS maka dapat disimpulkan bahwa penjumlahan  menggunakan  metode  MOORA  lebih cepat,  tepat  dan  mudah  dalam  menghasilkan  nilai alternatif,  sehingga  metode  MOORA  adalah metode  yang  paling  efektif  untuk  menyelesaikan kasus tersebut.
Untuk  mendapatkan  kriteria  yang  diinginkan maka  dibutuhkan  sistem  pengambilan  keputusan yang  berbasiskan  komputer  umtuk  membantu dalam penentuan kritieria ikan teri agar mendapatkan output ikan teri asin kering berkualitas  terbaik.  Berdasarkan  latar  belakang diatas, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian, dengan judul “ Pengimplementasian Metode WASPAS dalam Perancangan Sistem Pengambilan Keputusan  untuk  Menentukan  Ikan  Teri  Asin Kering  Berkualitas  Terbaik  pada  UD.  Laba-laba Berbasis Web ”.
2. Metode Penelitian
2.1 Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product

## Assesment (WASPAS)
Metode Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS) merupakan  metode  yang dapat mengurangi kesalahan-kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan terendah.  Metode ini  merupakan kombinasi  unik  dari  pendekatan  MCDM  yaitu model jumlah tertimbang (Weight Sum Model/WSM) dan model produk tertimbang (Weight Product  Model/WPM)  ( Ickhsan,  M.,  Anggraini, D.,  Haryono,  R.,  Sahir,  S.  H.,  &  Rohminatin, R. (2018)) . Pada awalnya membutuhkan normalisasi  linier  dari  elemen  matriks  keputusan dengan menggunakan dua persamaan.
Langkah-langkah metode weighted aggregated sum product assesment (WASPAS) adalah sebagai berikut:
a. Menentukan  normalisasi  matriks  dalam pengambilan keputusan

## Xij
= 𝑋11 𝑋12 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 𝑋2𝑛 𝑋𝑚1 𝑋𝑚2 𝑋𝑚𝑛
.......... [1]
b. Jika  nilai  maksimal  dan  minimal ditentukan,  maka  persamaan  menjadi sebagai berikut:
Jika kriteria benefit, maka :
Rij = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑥𝑖𝑗 ......... [2]
Jika kriteria cost, maka :
Rij = 𝑀𝑖𝑛𝑥𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗
.........  [3]
c. Menghitung  nilai  normalisasi  matriks dan  bobot weighted  aggregated  sum product  assesment (WASPAS)  dalam pengambilan keputusan.
Qi = 0,5 ∑ 𝑅 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=0 + 0,5 ∏ (𝑅 𝑖𝑗 )𝑊𝑗 𝑛 𝑖=1 .........
[4] (Suginam,  S.,  Nasution,  E.  S.,  Lubis, S. U., & Mesran, M. (2018, October)
Gusman, Implementasi Metode WASPAS untuk Menentukan Ikan Teri Asin Kering Terbaik Berkulitas Terbaik,
36-42 | 38

## 2.2 Analisa
Dalam  proses  analisa  terdapat  dua  tahap analisa  yang  harus  dilakukan.  Tahapan  tersebut adalah:
a. Analisa data
Pada  tahap  analisa  data  ini  dilakukan setelah  melakukan  pengumpulan  data dan  informasi-informasi  yang  telah diambil  melalui  wawancara  langsung kepada patani pengolah ikan asin secara tradisional  serta  warga  yang  dianggap pakar  dalam  urusan  pengolahan  ikan asin. Tahap analisa data ini suatu proses mengolah  data  untuk  memperoleh langkah-langkah  yang  akan  digunakan selama  melakukan  perancangan  agar sesuai dengan harapan tujuan penelitian.
b. Analisa Sistem Analisa  sistem  merupakan  dasar  dalam
merencanakan dan merancangkan sistem yang akan diterapkan
menggunakan
metode weighted
aggregated  sum  product  assesment (WASPAS).  Dimana  program  yang akan dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP
dan Database
Mysql.
2.3 Perancangan Tahapan perancangan bertujuan untuk membuat  penelitian  dirancang  sesuai  dengan tujuannnya,  sehingga  tidak  melenceng  dari  tujuan penelitian serta proses pengumpulan data-data yang akan  dilakukan  untuk  mendukung  perancangan sistem  sebagai  objek  penelitian.  Perancangan  akan menggunakan Unified  Modeling  Language (UML) sebagai  model  rancangan  agar  terorganisasi  dan terstruktur dengan rancangan.

## 2.4 Implementasi
Implementasi sistem merupakan tahap meletakkan sistem sehingga siap untuk dioperasikan.  Pada  tahap  ini  perancangan  sistem dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL.

## 2.5 Pengujian Sistem
Pengujian  bertujuan  untuk  melakukan  koreksi terhadap  sistem  yang  telah  dibangun  berdasarkan tingkat  efisiensi  sistem  sebagai  solusi  dalam pemecahan masalah-masalah yang telah dirumuskan.  Pengujian  sistem  merupakan  tahap akhir  dalam  melakukan  testing  guna  untuk mengetahui  kesalahan  dalam  sistem  tersebut. Pengujian dilakukan dengan  melihat apakah sistem tersebut  sudah  berjalan  dengan  benar  dan  sesuai dengan perancangan yang dilakukan.
3. Pembahasan
3.1 Analisa Data
3.1.1 Perhitungan Metode Waspas Dalam  prosesnya,  metode  WASPAS  terdiri dari  beberapa  langkah,  adapun  data  kriteria  yang digunakan  dalam  penentuan  ikan  teri  asin  kering berkualitas  terbaik  adalah  seperti  pada  Tabel  3.1 berikut:

## Tabel 1. Data Kriteria Penilaian
No Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Atribut 1 C1 Ukuran Ikan 2 Cost 2 C2 Warna Ikan 3 Benefit 3 C3 Aroma Ikan 3 Benefit 4 C4 Tekstur Ikan 4 Benefit 5 C5 Daya Tahan Simpan Ikan 3 Benefit
Setelah  didapat  data  kriteria,  langkah  selanjutnya adalah  menentukan  nilai  dari  masing-masing kriteria seperti pada Tabel 3.2 berikut:

## Tabel 2. Nilai Data Kriteria
Nama Kriteria Keterangan Nilai Ukuran Ikan Kecil 5 Sedang 3 Besar 1 Warna Ikan Alami (Kekuningan dan Kering) 5 Putih Pucat 3 Kuning Kecoklatan 1 Aroma Ikan Bau Segar seperti Bau Laut (Amis) 5 Bau Busuk 3 Tidak Berbau (Bisa Jadi Mengandung Formalin) 1 Tekstur Ikan Utuh 5 Kepala dan Badan Ikan Terpisah 3 Hancur 1 Daya Tahan Simpan Ikan 10 Hari 5 Lebih dari 10 Hari 3 Lebih dari 1 Bulan 1
Selanjutnya,  untuk  data  alternatif  dilakukan pengujian  sebanyak  3  orang  pemasok,  adapun alternatif  yang  digunakan  dilihat  pada  Tabel  3.3 berikut:
Tabel 3. Data Alternatif Kode Alternatif Nama Pemasok (Alternatif) A1 Buk Rina Nose A2 Mas Budi Anduk A3 Pak Yosef
Data  kriteria  dan  data  alternatif  yang  telah dianalisa, selanjutnya dilakukan proses perhitungan menggunakan  metode weighted  aggregated  sum product  assesment (WASPAS).  Untuk  proses metode  WASPAS  ini  akan  dilakukan  pengujian Terhadap data uji seperti pada Tabel 4.4 berikut:
Tabel 4.  Data Uji
No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 Ikan Asin Buk Rina Keci l Puti h Puca t Bau Sega r sepe rti Bau Laut (Am is) Kepal a dan Bada n Ikan Terpi sah Leb ih dari 1 Bul an 2 Ikan Asin Mas Budi Keci l Ala mi (Kek unin gan dan Keri ng)
Bau Bus uk Utuh Leb ih dari 10 Har i 3 Ikan Asin Pak Yosef Seda ng Ala mi (Kek unin gan dan Keri ng) Bau Sega r sepe rti Bau Laut (Am is) Kepal a dan Bada n Ikan Terpi sah Leb ih dari 10 Har i
Dari data diatas, maka dilakukan penyesuaian  data kriteria  kedalam  nilai  data  kriteria  atau  disebut dengan  matriks  keputusan  seperti  pada  Tabel  3.5 berikut:

## Tabel 5. Matriks Keputusan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Ikan Asin Buk Rina 5 3 5 3 1 Ikan Asin Mas Budi 5 5 3 5 3 Ikan Asin Pak Yosef 3 5 5 3 3
Selanjutnya, dari matriks keputusan ditentukan nilai tertinggi dan terendah untuk setiap kriteria. Adapun
nilai  maksimal  dan  minimal  setiap  kriteria  dapat dilihat pada Tabel 3.6 berikut:
Tabel 6. Nilai Maksimal dan Minimal Matriks
Keputusan Nilai Max 5 5 5 5 3 Nilai Min 3 3 3 3 1
Langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi untuk  setiap  nilai  matrik  keputusan.  Untuk melakukan normalisasi nilai, maka dapat melakukan proses sebagai berikut:
a. Untuk  kriteria  dengan  tipe benefit ,  dihasilkan nilai normalisasi sebagai berikut:
Rumus untuk tipe benefit : Rij = 𝑿𝒊𝒋
𝑴𝒂𝒙𝒙𝒊𝒋 Nilai MAX = 5
R21 = 3 5 = 0,6 R22 = 5 5 = 1 R23 = 5 5 = 1 Nilai MAX = 5 R31 = 5 5 = 1 R32 = 3 5 = 0,6 R33 = 5 5 = 1
Nilai MAX = 5 R41 = 3 5 = 0,6 R42 = 5 5 = 1 R43 = 3 5 = 0,6
Nilai MAX = 3 R51 = 1
3 = 0,333 R52 = 3 3 = 1 R53 = 3 3 = 1
b. Sedangkan  untuk  kriteria  dengan  tipe cost ,  dihasilkan  nilai  normalisasi sebagai berikut:
Rumus untuk tipe cost : Rij = 𝑴𝒊𝒏𝒙𝒊𝒋 𝑿𝒊𝒋
Nilai MIN = 3
R11 = 3 5 = 0,6 R12 = 3 5 = 0,6 R13 = 3 3 = 1
Setelah  mendapatkan  nilai  normalisasi  setiap alternatif,  maka  selanjutnya  ditentukan  hasil  nilai
Gusman, Implementasi Metode WASPAS untuk Menentukan Ikan Teri Asin Kering Terbaik Berkulitas Terbaik,
alternatif  (Qi).  Adapun  proses  untuk  mencari  nilai Qi dapat dilihat pada proses berikut:
Rumus  untuk  menghitung  nilai  alternatif (Qi):
Qi = 0,5 ∑ 𝑹 𝒊𝒋 𝑾𝒋 𝒏 𝒋=𝟎 + 0,5 ∏ (𝑹 𝒊𝒋 )𝑾𝒋 𝒏 𝒊=𝟏 Nilai  Qi  yang  terbaik  merupakan  nilai tertinggi.
Q1  =  (  0,5 ∑(0,6 ∗ 2) + (0,6 ∗ 3) + (1 ∗ 3) + (0,6 ∗ 4) + (0,333 ∗ 3))
+  (  0,5 ∏(0,6) 2 ∗   (0,6) 3 ∗   (1) 3 ∗   (0,6) 4 ∗ (0,333) 3 ) = 4,700
Q2  =  (  0,5 ∑(0,6 ∗ 2) + (1 ∗ 3) + (0,6 ∗ 3) + (1 ∗ 4) + (1 ∗ 3))
+  (  0,5 ∏(0,6) 2 ∗   (1) 3 ∗   (0,6) 3 ∗   (1) 4 ∗ (1) 3 )
= 6,539
Q3 = ( 0,5 ∑(1 ∗ 2) + (1 ∗ 3) + (1 ∗ 3) + (0,6 ∗ 4) + (1 ∗ 3))
+ ( 0,5 ∏(1) 2 ∗   (1) 3 ∗   (1) 3 ∗   (0,6) 4 ∗ (1) 3 )
= 6,765
Dari  hasil  proses  pencarian  nilai  Qi,  maka  dapat dilakukan  perangkingan  pada  hasil  tersebut  seperti pada Tabel 3.7 berikut:
Tabel 7. Perangkingan Hasil Metode WASPAS
No Alternatif Nilai Alternatif Qi 1 Ikan Asin Pak Yosef 6,765 2 Ikan Asin Mas Budi 6,539 3 Ikan Asin Buk Rina
4,700
3.2 Analisa Sistem
a. Use Case Diagram Use  case  diagram merupakan  jenis diagram  perilaku  yang  didefinisikan dan  diciptakan  dari  analisa  kasus. Tujuannya  adalah  untuk  menyajikan gambaran  grafis  dari  fungsionalitas yang disediakan oleh sistem dalam hal pelaku, tujuan mereka (direpresentasikan sebagai kasus penggunaan),
dan setiap
ketergantungan  antara  kasus-kasus digunakan.
Gambar 1. Use Case Diagram
b. Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan berbagai  alir  aktivitas  dalam  sistem yang  sedang  dirancang,  bagaimana masing-masing  alir  berawal,  decision yang  mungkin  terjadi,  dan  bagaimana mereka  berakhir. Activity  diagram juga  dapat  menggambarkan  proses paralel  yang  mungkin  terjadi  pada beberapa eksekusi.
Gambar 2.  Activity Diagram

## 4. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  salah  satu tahap  dalam  pengembangan  sistem  informasi, dimana  tujuannya  adalah  untuk  meletakkan  sistem informasi yang siap untuk dioperasikan.
4.1 Form Menu Utama
Form menu  utama  adalah  antar  muka ( interface) yang digunakan sebagai form induk atau form utama. Tampilan form menu utama menampilkan  sub  menu  yang  terdiri  dari  data produk  ikan  asin , data  kriteria,  data  subkriteria, alternatif, proses metode WASPAS, hasil keputusan, laporan dan menu keluar.
Login Menu Utama Y T Dashboard Data Produk Data Kriteria Data Subkriteria Alternatif Proses WASPAS Keputusan Laporan Data Produk Laporan Keputusan Logout
Gambar 3.  Form Menu Utama
4.2 Form Laporan Data Produk
Form laporan  data  produk  adalah  laporan  dari data produk yang sudah diinputkan.
Gambar 4. Form Laporan Data Produk
4.3 Form Laporan  Hasil  Keputusan  Metode WASPAS
Form laporan hasil keputusan metode WASPAS  adalah  laporan  dari  hasil  keputusan  dari metode WASPAS yang sudah didapatkan.
Gambar 5. Form Laporan Hasil Keputusan Metode WASPAS

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan penulis,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  Sistem pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan metode  WASPAS  ( Weight  Aggregated  Sum Product  Assesment )  yang  di  bangun  dalam  bentuk aplikasi  yang berguna dalam  menunjang  keputusan bandar ikan UD laba laba dalam membeli ikan asin olahan warga, sitem ini dapat memproses 5 kriteria yaitu Ukuran  ikan,  warna  ikan, aroma ikan, tektur ikan  dan  daya  tahan  ikan,  dengan  system  ini  Ud laba  laba  bisa  meminimalkan  kesalahan  dalam membeli  ikan  dari  olahan  warga,  sistem  ini  dibuat dengan  GUI  yang  sangat  Friendly  seingga  tidak
memerlukan  pemilik  UD  turun  tangan  langsung untuk mencek hasil olahan ikan yang akan di beli. Sitem ini telah di terapkan di UD laba –laba selama 30 hari, hasil dari diterapkan system ini UD laba – laba mendapatkan penambahan pendapatan pembalian dari pelanggan sebanyak 20%.

## DAFTAR PUSTAKA
Handayani,  M.,  Marpaung,  N.,  &  Anggraini,  S. (2019,  September).  Implementasi  Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment  (WASPAS)  Dalam  Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis Sistem Pendukung Keputusan. In Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) (Vol. 1, pp. 1098-1106).
Bengnga,  A.,  &  Pakaya,  N.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta Kapal Pemuda Nusantara dengan Menggunakan  Metode  Weighted  Product (Wp). ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (3), 331-337.
Patang,  P.,  &  Yunarti,  Y.  (2014).  KAJIAN
PEMBERIAN BERBAGAI DOSIS GARAM  TERHADAP  KUALITAS  IKAN BANDENG  (CHANOS  CHANOS  SP.) ASIN KERING. JURNAL
GALUNG
TROPIKA , 3 (3), 171-178. Handayani, M., & Marpaung, N. (2018, September).  IMPLEMENTASI  METODE WEIGHT AGGREGATED SUM PRODUCT ASSESMENT (WASPAS) DALAM PEMILIHAN KEPALA LABORATORIUM.  In Seminar  Nasional
Royal (SENAR) (Vol. 1, No. 1, pp. 253-258).
Akbardiansyah,  A., Desniar, D., & Uju, U. (2018). Karakteristik  Ikan  Asin  Kambing-Kambing (Canthidermis Maculata) dengan Penggaraman  Kering. Jurnal  Pengolahan
Hasil Perikanan Indonesia , 21 (2), 347-357. Ulva,  A.,  Iqbal,  D.,  Nuraini,  N.,  Mesran,  M.,
Sutiksno,  D.  U.,  &  Yuhandri,  Y.  (2018,
July). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Bibit  Lele  Terbaik  Menggunakan Metode MOORA (Multi-Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio Analysis) dan WASPAS (Weight
Aggregated Sum Product Assesment). In Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi Informasi (SENSASI) (Vol. 1, No. 1).
Zalukhu,  Y.,  &  Zay,  R.  A.  (2018,  August).  Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima Rehap Sekolah Menggunakan Metode WASPAS.  In Seminar  Nasional  Sains  dan Teknologi  Informasi  (SENSASI) (Vol.  1,
No.1
Ickhsan,  M.,  Anggraini,  D.,  Haryono,  R.,  Sahir,  S.
H.,  &  Rohminatin,  R.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode
Gusman, Implementasi Metode WASPAS untuk Menentukan Ikan Teri Asin Kering Terbaik Berkulitas Terbaik,
Weighted Aggregated Sum Product
Assesment  (WASPAS). JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer) , 5 (2), 97-102. Suginam,  S.,  Nasution,  E.  S.,  Lubis,  S.  U.,  & Mesran,  M.  (2018,  October).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan
Siswa Miskin Menerapkan Metode WASPAS dan MOORA. In Seminar Nasional  Sains  dan  Teknologi  Informasi (SENSASI) (Vol. 1, No. 1). Wedyawati,  V.  (2019).  Perancangan  Sistem
Informasi Akreditasi Program Studi Sekolah Tinggi
Teknologi Industri
(Sttind)
Padang. JOISIE  (Journal  Of  Information Systems And Informatics Engineering) , 1 (2), 95-102.).