## ANALISIS KEPUASAN PENGHUNI KOST MAHASISWA DI LINGKUNGAN UNIVERSITAS NGUDI WALUYO MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5

## Abstract
[Analysis of Student Boarding Satisfaction in Ngudi Waluyo University Using Algorithm C4.5] This study aims  to  measure  student  satisfaction  with  boarding  houses  or  contracts.  To  achieve  this  goal,  the  authors implement  the  C4.5  algorithm  in  data  analysis.  Data  on  student  satisfaction  was  taken  through  a  survey covering various factors related to price, facilities, strategic layout, and the quality of the boarding house or contract. Algorithm C4.5 is used to produce a decision-making model based on criteria that are relevant to the level  of  student  satisfaction.  The  results  of  this  model  provide  valuable  information  in  understanding  what factors most influence student satisfaction with boarding houses or contracts. The results showed that the C4.5 algorithm  was  successful  in  building  a  model  capable  of  classifying  the  level  of  student  satisfaction  with boarding houses or contracts with high accuracy. The results of this study are expected to help boarding or contract  parties  to  increase  student  satisfaction.  In  addition,  this  research  can  also  be  a  basis  for  further research in the field of student satisfaction and the application of the C4.5 algorithm to similar problems.
Keyword: Decission Tree, C4.5 Algorithm, Boarding House or Contract, Satisfaction Prediction, Information System.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kepuasan mahasiswa terhadap kost atau kontrak. Untuk mencapai tujuan tersebut, penulis mengimplementasikan algoritma C4.5 dalam analisis data. Data kepuasan mahasiswa diambil melalui survei yang mencakup berbagai faktor terkait harga, fasilitas, tata letak yang strategis, dan kualitas dari kost  atau  kontrak  tersebut.  Algoritma  C4.5  digunakan  untuk  menghasilkan  model  pengambilan  keputusan berdasarkan  kriteria  yang  relevan  dengan  tingkat  kepuasan  mahasiswa.  Hasil  dari  model  ini  memberikan informasi yang berharga dalam memahami faktor-faktor apa yang paling mempengaruhi kepuasan mahasiswa terhadap  kost  atau  kontrak.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma  C4.5  berhasil  membangun  model yang mampu mengklasifikasikan tingkat kepuasan mahasiswa terhadap kost atau kontrak dengan akurasi yang tinggi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak kost atau kontrak untuk meningkatkan kepuasan mahasiswa.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat  menjadi  landasan  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam  bidang kepuasan mahasiswa dan penerapan algoritma C4.5 pada masalah-masalah serupa.
Kata Kunci: Decission Tree, Algoritma C4.5, Kost atau Kontrak, Prediksi Kepuasan, Sistem Informasi.

## 1. Pendahuluan
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambil keputusan  dalam  memanfaatkan  data  dan  model  guna  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  tak  terstruktur maupun semi terstruktur (Isnia Anjar Setyani, 2023). Dengan kata lain, SPK dapat diartikan sebagai suatu sistem yang objektif untuk membantu proses pengambilan keputusan. SPK ialah Suatu sistem  yang  tata  pengerjaaanya menggunakan    komputer,    dimana    sistem    ini    menggunakan    berbagai  metode    yang    pada    akhirnya menghasilkan suatu informasi berupa suatu keputusan. Cara kerja dari system ini jauh lebih baik daripada cara manual.  Dikarenakan  dengan  menggunakan  system  ini,  hasil  yang  diperoleh  jelas  lebih  akurat  dan  tidak memakan  waktu  yang lama  serta  cara  kerjanya  lebih  efisien (Sipayung et al., 2023).   Sistem penunjang
Krisna Cahya Ramadhan 1 ) , Yoannes Romando Sipayung 2 )*
1 2) Teknik Informatika, Fakultas Komputer dan Pendidikan, Universitas Ngudi Waluyo e-mail: krisnacr99@gmail.com 1) , yoannesromando@unw.ac.id 2) *
keputusan  yang  terkadang  disebut  pula  sebagai  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  ini  dimulai  dari  tahap penyelidikan untuk mempelajari lingkungan atas kondisi-kondisi yang memerlukan keputusan. Tahap berikutnya melibatkan  perancangan,  pengembangan,  dan  analisis  berbagai  kemungkinan  tindakan  yang  dapat  diambil, mencakup  proses  untuk  memahami  permasalahan,  menghasilkan  solusi,  dan  menguji  kelayakan  dari  solusi- solusi  tersebut.  Setelah  itu,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pemilihan  tindakan,  di  mana  satu  arah tindakan khusus dipilih dari semua alternatif yang ada, sehingga keputusan dapat diimplementasikan. Algoritma  C4.5  adalah  sebuah  konsep  yang  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan  dan  aturan  keputusan ( rule ).  Algoritma  ini  khususnya  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  dan  data  mining.  C4.5  berfungsi  untuk memetakan nilai atribut ke dalam kelas yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data baru. Algoritma C4.5 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan sebagai pengembangan dari Algoritma ID3, yang juga digunakan untuk membentuk pohon keputusan (Dewi et al., 2020). Kelebihan utama dari C4.5 dapat membuat pohon keputusan ( Decission  Tree )  yang  efisien  menangani  atribut  tipe  diskrit- numeric ,  mudah  untuk  diinterprestasikan  dan memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima. Dengan  adanya  penelitian  ini  penulis  berupaya  untuk  menguji koresponden  mahasiswa  yang  terlibat  dalam  pemilihan  kepuasan  kost  atau  kontrak  sehingga  penulis  dapat menarik  kesimpulan  dari  koresponden  yang  telah  mengisi  kuesioner  yang  disediakan  penulis  pada  website prediksi kepuasan yang telah dibuat oleh penulis. Dengan adanya itu mahasiswa dapat mengetahui tentang reaksi puas tidaknya pada kost atau kontrakan di daerah Universitas Ngudi Waluyo.
Pada zaman yang telah maju ini manusia memiliki berbagai jenis kebutuhan sehari-hari, seperti kebutuhan primer dan sekunder. Salah satu kebutuhan yang wajib dimiliki manusia adalah kebutuhan papan yang tak terkecuali harus  wajib  dimiliki  oleh  setiap  manusia  sehingga  dapat  memberikan  rasa  kenyamanan  dalam  menjalani kebutuhan sehari-hari. Dengan adanya zaman yang semakin maju kebutuhan papan terbagi menjadi beberapa bentuk  seperti  rumah,  apartemen,  hotel,  kost,  dan  lain-lain.  Dari  adanya  itu  semua  penulis  akan  membahas tentang kepuasan mahasiswa terhadap kos dan kontrakan.
Rumah kost adalah tempat tinggal yang terdiri dari sejumlah kamar yang disewakan dan dibayar dalam kurun waktu atau periode tertentu, biasanya dengan sistem pembayaran per bulan. Kost atau indekost adalah layanan yang  menyediakan  kamar  atau  tempat  tinggal  yang  dapat  disewa  dengan  membayar  sejumlah  tertentu  untuk setiap periode tertentu, umumnya dalam bentuk pembayaran per bulan (Rachmawati, 2017).
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian ini diantaranya penilitian yang berjudul “Prediksi  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Online  Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.5”.  Penelitian  ini menggunakan metode algoritma decision tree C4.5 untuk menemukan tingkat kepuasan pelayanan online pada Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota  Padang.  Algoritma  C4.5  memberikan  hasil  akurasi  sebesar 81.07%  dalam  penelitian  tersebut.  Pelayanan  yang  baik  sangat  penting  dalam  menciptakan  kepuasan  dan loyalitas  pelanggan  (Indah,  2022).  Penelitian  selanjutnya  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma Decision  Tree C4.5  Berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  Untuk  Prediksi  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Obat”.  Dari hasil penelitian yang dilakukan, penerapan teknik optimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) berhasil  meningkatkan performance algoritma  C4.5  dalam  memprediksi  tingkat  kepuasan  pasien  terhadap pelayanan obat di apotek (Karyadiputra et al., 2021). Penelitian berikutnya yang berjudul “Implementasi Data Mining  C4.5  Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Akademik”.  Berdasarkan penelitian ini, implementasi analisis kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik menghasilkan model, rule ,  dan  prediksi  kepuasan  mahasiswa  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  87,95%  dan  skor  AUC  sebesar  0,995 (Tulus Ujianto & Ramdhan, 2022). Penelitian lainnya yang berjudul “Analisa Metode C4.5 Untuk Mengetahui Faktor Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring”. Hasil dari data kuesioner dan penerapan algoritma C4.5 menunjukkan bahwa aspek terpenting dalam memperoleh kepuasan pembelajaran daring adalah fasilitas interaksi antara mahasiswa dan dosen, diikuti oleh fasilitas objek pembelajaran (Perwira et al., 2022). Kemudian penelitian dengan judul “Penerapan Algoritma  C4.5 Untuk Penentuan Penerima Beasiswa  Mahasiswa”.  Dari hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  C4.5  untuk  rekomendasi  penerima  beasiswa memiliki akurasi yang cukup baik dalam proses seleksi calon penerima beasiswa di tahun selanjutnya (Hasmin & Aisa, 2019).
Berbeda  dengan  kost,  rumah kontrakan  adalah  sebuah  bangunan yang berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  yang dapat digunakan atau dimanfaatkan dengan membayar uang sewa. Di dalam prosesnya, perlu adanya persetujuan antara  pemilik  rumah  dan  penyewa,  di  mana  pemilik  menyerahterimakan  hak  kepemilikan  dan  memberikan akses penuh kepada penyewa untuk menikmati seluruh fasilitas yang ada di rumah tersebut (Saputra et al., 2021). Penulis  memilih  subjek  yang  berupa  mahasiswa  karena  penulis  memiliki  pengalaman  tentang  menghuni kontrakan. Jadi dalam hal ini menjadi modal utama penulis untuk mengangkat subjek mahasiswa sebagai tolak ukur untuk memilih kepuasan kos atau kontak sehingga mahasiswa dapat memiliki penilaian yang sesuai dengan kebutuhan mahasiswa tersebut. Dalam alasan mengangkat judul tersebut penulis mengharapkan algoritma C4.5 dalam  menentukan  kepuasan  penghuni  kost  atau  kontrakan  dapat  menentukan  kekurangan  dan  kelebihan. Sehingga pemilik kost atau kontrakan dapat memaksimalkan kekurangan  yang sekiranya belum terpenuhi dan dapat memberi pelayanan yang lebih baik dari pada sebelumnya..

## 2. Metode
A. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data adalah proses untuk menghimpun informasi atau fakta yang relevan guna menjawab pertanyaan  penelitian  atau  memecahkan  masalah  yang  dihadapi.  Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dalam berbagai  bidang,  seperti  penelitian  ilmiah,  survei,  analisis  data,  atau  pengembangan  produk  (Rifa  &  Kunci, 2023).  Dalam  hal  pengumpulan  data,  teknik  pengumpulan  data  dapat  diperoleh  melalui  tahapan  observasi, wawancara, dan dokumentasi. Namun, dalam penelitian ini, penulis menggunakan tiga metode antara lain:
a. Observasi
Pengumpulan data dengan mengamati secara langsung oleh penulis agar penulis dapat memahami keadaan yang terjadi. Penulis mewawancarai beberapa mahasiswa untuk mengetahui data yang akan dijadikan tolak ukur dari pembuatan aplikasi.
Dari pengamatan tersebut penulis memperoleh data asebagi berikut :
1. Data informasi sebagai bahan untuk pembuatan aplikasi dari nilai-nilai faktor yang memengaruhi kepuasan mahasiswa.
2. Data tempat kost dan kontrak di sekitar Universitas Ngudi Waluyo untuk mengetahui data tentang harga, fasilitas, tata letak yang strategis, dan kualitas yang diberikan.
b. Angket (Kuesionar)
Kuesioner merupakan salah satu teknik pengumpulan data yang digunakan untuk menganalisis pengetahuan, sikap, kepercayaan, dan karakteristik seseorang. Kuesioner berbentuk daftar pertanyaan atau pernyataan yang terstruktur, yang diajukan kepada responden yang merupakan orang-orang yang menjadi subjek penelitian (Ningsih et al., 2021).
c. Studi Pustaka
d. Studi  pusataka  adalah  langkah  pertama  dalam  proses  pengumpulan  data.  Studi  kumpulan  data  yang berarah kepada penemuan data dan informasi dalam suatu dokumen, baik dokumen tertulis atau foto, gambar, atau dokumen dalam bentuk elektronik yang dapat membantu dalam proses penelitian. Hasil penelitian juga menjadi lebih kredibel jika didukung oleh foto atau artikel yang sudah ada seluruhnya. Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa  tinjauan  Pustaka  dapat  mempengaruhi  kredibilitas  suatu penelitian.
B. Teknik Analisa
Dalam  hal  ini  penulis  menggunakan  algoritma  C4.5  pada  aplikasi,  perhitungan  ini  menganalisis  kusioner terhadap mahasiswa yang berada di Universitas Ngudi Waluyo dalam pemilihan kost atau kontrak dengan hasil  akhir  berbentuk  puas  atau  tidaknya  dalam  mengetahui  nilai-nilai  dari  faktor  yang  memengaruhi kepuasan mahasiswa. Pada hal ini penulis memberikan penjabaran tentang perhitungan dalam aplikasi yaitu dengan grafik seperti berikut:
Gambar 1. Grafik Perhitungan Dalam Sistem
Dengan  grafik  tersebut  dapat  penulis  simpulkan  dengan  partisipan  yang  telah  menjawab  pertanyaan  pada aplikasi yang menerapkan Algoritma C4.5 yang akan dapat memberi hasil apakah mahasiswa puas atau tidak terhadap kost atau kontrak disekitar Universitas Ngudi Waluyo.
C. Metode Penyelesaian Masalah
Pohon keputusan, atau decision tree, merupakan teknik data mining yang digunakan untuk eksplorasi data dengan membagi kumpulan data besar menjadi subset data yang lebih kecil, dengan mempertimbangkan variabel tujuan tertentu. Teknik ini dapat diaplikasikan dalam menentukan tingkat kualitas mahasiswa yang melibatkan sejumlah besar data (Zega, 2014).

## D. Pengujian
Kuesioner ini akan menggunakan model pertanyaan tertutup, yakni bentuk pertanyaan yang sudah disertai dengan jawaban alternatif, sehingga para responden dapat memilih salah satu dari alternative jawaban yang telah penulis sediakan. Kriteria responden sendiri yaitu mahasiswa yang menyewa kost atau kontrak di daerah Unversitas Ngudi Waluyo. Nantinya setiap responden diminta pendapatnya mengenai pertanyaan yang telah disediakan, dengan hasil penilaian menggunakan skala 1-5.
Tabel 1. Skala 1-5. Alternative Jawaban Skor Sangat Puas 5 Puas 4 Biasa 3 Tidak Puas 2 Sangat Tidak Puas 1 E. Tabel 2. Keterangan Puas dan Tidak Puas Hasil Skor Puas ≥ 3 Tidak Puas < 3

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Perancangan Sistem
Langkah pertama dalam perancangan sistem yang dilakukan yaitu membuat data flowchart . Dalam sebuah sistem, flowchart diperlukan  untuk  menggambarkan  alur  proses  dari  sebuah  program. Flowchart memainkan peran  penting  dalam  mengartikulasikan  jalannya  proses  program  sehingga  menjadi  lebih  mudah  dipahami (Hidayah & Sipayung, 2023). Sehingga dalam merealisasikannya kepuasan pelanggan yang dimulai dari tahapan pertama sampai tahapan terakhir secara berurutan. Data flowchart terdiri atas: Flowchart Admin dan Flowchart Responden.
Flowchart admin berisi tentang semua alur yang bisa digunakan oleh admin pada aplikasi.  Flowchart ini menjelaskan fungsi-fungsi yang ada pada aplikasi kepuasan pelanggan terhadap kost atau kontrak.
Flowchart  responden berisi  tata  cara  pengisian  yang  akan  dilakukan  koresponden  kepada  aplikasi kepuasan pelanggan terhadap kost atau kontrak.
Gambar 3. Flowchart Responden
Langkah kedua dalam perancangan sistem yaitu dengan membuat Entity Relationship Diagram (ERD). ERD atau  diagram  hubungan  entitas  adalah  sebuah  diagram  yang  digunakan  untuk  merancang  suatu  database  dan menggambarkan hubungan antara objek atau entitas beserta atribut-atributnya secara rinci (Limanto et al., 2021). ERD adalah alat visual yang ampuh dalam merancangkan dan merencanakan database. Penelitian ini membuat enam ERD, yaitu ERD Koresponden, ERD Hasil Kuesioner, ERD Grafik Kepuasan, dan ERD C4.5  Training Data, dan ERD C4.5 Data Rule . Pada bagian ini menampilkan ERD pada koresponden yang mengisi aplikasi.
Pada bagian berikutnya menampilkan akses ERD dari menu hasil kuesioner.
Gambar 5. ERD Hasil Kusioner
Selanjutnya pada bagian ini menampilkan ERD Grafik Kepuasan pada aplikasi terhadap kost atau kontrak.
Gambar 6. ERD Grafik Kepuasan
Pada  bagian  berikutnya  menampilkan  ERD  C4.5  Training  Data  yang  mencari entrophy,  gain ,  dan  pohon keputusan.
Gambar 7. Grafik C4.5 Training Data
Pada bagian terakhir menampilkan ERD Grafik C4.5 Data Rule.
Gambar 8 . Grafik C4.5 Data Rule
Langkah ketiga dalam perancangan sistem yaitu dengan membuat Activity Diagram . Activity Diagram adalah gambaran  aktivitas  yang  terjadi  pada  Aplikasi  Kepuasan  Mahasiswa  terhadap  Kost  atau  Kontrak. Activity Diagram terdiri  atas Activity  Diagram  Responden , Activity  Diagram  Admin,  Activity  Diagram  Admin  Hasil Kusioner, dan Activity Diagram C4.5 Data Rule . Pada  sistem Activity  Diagram  Responden ini  menampilkan  halaman  pertanyaan  yang  akan  diisi  oleh koresponden.
Gambar 9. Activity Diagram Responden
Pada sistem Activity Diagram Admin ini menampilkan isi dari aplikasi untuk dijalankan oleh admin.
Gambar 10. Activity Diagram Admin
Pada sistem Activity Diagram Admin Hasil Kuesioner ini menampilkan isi dari hasil kuesioner berupa grafik kese luruhan, laporan, dan grafik kepuasan.
Gambar 11. Activity Diagram Admin Hasil Kusioner
Pada sistem Activity Diagram C4.5 Data Rule ini menampilkan rule untuk pohon keputusan.
Gambar 12. Activity Diagram C4.5 Data Rule

## B. Tampilan Layar Program
Setelah melalui proses perancangan sistem, tahap berikutnya membuat sistem. Terdapat beberapa tampilan dari sistem yang telah dibuat. Pada tampilan ini menampilkan data dari setiap koresponden yang telah mengisi aplikasi kepuasan pelanggan.
Gambar 13 . Tampilan Hasil Kuesioner Laporan
Tampilan ini menampilkan grafik pie dimana dari 76 koresponden yang telah mengisi aplikasi. Pada grafik tersebut telah ditentukan dengan banyaknya koresponden yang lebih memilih kost dibandingkan dengan kontrak. Tampilan ini menampilkan hasil dari entrophi dan gain dari data responden.
Gambar 15. Tampilan Training Proses
Tampilan ini menampilkan hasil pohon keputusan dari data responden.

## Gambar 16. Training Decission Tree
Dari pembuatan kuesioner dengan 19 pertanyaan yang masing-masing bobotnya terdiri dari nilai 1-5. Dan dari 19 pertanyaan itu terdapat 4 faktor yakni Kualitas, Harga, Fasilitas, Tata Letak yang menentukan kepuasan terhadap pelanggan.
Dari  data  koresponden  diatas  nantinya  akan  diolah  menggunakan  rumus  Algoritma  C4.5  untuk  mencari entrophy dan gain sebagai berikut:
Entrophy(Total) =
− ( 56 76 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 56 76 ) + (− 20 76 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2  ( 20 76 ) (1)
Entrophy Total = 0,831474
Rumus diatas akan digunakan untuk mencari gain dari faktor Kualitas, Harga, Fasilitas, Tata Letak.
Gain (Harga) =
0,831474 - (( 53 76 ∗ 0,301379) + (( 20 76 ) ∗ 0,60984))
(2)
Gain Harga = 0,76989
Rumus diatas merupakan salah satu perhitungan gain untuk faktor harga.
Gambar 17. Entrophy Dan Gain
Pohon keputusan adalah perhitungan menggunakan algoritma decission tree dalam aplikasi yang telah dibuat. Berikut adalah hasil dari perhitungan yang telah dijadikan pohon keputusan.
Total Puas Tidak Puas Entropy Gain 76 56 20 0,831474 Fasilitas 0,732826 Puas 56 53 3 0,301379 Tidak Puas 20 2 18 0,468996 Harga 0,76989 Puas 56 53 3 0,301379 Tidak Puas 20 3 17 0,60984 Kualitas 0,788367 Puas 57 55 2 0,219297 Tidak Puas 19 17 2 0,485461 Tata Letak 0,681586 Puas 54 49 5 0,445065 Tidak Puas 22 3 19 0,574636
Gambar 18. Pohon Keputusan
Dari tampilan pohon keputusan dapat disimpulkan: Kualitas = 0 (Yes = 2, No = 17) : ? → Fasilitas = 0 (Yes = 0, No = 16) : 0 → Fasilitas = 1 (Yes = 2, No = 1) : ?
→ Harga = 0 (Yes = 0, No = 1) : 0 → Harga = 1 (Yes = 2, No = 0) : 1 Kualitas = 1 (Yes = 54, No = 3) : 1 Jika pada kualitas tidak puas dan pada fasilitas tidak puas maka hasilnya tidak puas, dan jika kualitas tidak puas dan fasilitas puas maka hasilnya akan ditentukan dengan harga, jika harga puas maka hasilnya puas jika harga tidak puas maka hasilnya tidak puas.
C. Pengujian Metode
Pada tampilan ini menampilkan hasil dari proses yang sebelumnya, dengan akurasi 97.37% pada Algoritma C4.5 dengan kepuasan mahasiswa terhadap kost.

## Gambar 19. Akurasi Algoritma C4.5

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil Penelitian dan pembahasan di atas maka dapat di tarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil perhitungan menggunakan metode AHP-WP didapat lulusan terbaik Profesi Ners TA 2021/2022 yaitu Alternatif 1 (Dinda Ayu Framaisella) dengan nilai vector V 0,0136.
2. metode  AHP-WP  dapat  digunakan  untuk  menentukan  lulusan  terbaik  Profesi  Ners  UMKT  dengan mendapat nilai akurasi 73%.
3. Penelitian ini menggunakan 3 kriteria terbaik yang bisa di gunakan untuk menentukan lulusan terbaik yaitu IPK, Masa Studi dan Prestasi terdapat pada TA 2021/2022.

## Daftar Pustaka
Achmad, Y. F., Kurnia, R., & Yulianingsih. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Lulusan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product ( Studi Kasus : Institut Sains Dan Teknologi Al-Kamal
Jakarta ). Prosiding Semnastik X 2018 , 153–161.
https://conference.binadarma.ac.id/index.php/semnastik/article/view/831%0Ahttps://conference.binadar ma.ac.id/index.php/semnastik/article/download/831/168
Agusli,  R.,  Dzulhaq,  M.  I.,  &  Irawan,  F.  C.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan
Menggunakan  Metode  Ahp-Topsis. Academic  Journal  of  Computer  Science  Research , 2 (2),  35–40. https://doi.org/10.38101/ajcsr.v2i2.286
Aku  Pintar.  (2023). Profesi  Ners .  AKu  Pintar.  https://akupintar.id/jurusan/-/daftar-jurusan/detail- jurusan/89067/profesi-ners
Eliyen, K., & Efendi, F. S. (2019). Implementasi Metode Weighted Product Untuk Penentuan Mustahiq Zakat. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan) , 4 (1), 146–150. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i1.1476
Faidhani,  F.,  &  Sukamto,  A.  S.  (2021). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentu  Bidang  Keahlian  Mahasiswa Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura dengan Metode ELECTRE Decision Support System for Determining the Areas of Expertise for Students in the Informatics Study Program at the Univer . 9 (1), 41–47. https://doi.org/10.26418/justin.v9i1.31357
Hanifah,  I.  N.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Dengan  Simple  Additive Weighting. Jurnal Teknik Elektro , 6 (1), 45.
Kusuma, A. P. (2021). Analysis Implementation Analytical Hierarchy Process Method and Weighted Product for  Ranking  Internet  Package  Selection  System. Procedia  of  Engineering  and  Life  Science , 2 (1). https://doi.org/10.21070/pels.v2i0.1173
Laila, F., & RMS, A. S. (2019). Penentuan Supplier Bahan Baku Restaurant XO Suki Menggunakan Metode Weighted  Product. Jurnal  Teknologi  Dan  Ilmu  Komputer  Prima  (JUTIKOMP) , 2 (1),  1–4. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i1.412
Lemantara, J., Setiawan, N. A., & Aji, M. N. (2013). Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP dan Promethee. Jnteti , 2 (4), 20–28.
Mahendra,  G.  S.,  &  Nugraha,  P.  G.  S.  C.  (2020).  Komparasi  Metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  Pada  SPK Penentuan E-Commerce Terbaik di Indonesia. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin) , 8 (4), 346.
https://doi.org/10.26418/justin.v8i4.42611 PDDikti. (2020). Pendidikan Profesi Ners . Ppdikti.
https://pddikti.kemdikbud.go.id/data_prodi/Q0EyQTRGMDctRDdFMS00RjE0LTk2QUQtMjRFODk4Q TczMTcx/20221
Saputra, M. I. H., & Nugraha, N. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) (Studi Kasus: Penentuan Internet Service Provider Di Lingkungan Jaringan Rumah). Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 25 (3), 199–212. https://doi.org/10.35760/tr.2020.v25i3.3422
Supriyadi,  S.  (2017).  Community  of  Practitioners:  Solusi  Alternatif  Berbagi  Pengetahuan  antar  Pustakawan.
Lentera  Pustaka:  Jurnal  Kajian  Ilmu  Perpustakaan,  Informasi  Dan  Kearsipan , 2 (2),  83. https://doi.org/10.14710/lenpust.v2i2.13476
Umar, R., Fadlil, A., & Yuminah, Y. (2018). Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan. Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 4 (1), 27–34. https://doi.org/10.23917/khif.v4i1.5978
Yosef Ricaro Latif dan Joko Susilo2. (2018). Aplikasi, Pengembangan Smartphone, Pemilihan Menggunakan, Android . 59–65.