## Analisis Pemilihan Siswa Untuk Jalur SNMPTN dengan Metode Weighted Product (WP) Dan

## Weighted Sum Model (WSM)
Tuslaela¹, Jerry Kristian Nazarius² STMIK Nusa Mandiri¹² Jalan Jatiwaringin Raya No. 2, Cipinang Melayu, Makasar,  Jakarta Timur tuslaela.tll@nusamandiri.ac.id¹, jerrykrstn@gmail.com²

## Abstract
SNMPTN  (State  Higher  Education  Entrance  National  Selection)  is  one  of  the  pathways  to  be able to enter State Universities, this can be proven by the number of students who are interested in being able to enter State Universities with this pathway. SMAN 2 Depok directs their students so  that  they  are  not  wrong  in  choosing  the  chosen  State  University.  But  there  are  still  many students  who  are  still  doubtful  about  which  university  they  will  choose  according  to  their abilities.  With  this  problem  many  students  end  up  choosing  universities  that  are  not  within their abilities. Therefore, by using a Decision Support System which makes decisions based on data held by students can help determine the best university for students. The method used is Weighted Product (WP) and Weighted Sum Model (WSM), the criteria used for this method use the results of semester 1 to 5 grades that have been achieved by students. Using these 2 methods will produce different values for each university and each method will produce different grades. With this, students of SMAN 2 Depok can consider which university they will choose.
Keywords : Decision Support System, SNMPTN, Weighted Product, Weighted Sum Model
Abstrak
SNMPTN (Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri) merupakan salah satu jalur untuk dapat  masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri,  hal  tersebut  dapat  dibuktikan  dengan  banyaknya siswa/i  yang  berminat  untuk  dapat  masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  dengan  jalur  tersebut. SMAN  2  Depok  mengarahkan  siswanya  agar  tidak  salah  dalam  memilih  Perguruan  Tinggi Negeri  yang  dipilih.  Namun  masih  banyak  siswa  yang  masih  ragu  akan  memiilih  universitas mana  yang  akan  mereka  pilih  sesuai  kemampuan  yang  telah  dimilikinya.  Dengan  adanya masalah  tersebut  banyak  siswa  yang  akhirnya  memilih  universitas  yang  bukan  sesuai kemampuannya.  Oleh  karena  itu  dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang dimana  mengambil  suatu  keputusan  berdasarkan  data  yang  dimiliki  oleh  siswa/i  dapat membantu dalam menentukan universitas yang terbaik bagi siswa/i. Metode yang digunakan yaitu Weighted Product (WP) dan Weighted Sum Model (WSM), kriteria yang digunakan untuk metode tersebut menggunakan hasil nilai semester 1 sampai 5 yang telah dicapai oleh siswa/i. Dengan  menggunakan  2  metode  tersebut  akan  menghasilkan  nilai  yang  berbeda  untuk  tiap universitas dan setiap metode akan menghasilkan nilai yang berbeda juga. Dengan ini siswa/i SMAN 2 Depok dapat mempertimbangkan universitas mana yang akan mereka pilih.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, SNMPTN, Weighted Product , Weighted Sum Model

## 1. PENDAHULUAN
Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SNMPTN)  adalah salah  satu  bentuk  jalur  seleksi  penerimaan  siswa  untuk  masuk  Perguruan Tinggi  Negeri  yang  dilakukan  serentak  di  sekolah  seluruh  indonesia.  Salah satu  sekolah  yang  menerapkan  SNMPTN  adalah  SMAN  2  Depok.  SMAN  2 Depok  berupaya  mengarahkan  siswanya  agar  tidak  salah  dalam  memilih
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 135-142 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perguruan Tinggi Negeri yang dipilih. Sekolah dituntut untuk menghasilkan keputusan-keputusan  yang  tepat  bagi  para  siswanya.  Pemilihan  Perguruan Tinggi  Negeri  didasarkan  pada  pilihan  siswanya,  saat  pemilihan  siswa menentukan  2  atau  3  Perguruan  Tinggi  yang  dipilih  beserta  jurusan  yang diminatinya.
Antusias  siswa  SMAN  2  Depok  untuk  masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri sangatlah besar, tapi banyak siswa yang belum paham untuk memilih jurusan yang  sesuai  kemampuan,  maka  dari  itu  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product dan Weighted  Sum  Model ini  berharap  dapat  membantu siswa  dalam  memilih  perguruan  tinggi  yang  tepat  sesuai  pencapain  yang dimiliki masing-masing siswa.
Menurut Bonczek, dkk [7] Sistem Pendukung Keputusan sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi: sistem  bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi  antar  pengguna dan komponen Sistem Pendukung Keputusan yang lain), sistem pengetahuan (repositori  pengetahuan  domain  masalah  yang  ada  entah  sebagai  data  atau sebagai  prosedur)  dan  sistem  pemrosesan  masalah  (hubungan  antara komponen lainnya terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan). Konsep-konsep yang diberikan oleh definisi tersebut sangat penting untuk memahami hubungan antara  Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  pengetahuan.  Dapat  disumpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang  ditujukan  untuk  membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur.
Menurut Yahya dan Rozi  [2] Sistem pendukung keputusan merupakan proses  pengambilan  keputusan  dibantu  menggunakan  komputer  untuk membantu  pengambil  keputusan  dengan  menggunakan  beberapa  data  dan model  tertentu  untuk  menyelesaikan  beberapa  masalah  yang  tidak terstruktur,  sistem  pendukung  keputusan  juga  dapat  memberikan  berbagai manfaat dan keuntungan.
Metode  Weighted  Product  (WP)  adalah  keputusan  analisis  multi- kriteria  dan  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria [3]Metode Weighted  Product (WP)  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan, proses ini sama halnya  dengan  proses  normalisasi.  Metode  Weighted  Product  (WP)  mirip dengan  metode Weighted  Sum (WS)  yaitu  adanya  perkalian  dalam perhitungan matematikanya menghilangkan satuan ukuran.
Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM  adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif  dengan  dengan  kriteria  tertentu.  Inti  dari  MADM  adalah menentukan  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Menurut [4] WSM adalah metode yang memiliki keakuratan hasil  yang  baik,  serta  memiliki  satu  set  alternatif  pilihan  berdasarkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 135-142 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
beberapa  kriteria  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  juga  metode  yang paling mudah untuk di aplikasikan, karena mempunyai algoritma yang tidak rumit.  Menurut  Lingga  dan  Marbun  [5]  Sistem  Pendukung  Keputasan merupakan  sebuah  sistem  yang  menyediakan  kemampuan  untuk penyelesaian  masalah.  Sistem  pendukung  keputusan  dilakukan  dengan pendekatan sistematis terhadap permasalahan melalui proses pengumpulan data  menjadi  informasi,  serta  ditambah  dengan  faktor-faktor  yang  perlu dipertimbangkan dalam menentukan sebuah keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tahapan Pengumpulan Data
Dalam metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut:

## a) Data Primer
Data primer ini diperoleh secara langsung melalui wawancara  dengan Ibu Trully selaku Guru BK di SMAN 2 Depok yang bertanggung jawab dalam pencatatan  siswa  yang  lulusannya  diterima  dalam  Perguruan  Tinggi  Negeri maupun  Perguruan  Tinggi  Swasta  dan  mendapatkan  kriteria-kriteria  yang lebih spesifik tentang penerimaan siswa untuk SNMPTN.

## b) Data Sekunder
Dalam pengumpulan data sekunder ini diperoleh dengan cara membaca buku-buku,  jurnal  dan  referensi  lainnya  yang  berhubungan  dengan  Sistem Pendukung  Keputusan,  metode Weighted  Product (WP),  Metode Weighted Sum Model (WSM) serta permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini.

## 2.2. Populasi
Penelitian dilakukan terhadap siswa/i penerimaan SNMPTN di SMAN 2 Depok sebanyak 55 orang sebagai populasi dalam penelitian ini yang didapat saat proses wawancara dengan Ibu Trully di SMAN 2 Depok.

## 2.3 . Tahapan analisa Data
Analisis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode Weighted  Product (WP)  dan Weighted  Sum  Model (WSM).  Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  yang  berkaitan  dengan  pemilihan  siswa/i untuk SNMPTN di SMAN 2 Depok maka metode analisis data yang dilakukan dengan menetapkan skala peniliaian sebagai berikut:
Tabel 1. Nilai bobot kriteria Kriteria Bobot Tidak Bagus 1 Kurang Bagus 2 Cukup Bagus 3 Bagus 4 Sangat Bagus 5 Sumber: Hasil penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 135-142 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel  diatas  digunakan  untuk  mengukur  kriterian  yang  telah  ditentukan. Sehingga diperoleh hasil sebagai berikut:
a) Tabel skala penilaian yang digunakan untuk mengukur kriteria Nilai Matematika, Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Sosiologi/Kimia, Ekonomi/Fisika, Geografi/Biologi,  yang telah ditentukan dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Skala penelitian Kriteria Bobot Predikat <60 1 Tidak Bagus 60-69 2 Kurang Bagus 70-79 3 Cukup Bagus 80-89 4 Bagus 90-100 5 Sangat Bagus Sumber: Hasil penelitian
b) Penulis  juga  memilih  2  Perguruan  Tinggi  Negeri  yang  paling  banyak diminati dan dipilih oleh siswa/i SMAN 2 Depok. Dari kriteria yang telah dijabarkan  diatas  maka  pemnulis  memberikan  nilai  bobot,  berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan. Berikut nilai bobot dari setiap kriteria Perguruan Tinggi Negeri yang sudah ditentukan:
Tabel 3. Nilai bobot kriteria penelitian Kriteria Universitas Indonesia Universitas Gajah Mada Universitas Padjajaran Matematika 5 4 4 BahasaIndonesia 5 5 5 Bahasa Inggris 4 4 5 Sosiologui/Kimia 5 5 5 Ekonomi/Fisika 5 5 5 Geografi/Biologi 5 4 4 Sumber: Hasil penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Metode Weighted Product
Tabel 4. Hasil Nilai Bobot Kriteria Kriteria Universitas Indonesia Universitas Gajah Mada Universitas Padjajaran C 1 (Matematika) 5 4 4 C2 (Bahasa Indonesia) 5 5 5 C3 (Bahasa Inggris) 4 4 5 C4 (Sosiologi/Kimia) 5 5 5 C5 (Ekonomi/Fisika) 5 5 5 C6 (Geografi/Biologi) 5 4 4 Sumber: Hasil penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 135-142 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 5. Hasil perbaikan bobot kriteria
Kriteria Universitas Indonesia Universitas Gajah Mada Universitas Padjajaran W1 (Matematika) 0,17 0,15 0,14 W2 (Bahasa Indonesia) 0,17 0,19 0,18 W3 (Bahasa Inggris) 0,14 0,15 0,14 W4 (Sosiologi/Kimia) 0,17 0,19 0,18 W5 (Ekonomi/Fisika) 0,17 0,19 0,14 W6 (Geografi/Biologi) 0,17 0,15 0,14 Total 1,00 1,00 1,00 Sumber: Hasil penelitian
3.2. Metode Weighted Sum Model (WSM)
Tabel 6. Bobot kriteria Kriteria Universitas Indonesia Universitas Gajah Mada Universitas Padjajaran W1 (Matematika) 0,17 0,15 0,14 W2 (Bahasa Indonesia) 0,17 0,19 0,18 W3 (Bahasa Inggris) 0,14 0,15 0,14 W4 (Sosiologi/Kimia) 0,17 0,19 0,18 W5 (Ekonomi/Fisika) 0,17 0,19 0,14 W6 (Geografi/Biologi) 0,17 0,15 0,14 Total 1,00 1,00 1,00
Sumber: Hasil penelitian

## 3.3. Perbandingan Hasil Metode WAP dan WSM
Tabel 7. Hasil Metode  WAP No Nama Siswa Asal Kelas Hasil Universitas Indonesia Universitas Gajah Mada Universitas Padjajaran 1 Elyska Imardini XII IPS 1 0,01980 0,01978 0,01977 2 Hanna Citra Anafi XII IPS 1 0,01485 0,01484 0,01482 3 Naurah Rizki Salsabilah XII IPS 1 0,01485 0,01484 0,01482 4 Riskia Rafida XII IPS 1 0,01980 0,01978 0,01977 5 Wulan Putri Wijaya XII IPS 1 0,01485 0,01484 0,01482 6 Yasmin Gita Wardani XII IPS 1 0,01560 0,01565 0,01561 7 Agustina Sitti Anggawen XII IPS 2 0,01485 0,01484 0,01482 8 Ary Yunian Putri XII IPS 2 0,01385 0,01376 0,01379 9 Asti Sekar Primadya XII IPS 2 0,02475 0,02473 0,02471 10  Aviva indira Vigaputri XII IPS 2 0,01485 0,01484 0,01482 11  Indira Lukmariana XII IPS 2 0,01884 0,01895 0,01897 12  Marfa Aully XII IPS 2 0,01485 0,01484 0,01482 13  Novita Lorenza Pereira XII IPS 2 0,01980 0,01978 0,01977 14  Raihan Badrareswara XII IPS 2 0,01485 0,01484 0,01482 15  Raisha Ramadyani Hursi XII IPS 2 0,01560 0,01548 0,01545 16  Vidyadari Anjelita XII IPS 2 0,01485 0,01484 0,01482 17  Azahra Merciela Sabita XII IPS 3 0,01980 0,01978 0,01977 18  Choirany Indah Baihaqqi XII IPS 3 0,02205 0,02221 0,02228 19  Daffa Raihan Rasendrianto XII IPS 3 0,01560 0,01548 0,01545 20  Grace Dwayne Maryandita XII IPS 3 0,01485 0,01484 0,01482 21  Mutmainnah Syahidah Sahal XII IPS 3 0,01560 0,01548 0,01545
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 135-142 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama Siswa Asal Kelas Hasil Universitas Indonesia Universitas Gajah Mada Universitas Padjajaran 22  Puti Najlahana Wahyudi XII IPS 3 0,01560 0,01548 0,01545 23  Rindu Pahlawati XII IPS 3 0,01485 0,01484 0,01482 24  Amarlis Aliefa XII MIPA 1 0,01980 0,01978 0,01977 25  Auliya Syifaa Urrahman XII MIPA 1 0,01980 0,01978 0,01977 26  Bagus Nurhuda XII MIPA 1 0,01485 0,01484 0,01482 27  Christsa Angela XII MIPA 1 0,02475 0,02473 0,02471 28  Muhammad Helmy Yusuf XII MIPA 1 0,01485 0,01484 0,01482 29  Gita Nur Fitriana XII MIPA 2 0,01485 0,01484 0,01482 30  Irfan Nafis XII MIPA 2 0,01980 0,01978 0,01977 31  Muhammad Rafi Ramadhan XII MIPA 2 0,01545 0,01548 0,01561 32  Nadia Putri Humaira XII MIPA 2 0,01559 0,01611 0,01621 33  Tazki Sandi Phinandita XII MIPA 2 0,01980 0,01978 0,01977 34  Athaya Zhafira Waluyaningtyas XII MIPA 3 0,01485 0,01484 0,01482 35  Cika Thalita Nurul Izzah XII MIPA 3 0,02475 0,02473 0,02471 36  Mochammad Zaidan Naufal Marsa XII MIPA 3 0,01485 0,01484 0,01482 37  Muhammad Rizky Aiman XII MIPA 3 0,01485 0,01484 0,01482 38  Nabilah Huwaida XII MIPA 3 0,01980 0,01978 0,01977 39  Neelam Ayuningrum XII MIPA 3 0,01485 0,01484 0,01482 40  Amanda Anindya Kusuma Wardhani Indiarto XII MIPA 4 0,01980 0,01978 0,01977 41  Andhyni Amalia Safira XII MIPA 4 0,02475 0,02473 0,02471 42  Anggia Abygail Sihombing XII MIPA 4 0,01559 0,01611 0,01621 43  Desthiani Nabilah XII MIPA 4 0,01545 0,01548 0,01561 44  Hanif Azzayra Daniswara XII MIPA 4 0,01980 0,01978 0,01977 45  Arta Bhakta Adhyatma XII MIPA 5 0,01485 0,01484 0,01482 46  Fourina Sri Rahimah XII MIPA 5 0,02475 0,02473 0,02471 47  Muhammad Fahri Afiki XII MIPA 5 0,01757 0,01740 0,01746 48  Nisa Pratiwi XII MIPA 5 0,01980 0,01978 0,01977 49  Seka Kinasih Hiyawinta XII MIPA 5 0,02475 0,02473 0,02471 50  Vina Vadhya Rahman XII MIPA 5 0,01980 0,01978 0,01977 51  Achmad Norman Firdaus XII MIPA 6 0,02475 0,02473 0,02471 52  I Gusti Agung Rama Raditya XII MIPA 6 0,02042 0,02045 0,02057 53  Iffatricia Haura Febriana XII MIPA 6 0,02475 0,02473 0,02471 54  Musyaffa Muhammad Naufal Erlangga XII MIPA 6 0,01980 0,01978 0,01977 55  Rahma Anindya Putri XII MIPA 6 0,02475 0,02473 0,02471 Sumber: Hasil penelitian Tabel 8. Hasil Metode WSM No Nama Siswa Asal Kelas Hasil Universitas Indonesia Universitas Gajah Mada Universitas Padjajaran 1 Elyska Imardini XII IPS 1 83,97 86,55 84,87 2 Hanna Citra Anafi XII IPS 1 76,13 78,44 76,90 3 Naurah Rizki Salsabilah XII IPS 1 76,25 78,55 77,04 4 Riskia Rafida XII IPS 1 80,78 83,21 81,63 5 Wulan Putri Wijaya XII IPS 1 76,19 78,49 76,96 6 Yasmin Gita Wardani XII IPS 1 78,60 80,97 79,35 7 Agustina Sitti Anggawen XII IPS 2 75,68 78,00 76,46 8 Ary Yunian Putri XII IPS 2 72,49 74,50 73,13 9 Asti Sekar Primadya XII IPS 2 94,15 97,02 95,12 10  Aviva indira Vigaputri XII IPS 2 75,86 78,21 76,69
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 135-142 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama Siswa Asal Kelas Hasil Universitas Indonesia Universitas Gajah Mada Universitas Padjajaran 11  Indira Lukmariana XII IPS 2 82,52 85,20 83,59 12  Marfa Aully XII IPS 2 76,19 78,50 76,97 13  Novita Lorenza Pereira XII IPS 2 83,27 85,84 84,19 14  Raihan Badrareswara XII IPS 2 75,79 78,15 76,64 15  Raisha Ramadyani Hursi XII IPS 2 77,82 80,13 78,51 16  Vidyadari Anjelita XII IPS 2 74,94 77,16 75,65 17  Azahra Merciela Sabita XII IPS 3 83,58 86,19 84,56 18  Choirany Indah Baihaqqi XII IPS 3 88,34 91,12 89,38 19  Daffa Raihan Rasendrianto XII IPS 3 78,29 80,58 79,03 20  Grace Dwayne Maryandita XII IPS 3 77,61 79,92 78,40 21  Mutmainnah Syahidah Sahal XII IPS 3 76,94 79,19 77,61 22  Puti Najlahana Wahyudi XII IPS 3 76,94 79,19 77,61 23  Rindu Pahlawati XII IPS 3 76,13 78,44 76,90 24  Amarlis Aliefa XII MIPA 1 81,64 84,12 82,48 25  Auliya Syifaa Urrahman XII MIPA 1 85,73 88,23 86,50 26  Bagus Nurhuda XII MIPA 1 76,16 78,43 76,90 27  Christsa Angela XII MIPA 1 91,47 94,25 92,36 28  Muhammad Helmy Yusuf XII MIPA 1 77,02 79,33 77,78 29  Gita Nur Fitriana XII MIPA 2 76,50 78,83 77,27 30  Irfan Nafis XII MIPA 2 80,29 82,72 81,09 31  Muhammad Rafi Ramadhan   XII MIPA 2 78,87 81,27 79,72 32  Nadia Putri Humaira XII MIPA 2 74,65 77,67 76,36 33  Tazki Sandi Phinandita XII MIPA 2 88,31 90,99 89,21 34  Athaya Zhafira Waluyaningtyas XII MIPA 3 75,86 78,14 76,62 35  Cika Thalita Nurul Izzah XII MIPA 3 94,39 97,08 94,94 36  Mochammad Zaidan Naufal Marsa XII MIPA 3 75,07 77,40 75,93 37  Muhammad Rizky Aiman XII MIPA 3 86,95 90,30 88,94 38  Nabilah Huwaida XII MIPA 3 78,80 80,83 79,07 39  Neelam Ayuningrum XII MIPA 3 79,88 81,85 80,13 40  Amanda Anindya Kusuma Wardhani Indiarto XII MIPA 4 82,20 85,16 83,64 41  Andhyni Amalia Safira XII MIPA 4 92,25 95,49 93,74 42  Anggia Abygail Sihombing XII MIPA 4 74,99 78,01 76,70 43  Desthiani Nabilah XII MIPA 4 78,87 81,27 79,72 44  Hanif Azzayra Daniswara XII MIPA 4 83,36 85,83 84,10 45  Arta Bhakta Adhyatma XII MIPA 5 76,75 79,10 77,56 46  Fourina Sri Rahimah XII MIPA 5 95,51 98,41 96,47 47  Muhammad Fahri Afiki XII MIPA 5 78,27 80,45 78,92 48  Nisa Pratiwi XII MIPA 5 80,13 82,57 80,94 49  Sekar Kinasih Hiyawinta XII MIPA 5 94,70 97,54 95,64 50  Vina Vadhya Rahman XII MIPA 5 80,24 82,65 81,00 51  Achmad Norman Firdaus XII MIPA 6 95,83 98,71 96,78 52  I Gusti Agung Rama Raditya XII MIPA 6 78,87 81,27 79,72 53  Iffatricia Haura Febriana XII MIPA 6 91,47 94,22 92,33 54  Musyaffa Muhammad Naufal Erlangga XII MIPA 6 84,90 87,47 85,77 55  Rahma Anindya Putri XII MIPA 6 90,23 92,96 91,12 Sumber: Hasil penelitian
Dilihat  dari  hasil  kedua  metode  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa menggunakan  Metode Weighted  Product hasil  untuk  Universitas  Indonesia
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 135-142 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
lebih besar dengan nilai tertinggi 0,02475 daripada Universitas Gajah Mada dengan  nilai  0,02473  dan  Universitas  Padjajaran  dengan  nilai  0,02471, sedangkan untuk Metode Weighted Sum Model hasil untuk Universitas Gajah Mada  lebih  besar  dengan  nilai  tertinggi  98,71  daripada  Universitas Padjajaran dengan nilai 96,78 dan Universitas Indonesia dengan nilai 95,83.

## 4.  SIMPULAN
Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Siswa  untuk  Jalur  SNMPTN dengan  Menggunakan  Metode Weighted  Product (WP)  dan Weighted  Sum Model (WSM) pada SMAN 2 Depok menghasilkan nilai untuk SNMPTN pada setiap universitas yang sudah ditentukan dan menggunakan 2 metode untuk membandingkan  hasil  mana  yang  terbaik  untuk  tiap  universitas.  Hasil penerapan  metode Weighted  Product (WP)  pada  siswa/i  di  SMAN  2  Depok menghasilkan  nilai  untuk  semua  siswa/i  pada  Universitas  Indonesia  lebih unggul  atau  lebih  tinggi  dan  menjadikan  Universitas  Indonesia  ada  pada peringkat pertama, lalu pada peringkat kedua untuk Universitas Gajah Mada dan peringkat ketiga untuk Universitas Padjajaran. Untuk metode Weighted Sum Model (WSM) pada siswa/i di SMAN 2 Depok menghasilkan nilai untuk semua  siswa/i  pada  Universitas  Gajah  Mada  lebih  unggul  atau  lebih  tinggi dan  menjadikan  Universitas  Gajah  Mada  ada  pada  peringkat  pertama,  lalu pada  peringkat  kedua  untuk  Universitas  Padjajaran  dan  peringkat  ketiga untuk Universitas Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Desicion Making (Mcdm) Pada Sistem Pendukung Keputusan , Pertama. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[2] I.  R.  A.  Y.  Yahya  and  A.  F.  Rozi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Pemain  Terbaik  Pada  Tim  Basket  Menggunakan  Metode Weighted Product (WP) Ignasius,” J. Teknol. Inf. , vol. 14, no. 3, pp. 73– 80, 2019.
[3] I. Ardhiyanto, V. Lusiana, and N. Mariana, “Implementasi Metode ( Wp ) Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Karyawan Terbaik Di,” Proceeding SINTAK , vol. 3, pp. 101–105, 2019.
[4] D. Handoko, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Dana Alokasi  Khusus  Menerapkan  Metode  Weight  Sum  Model,” Maj.  Ilm. INTI , vol. 14, no. 3, pp. 264–268, 2019.
[5] I.  Engineering,  D.  M.  Lingga,  M.  Marbun,  and  T.  Informatika,  “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product Untuk Penentuan  Prioritas,” JOISIE  (Journal  Inf.  Syst.  Informatics  Eng. ,  vol.  3, no. 2, pp. 79–85, 2019.