Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta Jl. Cempaka Putih Tengah 27 Jakarta Pusat, Indonesia 10510 T. 62 21 4256024, 4244016 ext 207 E. jurnal.justit@ftumj.ac.id H. https: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PEMILIHAN POSISI KEPALA UNIT (KANIT) PPA DENGAN METODE WEIGHT PRODUCT
Sumarno 1 , Jauhari Mustafa Harahap 2
1,2 STIKOM Tunas Bangsa. Jalan Jenderal Sudirman Blok A No. 1,2 & 3 Pematangsiantar sumarno@amiktunasbangsa.ac.id 1 , jauhari.harahap@gmail.com 2

## Abstrak
Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia  atau  yang  sering  disingkat  dengan  POLRI dalam kaitannya dengan Pemerintahan adalah salah satu fungsi pemerintahan negara di  bidang  pemeliharaan  keamanan  dan  ketertiban  masyarakat,  penegakan  hukum, perlindungan, pengayoman, dan pelayanan kepada masyarakat. Dengan berlakunya Undang-Undang Nomor 2 Tahun 2002 tentang Kepolisian maka jajaran kepolisian, semakin dituntut untuk mampu memberikan pelayanan yang sebaik-baiknya kepada masyarakat  dan  sekaligus  mewujudkan  ketentraman  ditengah-tengah  masyarakat. Dalam  Undang-Undang  ini  secara  jelas  disebutkan  mengenai  tugas,  fungsi  dan wewenang  sebagai  polisi.  Penelitian  skripsi  ini  bertujuan  untuk  membuat  sistem pendukung keputusan dalam memilih personil dikepolisian sebagai alat bantu bagi pimpinan  dalam  mengambil  sebuah  kebijakan.  Dalam  hal  ini  peneliti  mengambil studi kasus di Polresta Simalungun di bagian Kepala Unit (Kanit) PPA. Data yang diperoleh  berasal  dari  Polresta  Simalungun  dan  kriteria  yang  dibuat  berdasarkan keputusan kepala satuan reserse kriminal dengan 8 kriteria penilaian yakni pangkat, wawasan,  tanggungjawab,  sikap,  kesatuan,  kepedulian,  paham  UU  dan kepemimpinan. Sampel data yang digunakan 3 alternatif untuk pemilihan di bagian Kepala Unit (Kanit) PPA tahun 2014. Dari sampel tersebut diperoleh nilai tertinggi 0,341 atas nama inisial Mr. B. Diharapkan dengan menggunakan salah satu metode dalam sistem pendukung keputusan, Proses perhitungan dengan menentukan kriteria yang telah ditentukan dapat memberikan output berupa rekomendasi kepala Kanit PPA menggunakan metode Weight Product.
Kata  Kunci:  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  Weight  Product,  Kanit  PPA, Polresta Simalungun

## Abstract
The State Police of the Republic of Indonesia or often abbreviated with the Police in relation to the Government is one of the functions of state government in the field of maintaining security and public order, law enforcement, protection, advisory, and service to the public. With the enactment of Law No. 2 of 2002 on Police, the police force, the more demanded to be able to provide the best service to the community and at the same time realize the peace in the midst of society. The law clearly states the duty, function and authority of the police. This thesis research aims to make the decision  support  system  in  choosing  personnel  dikepolisian  as  a  tool  for  the leadership in taking a policy. In this case the researcher took a case study at Polresta
simalungun in the Head Unit (Kanit) PPA. Data obtained from Polresta simalungun and criteria made based on the decision of head of criminal detective unit with 8 criteria of assessment that is panglat, insight, responsibility, attitude, unity, caring, understanding  of  Law  and  leadership.  Samples  of  data  used  3  alternatives  for elections in the Head Unit (Kanit) PPA 2014. From the sample obtained the highest value 0.341 on behalf of initials Mr. B. Expected by using one of the methods in the decision support system, the calculation process by determining the predetermined criteria can provide output in the form of recommendation head of Kanit PPA using weight product method.
Keywords:  Decision  Support  System  (SPK),  Weight  Product,  Kanit  PPA, Simalungun Police

## PENDAHULUAN
Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia atau yang sering disingkat dengan Polri dalam kaitannya  dengan  Pemerintahan  adalah  salah satu  fungsi  pemerintahan  negara  di  bidang pemeliharaan keamanan dan ketertiban masyarakat, penegakan hukum, perlindungan, pengayoman, dan pelayanan kepada masyarakat, yang bertujuan untuk mewujudkan  keamanan  dalam  negeri  yang meliputi terpeliharanya keamanan dan ketertiban  masyarakat,  tertib  dan  tegaknya hukum, terselenggranya perlindungan, pengayoman, dan pelayanan kepada masyarakat,  serta  terbinanya  ketentraman masyarakat  dengan  menjunjung  tinggi  hak azasi manusia.
Dalam menjalankan tugasnya, polisi pada dasarnya akan diperhadapkan dengan masyarakat. Disinilah akan tergambar dengan jelas bagaimana tugas polisi yang
sesungguhnya sebagai pengayom masyarakat. Tentunya hal ini adalah tanggung jawab yang besar bagi seorang polisi untuk mendapatkan kepercayaan dari masyarakat terhadap pelayanan  yang  mereka  lakukan.  Disatu  sisi, polisi  juga  adalah  sebagai  penegak  hukum. Maka tanggung jawab seorang polisi tidaklah berhenti sebagai pengayom masyarakat tetapi juga  tanggung  jawabnya  dalam  menegakkan keadilan,  dan  masih  banyak  tanggung  jawab lainnya.
Disamping  itu,  masyarakat  masih  sangat mengharapkan  peningkatan  peran  dan  tugas polisi  sebagai  pengayom,  pelindung  dan pelayanan  masyarakat  serta  sebagai  penegak hukum  yang  bersih.  Dengan  berlakunya Undang-Undang  Nomor  2  Tahun  2002 tentang  Kepolisian  maka  jajaran  kepolisian, semakin  dituntut  untuk  mampu  memberikan pelayanan yang sebaik-baiknya kepada
masyarakat dan sekaligus mewujudkan ketentraman  ditengah-tengah  masyarakat. Dalam  Undang-Undang  ini  secara  jelas disebutkan  mengenai  tugas,  fungsi  dan wewenang  sebagai  polisi.  Namun,  melihat pengaturan dalam Undang-Undang ini kemudian  dikaitkan  dengan  aplikasinya dimasyarakat  kemudian  timbul  pertanyaan bahwa Apakah kedudukan, fungsi, tugas, dan wewenang  Polri  sebagaimana  yang  telah diakomodir dalam UU Nomor 2 Tahun 2002 telah terlaksana dengan baik atau tidak?.
Dalam  hal  ini  sebuah  sistem  pendukung keputusan dibutuhkan dalam memilih personil dikepolisian sebagai alat bantu bagi pimpinan dalam  mengambil  sebuah  kebijakan.  Dalam hal  ini  peneliti  mengambil  studi  kasus  di Polresta  Simalungun  di  bagian  Kepala  Unit (Kanit) PPA.

## METODE PENELITIAN

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari  tiga  komponen  yang  saling  berinteraksi, sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi  antara  pengguna  dan  komponen Sistem  Pendukung  Keputusan  lain),  sistem pengetahuan  (repositori  pengetahuan  domain masalah  yang  ada  pada  Sistem  Pendukung Keputusan  atau  sebagai  data  atau  sebagai prosedur),  dan  sistem  pemrosesan  masalah (hubungan  antara  dua  komponen  lainnya, terdiri  dari  satu  atau  lebih  kapabilitas manipulasi  masalah  umum  yang  diperlukan untuk  pengambilan  keputusan)  (Nofriansyah, 2014).
Sistem  Pendukung  Keputusan    adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  data
yang  digunakan  untuk  membantu  pengambil keputusan pada situasi semi terstruktur dan tak seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Fithri & Latifah, 2010)
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah suatu  sistem  informasi    berbasis  komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani  berbagai  permasalahan  yang terstruktur  dengan  menggunakan  data  dan model (Faqih & Irigasi, 2014).
Karakteristik Sistem Pendukung

## Keputusan
Karakteristik    dari    sistem    pendukung keputusan adalah sebagai berikut: 1. Mendukung  pengambilan  keputusan untuk  membahas  masalah-masalah terstruktur,  semi  struktur,  dan  tidak terstruktur.
2. Output ditujukan bagi personil
organisasi dalam semua tingkatan .
3. Mendukung  di  semua  fase  proses pengambilan  keputusan:  intelegensi, desain, pilihan.
4. Adanya interface manusia atau mesin, dimana manusia ( user ) tetap mengontrol proses pengambilan keputusan. 5. Menggunakan model-model metematis  dan  statistik  yang  sesuai dengan pembahasan.
6. Memiliki  kemampuan  dialog  untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan.
7. Memiliki  subsistem-subsistem  yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga
dapat  berfungsi  sebagai  kesatuan sistem . 8. Membutuhkan struktur data komprehensif  yang  dapat  melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen. 9. Pendekatan easy  to  use .  Ciri  suatu sistem  pendukung  keputusan  yang efektif  adalah  kemudahannya  untuk digunakan dan memungkinkan keleluasaan  pemakai  untuk  memilih atau  mengembangkan    pendekatan- pendekatan    baru  dalam  membahas masalah yang dihadapi. 10. Kemampuan sistem untuk beradaptasi secara  cepat,  dimana  pengambil keputusan dapat menghadapi
masalah-masalah  baru  dan  pada  saat yang  sama  dapat  menanganinya dengan  cara  mengadaptasikan  sistem terhadap    kondisi-kondisi  perubahan yang  terjadi    (Nugraha,  Surarso,  & Noranita, 2012).

## Tahap-Tahap Pengambilan Keputusan
Tahap-tahap Pengambilan Keputusan yaitu:
a. Identifikasi masalah
b. Pemilihan metode
c. Pengumpulan  data  yang  dibutuhkan untuk melaksanakan model keputusan tersebut. d. Mengimplementasikan model tersebut e. Mengevaluasi  sisi  positif  dari  setiap alternatif yang ada f. Melaksanakan solusi terpilih (Siregar, 2015).
Gambar 2.1 Tahap Pengambilan Keputusan (Siregar, 2015)
1. Tahap Inteligence
Suatu  tahap  proses  seseorang  dalam rangka  pengambil  keputusan  untuk permasalahan yang dihadapi, terdiri dari aktivitas penelusuran, pendeteksian  serta proses pengenalan masalah. Data masukan  diperoleh,  diuji  dalam    rangka mengidentifikasi masalah.

## 2. Tahap Design
Tahap  proses  pengambil  keputusan setelah tahap intellegence meliputi proses untuk  mengerti  masalah,  menurunkan solusi  dan  menguji  kelayakan  solusi.
Aktivitas yang biasanya dilakukan seperti menemukan, mengembangkan dan
menganalisa  alternatif  tindakan  yang dapat dilakukan.
3. Tahap Pemilihan Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pemilihan  diantara  berbagai  alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan  (Siregar, 2015).

## Weighted Product (WP)
Metode  WPM  menggunakan  perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan. Prosesini  sama  halnya  dengan  proses normalisasi.  Preferensi  untuk  alternatif  Ai (Lestari, 2013):
Weighted Product (WP) Metode weighted product merupakan metode untuk menyelesaikan Multi Attribute Decision Making (MADM). Weighted Product menggunakan teknik perkalian untuk
menghubungkan rating  attribute ,  dimana rating tiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan atribut bobot yang bersangkutan. Langkah-langkah
yang
dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan  metode Weighted  Product adalah :
   n
j w ij i j x S
1
...............................(1)
Keterangan :
S =  Preferensi  alternatif  dianalogikan sebagai vektor S Xij =  Nilai  variabel  dari  alternatif  pada setiap atribut Wj = Nilai bobot kriteria N = Banyaknya kriteria I = Nilai alternatif J = Nilai kriteria
dimana  ∑Wj=1.Wj  adalah  pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya. Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai :
.......................(2)
V : Preferensi alternative dianologikan sebagai vector V X : Nilai Kriteria W : Bobot Kriteria / Sub kriteria i : Alternatif j : Kriteria n
: Banyaknya kriteria  (Khairina,
Ivando, & Maharani , 2016)

## Langkah–langkah  Perhitungan  Dengan Metode WP
Langkah  –  langkah  dalam  perhitungan metode Weighted  Product adalah  sebagai berikut :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang akan dijadikan acuan dalam
pengambilan keputusan, yaitu Ci
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai pada setiap alternatif
4. Ditemukan  urutan  alternatif  terbaik yang akan menjadi keputusan (Nofriansyah, 2014)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perhitungan Manual Weight Product (WP)
Untuk  proses  perhitungan  metode Weight Product , dapat dilihat pada tabel 3.1. dibawah ini
Tabel 3.1. Proses perhitungan metode Weight Product Name Proses perhitungan dengan metode Weight Product Actors Admin yang telah ditentukan Description Use    case ini    mendeskripsikan proses    perhitungan    dalam penentuan pemilihan Kepala Unit (Kanit)  PPA  dengan    metode Weight Product Basic Flow Admin  menginput  data  kriteria Calon Kepala Unit (Kanit) PPA Alternate Flow Admin  bisa  melihat  data  kriteria yang diinputkan Pre Condition Admin dapat melihat hasil running time dari hasil perhitungan Post Condition Admin dapat melihat data pengujian didalam database Dalam penentuan pemilihan Kepala Unit
(Kanit)  PPA,  terdapat  beberapa  kriteria  yang bisa menjadi acuan sebagai bahan pertimbangan  penyeleksian.  Dalam  hal  ini akan diperlihatkan bagaimana hasil perhitungan  manual  dengan  menggunakan algoritma Weight  Product (WP)  yang dilakukan dengan mengambil sampel 5 (lima) data  siswa  kursus  untuk  tingkatan Pre Primary . Hasil ini nantinya akan dibandingakan dengan output dengan menggunakan  sistem.  Untuk  mendapatkan hasilnya, terlebih dahulu dilakukan perbaikan bobot,  perbaikan  bobot  menggunakan  rumus W j . Sebelum melakukan perhitungan perbaikan  bobot,  data  input  yang  digunakan adalah  data  sampel  pemilihan  Kepala  Unit (Kanit) PPA tahun 2014 . Maka dapat dihitung sebagai berikut:
a. Data  sampel  calon  Kepala  Unit  (Kanit) PPA tahun 2014
Dari tabel 3.1 diatas, proses penilaian terhadap pemilihan Kepala Unit (Kanit) PPA dilakukan oleh  Ajudan  Komisaris  Polisi  dengan mengacu  kepada  Lampiran  SRT  Peraturan Kapolri No. 23/VI/2010 Tanggal 30
November  2010.  Adapun  lampiran  kriteria dapat dilihat pada gambar 3.1 dibawah ini :
Gambar 3.1 Lampiran Kriteria Pemilihan Kanit PPA
Adapun  kriteria  menggunakan  nilai Crips dimana  penilaian  dilakukan  langsung  oleh Ajudan Komisaris Polisi. Penilaian ini diubah kebilangan Crips agar dapat dilakukan proses perhitungan  dengan  menggunakan  metode weight  product. Adapun  daftar  konversi bilangan crips untuk  kriteria Wawasan, Tanggungjawab,  Sikap,  Kepedulian  dan Kepemimpinan dapat  dilihat  pada  tabel  3.2. berikut:
Tabel 3.2. Konversi bilangan Crips Keterangan (Kategori) Nilai Crips Sangat Baik (SB) 91-100 Baik (B) 81-90 Cukup (C) 61-80 Kurang (K) <60
Dari  konversi  nilai  yang  dilakukan  dengan menggunakan acuan tabel 3.2, maka diperoleh hasil  tabel  konversi.  Untuk  kriteria Pangkat, Kesatuan  dan  Pahan  UU dapat  dilihat  pada tabel berikut: Tabel 3.3. Nilai Kriteria Pangkat Keterangan (Kategori) Keterangan Nilai Crips Perwira Menengah Kombes Pol, AKBP dan Kompol 4 Perwira Pertama AKP, Iptu dan Ipda 3 Bintara Tinggi Aiptu dan Aipda 2 Tabel 3.4. Nilai Kriteria Kesatuan Keterangan (Kategori) Nilai Crips Reserse 4 Satlantas 3 Lainnya 2 Tabel 3.5. Nilai Kriteria Paham UU Keterangan (Kategori) Nilai Crips Sangat Menguasai 4 Menguasai 3 Kurang Menguasai 2
Tabel 3.6. Data olahan & Data Konversi Calon Kepala Unit (Kanit) PPA Pangkat (C1) Wawasan (C2) Tanggung jawab (C3) Mr.A Ipda 75 83 Mr.B Ipda 87 89 Mr.C Ipda 97 70 Sikap (C4) Kesatua n (C5) Keped ulian (C6) Paham UU (C7) Kepe mim pinan (C8) 76 Reserse Krimina l 87 Menguasai 83 72 Reserse Krimina l 95 Sangat Menguasai 75 65 Reserse Krimina l 88 Sangat Menguasai 90 Calon Kepala Unit (Kanit) PPA C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 Mr.A 3  75 8 3 76 4 87 3 83 Mr.B 3  87 8 9 72 4 95 4 75 Mr.C 3  97 7 0 65 4 88 4 90
b. Kriteria penilaian yang digunakan
sebagai acuan adalah : Tabel 3.7. Daftar kriteria penilaian No Nama Kriteria Inisial Kepentingan 1 Pangkat C1 Benefit 2 Wawasan C2 Benefit 3 Tanggungjawab C3 Benefit 4 Sikap C4 Benefit 5 Kesatuan C5 Benefit 6 Kepedulian C6 Benefit 7 Paham UU C7 Benefit 8 Kepemimpinan C8 Benefit
c. Menentukan  tingkat  ketergantungan  / kepentingan setiap kriteria (bobot). Dalam  menentukan  bobot  setiap  kriteria,
hal  ini  dilakukan  oleh  pihak  pengambil keputusan.  Bobot  ini  berupa  lingustik  yang terdiri  dari  Sangat  Rendah,  Rendah,  Cukup, Tinggi  dan  Sangat  Tinggi.    Bobot  tersebut diterjemahkan  dengan  nilai crips untuk membantu perhitungan algoritma :
1 = Sangat Rendah,
2 = Rendah,
3 = Cukup,
4 = Tinggi,
5 = Sangat Tinggi.
Tabel 3.8. Daftar kriteria penilaian yang sudah
diberikan bobot N o Nama Kriteria Inisial Bobot Keterangan 1 Pangkat C1 5 Sangat Tinggi 2 Wawasan C2 5 Sangat Tinggi 3  Tanggungja wab C3 5 Sangat Tinggi 4  Sikap C4 4 Tinggi 5  Kesatuan C5 3 Cukup 6  Kepedulian C6 4 Tinggi 7 Paham UU C7 5 Sangat Tinggi 8  Kepemimpi nan C8 5 Sangat Tinggi d. Pengambilan  keputusan  memberikan bobot referensi sebagai berikut : W = (5+5+5+4+3+4+5+5) = 36
e. Sebelumnya  dilakukan  perbaikan  bobot terlebih  dahulu  maka  pangkat  diperoleh dari  jumlah  w  dibagi  masing  –  masing nilai dari kriteria yang sudah ditentukan, dan hasilnya adalah :
𝑊1 = 5
(5 + 5 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 + 5) = 0,1389 𝑊2 = 4
(5 + 5 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 + 5) = 0,1389 𝑊3 = 5 (5 + 5 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 + 5) = 0,1389 𝑊4 = 4 (5 + 5 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 + 5) = 0,1111 𝑊5 = 3 (5 + 5 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 + 5) = 0,0833 𝑊6 = 4
(5 + 5 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 + 5) = 0,1111 𝑊7 = 5
(5 + 5 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 + 5) = 0,1389
𝑊8 = 5
(5 + 5 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 + 5)
= 0,1389 Tabel 3.9. Tabel perbaikan bobot kriteria No Kriteria Bobot Perbaikan Bobot 1 Pangkat 5 0,1389 2 Wawasan 5 0, 1389 3 Tanggungjawab 5 0, 1389 4 Sikap 4 0, 1111 5 Kesatuan 3 0, 0833 6 Kepedulian 4 0, 1111 7 Paham UU 5 0, 1389 8 Kepemimpinan 5 0, 1389 Kemudian langkah selanjutnya adalah
menghitung vector S, dimana data – data akan dikalikan, tetapi sebelumnya dilakukan pemangkatan  dengan  bobot  perubahan  yang ada pada tabel 3.8 : 1. S1(Mr.A)
= (3 0.1389 ) + (75 0.1389 ) + (83 0.1389 ) + (76 0.1111 ) + (4 0.0833 ) + (87 0.1111 ) + (3 0.1389 ) + (83 0.1389 ) = 25,1588
2. S2(Mr.B )
= (3 0.1389 ) + (87 0.1389 ) + (89 0.1389 )
+ (72 0.1111 ) + (4 0.0833 ) + (95 0.1111 ) + (4 0.1389 ) + (75 0.1389 ) = 26,7133
3. S3(Mr.C)
= (3 0.1389 ) + (97 0.1389 ) + (70 0.1389 )
+ (65 0.1111 ) + (4 0.0833 )
+ (88 0.1111 ) + (3 0.1389 ) + (90 0.1389 ) = 26,3738
Setelah  nilai  vector  S  didapat,  maka selanjutnya adalah menjumlahkan seluruh S
untuk menghitung V. Perhitungannya sebagai berikut : 𝑉1 = 25,1588 25,1588 + 26,7133 +  26,3738 = 0,322 𝑉2 = 26,7133 25,1588 + 26,7133 +  26,3738 = 0,341
𝑉3 = 26,3738 25,1588 + 26,7133 +  26,3738 = 0,337
Maka  dari  perhitungan  diatas  dapat diperoleh  nilai  terbesar  terdapat  pada Mr.B . Untuk lebih jelas perhatikan tabel 3,10 berikut :
Tabel 3.10. Hasil akhir perhitungan Weight Product (WP) No Nama Calon Kanit PPA Nilai Rank Hasil 1 Mr.A 0,322 3 Gagal 2 Mr.B 0,341 1 Lulus 3 Mr.C 0,337 2 Gagal

## Flowchart
Flowchart adalah  penggambaran  secara grafik  dalam  bentuk  diagram  alir  dari  suatu algoritma dalam suatu program yang menyatakan  arah  alur  program  dalam menyelesaikan suatu masalah.
Untuk  membangun  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  pemilihan Kepala  Unit  (Kanit)  PPA  dengan  metode Weight  Product dapat  dilihat  seperti  pada Gambar 3.7
Gambar 3.7. Flowchart Metode Weight Product

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil implementasi dan pengujian  sistem  pendukung keputusan pemilihan Kanit PPA di Polresta Pematangsiantar  dengan  metode Weight
Product , dapat disimpulkan bahwa : 1. Sistem dapat menyelesaikan permasalahan dengan mengimplementasikan  metode Weight

## Product.
2. Dari  hasil  pengujian  sistem,  metode Weight Product, menghasilkan alternaif yang sama dengan perhitungan manual yang dilakukan.
4. Dari hasil pengujian, metode Weighted Product dapat lebih cepat memperoses data dibandingkan dengan pengambilan keputusan yang dilakukan dengan cara tradisional.
5. Sistem akan mengeluarkan output yang dapat  membantu  pengambil  keputusan dalam  menentukan  Pemilihan  Posisi Kepala  Unit  (Kanit)  PPA  dengan Metode Weight Product (WP)

## DAFTAR PUSTAKA
Faqih, H., & Irigasi, J. (2014). Implementasi dss dengan metode saw untuk menentukan prioritas pekerjaan operasi dan pemeliharaan sistem irigasi dpu kabupaten tegal. Jurnal Bianglala Informatika , 19-32.
Fithri, D. L., & Latifah, N. (2010). Sistem Pendukung Keputusan Untuk
Pemberian Bantuan Usaha Mikro Dengan Metode Simple Additive Weighting. Majalah Ilmiah Informatika, 3 (2), 117-129.
Khairina, D. M., Ivando, D., & Maharani , S.
(2016). Implementasi Metode
Wighted Product Untuk Aplikasi Pemilihan Smartphone Android . Jurnal Infotel , 1-8.
Lestari, S. (2013). Penerapan Weighted Product Model Untuk Seleksi Calon Karyawan. Jurnal Sistem Informasi , 540-545.
Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan Edisi 1. Yogyakarta: Deepublish.
Nugraha, F., Surarso, B., & Noranita, B.
(2012). Sistem Pendukung
Keputusan Evaluasi Pemilihan Pemenang Pengadaan Aset dengan
Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 67-72.
Siregar, M. (2015). Sistem Pendukung
Keputusan Pemilihan Guru Teladan di SMA Era Utama Pancur Batu. Pelita Informatika : Informasi dan Informatika , 76-84.