## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 261 − 266 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2331

## Pemilihan Perumahan Idaman dengan Penerapan Metode Weighted Product
AR Walad Mahfuzhi 1 , Sandhy Fernandez 2,* , Dandi Sunardi 1
1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Bengkulu Jl. Bali, Kp. Bali, Kec. Tlk. Segara, Kota Bengkulu, Bengkulu, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah,
Indonesia
Email: 1 walad@umb.ac.id, 2,* sandhy@ittelkom-pwt.ac.id, 3 dandisunardi@umb.ac.id Email Penulis Korespondensi: sandhy@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 06/10/2022 ; Accepted: 31/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak −Rumah menjadi sebuah kebutuhan dasar bagi setiap manusia. Setiap rumah akan berfungsi sebagai tempat tinggal atau sebagai tempat beristirahat serta tempat perlindugan dari berbagai gangguan berasal dari luar. Dari berdasarkan kebutuhan setiap  manusia  akan  rumah  itu,  para  pengembang  berkompetisi  dalam  menyediakan  rumah  dengan  kelebihan  dan kekurangannya  masing-masing  agar  menarik  minat  konsumen  atau  pembeli  membeli  rumah  tersebut,  calon  pembeli  juga dihadapkan  pada  berbagai  pilihan,  antara  lain  harga  rumah,  lokasi  rumah,  model  rumah  dan  berbagai  pilihan  yang  akan mempengaruhi  pemilihan  rumah  idaman.  Dengan  permasalahan  yang  ada  maka  perlu  dirancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  dirancang  dengan  model  incremental.  Adapun  metode  yang  digunakan  agar  dapat  memberikan  berupa rekomendasi  yaitu  dengan  metode weighted  product .  Dengan  permasalahan  yang  ada  maka  penelitian  ini  bertujuan memberikan berupa rekomendasi perumahan mana yang akan dipilih oleh konsumen. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini  berupa  perhitungan  menggunakan  metode weighted  product didapatkan  bahwa  perusahaan  yang  bernama  PT  Berkah sejahtera sebagai perusahaan perumahan memiliki nilai bobot preferensi tertinggi yaitu 7.35852. Dengan didapatkannya hasil tersebut maka yang menjadi rekomendasi pertama untuk penentuan perumahan idaman terpilih dari perusahaan PT Berkah Sejahtera.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Weighted Product; Rumah Idaman
Abstract −Home is a basic need for every human being. Each house will function as a place to live or as a place to rest and a place of protection from various outside disturbances. Based on the needs of every human being for the house, developers compete in providing houses with their respective advantages and disadvantages in order to attract consumers or buyers to buy the  house,  and  prospective  buyers  are  also  faced  with  various  choices,  including  house  prices,  house  locations,  and  house models. And various choices that will affect the choice of a dream home. With the existing problems, it is necessary to design a decision support system that is designed with an incremental model. The method used in order to provide a recommendation is the weighted product method. With the existing problems, this study aims to provide recommendations for which housing to be chosen by consumers. The results obtained in this study in the form of calculations using the weighted product method, it was found that a company named PT Berkah Prosperous as a housing company had the highest preference weight value of 7.35852. With these results obtained, the first recommendation for determining the ideal housing was chosen from the company PT Berkah Sejahtera.
Keywords : Decision Support System; Weighted Product; Dream House

## 1. PENDAHULUAN
Rumah menjadi sebuah kebutuhan dasar bagi setiap manusia. Setiap rumah akan berfungsi sebagai tempat tinggal atau  sebagai  tempat  beristirahat  serta  tempat  perlindugan  dari  berbagai  gangguan  berasal  dari  luar.  Dari berdasarkan kebutuhan setiap manusia akan rumah itu, para pengembang berkompetisi dalam menyediakan rumah dengan kelebihan dan kekurangannya masing-masing agar menarik minat konsumen atau pembeli membeli rumah tersebut [1]. Selain itu berbagai pilihan tersebut, calon pembeli juga dihadapkan pada berbagai pilihan, antara lain harga rumah, lokasi rumah, model rumah dan berbagai pilihan yang akan mempengaruhi pemilihan rumah idaman.
Banyaknya kemungkinan rumah yang akan dipilih akan membuat calon pembeli bimbang atau kesulitan ketika harus menentukan langsung sebuah rumah karena saat memilih rumah yang akan dibeli belum ada sistem yang membantu untuk memilih rumah yang cocok dan juga metode yang secara khusus untuk penentuan rumah idaman.  Melihat  permasalahan  yang  ada,  maka  yang  diharapkan  adalah  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu masyarakat atau calon pembeli untuk menentukan rumah mana yang akan dipilih atau dibeli.
Salah  satu  cara  mengatasi  masalah  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  pembuatan  sebuah  sistem  yang menunjang sebuah keputusan, seperti membeli rumah berdasarkan kriteria, dan tingkat minat untuk masing-masing kriteria  [2].  Dari  berbagai  penelitian  terdahulu  yang  membuat  sebuah sistem  penunjang keputusan  seperti pada penelitian SPK untuk merekomendasikan yang mendapatkan bantuan berupa ternak ayam dengan menggunakan WP  [3].  Selanjutnya  penelitian  yang  terdahulu  membuat  SPK  dengan  menerapkan  metode  WP  untuk  memilih dosen terbaik [4]. Dalam perbandingan metode lain, metode Weighted Product lebih efektif untuk menyelesaikan MADM ( Multiple Attribute Decision-making ) [5]. Adapun metode Weighted Product mempunyai keuntungan lain yaitu gampang dipahami dan lebih efisien dengan metode lainnya [6].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 261 − 266 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2331
Sistem pendukung keputusan dengan metode weighted Product ini sering digunakan dalam implementasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan calon penerima jabatan seperti pada seleksi jabatan [7], pemilihan tempat  industri  [8],  dan  juga  beberapa  penelitian  internasional  yang  menggunakan  SPK  untuk  menyelasaikan masalah  seperti  untuk  penentuan  keputusan,  seperti  penentuan  resiko  terhadap  keamanan  pangan  [9],  untuk keputusan irigasi [10] dan kecerdasan buatan dalam sistem pendukung keputusan [11]. Dari masalah dan landasan dalam  penelitian  ini  maka  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  dan  menerapkan  metode weighted  Product untuk memberikan rekomendasi daftar perumahan mana yang cocok untuk dibeli berdasarkan kriteria konsumen. Kemudian bertujuan memberikan berupa rekomendasi perumahan mana yang akan dipilih atau sesuai kriteria dari konsumen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menerapkan pengembangan sistem dengan menerapkan model incremental karena model ini sesuai untuk  proyek  yang  lebih  kecil.  Model  incremental  dalam  rekayasa  perangkat  lunak  menerapkan  rekayasa perangkat lunak di bagian-bagian untuk membuat perangkat lunak yang lengkap. Proses pengembangan berakhir ketika produk telah mencapai semua fitur yang diharapkan. Model ini terdiri dari proses analisis, desain, kode, dan pengujian [12]. Penerapan untuk model incremental ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Dalam  model  incremental,  pengembangan  perangkat  lunak  diterapkan  setahap  demi  setahap  atau  dibagi menjadi  beberapa  fungsi  dan  kemudian  diimplementasikan  secara  tahap  demi  tahap  hingga  perangkat  lunak lengkap diperoleh. Proses pengembangan berakhir ketika semua fungsi yang diinginkan telah diselesaikan dalam produk.

## Gambar 1 . Tahapan Model Pengembangan Sistem Incremental

## 2.1.1 Analisis
Analisis ditahap ini ialah dimana dilakukan proses atau metode pengumpulan data, mempersiapkan alat dan bahan, analisa  kebutuhan  sistem,  yang  berfokus  pada  pembuatan  aplikasi.  Untuk  metode  menggunakan  dalam pengumpulan data  yaitu observasi, wawancara dan studi  puataka, berupa data kriteria dari perumahan dan data dari pengembang perumahan.

## 2.1.2 Design
Perancangan  ini adalah  membuat  perancangan  supaya  dapat  menyediakan  rancangan  yang  diinginkan.  Dalam kegiatan ini menerapkan rancangan sebuah sistem yang akan diimplementasikan. Adapun pembuatan rancangan ini terdiri dari pembuatan flowchart dari sistem, merancang database, merancang struktur menu dari sistem, dan membangun desain web.

## 2.1.3 Code
Dalam tahapan code ini yaitu  kegiatan  dimana  penerapan hasil desain  pada tahap design , yang akan digunakan sebagai  kode  program.  Adapun  bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah  PHP  dan  database  menggunakan MySQL.

## 2.1.4 Test
Bagian tahapan tes melakukan tes uji dari sistem yang sudah dirancang. Tahapan ini terdapat pengujian black box dan uji kelayakan. Tahapan uji black box diterapkan guna memeriksa fungsi dari sistem sudah berjalan baik atau belum.

## 2.2 Penerapan Weighted Product
Dalam  penerapan  metode  WP  ini  akan  menggunakan  tahapan  untuk  pemilihan  perumahan  idaman,  Adapun tahapan  dari  metode  WP  ialah  menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan. Identifikasi  input  awal  dan  input  akhir  untuk  mengubah  nama  input  menjadi  nilai  evaluasi  kesesuaian,  dan identifikasi  bobot  masing-masing  kriteria.  Bobot  tiap  kriteria  dengan  menjumlahkan  bobot  tiap  kriteria  diikuti bobot  awal  tiap kriteria dibagi jumlah bobot  kriteria menentukan nilai  vektor alternatif S data kandidat dengan mentransfer  data  nilai  evaluasi  kesesuaian  ke  diperoleh  range  positif  dari  hasil  perbaikan  bobot  kriteria  dan diperoleh hasil akhir dari  proses klasifikasi  yaitu  penjumlahan dari  perkalian nilai  vektor S dengan setiap nilai vektor alternatif V [13]. Dalam MADM, setiap atribut diberi bobot dan kemudian diranking untuk dipilih alternatif

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 261 − 266 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2331
yang  diberikan  [14].  Metode  produk  berbobot  bekerja  dengan  mengevaluasi  beberapa  alternatif  berdasarkan seperangkat kriteria, dengan masing-masing atribut bersifat independen [15].

## 2.3 Flowchart
Pada alur penelitian ini digambarkan diagram alir yang menjelaskan proses awal dan akhir dari sebuah kegiatan untuk  mengetahui  hasil  dari  sebuah  keputusan  pemilihan  rumah  idaman.  Adapun  bagan  alir  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.
Gambar 2 . Flowchart
Dari gambar 2 dapat dijelaskan sebagai yaitu input data terdiri dari alternatif yang akan dipilih kemudian input data kriteria dimana kriteria yang digunakan terdiri dari cost dan benefit , setelah itu dimasukan bobot dari setiap  kriteria  dengan  ditentukannya  bobot  dari  setiap  kriteria maka  akan  dilakukan  perhitungan  sesuai  dengan penerapan metode WP dan akhirnya akan ditemukan hasil dari alternatif mana yang keluar sebagai urutan pertama dari perhitungan metode WP dan itu akan menjadi rekomendasi dari penentuan rumah idaman.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode Weighted Product
Pemilihan perumahan idaman ini diawali dengan penentuan kriteria yang ditetapkan diawal.  Dari  hasil analisis dapat diperoleh data-data yang akan dihitung adalah sebagai berikut:
1. Data Kriteria.
Data Kriteria  pada tabel 1  digunakan untuk penilaian meliputi harga perumahan, dekat  kota, jauh dari  kota, dekat pasar, keamanan dan sumber air mudah.
Tabel 1 . Kriteria Penentuan Rumah Idaman No Kriteria Keterangan Bobot 1 C1 Harga 5 2 C2 Dekat Kota 4 3 C3 Fasilitas Umum 3 4 C4 Dekat Pasar 5 5 C5 Keamanan 4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 261 − 266 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2331
No Kriteria Keterangan Bobot 6 C6 Sumber Air Mudah 5
Dengan ditentukannya bobot dari masing-masing kriteria selanjutnya dihitung semua bobot yang diketahui. Pada tahapan selanjutnya dilakukan perbaikan normalisasi nilai W.
2. Data Alternatif
Data alternatif pada tabel 2 menjelaskan dimana data perusahaan perumahan yang akan menjadi rekomendasi perumahan dari perusahaan mana yang akan dipilih. Adapun data alternatif dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 . Perusahaan Perumahan No Nama Perusahaan Alamat Nama Pemilik Tahun Berdiri 1 PT Maju Bersama Bengkulu Bambang 2020 2 PT Berkah Sejahtera Bengkulu Wahyudi 2018 3 PT Intan Perkasa Bengkulu Bayu Laksana 2019 4 PT Berlian Bengkulu Ari Sudarno 2019 5 PT Megah Bersama Bengkulu Agus Saputra 2020
Dari dari data alternatif yang akan dijadikan penentuan rekomendasi alternatif yang akan menjadi pilihan, maka dari itu melanjutkan perhitungan dari data kriteria beserta bobot yang telah ditetapkan sebelumnya. Pada tabel 3 dibawah ini akan diketahui bobot awal dan bobot baru dari kriteria yang telah didapatkan.
Tabel 3 . Bobot Awal dan Bobot Baru No Kriteria Keterangan Bobot Hasil Bobot 1 C1 Harga 5 1 2 C2 Dekat Kota 4 0.190476 3 C3 Fasilitas Umum 3 0.142857 4 C4 Dekat Pasar 5 0.238095 5 C5 Keamanan 4 0.190476 6 C6 Sumber Air Mudah 5 0.238095
Kriteria Cost = 5 5 = 1
Kriteria Benefit = 4 + 3 + 5 + 4 + 5 = 21
𝑊 1 = 4 4 + 3 + 5 + 4 + 5 = 0,190476
𝑊 2 = 3 4 + 3 + 5 + 4 + 5 = 0,142857
𝑊 3 = 5 4 + 3 + 5 + 4 + 5 = 0,238095
𝑊 4 = 4 4 + 3 + 5 + 4 + 5 = 0,190474 𝑊 5 = 5 4 + 3 + 5 + 4 + 5 = 0,238095
Bobot  yang  sudah  melalui  perhitungan  dangan  nilai  dari  bobot  awal,  maka  selanjutnya  dilakukan perhitungan  dengan  data  alternatif  yang  telah  terpilih  dari  lima  perusahaan  perumahan  menjadi  rekomendasi nantinya.  Dengan  telah  ditentukannya  dari  nilai  bobot  baru  dan  data  dari  alternatif  maka  tahap  akhir  yaitu menghitung nilai bobot nilai V yaitu dengan membagi setiap vektor S secara jumlah keseluruhan vektor S. Setelah didapatkan nilai bobot preferensi maka disusun dari yang nilai terbesar, sehingga mendapatkan daftar perumahan idaman dimana urutan yang paling atas adalah yang paling rekomendasi untuk dijadikan keputusan dalam memilih perumahan mana yang akan dipilih. Adapun hasil dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4 . Hasil Preferensi Nama Perusahaan Nilai Vektor S Nilai Vektor V Rank PT Berkah Sejahtera 7.35852 0.22264 1 PT Berlian 7.22171 0.21850 2 PT Megah Bersama 7.16801 0.21688 3 PT Intan Perkasa 6.19807 0.18753 4 PT Maju Bersama 5.13471 0.15536 5
Diketahui perhitungannya yaitu : C = 4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 261 − 266 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2331
4 1 = 4
B = 3, 3, 5, 2, 4
3 0,1904 = 1,232661 3 0,1428 = 1,169857 × 1,232661 = 1,442037 5 0,2380 = 1,466745  × 1,442037 = 2,115100 2 0,1904 = 1,141080  × 2,115100 = 2,413498 4 0,2380 = 1,390881  × 2,413498 = 3,356888 Dari  hasil  perhitungan  masing-masing  dijumlahkan 3,356888 + 4 = 7,35852 setelah  didapatkan  nilai vektor  S  maka  selanjutnya  dicari  nilai  vektor  V  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  dari  seluruh  data  menjadi 7,35852  ÷ 33,05 =  0.22264 dengan demikian telah didapatkan hasil dari vektor S dan vektor V.

## 3.2 Implementasi Sistem
Pada  tahap  implementasi  sistem  ini  diperoleh  dari  perhitungan  dengan  menerapkan  metode Weighted  Product maka  didesain  sebuah  sistem  yang  berbasis  website  untuk  menampilkan  secara  digital  mengetahui  hasil rekomendasi  pertama  hingga  terakhir  dari  perusahaan  perumahan.  Pada  gambar  3  akan  ditampilkan  hasil penerapan  sistem  yang  menampilkan  daftar  hasil  akhir  perusahaan  perumahan  yang  telah  diurutkan  dari  yang paling pertama hingga terakhir berdasarkan perhitungan metode Weighted Product.

## Gambar 3. Hasil Perengkingan

## 3.3. Pengujian
Pengujian  Black  Box  ini  digunakan  untuk  mengetahui  operasional  maupun  fungsional  dari  sistem  yang  telah dibuat.  Secara  garis  besar  hasil  dari  sistem  berjalan  dengan  baik.  Berikut  ini  hasil  pengujian  Black  Box  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 . Pengujian No Input Sesuai Diharapkan Nilai 1 Halaman Kriteria Bisa disimpan, diedit dan dihapus Valid 2 Halaman Alternatif Bisa disimpan, diedit dan dihapus Valid 3 Halaman Perhitungan Bisa Melakukan Perhitungan Valid 4 Halaman Evaluasi Bisa Melakukan Perhitungan Evaluasi Valid 5 Halaman Rank Bisa Menampilkan Urutan Pertama hingga terakhir Valid

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan hasil yang diperoleh, penelitian dapat memberikan dengan membuat sistem pendukung keputusan berbasis web yang menampilkan urutan perusahaan perumahan dengan urutan awal hingga akhir dengan baik. Kemudian untuk hasil perhitungan menggunakan metode weighted product didapatkan bahwa perusahaan yang bernama PT Berkah sejahtera sebagai perusahaan perumahan memiliki nilai bobot preferensi tertinggi yaitu 0.20696588577234,  dengan  didapatkannya  hasil  tersebut  maka  yang  menjadi  rekomendasi  pertama  untuk penentuan  perumahan  idaman  terpilih  dari  perusahaan  PT  Berkah  Sejahtera.  Dalam  hal  pengujian  sistem menggunakan black box dimana sistem yang dibuat telah berjalan sesuai yang diharapkan.

## REFERENCES
[1]  M.  L.  O.  Mardin,  A.  Fuad,  and  H.  K.  Sirajuddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” Jurnal Ilmiah ILKOMINFO , vol. 4, no. 2, pp. 2621–4970, 2021.
[2]  B. Bachry and D. Yuliawati, “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Kelayakan Huni Perumahan dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus Rija Husaein),” IJCCS , vol. 15, no. 2, pp. 1–5, 2021.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 261 − 266 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2331
[3]  S. Wijayanto, M. Juansen, S. Fernandez, and M. Yoka Fathoni, “Penerapan Metode Weighted Product Dalam Penentuan Penerimaan Bantuan Ternak Ayam,” Journal  of  Information  System  Research ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  541–547,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i4.1852.
[4]  S.  Fernandez,  C.  Prihantoro,  and  K.  A.  Hidayah,  “IMPLEMENTASI  WEIGHTED  PRODUCT  PADA  PEMILIHAN DOSEN TERBAIK DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BENGKULU,” Jurnal Pseudocode , vol. VIII, no. 2, pp. 126–133, 2021.
[5]  L. Elfianty, N. Qurniaty, and J. Wahyudi, “IMPLEMENTATION OF WEIGHTED PRODUCTS IN THE MAKING OF A   HEALTHY  HUMAN  RESOURCE  ASSESSMENT  SYSTEM  FOR  PUBLIC  HEALTH   CENTERS  PUBLIC HEALTH  CENTERS,” International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  Science ,  vol.  10,  no.  5,  2019,  doi: 10.26483/ijarcs.v10i5.6477.
[6]  A.  Wanto,  T.  Limbong,  Muttaqin,  A.  Iskandar,  and  P.  A.  Windarto, Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  & Implementasi . 2020.
[7]  S. Fernandez, K. I. Putri, Darmansah, Y. M. Fathoni, and S. Wijayanto, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Seleksi Jabatan Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: Kantor Camat Lais),” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 9, no. 3, pp. 2222–2233, 2022.
[8]  D. Winarso and F. Nurita, “Penerapan Metode Weigth Product Untuk Rekomendasi Penempatan Praktek Kerja Industri (Study Kasus: SMK Muhammadiyah 01 Pekanbaru),” Jurnal Resti , vol. 2, no. 2, pp. 566–571, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.iaii.or.id
[9]  G.  Talari,  E.  Cummins,  C.  McNamara,  and  J.  O’Brien,  “State  of  the  art  review  of  Big  Data  and  web-based Decision Support Systems (DSS) for food safety risk assessment with respect to climate change,” Trends  in  Food  Science  and Technology , vol. 126. Elsevier Ltd, pp. 192–204, Aug. 01, 2022. doi: 10.1016/j.tifs.2021.08.032.
[10] J.  Zhang et  al. ,  “Challenges  and  opportunities  in  precision  irrigation  decision-support  systems  for  center  pivots,” Environmental Research Letters , vol. 16, no. 5. IOP Publishing Ltd, May 01, 2021. doi: 10.1088/1748-9326/abe436.
[11] S. Gupta, S. Modgil, S. Bhattacharyya, and I. Bose, “Artificial intelligence for decision support systems in the field of operations research: review and future scope of research,” Ann Oper Res , vol. 308, no. 1–2, pp. 215–274, Jan. 2022, doi: 10.1007/s10479-020-03856-6.
[12] R. S. Pressman, Software Engineering . 2001.
[13] R.  T.  A.  Agus,  M.  A.  Sembiring,  M.  F.  L.  Sibuea,  Mardalius,  and  A.  Nata,  “Employee  Performance  Analysis  using Analytical Hierarchy Process and Weighted Product Combinations Algorithm,” in Journal of Physics: Conference Series , Feb. 2021, vol. 1783, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012010.
[14] D. G. H. Divayana, I. P. W. Ariawan, I. M. Ardana, and P. Wayan Arta Suyasa, “Utilization of alkin-wp-based digital library evaluation software as evaluation tool of digital library effectiveness,” Emerging Science Journal , vol. 5, no. 5, pp. 731–746, Oct. 2021, doi: 10.28991/esj-2021-01308.
[15] A. Khrisna Wardhani and E. Lutfina, “Application Culinary decision support system in Kudus city with weighted product method based on mobile phone,” Journal of  Computer Science and Engineering (JCSE) , vol. 1, no. 1, pp. 10–16, Feb. 2020, doi: 10.36596/jcse.v1i1.17.