## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENCARIAN UNIVERSITAS DI MALANG MENGGUNAKAN WEIGHT PRODUCT DENGAN PEMBOBOTAN WEIGHTED SUM MODEL
Wahyu Adi Kurniawan, Naufal Pratama Putra, Reza Putra Pradana, Miftahul Ulum, Agung Teguh Wibowo Almais
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang email: 16650078@student.uin-malang.ac.id

## Abstact
Decision  Support  System  (DSS)  is  a  system  that  can  help  someone  in  making  a  decision  to  solve  a problem. Weighted Sum Model (WSM) method and Weighted Product (WP) method are used in this system. The WSM method is the sum of the attribute rating multiplications with attribute weights. In this system, WSM method is used as a weight and will be used on the WP method. This weight is filled manually by the user and then calculated by the WSM method. Whereas the Weighted Product (WP) method is a method that uses multiplication to connect attribute ratings, and the rating must be raised first  with  the  weight  of  the  attribute.  This  system  is  used  in  the  selection  of  college  in  the  city  of Malang.  In  the  search  process  there  are  several  criteria  used,  namely  the  number  of  computer department, tuition fees, campus environment, the number of scholarship programs and accreditation. These criteria are used as a reference for college grades used in the assessment section. The search procedure  start  when  a  user  enters  a  criteria  value  that  has  been  determined  by  the  user. Furthermore, the value of the calculation is compared with the value already on data pattern. To find out  whether  the  chosen  university  matches  with  the  entered  criteria,  weight  of  criteria  must  be checked based on the university chosen by the user. The conversion value from input are compared by the value in the pattern data. The testing process in this study is by using a confusion matrix. Based on  testing  using  the  method  confusion  matrix,  researchers  obtained  72.50  %  value  of  accuracy, 82,76% value of precision, 80% value of recall and 81,36% value of f-measure.
Keywords: college, confusion matrix, decision support system, weighted product, weighted sum model

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  perkembangan  teknologi tumbuh  dengan  sangat  pesat,  baik  dibidang teknologi  telekomunikasi  sampai  dengan teknologi  komputasi.  Dalam  bidang  komputer sendiri  banyak  hal  yang  tumbuh  dan berkembang,  dahulu  komputer  hanya  dapat digunakan untuk pengumpulan dan pengolahan  data  namun  sekarang  komputer juga  dapat  dijadikan  sebagai  alat  untuk membantu membuat suatu keputusan.
Perguruan  tinggi  merupakan  kelanjutan pendidikan menengah yang di persiapkan bagi peserta anak didik menjadi anggota masyarakat yang memiliki kemampuan akademis dan profesional yang dapat menerapkan, mengembangkan dan menciptakan  ilmu  pengetahuan,  teknologi  dan kesenian  yang  tercamtum  dalam  UU  2  tahun 1989, pasal 16, ayat (1) serta mengembangkan dan  menyebar  luaskan  ilmu  pengetahuan, teknologi  dan  kesenian  serta  mengoptimalkan penggunaannya  untuk  meningkatkan  taraf hidup masyarakat dan memperkaya
kebudayaan  nasional  yang  tercantum  dalam UU  2  tahun  1989,  pasal  16,  Ayat  (91);  PP  30 Tahun 1990, pasal 2, Ayat (1).
Pada  dasarnya,  siswa  SMA  atau  SMK  dan sederajat  pasti  ingin  melanjutkan  ketingkat pendidikan  yang  lebih  tinggi  ke  sebuah perguruan tinggi, dan tentunya pilihan pertama adalah  PTN  (Perguruan  Tinggi  Negeri). Namun,  tidak  semua  orang  memiliki  nasib baik  yang  lulus  ke  perguruan  tinggi  negeri. Akhirnya memilih untuk masuk ke keperguruan tinggi swasta. Mencari Perguruan Tinggi  Swasta  yang  terbaik,  sesuai  dengan keinginan siswa adalah bukan hal yang mudah. Mereka  harus  mencari  informasi  dari  suatu Perguruan  Tinggi  tersebut  lewat  brosur, pamflet,  iklan  maupun  datang  langsung  ke lokasi Perguruan Tinggi. Penentuan Perguruan Tinggi  terbaik  mempunyai  banyak  aspek maupun  faktor  sebagai  bahan  pertimbangan, seperti  kemampuan  ekonomi  keluarga  untuk membiayai  uang  kuliah,  karena  biaya  kuliah semua  Perguruan  Tinggi  tidak  lah  sama, bagaimana lingkungan kampus kondusif untuk
belajar  atau  tidak,  banyak  nya  pilihan  jurusan program  komputer,  dan  akreditasi  kampus tersebut.
Oleh  karena  itu  perlu  adanya  sistem  yang dapat  membantu  siswa  dalam  memilih Perguruan  Tinggi  yang  baik.  Sistem  ini  yang kemudian  disebut  dengan  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK). Sitem pendukung keputusan adalah  suatu  sistem  informasi  berbasis komputer  interaktif  yang  dapat  memberikan alternatif  dan  solusi  bagi  pengambil  dan pembuat  keputusan[1].  Sistem  ini  digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  semi  terstruktur,  di  mana  tidak seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penyusunan  metodologi  penelitian sangat  pentinglah  untuk  menunjukkan  suatu tahapan yang sistematis pada sebuah penelitian yang dilakukan. Mulai dari  analisis  kebutuhan pada  sistem  sampai  dengan  analisis  sistem yang dipakai.
a. Analisis Kebutuhan Dalam  membangun  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  dibutuhkan  variabel- variabel  berupa  kriteria,  alternatif  dan bobot/tingkat penilaian untuk setiap kriteria. 1) Data Kriteria Data  kriteria  merupakan  data  yang digunakan sebagai acuan untuk melakukan perhitungan hasil akhir dari rekomendasi kampus tujuan berdasarkan  keinginan  user.  Isi  dari data kriteria dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Tabel Kriteria Id. Kriteria 1. Jumlah Jurusan 2. Biaya UKT 3. Lingkungan Kampus 4. Program Beasiswa 5. Akreditasi Kampus
2) Data Alternatif Data alternatif digunakan untuk pengimplemetasian  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  untuk  menentukan Rekomendasi  Universitas  berdasarkan kondisi  yang  di  input  oleh  user.  Data alternative  berisi  dua  nilai  saja,  yaitu sesuai dan tidak sesuai. Tabel alternative dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Alternatif Id. Alternatif 0. Tidak Sesuai 1. Sesuai 3) Data Bobot Data  bobot  yang  digunakan  perkriteria untuk menentukan Rekomendasi
Universitas  berdasarkan  kondisi  yang di input oleh user. Bobot berisi rentang nilai  antara  1-5.  Tabel  ini  berisi  nilai bobot  kriteria  seperti  ditampilkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Bobot Kriteria No. Kriteria Bobot 1. Jumlah Jurusan 13,3% 2. Biaya UKT 30% 3.  Lingkungan Kampus 13,3% 4. Program Beasiswa 13,3% 5. Akreditasi Kampus 30% Total 100%

## b. Analisis Sistem
Ada  dua  level  user  yang  digunakan  pada Decision Support System Dynamic (DSSD) pada  penelitian  ini  yaitu  level  admin  dan level user (pengguna). Masing-masing level tersebut  memiliki  tugas  dan  fungsi  yang berbeda-beda  serperti  pada  gambar  1  di bawah ini.
Gambar 1. Use Case Diagram Admin
Pada  gambar  1  menjelaskan  tugas  dan fungsi  dari  level  user  Admin.  Dari  gambar tersebut  jelas  terlihat  bahwa  Admin memilik  hak  akses  yang  sangat  penting dibandingkan  level  uer  pengguna.  Karena Admin  tugasnya  mengenerate  data  pola penilaian  yang  akan  digunakan  sebgai  data pola sistem agar sistem menjadi lebih pintar dan  cerdas  karena  di  Admin  terdapat  suatu metode  perhitungan  yaitu Weighted  Sum Model (WSM ) dan Weighted Product (WP) dalam  pembentukan  suatu  pola  penilaian data.
Gambar 2. Use Case Diagram User
Pada  gambar  2  di  atas  dijelaskan  tentang tugas  dan  fungsi  dari  use  case  pengguna. pada  gambar  di  atas  terlihat  bahwa  level pengguna  hanya  memiliki  satu  tugas  yaitu menginputkan  data  uji  untuk  mendapat hasil/alternatif  yang  diharapkan  dari  data pola.  Data  uji  yang  inputkan  akan  di  cari secara  komputasi  didalam  data  pola  untuk menghasilkan nilai alternatif pada universitas yang dinginkan.
Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan  kumpulan  dari  cara  atau  alat yang  diigunakan  untuk  mendeskripsikan suatu  objek  yang  dibuat  yang  berasal  serta berdasarkan  keadaan  dunia  nyata.  Objek- objeknya  berupa  entitas( entity )  dengan hubungan (r elationship ) yang
menghubungkan entitas-entitas dengan menggunakan suatu notasi[2]. Entity Relationship pada  sistem  ini  dapat  dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Entiry Realtionship Diagram Sistem
Relasi  tabel  pada  database  yang  digunakan
pada  sistem  dapat  dilihat  pada  gambar  4.
Gambar 4. Relasi Tabel
Pada  gambar  4  di  atas  dijelaskan  tentang
Entity Relatinship Diagram yang terdapat 4 tabel yaitu: tb_bobot, tb_kriteria, tb_kampus,  tb_penilaian2  yang  saling berelasi.  Masing-masing  tabel  memiliki relasi  antar  tabel  dengan  tabel.  Pada tb_penilaian2 memiliki relasi dengan tb_kampus, tb_kriteria dan tb_bobot dengan hubungan one to many.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses penghitungan memakai metode
Weighted  Sum  Model (WSM)  untuk  dijadikan
bobot  dan  selanjunya  bobot  dipakai  pada metode Weighted  Product (WP)  untuk membuat  data  pola . Perhitugan Weighted Product juga dipakai dalam proses pencarian.
Perhitungan Weighted Sum Model (WSM)
Weighted  Sum  Model  (WSM)  adalah  model umum,  telah  digunakan  untuk  aplikasi  yang berbeda  seperti  robotika,  processor,  dan  lain- lain.  Ini adalah metode yang sering digunakan pada  permasalahan  dimensi  tunggal[2].  Alur Weighted  Sum  Model (WSM)  pada  sistem yang  dipakai  ditunjukkan  pada  gambar  5.
Gambar 5. Flowchart Weighted Sum Model
a. Bobot WSM Bobot  didapatkan  dari  nilai  yang  sudah ditentukan  oleh  user.  Bobot  yang  dipakai yaitu  rentang  nilai  1  –  5.  Bobot  yang ditentukan  oleh  user  yaitu  [2,3,2,2,3].
Sehingga didapatkan jumlah bobot
2+3+2+2+3 = 12.
b. Normalisasi Bobot
Normalisasi dilakukan dengan cara pembagian  antara  nilai  bobot  dengan jumlah  nilai  bobot.  Rumus  normalisasi ditujukkan pada persamaan 1.
𝑊 𝑖 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 𝑛
𝑗=1 ...................................  (1)
𝑊 1 = 2 12 = 0,167
𝑊 2 = 3 12 = 0,25
𝑊 3 = 2 12 = 0,167
𝑊 4 = 2 12 = 0,167
𝑊 5 = 3 12 = 0,25
c. Perhitungan Vektor S(i)
Perhitugan  bobot  baru  ini  oleh  penulis diberi  nama  wwsm.  Perhitungan  vector  S dapat dilihat pada persamaan 2.
𝑊 𝑤𝑠𝑚 = 𝑚𝑎𝑥 ∑ 𝑎 𝑖𝑗∙ 𝑤 𝑗 𝑖 𝑗 ..................  (2)
Dengan  persamaan  di  atas,  selanjutnya mencari bobot baru.
𝑊 1 = 2 x 0,167
= 0,333
𝑊 1 = 3 x 0,25 = 0,75
𝑊 1 = 2 x 0,167 = 0,333
𝑊 1 = 2 x 0,167 = 0,333
𝑊 1 = 3 x 0,25 = 0,75
Dari  bobot  baru  di  atas  didapatkan  nilai 2,5.
d. Normalisasi bobot baru
𝑊 1 =
0,333 2,5 = 0,133 𝑊 2 = 0,75 2,5 = 0,3 𝑊 3 = 0,333 2,5 = 0,133 𝑊 4 = 0,333
2,5 = 0,133 𝑊 5 = 0,75 2,5 = 0,3
Bobot  di  atas  merupakan  bobot  yang  akan dipakai  sebagai  bobot  pada  metode Weighted Product.
Perhitungan Weighted Product (WP) Metode Weighted Product (WP) menggunakan perkalian untuk
menghubungkan  rating  atribut,  di  mana  rating setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dengan bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Proses tersebut  sama  halnya  dengan  normalisasi[3]. Penulis menggambarkan alur Weighted Product pada  sistem  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Flowchart Weighted Product
a. Bobot
Bobot  yang  dipakai  pake  metode  ini didapatkan dari perhitungan metode Weighted  Sum  Model .  Dari  metode
Weighted  Sum  Model didapatkan  nilai bobot [0,133 , 0,3 , 0,133 , 0,133 , 0,3].
b. Konversi inputan Nilai  inputan  dimasukkan  dari  user  yang menentukan  bobot  nilai  suatu  kriteria. Inputan  berupa  rentang  nilai  dan  option yang selanjutnya dikonversi menjadi rentang  nilai  (1-5).  Bobot  nilai  ini  yang selanjutnya  akan  diproses  menggunakan metode Weighted Product.
c. Perhitungan Preferensi Vector S Perhitungan  vektor  S  dapat  dilihat  pada persamaan 3.
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 ...............................  (3) S 1 = (2 0,133 ) (2 0,3 ) (2 0,133 ) (2 0,133 ) (2 0,3 ) =  (1,097)  (1,2311)  (1,0968)  (1,0968) (1,2311) = 2 S 2 = (4 0,133 ) (4 0,3 ) (3 0,133 ) (3 0,133 ) (3 0,3 ) =  (1,2030)  (1,5157)  (1,1577)  (1,1577) (1,3903) = 3,3983 S 3 = (2 0,133 ) (3 0,3 ) (2 0,133 ) (2 0,133 ) (3 0,3 ) =  (1,0968)  (1,3904)  (1,0968)  (1,0968) (1,3904) = 2,5508 S 4 = (2 0,133 ) (3 0,3 ) (2 0,133 ) (2 0,133 ) (2 0,3 ) =  (1,0968)  (1,3904)  (1,0968)  (1,0968) (1,2311) = 2,2586 S 5 = (1 0,133 ) (2 0,3 ) (1 0,133 ) (2 0,133 ) (2 0,3 )
= (1) (1,2311) (1) (1,0968) (1,2311)
= 1,6624
Sehingga didapatkan nilai total 11,8703
d. Menghitung Nilai Vektor V(i)
Untuk mencari nilai  vector V, rumus dapat dilihat pada persamaan 4.
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∑ 𝑆 𝑖 𝑚 𝑗=1 ........................................  (4) 𝑉1 = 2 11,8703 = 0,168487511 𝑉2 = 3,3983 11,8703 = 0,28628533 𝑉3 = 2,5508 11,8703 = 0,2148931 𝑉4 = 2,2586 11,8703 = 0,190280855 𝑉5 = 1,6624 11,8703 = 0,140053204
Nilai  vektor  V  di  atas  yang  nantinya  akan dijadikan  nilai  referensi  (data  pola)  untuk proses pencarian.

## Proses Pencarian
Pada  proses  pencarian  user  harus  mengisi beberapa  kolom  inputan.  Kolom  inputan berupa  kolom  nama  dan  kolom  kriteria universitas.  Proses  input  data  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Form input pencarian
Setelah  user  memasukkan  inputan.  Maka selanjutnya  nilai  tersebut  dikonversi  kedalam nilai  rentang  (1-5).  Selanjutnya  nilai  inputan tersebut  dihitung  dengan  metode Weighted Product. Apabila  nilai  data  uji  (vektor  V) sudah  didapatkan,  selanjutnya  di  bandingkan dengan  nilai  vektor  V  data  pola.  Proses pembandingan  yaitu  dengan  cara  mencari selisih  terdekat  antara  vektor  V  pencarian dengan nilai pada vektor V data pola.
Pada  proses  selanjutnya,  untuk  mencari apakah  universitas  yang  dipilih  sesuai  dengan kriteria  yang  dimasukkan,  maka  dilakukan pengecekan pada setiap bobot kriteria berdasarkan universitas yang dipilih oleh user. Nilai  konversi  pada  inputan  selanjutnya dibandingkan  satu-persatu  dengan  nilai  yang ada  pada  data  pola.  Apabila  semua  bobot kriteria  sesuai  dengan  pilihan  universitas, maka  akan  muncul  pemberitahuan  bahwa universitas  yang  dipilih  sesuai  dengan  kriteria
yang  dimasukkan  oleh  user.  Untuk  melihat hasilnya bisa dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Pencarian

## Hasil Pengujian
Proses  pengujian  sistem  dilakukan  dengan metode confusion  matrix . Confusion  matrix dapat  diartikan  sebagai  suatu  alat  yang memiliki  fungsi  untuk  melakukan  analisis apakah classifier tersebut baik dalam mengenali tuple dari kelas yang berbeda. Nilai dari TruePositive dan True-Negative memberikan  informasi  ketika  classifier  dalam melakukan  klasifikasi  data  bernilai  benar, sedangkan  FalsePositive  dan  False-Negative memberikan  informasi  ketika  classifier  salah dalam melakukan klasifikasi data[4].
TP  (True  Positive)  →  Jumlah  data  dengan nilai  sebenarnya  positif  dan  nilai  prediksi positif FP  (False  Positive)  →  Jumlah  data  dengan nilai  sebenarnya  negatif  dan  nilai  prediksi positif FN  (False  Negative)  →  Jumlah  data  dengan nilai  sebenarnya  positif  dan  nilai  prediksi negatif TN  (True  Negative)  →  Jumlah  data  dengan nilai  sebenarnya  negatif  dan  nilai  prediksi negatif[1].
Confusion matrix adalah suatu metode yang digunakan  untuk  melakukan  perhitungan akurasi  pada  konsep  data  mining.  Evaluasi dengan  confusion  matrix  menghasilkan  nilai accuration , precision , recall dan f-measure . Accuration dalam klasifikasi adalah persentase ketepatan  record  data  yang  diklasifikasikan secara benar setelah dilakukan pengujian pada hasil klasifikasi[5].
Tabel 4. Model Confusion Matrix Aktual C assified as + - + True Positive (TP) True Negatif (TN) - False Positive (FP) False Negative (FN) Pada tabel  4  merupakan  tampilan  tabel
pada confusion  matrix .  Tabel  di  atas
digunakan  untuk  perhitungan accuration, precision, recall dan f-measure .
Tabel 5.  Komposisi Data Metode Data Pola Data Uji WP 25 20
Pada  tabel  5  di  atas  dapat  dilihat  pada  saat proses  pengujian  peneliti  menggunakan  data pola  sebanyak  25  data  dan  dilakukan pengujian  dengan  data  uji  sebanyak  20  data. Dari  20  data  uji  didapatkan  pembagian confusion seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel Data Uji Confusion Jumlah data True Positive (TP) 12 False Negative (FN) 3 False Positive (FP) 2,5 True Negative (TN) 2,5
Berdasarkan tabel 6 di atas, pada confusion terdapat  4  pembagian,  yaitu True  Positive, False  Negative,  False  Positive dan True Negative . True  Positive merupakan  data pengujian  yang  bernilai TRUE. Dari pengujian  pada  tabel  di  atas  didapatkan True Positive sebanyak  12  data. False  Negative merupakan data dengan error yang jauh. Pada kasus ini peneliti menggunakan nilai penyimpangan( error )  >=2.  Ketika  data  pola dibandingkan dengan data uji dan menghasilkan error 2 atau 3, maka data masuk kedalam False  Negative . False  Positive dan True Negative didapatkan dari Data Uji - (True Positive + FalseNegatif)/2.
Perhitungan accuration,  precision,  recall dan f-measure dengan  tabel  confusion  matrix adalah sebagai berikut:
Untuk menghitung accuracy dapat dilakukan menggunakan rumus pada persamaan 5.
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) ..............  (5) Accuracy = 𝟏𝟐+𝟐,𝟓 (𝟏𝟐+𝟐,𝟓+𝟐,𝟓+𝟑) = 72,50 %
Untuk menghitung precision dapat menggunakan rumus pada persamaan 6.
Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) ..........................  (6)
Precision = 𝟏𝟐 (𝟏𝟐+𝟐,𝟐𝟓) = 82,76%
Untuk  menghitung recall dapat  menggunakan rumus pada persamaan 7.
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) ...............................  (7) Recall = 𝟏𝟐 (𝟏𝟐+𝟑) = 80 %
Untuk menghitung f-measure dapat menggunakan rumus pada persamaan 8.
F-Measure = 2∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ..........  (8)
F-Measure = 𝟐∗𝟖𝟐,𝟕𝟔∗𝟖𝟎 (𝟖𝟐,𝟕𝟔+𝟖𝟎) = 81,36%
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  maka didapatkan  nilai accuracy sebesar  72.50  %, untuk  nilai precision didapatkan  nilai  sebesar 82,76%,  untuk  nilai recall didapatkan  nilai 80%  dan  untuk  f-measure  mendapatkan  nilai 81,36%.    Tampilan  diagram confusion  matrix dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Diagram Confusion Matrix

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  semakin banyak  data  pola  yang  digunakan  maka  akan cenderung  semakin  besar  nilai  dari  precision, recall,  accuracy,  f-meansure  yang  dihasilkan. Dengan  semakin  besar  nilai  dari  precission, recall, f-meansure, dan accuracy yang dihasilkan  maka  metode  yang  digunakan semakin baik.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  oleh  tim  peneliti,  peneliti  berharap selanjutnya  sistem  yang  telah  dibuat  dapat dikembangkan dengan menambahkan perhitungan  dan  perbandingan  lebih  spesifik
terhadap  bobot  yang  ada  pada  kriteria, sehingga  nilai  yang  didapatkan  akan  lebih presisi.

## 5. REFERENSI
[1]  J.  Simarmata, Pengenalan  Teknologi Komputer  dan  Informasi. Yogyakarta: Andi Offset, 2006.
[2]  D.  Edi  and  S.  Betshani,  “Analisis  Data dengan  Menggunakan  ERD  dan  Model Konseptual Data Warehouse,” J. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 71–85, 2009.
[3]  S.  Solikhun,  “Perbandingan  Metode Weighted  Product  Dan  Weighted  Sum Model  Dalam  Pemilihan  Perguruan Swasta  Terbaik  Jurusan  Komputer,” KLIK  - Kumpul.  J.  Ilmu Komput. ,  vol.  4, no. 1, p. 70, 2017.
[4]  S.  Kusumadewi  and  S.  Hartati, Fuzzy Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[5]  J.  Han  and  M.  Kamber, Data  Mining: Concepts  and  Techniques  (2nd  Editin) . San Francisco: Elsevier, 2006.
65,00% 70,00% 75,00% 80,00% 85,00% Confusion Matrix