## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 177 − 183 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2358

## Penerapan Metode WASPAS Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Bagi Siswa Sekolah
Juanda Hakim Lubis 1 , Debi Gusmaliza 2,* , Mesran 3
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Medan Jl. Setia Budi No.79 B, Tj. Rejo, Kec. Medan Sunggal, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam JL. Simpang Bacang No.43, Karang Dalo, Kec. Dempo Tengah, Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Faklutas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 juandahakim@gmail.com, 2,* debigusmaliza13@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: debigusmaliza13@gmail.com Submitted: 11/10/2022; Accepted: 30/10/2022; Published: 31/10/2022
Abstrak− Sangat banyak  sekali siswa siswi SMA Sederajat  yang tidak memahami kriteria diri sendiri kerena itu mereka bingung untuk  memilih perguruan  tinggi terbaik.  Sehingga kebanyakan  siswa  memilih  perguruan  tinggi  sesuai  dengan  minat  temannya, tanpa  mencari  tahu  dulu  perguruan  tinggi  yang  sesuai  dengan  kriteria  dirinya.  Bahkan  tidak  sedikit  siswa  tersebut  mengikuti arahan  dari  orang  tuanya  saja.  Akibat  dari  hal  tersebut  menimbulkan  kesalahan  jurusan,  adanya  penyesalan  kuliah  di  insatnsi tersebut  bahkan  ada  juga  yang  pindah  bahkan  ada  juga  yang  berhenti.  Padahal  setiap  jurusan  tersebut  disesuaikan  dengan keinginan siswa kedepannya. Agar permasalahan tersebut dapat diselesaikan, maka dibuatlah sebuah sistem pendukung keputusan dimana  akan  mempermudah  siswa  yang  ingin  melanjutkan  ke  strata  satu  atau  diploma.  Metode  yang  digunakan  dalam  sistem pendukung keputusan ada banyak, salah satu yang digunakan pada penelitian ini adalah metode WASPAS. Cara kerja WASPAS sangatlah mudah dipahami sehingga menghasilkan urutan perguruan tinggi dan juga jurusan yang sesuai dengan kriteria masing- masing  mulai  dari  yang  tertinggi  hingga  yang  terendah.  Setelah  diterapkan  dengan  metode  WASPAS  maka  hasil  akhir  adalah alternatif terbaik ada pada alternatif A2 dengan nilai result 14,297.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; WASPAS, Pemilihan, Perguruan Tinggi
Abstract− There  are  so  many  high  school  students  who  do  not  understand  their  own  criteria  because  they  are  confused  about choosing the best college. So that most students choose colleges according to the  interests of their friends, without finding out which colleges match their criteria. Not even a few of these students follow the directives of their parents. As a result of  this, it causes major errors, regrets studying at these institutions and some even move and some even stop. Though each major is tailored to the wishes of students in the future. So that these problems can be solved, then a decision support system is made which w ill make  it  easier  for  students who  want to  continue to  a bachelor's degree  or  diploma. There  are  many  methods  used in decision support systems, one of which is used in this study is the WASPAS method. The way WASPAS works is easy to reach, resulting in a sequence of universities and majors according to their respective criteria,  starting from the highest to the lowest. After being applied with the WASPAS method, the final result is the best alternative in alternative A2 with a result value of 14,297.
Keywords : Decision Support System; WASPAS; Election; College

## 1. PENDAHULUAN
Secara umum, siswa yang telah menyelesaikan pendidikan di bangku menengah keatas akan melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi lagi yaitu Strata 1 atau Diploma. Bukan hanya di PTN (Perguruan tinggi negeri) bahkan PTS  pun  banyak  diminati.  Diantara  kedua  perguruan  tinggi  tersebut,  ada  yang  namanya  sekolah  kedinasan  dimana sekolah tersebut  langsung di  bawah naungan kementerian masing-masing  sesuai  dengan bidangnya. Dibalik semua itu,  setiap  perguruan  tinggi  memiliki  jurusan  yang  bermacam-macam,  hanya  saja  untuk  menentukan  jurusan  yang sesuai dengan kriteria masing-masing lumayanlah sulit. Jurusan yang serupa akan digabung ke dalam satu fakultas.
Pada  penelitan  ini  siswa-siswi  sangat  bingung  dalam  memilih  kampus  terbaik  karena  kurangnya  informasi mengenai    perguruan  tinggi  dan  program  studi  didalamnya.  Oleh  karena  itu  siswa  yang  mengambil  jurusan  tidak sesuai dengan minat dan kemampuan sendiri akan mengalami kesulitan mengikuti proses pembelajaran mata kuliah dan  merasa  salah  jurusan,  sehingga  siswa  akan  merasa  malas  mengikuti  perkuliahan  dan  bahkan  ada  juga  yang pindah  atau  berhenti  kuliah.  Agar  tidak  terjadi  hal  tersebut  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan dalam menentukan perguruan tinggi sesuai peminatan dan sesuai kemampuan siswa itu sendiri [1], [2].
Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesmen (WASPAS)  merupakan  salah  satu  metode  sistem  pendukung keputusan,  WASPAS  tersebut  pada  dasarnya  merupakan  gabungan  dari  kedua  metode  yaitu Simple  Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) [3]. Selain metode tersebut, ada lagi metode yang sering digunakan dalam  perangkingan  seperti  VIKOR  [4],  [5],  ELECTRE  [6],  MOORA  [7],  [8]  dan  PROMETHEE  [9].  Dalam pemilihan  perguruan  tinggi  terbaik  di  terapkan  metode  WASPAS  dengan  menggunakan  kriteria-kriteria  yang  di

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 177 − 183 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2358
tentukan  sebagai  rule  dalam  pemilihan  tersebut.  WASPAS  sangatlah  tepat  digunakan  dalam  pemilihan  kampus terbaik[10].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesmen ( WASPAS)  sangat  tepat  untuk  menentukan  keputusan    yang  diharapkan  dapat  membantu  siswa  untuk    memilih jurusan yang diminati dalam menentukan kampus terbaik Metode WASPAS juga mempunyai cara yang efisien dan efektif  untuk  menentukan  pilihan,  Dengan  harapan  akan  lebih  memaksimalkan  para    siswa  tersebut    agar    dapat memantapkan    untuk  memilih    perguruan  tinngi  tersebut,  untuk  sistem  keputusan  dengan  menggunakan    metode tersebut agar memudahkan  dan gampang untuk mimilih keputusan.
Penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2018  oleh  Suginam,  dkk.  Penelitian  tersebut  membahas  penerimaan bantuan  oleh  siswa  yang  miskin  dengan  mengambil  keputusan tersebut  berdasarkan  metode  WASPAS  dan  metode MOORA.  Berdasarkan  kedua  metode  tersebut,  hasil  perangkingan  metode  WASPAS  yang  tertinggi  ada  pada alternatif Q7 dengan nilai 2,119 dan metode MOORA ada pada alternatif A3 dengan nilai 0,688[11]. Penelitian yang dilakukan oleh Masitah Handayani dan Nasrun Marpaung dilakukan pada tahun 2018. Adapun pebahasan penelitian mereka yaitu pemilihan kepala laboratorium menerapkan metode WASPAS dalam pengambilan keputusannya. Dari hasil  penerapan  metode  tersebut  maka  nantinya  akan  doipilih  satu  orang  yang  direkomentasikan  sebagai  kepala laboratorium[12].  Pada  tahun  2018  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aprillya  Ulva,  dkk.  Mengenai  metode MOORA  dan  WASPAS  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  Bibit  lele  terbaik  dengan perolehan  referensi  terbaik  yaitu  penerapan  metode  MOORA  dengan  alternatif  A4  jumlah  0,368  sedangkan menggunakan  metode  WASPAS  nilai  referensi  terbaik  itu  ada  pada  alternatif  A4  juga  dengan  jumlah  0,974[13]. Penelitian yang dilakukan oleh Achmad Syafi Zain dan Rita Purniawati pada tahun 2020 dengan menerapkan metode simple  additive  weighting  (SAW)  dalam  pengambilan  keputusan  menerima  siswa  baru  dengan  perolehan  skor tertinggi diperoleh Tito Tri dengan jumlah skor 0,964[14].
Berdasarkan dari penelitia terdahulu, penulis berharap dengan dilakukannya penelitian ini memberikan suatu kemudahan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan pilihan dalam memilih perguruan tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  penyelesaian  penelitian,  tahapan penelitian  dibuat  agar  hasil  penelitian  terstruktur  dan  sistematis.  Berikut  tahapan  yang  dilakukan  dalam penmyelesaian masalah:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 dapat dijelaskan tahapan penelitian seperti penjelasan berikut:
1. Menganalisa  permasalah  yang  terjadi  pada  saat  pemilihan  perguruan  tinggi  untuk  SMA  dan  solusi  yang dilakukan untuk mengatasi masalah yang terjadi.
2. Pengumpulan data berdasarkan observasi dari tempat penelitian.
3. Studi literatur dilakukan agar mempermudah dalam pengolahan data berdasarkan permasalahan yang terjadi.
4. Membuat sebuah keputusan dengan menerapkan metode Metode Wighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Analisa Masalah Pengumpulan Data Menerapkan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessmen (WASPAS) Kesimpulan Studi Literatur

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 177 − 183 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2358
5. Kesimpulan, setelah diterapkan metode MOORA maka diperolehlah sebuah kesimpulan dari  perguruan tinggi yang terpilih.

## 2.2 Perguruan Tinggi
Perguruan  tinggi  adalah  satuan  pendidik  yang  didalamnya  itu  berperan  sebagai  warga  di  perguruan  tinggi  tersebut untuk  menyelenggarakan  pendidikan  tinggi.  Didalam  perguruan  tinggi  tersebut  ada  yang  namanya  dosen  sebagai tenaga pendidik dan ada juga mahasiswa yaitu sebagai  peserta didik. Setiap perguruan tinggi tentunya ingin diakui sebagai international  world  class  university. Adapun  hal-hal  yang  dapat  dilihat  dari  kualitas  perguruang  tinggi tersebut  itu  baik  jika  manajemen  dan  aplikasinya  dikelola  dengan  baik,  bermutu,  inovatif,  kreatifitas,  mempunyai daya saing dan adanya kemandirian[1], [15], [16].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan proses pengambilan keputusan yang dibantu menggunakan komputer untuk mengorganisir  informasi  agar  menghasilkan  sebuah  keputusan  berdasarkan  beberapa  data  yang  ada  gunanya  dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  dialami  dengan  penyelesaian  yang  terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan diselesaikan berdasarkan metode-metode yang ada didalamnya yaitu seperti MOORA, WASPAS, TOPSIS, VIKOR, WP, SAW dan banyak lagi lainnya[17]–[19].

## 2.4 Metode Wighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Metode  WASPAS  merupakan  metode  yang  dapat  mengoptimalkan  kesalahan-kesalahan  dalam  pemilihan  nilai tertinggi  hingga  nilai  terendah.    Metode  WASPAS  mudah  digunakan  dan  dipahami  dengan  langkah-langkah penyelesaiannya  hanya  sedikit  dan  kebenaran  serta  ketepatan  penerapan  metode  ini  dapat  dibuktikan  dengan MCDM[20]–[22].
Berikut merupakan langkah-langkah kerja dari metode WASPAS [23], [24], yaitu: 1. Mempersiapkan Sebuah Matriks
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 21 𝑋 22 . 𝑋 1𝑛 . 𝑋 𝑧𝑛 . . 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 . . . 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
2. Menormalisasikan nilai R i j dengan rumus sebagai berikut : Kriteria Keuntungan
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 Max 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (2)
Kriteria Biaya
𝑅 𝑖𝑗 = Min 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (3)
3. Menghitung nilai Alternatif (Qi) dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑄 𝑖 = 0.5 ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 +  0.5 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem pendukung keputusan pemilihan perguruan tinggi ini biasanya di butuhkan oleh siswa siswi yang baru lulus SMA  dan  berminat  untuk  melanjutkan  pendidikan  ke  perguruan  tinggi  yang  terbaik,  dengan    potensi  siswa  siswi yang memiliki minat dan keinginan untuk melanjutkan ke jenjang yang lebih tinggi. Untuk memilih perguruan tinggi yang tepat maka diperlukan beberapa kriteria sebagai syarat penentuan alternatif yang akan di bandingkan atau yang akan  di  seleksi.  Dalam  penyelesaian  masalah  tersebut  maka  peneliti  menggunakan  metode  WASPAS  dalam penggambilan sebuah keputusan agar hasilnya baik. Berikut proses penerapan metode WASPAS dalam penyelesaian masalah sebelumnya berdasarkan setiap alternatif dan kriteria yang ditentukan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 177 − 183 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2358

## 3.1 Kriteria dan Alternatif
Siswa-siswi melakukan 5 perbandingan Kampus yang ada di Medan. Alternatif, A1 PTS A, A2 PTS B, A3 PTS C, A4 PTS D, criteria dalam pengambilan keputusan
C1=Akreditas C2=Dosen C3=Mahasiswa C4=Beasiswa(Ya=2, Tidak=1) C5=Prodi C6=Uang Kuliah(Rp Jt/Thn) Dari kriteria tersebut dapat dilihat seperti pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Akreditas 2 Benefit C2 Dosen 3 Benefit C3 Mahasiswa 2 Benefit C4 Beasiswa 4 Benefit C5 Prodi 3 Benefit C6 Uang Kuliah 2 Cost
Berikut data alternatif dari perguruan tinggi berdasarkan setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2 . Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 B 95 2638 2 2 4,5 Juta A2 B 103 7116 2 2 5 Juta A3 C 79 1770 2 2 5,5 Juta A4 B 100 2000 2 2 7 Juta
Untuk criteria akreditasi dibobotkan berdasarkan table 3.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Akreditasi Keterangan Nilai A 4 B 3 C 2 Tidak Terakreditasi 1
Dari tabel 2 dan tabel 3, maka diperolah data rating kecocokan dari alternative dan criteria, sebagai berikut:
Tabel 4. Data kecocokan alternative dan kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3 95 2638 2 2 4,5 A2 3 103 7116 2 2 5 A3 2 79 1770 2 2 5,5 A4 3 100 2000 2 2 7
C1, C2 ,C3, C4, C5 benefit dan C6 Cost

## 3.2 Tahapan Metode WASPAS
Untuk bobot yang digunakan dengan nilai W = [2, 3, 2, 4, 3, 2]. Berikut merupakan tahapan metode WASPAS dalam melakukan perangkingan terhadap perguruan tinggi terbaik yang dapat dipilih oleh siswa/I sekolah. 1. Tahapan awal membuat matrik keputusan berdasarkan tabel 4
𝑋𝑖𝑗 [ 3 95 3 2 3 103 79 100
2638 2
7116 1770 2000 2 2 2 2 4,5 2 2 2 5 5,5 7 ]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 177 − 183 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2358
2. Normalisasi  matrik  dilakukan berdasarkan persamaan ke  2  untuk  kriteria keuntungan (benefit), serta persamaan ke 3 untuk kriteria kerugian (cost)
𝑅11 = 3 3 = 1 𝑅21 = 3 3 = 1 𝑅31 = 2 3 = 0.666
𝑅41 = 3 3 =   0,9032
𝑅12 = 95 103 = 0.922
𝑅22 = 103 103 = 1 𝑅32 = 79 103 = 0,766 𝑅42 = 100 103 = 0,970
𝑅13 = 2638 2638 = 1
𝑅23 = 7116 2638 = 2,697
𝑅33 = 1770 2638 = 0.670 𝑅43 = 2000 2638 = 0,758
𝑅14 = 2 2 = 1 𝑅24 = 2 2 = 1 𝑅34 = 2 2 = 1 𝑅44 = 2 2 = 1
𝑅15 = 2 2 = 1 𝑅25 = 2 2 = 1 𝑅35 = 2 2 = 1 𝑅45 = 2 2 = 1
𝑅16 = 4.5 4.5 = 1
𝑅26 = 5 4.5 = 1.111
𝑅36 = 5.5 4.5 = 1.222
𝑅46 = 7 4.5 = 1.555
Hasil normalisasi bisa dilihat dari matrik Rij berikut ini :
𝑅𝑖𝑗 [ 1 0.922 1 0.666 1 1 0.766 0.970 1 1 2.697 0.670 0.758 1 1 1 1 1 1 1 1 1.111 1.222 1.555 ]

## 3. Tahapan selanjutnya melakukan perhitungan terhadap Qi dengan menggunakan persamaan ke 4.
𝑄1 = 0.5  ∑((2 ∗ 1) + (3 ∗ 0.922) + (2 ∗ 1) + (4 ∗ 1) + (3 ∗ 1) +   (2 ∗ 1)) +
0.5  ∏  (1 2 ∗   0.922 3 ∗  1 2 ∗   1 4 ∗  1 3 ∗  1 2 )  = 8.2748
𝑄2 = 0.5  ∑(( 2 ∗ 1) +  ( 3 ∗ 1) +  ( 2 ∗ 2.697) +  ( 4 ∗ 1) +  ( 3 ∗ 1 ) +   (2 ∗ 1.111)) +
0.5  ∏( 1 2 ∗  1 3 ∗  2.697 2 ∗  1 4 ∗   1 3 ∗  1.111 2 ) = 14.297
𝑄3 = 0.5  ∑(( 2 ∗ 0.666) +   (3 ∗ 0.766) +   (2 ∗ 0.670) +   (4 ∗ 1) +   (3 ∗ 1) + ( 2 ∗ 1.222)) +

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 177 − 183 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2358
0.5 ∏( 0.666 2 ∗  0.766 3 ∗   0.670 2 ∗  1 4 ∗  1 3 ∗  1.222 2 ) = 7.2738
𝑄4 = 0.5 ∑(( 2 ∗ 1) +  (3 ∗ 0.970) +   (2 ∗ 0.758) +  (4 ∗ 2) +   (3 ∗ 1) +  (2 ∗ 1.555)) + 0.5 ∏( 1 2 ∗  0.970 3 ∗  0.758 2 ∗   2 4 ∗  1 3 ∗  1.555 2 ) = 12.803
Dari perhitungan Q1 hingga Q4 maka di buat perangkingan seperti yang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perangkingan Alternatif Alternatif Result Rank A1 8.2748 3 A2 14.297 1 A3 7.2738 4 A4 12.803 2
Berdasarkan  nilai 𝑄𝑖 disimpulkan  bahwa  Alternatif  A2  merupakan  alternatif  tertinggi  dengan  nilai  14.297, dan  merupakan alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari  penelitian ini setelah menerapkan metode WASPAS dalam pemilihan perguruan tinggi bagi  siswa sekolah menengah atas dapat di selesaikan berdasarkan alternatif yang diteliti sebagai objek pilihan dan juga kriteria yang digunakan sebagai tolak ukur dalam pemilihan tersebut. Hasil akhir setelah diterapkan metode WASPAS yaitu dengan alternatif tertinggi atau yang dipilih adalah alternatif A2 dengan nilai result 14,297 dan disusul oleh alternatif A4 dengan result 12,803.

## REFERENCES
[1] C.  Surya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Fuzzy  Multi  Attribute  Decision Making ( FMADM ) dan Simple Additive Weighting ( SAW ),” Jar. Sist. Inf. Robot. , vol. 1, no. 01, pp. 18–24, 2017.
[2] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[3] Tundo and D. Kurniawan, “Implementation of the Weighted Aggregated Sum Product Assesment Method in Determining the Best Rice for Serabi Cake Making,” IJID Int. J. Informatics Dev. , vol. 8, no. 1, pp. 40–46, 2019.
[4] H. Gulo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kantor Pos Terbaik Menerapkan Metode WASPAS,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 81–86, 2020.
[5] H. Tumanggor, M. Haloho, P. Ramadhani, and S. D.  Nasution, “Penerapan Metode VIKOR Dalam Penentuan Penerima Dana Bantuan Rumah Tidak Layak Huni,” vol. 5, no. 1, pp. 71–78, 2018.
[6] T. Suryanto, R. Rahim, and A. S. Ahmar, “Employee Recruitment Fraud Prevention with the Implementation of Decision Support System,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1028, no. 1, 2018.
[7] D.  Febrina  and  I.  Saputra,  “Penerapan  Multiobjective  Optimization  on  the  Basis  of  Simple  Ratio  Analysis  (MOOSRA) Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.
[8] Y.  Sa’adati,  S.  Fadli,  and  K.  Imtihan,  “Analisis  Penggunaan  Metode  AHP  dan  MOORA  untuk  Menentukan  Guru Berprestasi Sebagai Ajang Promosi Jabatan,” SinkrOn , vol. 3, no. 1, pp. 82–90, 2018.
[9] M.  Behzadian,  R.  B.  Kazemzadeh,  A. Albadvi,  and  M.  Aghdasi,  “PROMETHEE:  A  comprehensive literature  review on methodologies and applications,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 200, no. 1, pp. 198–215, 2010.
[10]  P. Simanjuntak, I. Irma, N. Kurniasih, M. Mesran, and J. Simarmata, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[11]  M.  Suginam,  Ermi  Suryani  Nasution,  Sapria  Ulandari  Lubis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Siswa Miskin Menerapkan Metode WASPAS dan MOORA,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 719–727, 2018.
[12]  M.  Handayani  and  N.  Marpaung,  “Implementasi  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (Waspas)  Dalam Pemilihan  Kepala  Laboratorium,” Semin.  Nas.  R.  2018  ISSN  2622-9986  STMIK  R.  R.  ISSN  2622-6510 ,  vol.  9986,  no. September, pp. 253 – 258, 2018.
[13]  A.  Ulva,  D.  Iqbal,  Nuraini,  Mesran, Dian U  Sutikno,  and Yuhandri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Lele Terbaik  Menggunakan  Metode  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis)  dan  WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment),” vol. 2, no. 1, pp. 177–185, 2018.
[14]  A. Puput Giovani, T. Haryanti, and L. Kurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai Bekasi,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 70–79, 2020.
[15]  O.  Arifudin,  “Implementasi  Balanced  Scorecard  dalam  Mewujudkan  Pendidikan  Tinggi  World  Class,” Edumaspul  J. Pendidik. , vol. 5, no. 2, pp. 767–775, 2021.
[16]  M. Sihite and A. Saleh, “Peran Kepemimpinan Dalam Meningkatkan Daya Saing Perguruan Tinggi: Tinjauan Konseptual,” J. Ilmu Manaj. METHONOMIX , vol. 2, no. 1, pp. 29–44, 2019.
[17]  S.  Wardani,  A.  Revi,  P.  Studi  Manajemen  Informatika,  and  A.  A.  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  Jln  Jenderal  Sudirman

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 177 − 183 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2358
Blok No, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Siswa Calon Peserta Olimpiade Dengan Metode MOORA,” J. Teknovasi , vol. 05, pp. 18–26, 2018.
[18]  S. Sugiarti, D. K. Nahulae, T. E. Panggabean, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[19]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[20]  T.  Hasanah,  B.  Aviani,  and  A.  T.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemberian  Uang  Kuliah  Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” vol. 2, no. September, pp. 102–109, 2020.
[21]  S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[22]  M.  Mesran  and  N.  K.  Daulay,  “Implementation  of  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and  Weighted  Aggregated  Sum Product Assessment (WASPAS) Methods in Selection of Young Lecturers with Achievements,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 5, no. 1, p. 84, 2021.
[23]  G.  Ginting,  M.  Mesran,  and  K.  Ulfa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Beasiswa  Pasca  Sarjana  Menerapkan Metode  Analytic  Hierarchy  Process(AHP)  dan  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assessment(WASPAS)  (StudiKasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 834–845, Sep. 2019.
[24]  P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, p. 56, 2020.