## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929

## Kombinasi Metode Simple Additive Weigthing dan Weigthed Product Untuk Seleksi Proposal Program Kreatifitas Mahasiswa
Raden Aris Sugianto 1,* , Roslina 2 , Zakarias Situmorang 3
1 Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Prodi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Politeknik Negeri Medan, Medan, Indonesia
3 Universitas Katolik Santo Thomas Medan, Medan, Indonesia Email: 1,* ra.sugianto@gmail.com, 2 roslinanich@gmail.com, 3 zakarias@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ra.sugianto@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  siUniversitas  Potensi  Utama,  Medan,  Indonesiastem  pendukung keputusan  yang  dapat  memudahkan  proses  pemilihan  proposal  dan  memberikan  alternatif  peringkat  hasEmail: 1 ra.sugianto@gmail.com, 2 roslinanich@gmail.com, 3 zakarias@gmail.comil  seleksi  pemilihan  proposal  program  kreatifitas mahasiswa. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan perhitungan kombinasi metode  Simple Additive Weighting dan Weigthted Product  yang selanjutnya disebut dengan  Modified SAW. Kriteria yang digunakan dalam penilaian ini mengacu pada Buku Panduan Program Kreatifitas Mahasiswa tahun 2020. Data yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini  menggunakan  data  seleksi  proposal  di  Unit  Pengembangan  Kreatifitas  Ilmiah  Mahasiswa  Universitas  Muhammadiyah Sumatera  Utara  tahun  2019  pelaksanaan  tahun  2020.  Sistem  ini  dikembangkan  dengan  melakukan  penentuan  kriteria  dan penentuan  bobot  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  dan  selanjutnya  melakukan  perbaikan  bobot  serta menentukan nilai preferensi dengan menggunakan metode Weighted Product. Masing masing metode SAW dan WP tentunya memiliki  kekurangan  dan  kelebihan.  Kelebihan  dari  SAW  dengan  proses  perangkingan  yang  simple  dan  sederhana,  dapat diterapkan  untuk  kasus-kasus  pengambilan  keputusan  seperti  di  dalam  rekomendasi  pemilihan  proposal  dengan  berbagai macam atribut. Sedangkan penggunaan Weighted Product (WP) sering digunakan karena bobot dihitung berdasarkan tingkat kepentingan  dan  dapat  mengevaluasi  kumpulan  atribut  dengan  perkalian  seluruh  kiteria  dengan  hasil  alternatif  serta perpangkatan  antara  bobot  dengan  hasil  perkalian  alternatif.    Metode  WP  ini  juga  dapat  digunakan  di  dalam  membantu rekomendasi  pemilihan  proposal  berdasarkan  apa yang  dibutuhkan oleh  Universitas.  Dengan  memanfaatkan  kelebihan  dan kekurangan masing masing metode, kombinasi ini mampu menghasilkan akurasi senilai 91% untuk metode SAW, 97% untuk akurasi  menggunakan  WP  dan  99%  untuk  nilai  akurasi  kombinasi  metode  SAW  dan  WP.  Sistem  pendukung  keputusan dengan menggunakan MOD SAW ini dapat membantu mempermuah proses pemilihan proposal dan memberikan alternatif pilihan hasil perangkingan. Penelitian selanjutnya disarankan untuk pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan proposal dengan menggunakan kombinasi metode yang berbeda antara SAW dan metode lainnya.
Kata Kunci: Simple Additive Weighting; Weighted Product; Kombinasi Algotritma; SPK; Proposal Mahasiswa
Abstract− This  Research  aims  to  develop  a  decision  support  system  that  can  facilitate  the  proposal  selection  process  and provide an alternative ranking for the selection results of student creativity program proposal selection. This decision support system  uses  a  combination  calculation  of  the  Simple  Additive  Weighting  and  Weigthted  Product  methods,  hereinafter referred to as Modified SAW. The criteria used in this assessment refer to the 2020 Student Creativity Program Guidebook. The  data  used  in  this  decision support  system  uses  proposal  selection  data  in  the  Student  Creativity  Development  Unit  of Muhammadiyah  University  of  North  Sumatra  in  2019  for  2020.  This  system  was  developed  by  determining  criteria  and weight  determination  using  the  Simple  Additive  Weighting  method  and  then  make  improvements  to  the  weight  and determine  the  preference  value  using  the  Weighted  Product  method.  Each  of  the  SAW  and  WP  methods  certainly  has advantages and disadvantages. The advantages of SAW with a simple and simple ranking process, can be applied to decision- making  cases  such  as  in  the  recommendation  of  selecting  proposals  with  various  attributes.  While  the  use  of  Weighted Product  (WP)  is  often  used  because the  weight  is  calculated  based  on  the  level  of  importance  and  can  evaluate  the  set  of attributes  by  multiplying  all  criteria  with  alternative  results  as  well  as  the  power  between  weights  and  alternative multiplication results. This WP method can also be used in assisting in recommendation of proposal selection based on what is  needed  by  the  University.  By  utilizing  the  advantages  and  disadvantages  of  each  method,  this  combination  is  able  to produce an accuracy of 91% for the SAW method, 97% for the accuracy using the WP and 99% for the accuracy value for the  combination  of  the  SAW  and  WP  methods.  This  decision  support  system  using  MOD  SAW  can  help  facilitate  the proposal  selection  process  and  provide  alternative  ranking  results.  Further  research  is  suggested  for  the  development  of  a decision support system for proposal selection using a combination of different methods between SAW and other methods.
Keywords : Simple Additive Weighting; Weighted Product; Combination Algotritma; Student Proposal

## 1. PENDAHULUAN
Penerima  dana  penelitian  Program  Kreatifitas  Mahasiswa  (PKM)  dipilih  berdasarkan  proposal  terbaik  dengan kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  Lembaga  pemberi  dana  hibah,  dalam  hal  ini  adalah  Pemerintah  melalui Kementerian  Riset  dan  Teknologi/Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  Republik  Indonesia  (Kemenristek/BRIN). Banyaknya  skim  PKM  yang  ditawarkan,  menuntut  pihak  Universitas  untuk  lebih  selektif  dalam  pemilihan proposal  mahasiswa  yang  sesuai  dengan  kriteria  penilaian.  Salah  satu  dari  banyaknya  skim  yang  ditawarkan adalah skim Program Kreatifitas Mahasiswa Bidang Kewirausahaan (PKM-K) [1]
Dalam  seleksi  pemilihan  proposal  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  memberikan  rekomendasi proposal  terbaik    dan  tepat  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Proses  pemilihan  alternatif  dalam mengatasi  masalah  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi  komputer  seperti  Sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929
Pendukung Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah sistem informasi berbasis komputer  yang  menghasilkan  suatu  alternatif  keputusan  baik  dari  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak terstruktur. Adapun konsep dari sistem pendukung keputusan (SPK) yang pertama kali ditemukan oleh Michael Scoot  Marton pada  tahun  1971  yang  disebut  dengan  istilah Management  Decision  System .  Dalam  sistem penunjang  keputusan  terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang berkaitan dengan  Multi  Atribut  Decision  Making  (MADM) diantaranya  adalah  : Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted Product (WP) sebagai alternatif penggunaan metode yang tepat [2] Masing masing metode SAW dan WP tentunya memiliki kekurangan dan kelebihan. Kelebihan dari SAW dengan  proses  perangkingan  yang simple dan  sederhana,  dapat  diterapkan  untuk  kasus-kasus  pengambilan keputusan  seperti  di  dalam  rekomendasi  pemilihan  proposal  dengan  berbagai  macam  atribut.  Sedangkan penggunaan Weighted  Product (WP)  sering  digunakan  karena  bobot  dihitung  berdasarkan  tingkat  kepentingan dan  dapat  mengevaluasi  kumpulan  atribut  dengan  perkalian  seluruh  kiteria  dengan  hasil  alternatif  serta perpangkatan antara bobot dengan hasil perkalian alternatif  [3].  Metode WP ini juga dapat digunakan di dalam membantu rekomendasi pemilihan proposalberdasarkan apa yang dibutuhkan oleh Universitas. Sistem yang akan digunakan di dalam pengambilan rekomendasi proposal Program Kreatifitas Mahasiswa Bidang Kewirausahaan (PKM-K), menggunakan kombinasi metode sistem pendukung keputusan Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted  Product (WP),  yang  disebut  sebagai Modified  Simple  Additive  Weighting (MOD-SAW).  Alasan penggunaan kombinasi metode ini antara lain adalah untuk dapat menghasilkan rekomendasi yang tepat di dalam penentuan  pemilihan  proposal  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan  oleh  lembaga  pemberi  dana  hibah penelitian. Dalam penerapan SPK ini metode Simple Additive Weighting diterapkan untuk perhitungan bobot dan normalisasi, dimana adanya pembagian antara nilai alternatif terhadap seluruh nilai terbesar maupun terkecil dari alternatif pada kriteria yang dituju dan metode Weighted Product yang menggunakan pembagian dari hasil total perkalian rating atribut dan menghasilkan nilai terbesar yang terpilih sebagai alternatif terbaik [4].
Dalam  penentuan  kriteria  sistem  rekomendasi,  ada  beberapa  atribut  yang  digunakan  sebagai  penentuan kelayakan  proposal  PKM-K  yang  akan  didanai  yaitu  kreativitas,  peluang  pasar,  potensi  program, Penjadwalan kegiatan  dan  personalia  serta  Penyusunan  anggaran  biaya.  Kemudian,  untuk  rancangan  dari  metode Modified Simple  Additive  Weighting (MOD-SAW)  yang  digunakan  untuk  sistem  rekomendasi  ini,  dibagi  menjadi  dua bagian,  yaitu  metode  SAW  yang  digunakan  untuk  proses  pembobotan  dan  normalisasi,  sedangkan  metode  WP digunakan  untuk  perbaikan  bobot  dan  preferensi  kriteria,  serta  proses  perangkingan  setelah  dilakukan perhitungan bobot pada SAW.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting dan Weigth  Product di  antaranya  adalah  penggunaan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  pada  sistem rekomendasi  penyeleksian  proposal  penelitian  dosen  menggunakan  4  skenario  kriteria  yang  dibandingkan dengan pengujian manual. Dalam penelitian tersebut dilakukan pembobotan kriteria penilaian untuk menentukan rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  mempunyai  nilai  akurasi  sampai  99% menggunakan 40 data uji dari total data yaitu sebanyak 50 data. Prototype sistem yang dibuat dapat membantu melakukan  perangkingan  terhadap  hasil  review  proposal  yang  diajuan  dosen  peneliti  [5].  Selanjutnya  dalam penelitian  lain  dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Usulan  Penelitian  Dosen  Internal  UNMUS Menggunakan  Metode Weighted  Product (WP).  Terdapat  5  kriteria  dalam  penelitian  ini  yaitu  perumusan masalah,  luaran  penelitian,  tinjauan  pustaka,  metode  penelitian,  kelayakan  jadwal,  biaya  dan  sarana  prasarana. Hasil penelitian disimpulkan bahwa fungsionalitas sistem telah teruji dan dapat digunakan untuk usulan-usulan dengan kriteria yang berbeda pada suatu periode dengan nilai parameter kriteria yang berbeda pula [6].
Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara (UMSU) yang merupakan lokasi penelitian adalah salah satu Perguruan  Tingi  Swasta  (PTS)  yang  berada  di  lingkungan  LLDIKTI  Wilayah  I  Sumatera  Utara  yang  secara konsisten  menerapkan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi.  Untuk  meningkatkan  kemampuan  mahasiswa  baik  dari segi  kualitas  akademis  maupun  kreatifitas,  UMSU  berupaya  melakukan  berbagai  hal  dalam  menumbuh kembangkan  inovasi  dan  kreatifitas  mahasiswa  dalam  segala  bidang.  Upaya  menumbuhkan  kreatifitas  dan inovasi  mahasiswa  merupakan  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dalam  membentuk  karakter  dan  keterampilan berpikir serta bertindak mahasiswa. Program Kreatifitas Mahasiswa (PKM) merupakan salah satu implementasi Tridharma Perguruan Tinggi.
Sejak  diluncurkannya,  PKM  memperoleh  respon positif.  Baik  dikalangan  mahasiswa  maupun  pimpinan Perguruan Tinggi. Hal ini tercermin dari bertambah banyaknya jumlah Perguruan Tinggi yang berpartisipasi dan proposal  yang  diunggah  mahasiswa.  Adapun  skim  Program  Kreatifitas  Mahasiswa  (PKM)  berbasis  proposal terdiri dari PKM Bidang Penelitian (PKM-P), PKM Bidang Kewirausahaan (PKM-K), PKM Bidang Penerapan Teknologi (PKM-T), PKM Bidang Gagasan Tertulis (PKM-GT), PKM Bidang Artikel Ilmiah (PKM-AI), PKM Bidang  Pengabdian  kepada  Masyarakat,  PKM  Bidang  Karsa  Cipta  (PKM-KC)  dan  PKM  Gagasan  Futuristik Konstruktif (PKM-GFK). Banyaknya skim program  kreatifitas mahasiswa yang ditawarkan pemerintah melalui Kementerian  Riset  dan  Teknologi  /  Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  Republik  Indonesia  menuntut  kesiapan Perguruan  Tinggi  untuk  dapat  melakukan  proses  seleksi  kelayakan  proposal  program  kreatifitas  mahasiswa sesuai  dengan  kriteria  yang  ditetapkan  yaitu  kreatifitas,  peluang  pasar,  potensi  program,  penjadwalan  kegiatan dan personalia dan penyusunan anggaran biaya [7]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929
Dalam  mendukung  program  kreatifitas  mahasiswa  bidang  kewirausahaan  (PKM-K),  Universitas Muhammadiyah  Sumatera  Utara  melalui  Unit  Pengembangan  Kreatifitas  Ilmiah  Mahasiswa  atau  secara struktural institusi internal Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara disebut Student’s Research & Creativity Center  (SRCC) menampung  dan  menyelenggarakan  program  kreatifitas  karya  ilmiah  bagi  mahasiswa  dengan pengelolaan  dan  penilaian  yang  dilaksanakan  secara  professional  dan  proporsional.  Setiap  proposal  yang diajukan  oleh  mahasiswa,  proses  penilaian  proposal  penelitian  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  beberapa kriteria yang harus melalui tahapan seleksi, baik seleksi administratif maupun seleksi substansi oleh tim SRCC. Setelah semua berkas  terkumpul maka SRCC akan menyerahkan proposal tersebut kepada reviewer terpilih dari masing  masing  fakultas  dan  dari  berbagai  bidang  Pengembangan  ilmu.  Tujuan  dari  proses  penyeleksian  ini dimaksudkan  agar  setiap  proposal  yang  diajukan  mampu  memenuhi  standar  yang  sudah  ditentukan,  sehingga proposal  terbaik  dan  sesuai  kriteria  saja  yang  memenuhi  syarat  untuk  mendapatkan  dana  penelitian. Permasalahan  yang  ada  di  seleksi  administrasi  yaitu  terkait  efisiensi  dan  efektifitas  pengelolaan  proposal  oleh SRCC. Sementara untuk penentuan nilai dan kelulusan proposal sepenuhnya menjadi hak reviewer yang ditunjuk dengan berbagai kriteria yang sudah ditentukan. Hal ini mungkin terjadi karena hanya didasarkan pada persepsi dan cara pandang reviewer terhadap proposal yang dinilai.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka kerja penelitian merupakan tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam rangka penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Salah satu komponen yang penting dalam penelitian adalah proses peneliti dalam pengumpulan data. Kesalahan yang dilakukan dalam proses pengumpulan data akan membuat proses analisis menjadi sulit. Selain itu hasil dan kesimpulan  yang  diperoleh  pun  akan  menjadi  rancu  apabila  pengumpulan  data  dilakukan  tidak  benar.  Pada langkah  ini  merupakan  tahap  bagaimana  proses  pengumpulan  data  dan  apa  saja  yang  menjadi  referensi  dalam pengumpulan  data  yang  dibutuhkan.  Data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini  adalah  data  proposal  yang diterima SRCC untuk Pekan Kreatifitas Mahasiswa Nasional tahun 2019 yang digunakan sebagai data latih dan data uji.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929
Proses  pengambilan  data  proposal  dilakukan  secara  manual  dengan  mengunjungi  langsung  unit pengembangan kreatiftas ilmiah mahasiswa (SRCC) yang berada di Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara yang akan menjadi objek penelitian. Kemudian data tersebut akan di- copy dan disusun ke dalam Microsoft Excel dan akan dilabeli secara manual. Selain itu, beberapa metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini antara lain : a. Wawancara
Dengan  melakukan  wawancara  langsung  di  SRCC  UMSU  tempat  dilakukannya  penelitian  dan  menemui pengurus SRCC dengan mengajukan beberapa pertanyaan diantaranya :
1. Bagaimana proses seleksi penentuan kelayakan proposal PKM yang selama ini dilakukan?
2. Apakah  dalam  seleksi  penentuan    proposal  PKM  menggunakan  aturan  tertentu  yang  diberlakukan  oleh Universitas ?
3. Kendala  apa  saja  yang  biasa  dialami  oleh  para Reviewer dan  tim  seleksi  saat  melakukan  proses  seleksi kelayakan proposal PKM yang diajukan mahasiswa
b. Web Browsing
Penelusuran domain web SRCC dan SIMBELMAWA sebagai refrensi acuan data PKM

## 2.2 Kajian Pustaka

## 2.2.1 Simple Additive Weigthing (SAW)
Sumber  kerumitan  masalah  keputusan  hanya  karena  faktor  ketidakpastian  atau  ketidaksempurnaan  informasi saja. Namun  masih  terdapat  penyebab lainnya seperti faktor yang mempengaruhi terhadap pilihan-pilihan yang ada,  dengan  beragamnya  kriteria  pemilihan  dan  juga  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  merupakan  suatu bentuk  penyelesaian  masalah  yang  sangat  kompleks.  Pada  zaman  sekarang  ini,  metode-metode  pemecahan masalah  mulkriteria  telah  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang.  Setelah  menetapkan  tujuan  masalah, kriteria-kriteria yang menjadi tolak ukur serta alternatif-alternatif yang mungkin, para pembuat keputusan dapat menggunakan  suatu  metode  atau  lebih  untuk  menyelesaikan  masalah  mereka.  Adapun  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  multikriteria  yaitu  metode Simple Additive  Weighting (SAW).  SAW diperkenalkan  oleh  (Fishburn,  1967)  (MacCrimmon,  1968).  untuk  digunakan  sebagai  salah  satu  metode  dalam memecahkan masalah multikriteria [8].
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua  atribut (Fishburn,  1967) (MacCrimmon,  1968).  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan (X) ke suatu  skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan  metode  yang  paling  terkenal  dan  paling  banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi Multiple Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode  SAW  ini  mengharuskan pembuat  keputusan  menentukan  bobot  bagi  setiap  atribut.  Skor  total  untuk  alternatif  diperoleh  dengan menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat  dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas  dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses  normalisasi  matriks sebelumnya [9].
Berikut adalah langkah-langkah metode SAW :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)sebagai solusi [10], [11].
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 (1)
Rumus pada atribut Cost :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Dimana :
rij = rating kinerja ternormalisasi
Maxij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
Minij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom
Xij = baris dan kolom dari matriks
Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929
Cj; i=1,2,… m dan j = 1,2,…n Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai :
𝑉 𝑖 = ∑ = 1 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 (3)
Dimana : Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matriks Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih

## 2.2.4 Weighted Product (WP)
Weighted Product (WP) adalah keputusan analisis multi-kriteria dan merupakan metode pengambilan keputusan multi  kriteria.  Seperti  semua  metode  metode  lainanya,  WP  adalah  himpunan  dari  alternatif  keputusan  yang dijelaskan dalam istilah beberapa kriteria. Metode perkalian atau metode WP ini berbeda dengan metode SAW dalam perlakuan awal terhadap hasil penilaian atribut keputusan. Dalam metode WP tidak diperlukan manipulasi matriks  karena  metode  ini  mengalikan  hasil  penilaian  setiap  atribut  .  Hasil  perkalian  tersebut  belum dibandingkan (dibagi) dengan nilai standar, dalam hal ini alternatif ideal sering digunakan sebagai nilai standar bobot,  Bobot  untuk  atribut  manfaat  berfungsi  sebagai  pangkat  positif  dalam  proses  perkalian  antar  atribut, sementara  bobot  berfungsi  sebagai  pangkat  negatif  [12].  Langkah-langkah  dalam  menggunakan  metode Weighted Product adalah :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  Menentukan  rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
2. Menentukan bobot preferensi tiap kriteria.
3. Mengalikan  seluruh  atribut  bagi  sebuah  alternatif  dengan  bobot  sebagai  pangkat  positif  untuk  atribut keuntungan dan bobot berpangkat negatif untuk atribut biaya.
4. Hasil perkalian tersebut dijumlahkan untuk menghasilkan nilai S untuk setiap alternatif.
5. Mencari  nilai  alternatif  dengan  melakukan  langkah  yang  sama  seperti  pada  langkah  satu,  hanya  saja menggunakan  nilai  tertinggi  untuk  setiap  atribut  tertinggi  untuk  setiap  atribut  manfaat  dan  nilai  terrendah untuk atribut biaya.
6. Membagi nilai S bagi setiap alternatif dengan nilai total S yang akan menghasilkan V.
7. Mencari nilai alternatif ideal. Setelah metode yang digunakan sudah ditentukan
Metode Weighted  Product menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating setiap  atribut  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Proses  ini  sama halnya dengan proses normalisasi. [13]
Nilai preferensi untuk alternatif Ai diberikan sebagai berikut
𝑆𝑖 =   ∏ = 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗 (4)
Dengan i = 1, 2, 3, ..., n. Dimana Σ 𝑤𝑗 = 1, wj adalah pangkat bernilai positif untuk variable benefit, dan bernilai negatif  untuk  variable  cost.  Preferensi  relatif  dari  setiap  alternatif  diberikan  sebagai  berikut  (kusumadewi  & hartati, 2006):
𝑉𝑖 = ∏ =𝑥 𝑖𝑗𝑤𝑗 𝑛 𝑗 ∏ =(𝑥 𝑗 )𝑤𝑗 𝑛 𝑗 (5)
Dengan i = 1, 2, 3, ..., n. Dimana : V = Preferensi alternatif yaitu sebagai vektor V X = Nilai kriteria W = Bobot kriteria/subkriteria i = Alternatif j = Kriteria n = Banyaknya kriteria * = Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S
2.2.5 Modified Simple Additive Weigthing (Mod-SAW)
Dalam  penentuan  kriteria  sistem  rekomendasi,  ada  5  atribut  yang  digunakan  sebagai  penentuan  kelayakan proposal PKM-K yang akan didanai :
1. Kreativitas 2. Peluang pasar
3. Potensi program
4. Penjadwalan kegiatan dan personalia
5. Penyusunan anggaran biaya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929
Kemudian,  untuk  rancangan  dari  metode Modified  Simple  Additive  Weighting (M-SAW)  yang  digunakan untuk  sistem  rekomendasi  ini,  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  metode  SAW  yang  digunakan  untuk  proses pembobotan  dan  normalisasi,  sedangkan  metode WP  digunakan  untuk  perbaikan  bobot  dan  preferensi  kriteria, serta proses perangkingan setelah dilakukan perhitungan bobot pada SAW[14].

## 2.3 Analisa Pengembangan Sistem
Setelah  mengidentifikasi  masalah  dan  telah  melakukan  pengumpulan  data,  maka  selanjutnya  dilakukanlah tahapan  analisa.  Analisa  merupakan  sebuah  tahapan  yang  di  dalamnya  mempelajari  serta  mengevaluasi  suatu permasalahan dan kasus yang terjadi dan bertujuan untuk mengetahui gambaran jelas mengenai penelitian yang dilakukan. Dalam penelitian ini menggunakan kombinasi metode Simple Additive Weighting dan Weigth Product yan selanjutnya disebut metode MOD-SAW dalam penentuan seleksi kelayakan proposal PKM-K di Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan menggunakan SAW memungkinkan terjadinya kesamaan nilai  vektor untuk alternatif dengan nilai kriteria  yang  berbeda,  sedangkan  pada  metode  WP  tidak  terdapat  nilai  vektor  yang  sama  untuk  kriteria  yang berbeda.  Perangkingan  menggunakan  WP  lebih  teliti  dibanding  SAW  karena  perhitungan  alternatif  terbaik didapat  dari  perkalian  nilai  rating  kinerjanya  kemudian  dipangkatkan  dengan  nilai  bobot  yang  telah  diperbaiki [16].
Kekurangan  metode  WP  antara  lain  dikarenakan  dalam  penggunaannya  metode  ini  di  sistem  pakar, menyebabkan tidak memiliki cost dan benefit untuk kriterianya sehingga mempengaruhi salah satu  perhitungan untuk  menentukan  perangkingan  sehingga  dengan  kelebihan  metode  SAW  yang  lebih  baik  dalam  hal perangkingan  dikarenakan  dalam  penentuan  preferensi  alternatifnya  berdasarkan  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal negatif. Selain itu kelebihan metode WP antara lain pada saat pembobotan awal dilakukan perbaikan bobot sehingga  dapat  menutupi  kekurangan  metode  SAW  yaitu  tidak  memiliki  perhitungan  untuk  pembobotan. Sehingga  dengan  memanfaatkan  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  metode,  dilakukan  penelitian  ini dengan  menggabungkan  masing-masing  perhitungan  metode  tersebut  yang  selanjutnya  disebut  Metode  MOD SAW. Berikut perhitungan dalam menentukan normalisasi matriks untuk keseluruhan kriteria [17]: 1. Perhitungan Kriteria Gagasan (C1)
𝑅 11 = 5 𝑚𝑎𝑥 {5; 6; 6; 6; 7; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 6; 7; 5; 7; 5; 6; 5; 6; 6; 6; 5; 6; 6; 7; 5; 6; 6; 5; 6; 7; } = 0,7
Dengan cara yang sama, Dan seterusnya hinggai nilai setiap kriteria ke 35 dihitung.
2. Kriteria Keunggulan Produk/Jasa
𝑅 21 = 5 𝑚𝑎𝑥 {5; 6; 6; 6; 7; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 6; 7; 5; 7; 5; 6; 5; 6; 6; 6; 5; 6; 6; 7; 5; 6; 6; 5; 6; 7; } = 0,9
Dengan cara yang sama, Dan seterusnya hinggai nilai setiap kriteria ke 35 dihitung.
3. Proses perhitungan normalisasi R untuk kriteria peluang pasar
𝑅 31 = 5 𝑚𝑎𝑥 {5; 6; 6; 6; 7; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 6; 7; 5; 7; 5; 6; 5; 6; 6; 6; 5; 6; 6; 7; 5; 6; 6; 5; 6; 7; } = 0,9
Dengan cara yang sama, Dan seterusnya hinggai nilai setiap kriteria ke 35 dihitung.

## 4. Kriteria Potensi Perolehan Profit
𝑅 41 = 5 𝑚𝑎𝑥 {5; 6; 6; 6; 7; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 6; 7; 5; 7; 5; 6; 5; 6; 6; 6; 5; 6; 6; 7; 5; 6; 6; 5; 6; 7; } = 0,9
Dengan cara yang sama, Dan seterusnya hinggai nilai setiap kriteria ke 35 dihitung.

## 5. Normalisasi R untuk Kriteria Potensi Keberlanjutan Usaha
𝑅 51 = 5 𝑚𝑎𝑥 {5; 6; 6; 6; 7; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 6; 7; 5; 7; 5; 6; 5; 6; 6; 6; 5; 6; 6; 7; 5; 6; 6; 5; 6; 7; } = 0,9
Dengan cara yang sama, Dan seterusnya hinggai nilai setiap kriteria ke 35 dihitung.

## 6. Normalisasi Kriteria Penjadwalan Kegiatan & Personalia
𝑅 61 = 5 𝑚𝑎𝑥 {5; 6; 6; 6; 7; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 6; 7; 5; 7; 5; 6; 5; 6; 6; 6; 5; 6; 6; 7; 5; 6; 6; 5; 6; 7; } = 0,8
Dengan cara yang sama, Dan seterusnya hinggai nilai setiap kriteria ke 35 dihitung.
7. Normalisasi R untuk Kriteria Penyusunan Anggaran Biaya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929
𝑅 71 = 5 𝑚𝑎𝑥 {5; 6; 6; 6; 7; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 5; 6; 6; 6; 7; 5; 7; 5; 6; 5; 6; 6; 6; 5; 6; 6; 7; 5; 6; 6; 5; 6; 7; } = 0,7
Setelah  proses  normalisasi  pada  metode  WP,  maka  selanjutnya  yang  akan  dilakukan  adalah  dengan memperbaiki  bobot  pada  masing  masing  kriteria  dengan  menggunakan  metode  WP  seperti  uraian  dibawah ini:
W =  25+25+20+10+10+5+5=100
8. Sebelum dilakukan perbaikan bobot, terlebih dahulu dicari nilai pangkat dari kriteria maka pangkat diperoleh dari jumlah w dibagi masing masing nilai dari kriteria yang sudah ditentukan, dan hasilnya adalah :
𝑊 1 = 25 25 + 25 + 20 + 10 + 10 + 5 + 5 = 25 100 = 0,25 𝑊 2 = 25 25 + 25 + 20 + 10 + 10 + 5 + 5 = 25 24 = 0,25
𝑊 3 = 20 25 + 25 + 20 + 10 + 10 + 5 + 5 = 20 100 = 0,2 𝑊 4 = 10 25 + 25 + 20 + 10 + 10 + 5 + 5 = 10 100 = 0,1
𝑊 5 = 10 25 + 25 + 20 + 10 + 10 + 5 + 5 = 10 100 = 0,1 𝑊 6 = 5 25 + 25 + 20 + 10 + 10 + 5 + 5 = 5 100 = 0,05 𝑊 7 = 2 25 + 25 + 20 + 10 + 10 + 5 + 5 = 5 100 = 0,05
∑ 𝑊 = 0,25 + 0,25 + 0,2 + 0,2 + 0,1 + 0,05 + 0,05 = 1
Tabel 1 . Perbaikan bobot untuk masing masing kriteria
Tanda Kriteria Penilaian Bobot Perbaikan Bobot C1 Gagasan 25 0,25 C2 Keunggulan Produk/Jasa 25 0,25 C3 Peluang Pasar 20 0,20 C4 Potensi Perolehan Profit 10 0,10 C5 Potensi Keberlanjutan Usaha 10 0,10 C6 Penjadwalan & Kegiatan Personalia 5 0,05 C7 Penyusunan Anggaran Biaya 5 0,05 1 9. Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai vector S
𝑆1 = (5 0,25 ) ∗ (6 0,25 ) ∗ (4 0,20 ) ∗ 5 0,10 ) ∗ (4 0,10 ) ∗ (5 0,05 ) ∗ (5 0,05 ) =  4,894 Dengan cara yang sama sampai dengan S35Setelah nilai vektor S didapat maka selanjutnya adalah menjumlahkan seluruh S untuk menghitung V (Perangkingan). Perhitungan sebagai berikut :
𝑉1 = 4,894 4,894 + 5,233 + 4,472 + 5,233 + 4,890 + ⋯ 𝑆35 = 0,026 𝑉2 = 5,233 4,894 + 5,233 + 4,472 + 5,233 + 4,890 + ⋯ 𝑆35 = 0,027 𝑉3 = 4,472 4,894 + 5,233 + 4,472 + 5,233 + 4,890 + ⋯ 𝑆35 = 0,023 𝑉4 = 5,233 4,894 + 5,233 + 4,472 + 5,233 + 4,890 + ⋯ 𝑆35 = 0,027 𝑉5 = 4,890 4,894 + 5,233 + 4,472 + 5,233 + 4,890 + ⋯ 𝑆35 = 0,026
Dengan  cara  yang  sama  sampai  dengan  nilai  V35  diperoleh  hasil  Preferensi  keseluruhan.  Dari  hasil perhitungan,  diperoleh  nilai  perangkingan  yang memiliki  angka  paling tinggi  adalah  A17  dengan  nilai  0,0361. Sehingga pada sistem  merekomendasikan proposal terbaik yang menjadi pilihan rekomendasi. Dengan kata lain

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929
proposal  dengan  nama  Eqy  Astanza  layak  untuk  mengikuti  tahapan  selanjutnya  dalam  Program  Kreativitas Mahasiswa bidang Kewirausahaan (PKM-K). Selanjutnya diikuti oleh Joko Susanto  dengan nilai  akhir sebesar 0,0358 dan pada peringkat ketiga adalah Rizki Ajura Ayu Ningtia dengan perolehan nilai 0,0348.

## 3.1 Perbandingan Hasil Analisa Metode SAW, WP dan MOD SAW
Proses perbandingan metode dalam penelitian ini menggunakan metode MSE, metode MSE itu sendiri adalah ; menurut  windari  (2017;57), Mean  Squared  Error (MSE)  adalah  metode  lain  untuk  mengevaluasi  metode peramalan. Masing masing kesalahan atau sisa dikuadratkan [18]. Pendekatan ini mengatir kesalahan peramalan yang besar karena kesalah kesalahan itu dikuadratkan.  Adapaun rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut :
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴𝑡 − 𝐹𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛
Dimana: 𝐴𝑡 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝐹𝑡 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑛 = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎
Berdasarkan  hasil  perhitungan  deviasi  MSE,  maka  dapat  disimpulkan  perhitungan  akhir  perbandingan ketiga metode antara SAW, WP dan MOD SAW pada tabel berikut :
Tabel 2. Tabel Perbandingan Deviasi No Metode Deviasi 1 SAW 1383,5586 2 WP 1441,5988 3 Modified SAW 1451,5978 Max Deviasi 1451,597895
Dari  tabel  diatas  dapat  ditentukan  metode  SAW  mendapat  nilai  1383,  5586  nilai  deviasi,  Metode  WP mendapat nilai deviasi sebesar 1441,5988 dan metode MOD mendapat nilai deviasi sebesar 1451,5978, sehingga nilai  tertinggi  adalah  metode  MOD  SAW.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  Kombinasi Metode  SAW  dan  WP  adalah  metode  terbaik  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  SRCC  Universitas Muhammadiyah  Sumatera  Utara  dapat  menggunakan  Metode  MOD  SAW  ini  sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan dalam proses seleksi penerimaan proposal.

## 3.2. Uji  Validasi
Hasil  uji  akurasi  yang  diperoleh  adalah  99%  untuk  perangkingan  dengan  menggunakan  metode  SAW,  91% dengan  metode  SAW  dan  untuk  metode  WP  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  97%.  Tabel  berikut  adalah rincian  dari  hasil  uji  validasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Selain  perbandingan  tersebut,  penulis  juga membandingkan  hasil  perhitungan  ketiga  metode  dalam  sistem  ini  dengan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan melalui Excel. Hasil keduanya adalah sama, sehingga dapat disimpulkan bahwa perhitungan metode MOD SAW dalam sistem ini seudah benar.
Tabel 3. Tabel Perbandingan Deviasi Metode Data Uji Benar Total Data Uji Akurasi SAW 32 35 91% WP 34 35 97% MOD SAW 35 35 99%

## 4. KESIMPULAN
Dari uraian penelitian diatas, maka dapat diambil kesimpulan, berdasarkan dari hasil yang telah dilakukan bahwa pemilihan  kriteria  untuk  pengambilan  rekomendasi,  memerlukan  beberapa  kriteria  sebagai  pertimbangan. Semakin  banyak  kriteria  yang  digunakan  makan  akan  menghasilkan  pilihan  rekomendasi  yang  tepat  sebagai acuan pemilihan kelayakan proposal PKM. Dari penerapan metode Modified Simple Additive Weigthing (MOD SAW), metode SAW digunakan sebagai proses pembobotan dan normalisasi, sedangkan dalam metode Weigthed Product (WP) digunakan untuk perbaikan nilai bobot, menentukan preferensi alternatif dan perangkingan.  Hasil rekomendasi  yang  terpilih  adalah  nilai  V  yang  paling  besar  yang  akan  menjadi  alternatif  terpilih  berdasarkan kriteria yang dipilih oleh tim  seleksi  penerimaan proposal  PKM. Dari hasil rekomendasi  diatas, diperoleh hasil bahwa  dari  5  proposal  mahasiswa,  diperoleh  nilai  perangkingan  yang  memiliki  angka  paling  tinggi  adalah  V5 dengan  nilai  0,0717.  Sehingga  pada  sistem,  merekomendasikan  proposal  terbaik  yang  menjadi  pilihan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2929
rekomendasi.  Dengan  kata  lain  proposal  dengan  nama  Diki  Ramadhani  layak  untuk  mengikuti  tahapan selanjutnya  dalam  Program  Kreativitas  Mahasiswa  bidang  Kewirausahaan  (PKM-K).  Selanjutnya  diikuti  oleh Hanifa  Khairiah  dengan  nilai  akhir  sebesar  0,0644  dan  pada  peringkat  ketiga  adalah  Chandra  Ismail  dengan perolehan nilai 0,0612. Dari hasil uji sensitivitas pada metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product menunjukkan  bahwa  metode  SAW  memiliki  total  perubahan  sebesar  8,23%  dan  metode Weighted  Product sebesar  7,5%,  sedangkan  untuk  Metode  Kombinasi  menunjukkan  angka  perubahan  sebesar  12,25%  sehingga Kombinasi  kedua  metode  ini  mampu  memberikan  hasil  pemilihan  proposal  mulai  dari  melakukan  normalisasi matriks  sampai  menghitung  nilai  preferensi  untuk  mengetahui  urutan  alternatif  yang  akan  terpilih.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  Kombinasi  Metode Simple  Additive  Weighting dan Weighted  Product dianggap  relevan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dalam  menentukan  seleksi  kelayakan  proposal. Perhitungan menggunakan SAW memungkinkan terjadinya kesamaan nilai  vektor untuk alternatif dengan nilai kriteria  yang  berbeda,  sedangkan  pada  metode  WP  tidak  terdapat  nilai  vektor  yang  sama  untuk  kriteria  yang berbeda.  Perangkingan  menggunakan  WP  lebih  teliti  dibanding  SAW  karena  perhitungan  alternatif  terbaik didapat  dari  perkalian nilai rating kinerjanya kemudian dipangkatkan dengan nilai  bobot  yang telah diperbaiki. Kekurangan  metode  WP  antara  lain  dikarenakan  dalam  penggunaannya  metode  ini  di  sistem  pakar, menyebabkan tidak memiliki cost dan benefit untuk kriterianya sehingga mempengaruhi salah satu  perhitungan untuk  menentukan  perangkingan  sehingga  dengan  kelebihan  metode  SAW  yang  lebih  baik  dalam  hal perangkingan  dikarenakan  dalam  penentuan  preferensi  alternatifnya  berdasarkan  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal negatif. Selain itu kelebihan metode WP antara lain pada saat pembobotan awal dilakukan perbaikan bobot sehingga  dapat  menutupi  kekurangan  metode  SAW  yaitu  tidak  memiliki  perhitungan  untuk  pembobotan. Sehingga  dengan  memanfaatkan  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  metode,  dilakukan  penelitian  ini dengan  menggabungkan  masing-masing  perhitungan  metode  tersebut  yang  selanjutnya  disebut  Metode  MOD SAW.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] P. Program, K. Mahasiswa, and P. 2017 Umum, Buku-Pedoman-PKM-2020 . .
[2] K. A. E. T. Luthfi, “Algoritma Data Mining Yogyakarta,” pp. 149–176, 2009.
[3] K. Kholidun and T. Pinandita,  “Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web Untuk Menentukan Kelayakan Proposal Penelitian  Pada  Lembaga  Penelitian  Dan  Pengabdian  Pada  Masyarakat  Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto,” None , vol. II, no. 1, pp. 51–63, 2012.
[4] Adriyendi,  “Multi-Attribute  Decision  Making  Using  Simple  Additive  Weighting  and  Weighted  Product  in  Food Choice,” Int. J. Inf. Eng. Electron. Bus. , vol. 7, no. 6, pp. 8–14, 2015.
[5] Z.  Y.  Mubarak,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENYELEKSIAN KELAYAKAN  PROPOSAL  PENELITIAN  DOSEN  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHT PRODUCT,” pp. 109–114, 2018.
[6] G. J. Maulany, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Usulan Penelitian Dosen Internal Unmus Menggunakan Metode Weighted Product(Wp),” Mustek Anim Ha , vol. 4, no. 3, 2016.
[7] D. Belmawa, “Program Kreativitas Mahasiswa - Pedoman Umum,” pp. 1–289, 2021.
[8] P. Ambika et al. , “The best of village head performance: Simple additive weighting method,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 2 Special Issue 3, pp. 1568–1572, 2019.
[9] S. Sundari, Karmila, M. N. Fadli, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Decision Support System on Selection of Lecturer Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019.
[10]  C. S. Journal, S. Pada, S. M. K. Negeri, and P. Kerinci, “J u r nal i lmu komputer,” vol. 8, no. 2, pp. 64–69, 2019.
[11]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  R. Yanto and D. Apriadi, “Penerapan Metode Weighted Product untuk Seleksi Kelayakan Proposal Program Kreativitas Mahasiswa,” Telematika , vol. 12, no. 1, p. 46, 2019.
[13]  C. P. Shinta Amelia, “Uji Kinerja Metode Weighted Product Dan Simple Additive Weighting,” Teh. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 1–10, 2019.
[14]  S.  Solikhun,  “PERBANDINGAN  METODE  WEIGHTED  PRODUCT  DAN  WEIGHTED  SUM  MODEL  DALAM PEMILIHAN  PERGURUAN  SWASTA  TERBAIK  JURUSAN  KOMPUTER,” KLIK  -  Kumpul.  J.  ILMU  Komput. , 2017.
[15]  A.  S.  Purnomo  and  J.  Ariyanti,  “Rekomendasi  Pemilihan  Produk  Simpanan  Tabungan  Bank  Menggunakan  Metode Weighted Product (WP),” INFORMAL Informatics J. , vol. 4, no. 1, p. 1, 2019.
[16]  A. Abdullah et al. , “Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) 2013 ISSN 2339-028X,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 1180–1188, 2018.
[17]  Kusrini, “Kusrini.pdf.” .
[18]  S.  R.  Ningsih  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  Promethee  II  pada  Dosen  Penerima  Hibah  P2M  Internal,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 20–25, 2018.