JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 200-206
DOI: 10.30656/jsii.v9i2.4224 p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 200                                                               Received: July 08, 2022 | Published: September 01, 2022

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN KELAS UNGGULAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT
Tiara Widyakunthaningrum 1 , Anton Yudhana 2 , Abdul Fadlil 3
1 Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta
2,3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta Kampus 4 UAD Ring Road Selatan Yogyakarta 55191
1 tiara2007048005@webmail.uad.ac.id
2 eyudhana@mti.uad.ac.id
3 fadlil@mti.uad.ac.id

## Abstrak
MTs Muhammadiyah Wates menerapkan pemilihan kelas berdasarkan pada peringkat akademik. Penerapan pemilihan kelas ini masih dikerjakan cara manual dalam penentuan nilai akhir yang didapat siswa. Kelas Unggulan adalah kelas yang disertai oleh siswa yang  terbaik dengan kecerdasan di normal.  Tujuan adalah pengajar akan lebih mudah menentukan standar pengajaran. Dengan  adanya  kelas  telah  dikelompokkan  sesuai  kemampuan  siswa  kelas  tersebut,  diharapkan  siswa  mendapatkan  materi pembelajaran  secara optimal.  Tujuan  dari  penelitian  yakni  untuk  merancang  aplikasi  SPK  pemilihan  kelas  unggulan di  MTs Muhammadiyah Wates menggunakan metode WP. Metode dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif  keunggulannya  dalam  teknik  pembobotan,  dengan  menentukan  nilai  bobot  yang  telah  di  tentukan,  menentukan kriteria  penilaian  bobot  awal  dan  perhitungan  hasil  nilai  alternatif.  Penelitian  ini  menggunakan  23  data  siswa  dan  penilaian yang didapat dari hasil nilai selama dua semester pada kelas tujuh dengan menerapkan lima kriteria. Kelima kriteria ini adalah rata-rata  nilai  raport,  nilai  raport  yang  di  UNkan,  nilai  psikotest,  nilai  wawancara  dan  kehadiran.  Dari  hasil  pengujian  yang dilakukan dengan menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai accuracy sebesar 86,9%, precision sebesar 81,8%, dan recall 100%.  Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  WP dapat  digunakan  pada  penilaian  kelas  unggulan  pada  MTs Muhammadiyah Wates .
Kata Kunci : weighted product , sistem pendukung keputusan, kelas unggulan, perancangan, perhitungan.

## I. P ENDAHULUAN
MTs  Muhammadiyah  Wates  merupakan  salah  satu  MTs Muhammadiyah  terbaik  yang  ada  dikabupaten  Kulonprogo dimana  didalam  model  pembelajarannya  telah  menerapkan model  pemilihan  kelas  unggulannya  berdasarkan  pada peringkat  akademik  saja  dan  pihak  MTs  masih  menentukan nilai akhir dengan panduan lama dalam penilaian yang didapat para  siswakelas  unggulan  tersebut.  Siswa  yang  jumlah terbilang  banyak  akan  membutuhkan  waktu,  hasil  yang diperoleh  menghasilkan  subjektif,  memungkinkan  kesalah pahaman  antar  guru  dalam  menentukan  siapa  siswa  yang pantas  masuk  ke  dalam  kelas  unggulan[1].  Di  dalam lingkungan  sekolah,  setiap  siswa  dibutuhkan  perhatian  oleh
guru  karena  setiap  siswa  mempunyai  karakteristik  yang berbeda-beda  untuk  mengikuti  pelajaran  yang  ada  di  MTs. Tujuannya dapat dikembangkan setiap siswa sesuai bakat dan kemampuan  masing-masing  dan  guru  dapat  menilai  apa  saja yang dibutuhkan pada setiap siswanya, maka tujuan nya tidak hanya guru mengajar saja dan ditambahkan pendekatan antara guru dengan siswa di lingkungan MTs.[2]
Sekolah  dalam  kurun  waktu  tertentu  menentukan  kualitas setiap kelas untuk guru mengajar dengan baik dan kemampuan seorang siswa agar dapat mengikuti siswa lain nya. Penilaian raport dan kepribadian tiap siswa berpengaruh dengan prestasi siswa  untuk  mengambil  keputusan  dan  menentukan  harus bagaimana  guru  bertindak.  Kegagalan  dalam  menilai  siswa berakibatkan  menurunnya  motivasi  tiap  siswa  dalam
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 200-206
e-ISSN: 2581-2181
Page | 201                                                               Received: July 08, 2022 | Published: September 01, 2022
berprestasi.
Sistem pendukung keputusan yakni dapat berkembang dari suatu sistem informasi manajemen yang sudah dikomputerisasi  yang  menghasilkan  informasi,  pemanipulasi data  dan  pemodelan.  Sistem  ini  dapat  membantu  dalam memecahkan  masalah  spesifik  dengan  semi-terstruktur  dan non  terstruktur  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan data, yang dapat memberikan UI yang mudah dipahami dalam pengambilan maupun menggabungkan suatu keputusan. [3]
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  SPK  telah  banyak dilakukan.  Untuk  meneliti  pengambilan  keputusan  PPDB untuk menilai siswa terbaik dengan kriteria seperti nilai raport dan  nilai  prestasi.  [4]  Penelitian  ini  menghasilkan  uji  coba perhitungan  manual  dan  sistem  dengan  akurasi  diatas  90%, dan  membuktikan  bahwa  metode Weighted  Product cocok digunakan untuk menentukan kelas unggulan.
Pada penelitian yang di lakukan [5],[6].[7],[8],[9],[10],[11] melakukan  penelitian  menggunakan weighted  product yang berkaitan  dengan  lingkungan  sekolah,  yang  menghasilkan beberapa hasil akhir yang sesuai dengan peneliti ini, sedangkan pada  penelitian  [12],[13],[14],[15]  dilakukan  di  lingkungan lainnya dan menghasilkan beberapa analisis perbandingan antar metode lain nya.
Penelitian  ini  mengkaji  tentang  penilaian  siswa  dengan prestasi  secara  nilai  maupun  karakteristik  tiap-tiap  siswa dengan  metode  WP,  sedangkan  pada  penelitian  yang dilaporkan  banyak  mengkaji  penilaian  saja.  Berdasarkan kemampuan  masing-masing  siswa  tidak  semua  mempunyai kelebihan di hanya satu bidang saja melainkan berbagai bidang, maka penelitian ini mengambil lima kriteria yaitu : nilai rata- rata raport un, nilai rata-rata raport keseluruhan, nilai psikotest, nilai wawancara dan kehadiran. Kenyataan di lingkup sekolah bahwa  lima  kompetensi  tersebut  sangat  menentukan kepribadian  dan  kemampuan  masing-masing  siswa,  lima kompetensi tersebut saling berkaitan satu sama lain, misalnya siswa  mempunyai  kelebihan dibidang  teori  tetapi  tidak  untuk bidang  praktek,  mempunyai  kepribadian  yang  berbeda-beda untuk  menghadapi  belajar.  Dengan  seperti  itu  setiap  siswa akan memiliki tingkat kemampuan yang berbeda dan nantinya guru memberikan solusi terbaik pada masing-masing siswa.
Sistem pendukung keputusan yakni untuk penentuan kelas unggulan menggunakan metode Weighted Product yang akan melakukan perhitungan vektor S dan vektor V dari nilai-nilai yang  sudah  ditentukan.  Dan  akan  di  ukur  menggunakan confusion matriks. Diharapkan penelitian ini dapat bermanfaat oleh MTs untuk meyeleksi masing- masing siswa untuk dapat masuk ke kelas unggulan.
1.1 Dasar Teori
Weighted
Product (WP) yakni suatu metode penyelesaian yang didapat menyelesaikan permasalah Multi Attribute  Decision  Making (MADM).  Metode  WP  serupa dengan  metode Weighted  Sum ,  Metode  WP  dapat menganalisis  dimensi  karena  struktur  matematikanya  dapat
menghilangkan  ukuran  satuan.  Metode  WP  sering  disebut dengan metode perkalian terbobot. Konsep awal metode WP yakni  mencari  perkalian  terbobot  dari  jumlah  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  [16]  Metode  WP yakni  himpunan  yang  berhingga  dari  alternatif  keputusan yang sudah dijelaskan beberapa hal kriteria keputusan. [17]
Perbaikan     bobot     untuk = 1 menggunakan persamaan sebagai berikut[2]:
………………… (1)
dimana :
: bobot indeks ke-j
: jumlah keseluruhan bobot
Variable W adalah pangkat bernilai positif untuk atribut profit dan  bernilai  negatif  untuk  atribut cost .  Preferensi untuk alternatif Si diberikan sebagai berikut[2]:
…………..… (2) dimana:
Si : nilai setiap alternatif
Xij : nilai alternatif ke – i terhadap atribut ke – j
Wj : bobot dari setiap atribut atau kriteria n : banyak kriteria
Untuk mencari alternatif terbaik dilakukan dengan persamaan (3).
……….… (3)
dimana:
V      : preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor
W     : subkriteria atau bobot kriteria
i : alternatif
j : kriteria
n : banyak kriteria
* : banyak kriteria yang dinilai pada vektor S Nilai yang terbesar menyatakan bahwa alternatif yang terpilih.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  tahapan  dilakukan  peneliti  seperti terlihat pada bagian dibawah ini:
A. Metode Pengumpulan Data Metode yang diperlukan untuk mengumpulkan data dalam penelitian yang  diantaranya, Wawancara dan Studi Pustaka.
B. Model Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  diperlukan  dalam penelitian ini menggunakan perencanaan System Development Life Cycle (SDLC) dapat dilihat pada Gambar 1 [18]:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 200-206
Page | 202                                                               Received: July 08, 2022 | Published: September 01, 2022
Gambar 1 . System Development Life Cycle (SDLC)
Dari Gambar 1 menjelaskan metode pengembangan sistem meliputi  data-data  yang  sudah  didapat  dari  metode pengumpulan  data  dan  meliputi  yakni  :  Perancangan, Analisis Sistem, Implementasi dan Pemeliharaan.

## 1. Flowchart Program Weighted Product
Langkah  penyelesaian  masalah  dengan  simbol  grafis, bagan  alir  yang  menunjukan  arus  kerja  dan  digunakan akan  terhindar  dari  kesalahan  interpretasi  prosedur  yang dikelola [19] dapat dilihat pada Gambar 2 :
Gambar 2 . Flowchart Weighted Product
Penjelasan Gambar 2:
1. Menentukan inputan awal dan inputan akhir digunakan untuk mengubah penginputan menjadi bobot  dan nilai rating disetiap kriteria.
2. Memindahkan  inputan  data  siswa  menjadi  nilai  rating kecocokan.
3. Melakukan perbaikan setiap bobot dari kriteria dengan menjumlahkan bobot pada setiap kriteria dibagi dengan hasil penjumlahan bobot kriteria.
4. Menentukan  nilai  vektor  S  alternatif  dari  data  siswa dengan  cara  mengalihkan  data  nilai  rating  yang berangkat positif dari hasil perbaikan bobot kriteria.
5. Mencari  nilai  vektor  V  untuk  mencari  nilai  tertinggi guna penentuan kelas unggulan dan perangkingan pada siswa.
2. Perancangan Basis Data
a. Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD adalah gambaran desain konseptual (entitas) dan modul suatu basis data rasional [20] dapat dilihat pada Gambar 3 :
Gambar 3 . ERD
Dari  Gambar  3  menjelaskan  ERD  mempunyai  entitas  siswa, nilai,  soal,  ujian  yang  saling  terhubung,  dan  kelasunggulan, kriteria, admin sebagai pendukung entitas lainnya.
b. Relasi Antar Tabel
Dapat dilihat pada Gambar 4 :
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 200-206
Page | 203                                                               Received: July 08, 2022 | Published: September 01, 2022
Gambar 4 . Relasi Antar Tabel Dari  Gambar  4  dijelaskan  relasi  antar  tabel  digunakan  pada phpmyadmin untuk menjalankan sistem pendukung keputusan pada MTs Muhammadiyah Wates.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Gambaran analis sistem digunakan untuk memahami proses yang  dibutuhkan,  pada  bagian  sistem  ini  memerlukan  admin dan siswa, berikut gambaran dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5 . Gambaran sistem
Dari  Gambar  5  dijelaskan  analisis  sistem  yang  akan digunakan  yaitu  admin  menginputkan  data-data  yang diperlukan  dan  mendapat  output  berupa  laporan  hasil perhitungan,  sedangkan  siswa  menginputkan  data  yang diperlukan,  melakukan  test  psikotes  dan  mendapatkan  ouput berupa info pengumpunan hasil seleksi.
Selanjutnya  ini  akan  menjelaskan  desain  sistem  dan pengimplementasian dari setiap tahapan yang ada pada sistem pendukung  keputusan  menggunakan Weighted  Product yang akan  diaplikasikan  pada  pembuatan  sistem  informasi  sekolah MTs Muhammadiyah Wates :
a. Menentukan nilai bobot dilihat pada Tabel 1 :
Tabel 1. Nilai bobot Bobot Keterangan 5 Sangat baik 4 Baik 3 Cukup 2 Buruk 1 Sangat buruk
b. Menentukan kriteria penilaian bobot awal dapat dilihat pada Tabel 2 :
Tabel 2. Kriteria Bobot Awal
Kriteria Nilai Bobot Rata-rata nilai raport (C1) 4 22,2222 % Rata-rata nilai UN (IPA, Matematika, Bahasa
Indonesia,
Bahasa Inggris) (C2) 5 27,777 %
Hasil nilai Psikotest (C3) 3 16,667 % Hasil Nilai Wawancara (C4) 3 16,667 % Kehadiran (C5) 3 16,667 % Total 100 %
Dari  Tabel  1,2  dijelaskan  bahwa  penilaian  didapat  dari berbagi aspek-aspek yang berartri masing-masing siswa dapat diketahui  mana  lebih  unggul  dalam  tiap-tiap  kriteria  yang tersedia.
c. Menginputkan Nilai siswa-siswa untuk perhitungan
Tabel 4 . Input Nilai Kelas Unggulan Kriteria No Nama C1 C2 C3 C4 C5 1 Siswa A 74,53 76,25 4 71 275 2 Siswa B 76,24 78,13 4 72 285 3 Siswa C 75,41 74,50 3 70 274 4 Siswa D 73,06 72,50 2,5 70 277 5 Siswa E 78,41 79,50 4 76 285 6 Siswa F 73,82 72,75 2 70 259 7 Siswa G 71,35 70,88 2,5 69 275 8 Siswa H 70,71 70,38 3,5 69 275 9 Siswa I 76,76 79,75 2,5 72 282 10 Siswa J 72,29 72,38 3 70 276 11 Siswa K 73,76 73,88 3 70 281 12 Siswa L 73,06 72,75 2,5 70 281 13 Siswa M 73,53 73,75 2,5 71 261 14 Siswa N 73,35 71,63 3,5 71 285 15 Siswa O 74,35 77,75 2,5 71 276 16 Siswa P 71,06 71,88 2,5 69 268 17 Siswa Q 79,00 78,75 3,5 76 285 18 Siswa R 79,00 79,38 3,5 76 281 19 Siswa S 72,35 71,63 2,5 69 275 20 Siswa T 77,59 77,38 3 74 284 21 Siswa U 79,12 81,50 3,5 73 284 22 Siswa V 77,94 77,38 3,5 69 281 23 Siswa W 73,41 74,75 3 70 283
Dari  Tabel  4  dijelaskan  hasil  penilaian  23  siswa  MTs Muhammadiyah Wates yang sudah di inputkan.
d. Implementasi Program
1. Halaman Dashboard Admin
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 200-206
Page | 204                                                               Received: July 08, 2022 | Published: September 01, 2022
Tampilan  halaman  awal  yaitu  dashboard  beserta  fitur untuk Admin dapat dilihat pada Gambar 6 :
Gambar 6 . Halaman Dashboard Admin
2. Halaman Dashboard Siswa
Tampilan  halaman  dashboard  untuk  Siswa  melihat tampilan awal dapat dilihat pada Gambar 7 :

## Gambar 7. Halaman Dashboard Siswa
3. Data siswa yang akan diolah
Langkah  pertama  menginputkan  data  siswa  atau  data yang akan diolah dapat dilihat pada Gambar 8 :
Gambar 8 . Data Siswa
4. Normalisasi Bobot
Langkah  kedua  dari  data  yang  telah  di  inputkan  pada tabel 3 nilai kelas unggulan dikonversikan dengan bobot yang  telah  kita  tentukan  dan  dinormalisasikan  bobotnya dapat dilihat pada Gambar 9 :
Gambar 9 . Normalisasi Bobot
5. Detail Vektor S, Vektor V, dan Hasil Seleksi Langkah  ketiga  yaitu  menghitung  dengan  rumus perhitungan  persamaan  (2)  dan  (3)  yaitu  vektor  S  dan Vektor V dapat dilihat pada Gambar  10:
Gambar 10 . Vektor S, Vektor V dan Hasil Seleksi
e. Hasil Pengujian
Proses pengujian sistem dilakukan menggunakan confusion  matrix  merupakan  alat  pengukuran  untuk  proses klasifikasi  [21].  Data  hasil  prediksi  dari  sistem  didapat melalui  proses  perhitungan  dengan  metode Weighted Product . Data prediksi data dilihat pada Tabel 5 :
Tabel 5 . Confusion Matrix
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 200-206
e-ISSN: 2581-2181
Page | 205                                                               Received: July 08, 2022 | Published: September 01, 2022
Prediksi Aktual Kelas Unggulan Kelas Biasa Kelas Unggulan 9 3 Kelas Biasa 0 11
Dari  tabel  5  menunjukan  bahwa  confusion  matriks  yang dihasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  terdapat  perbedaan dalam Analisa komputerisasi dengan manual yaitu nilai rata- rata  vektor  dengna  nilai  54,039  hasil  hitung  manual menyatakan  angka  yang  mendekati  nilai  tersebut  akan  tetap dibulatkan, menjadi masuk kelas unggulan.
Perhitungan Confusion Matrix :
Accuracy(%)  = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN)
= (9+11)/23
= 0,869 x 100% = 86,9 % Precision(%) = TP / (TP+FP) = 9/11 = 0,818 x 100% = 81,8 % Recall(%) = TP/ (TP+FN) = 9/9 = 1 x 100% = 100%
Dan  menghasilkan  nilai  accuracy  precision  dan  recall untuk Wighted Product yaitu 86,9%, 81,8%, dan 100%.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  implementasi  yang  diujikan  pada  kelas  unggulan menghasilkan  nilai  accuracy,  precision  dan  recall  untuk Weighted  Product yaitu  86,9%,  81,8%,  dan  100%.  sistem pendukung  keputusan  yang  dihasilkan  dapat  melakukan  olah data  nilai-nilai  dan  perhitungan  terhadap  pengambilan keputusan, dan laporan hasil perhitungan.
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  kelas  unggulan bagi  siswa  MTs  Muhammadiyah  Wates  menghasilkan outputan  berbentuk  laporan  softcopy  yang  dapat  dijadikan acuan  sekolah  untuk  menentukan  calon  siswa  yang  akan  di tempatkan di kelas unggulan.

## V. S ARAN
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengkobinasikan banyak  metode  untuk  menentukan  tingkat  keakurasi  mana yang  lebih  tinggi  sehingga  lebih  efektif  dalam  pengolahan data informasi.

## R EFERENSI
[1] Hafiz  Aliy  ,  Kurnaniawan  Fathurrahman,  Sulasminarti.
(2018) Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelas  Unggulan menggunakan  Metode  Weighted  Product .  Seminar
Nasional Teknologi dan Bisnis 2018
[2] Riana  E.  (2018). Implementasi  Metode  Weighted  Product Dan Fuzzy C-Means Dalam Pemilihan Peminatan Jurusan Pada  SMA  Perguruan  Rakyat  2 .  Jurnal  Riset  Komputer (JURIKOM). Vol. 5 No 6.
[3] Kusrini.(2007).  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan Yogyakarta L Andi Offset
[4] Farida  Nur  Intan  &  Mustikasari,  E.  (2016) Implementasi Metode  Weighted  Product  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Peserta Didik Baru di UPTD SMA Negeri 1 Gondang . Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016. 1.3-95.
[5] Serelia,  E.  B.,  &  Adin  Saf,  M.  R.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Peminatan  Siswa Dengan  Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  additive weighting)  Pada  SMA  Negeri  dharma  Pendidikan. Techno.Com , 19 (3), 227-236
[6] Apriliani  Dyah,  Wiyono  Slamet,  Mahardhika  Septian. (2018) Penerapan Metode Weighted Product Untuk Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Politeknik Harapan Bersama Tegal
[7] Widianto,  F.,  &  Hidayat,  T.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Menggunakan  Metode simple additive Weight(SAW) (Studi Kasus : SMP Negeri 2  Mekar  Baru  Kab.  Tangerang). JSiI  (Jurnal  Sistem Informasi) , 5 (2)
[8] R.  Jauhar  Bariq,  S.  Edy,  Y,Novanto.(2020).  Sistem Pendukung Keputusan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan SAW dan WP(Studi Kasus : SMA Negeri 1
Taman, Sidoarjo)
[9] Cahyanto  Yoni  Dwi,  M.  Hindayati.  (2016)  Penerapan metode  WP  (Weighted  Product)  untuk  pemelihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universtas Muhammadiyah Purwokerto Jurnal Juita. Vol. IV Nomer 1 [10] Apriliani  Dyah,  Wiyono  Slamet,  Mahardhika  Septian.
(2018) Penerapan Metode Weighted Product untuk Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Politeknik Harapan Bersama Tegal.
[11] Wanto, A. (2018). Analisis Penerapan Sistem Pendukung Keputusan  Terhadap  Seleksi  Penerima  Beasiswa  BBM pada Perguruan Tinggi menggunakan metode SAW
[12] Umar  Rusydi,  Fadlil  Abdul,  Yuminah.  (2018)  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  AHP  untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan
[13] Umar,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Yuminah,  Y.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  AHP  untuk Penilaian  Kompetensi  soft  skill  Karyawan. Khazanah Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informatika , 4 (1), 27.
[14] Lazuardi  M.  F.,  Gerhana  Y.A.,  Slamet  Cepy.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kelompok Keahlian  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  ( Studi  Kasus  :  Jurusan  Teknik  Informatika) .  Sistem Pendukung Keputusan. Vol. 1 No.1.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 200-206
Page | 206                                                               Received: July 08, 2022 | Published: September 01, 2022
[15] Harahap,  S.,  &  Sumijan,  S.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Dan Kualitas Sampah Daur Ulang  Menggunakan  Metode  weight  product. Jurnal Informasi dan Teknologi .
[16] Kusumadewi,  Sri,  dkk.  (2006).  Fuzzy-Attribute  Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu
[17] C.  Laudon  Kenneth  &  P.Laudon  Jane  (2008).  Sistem Informasi  Manajemen  Mengelola  Perusahaan  Digital. Buku 1 Edisi 10. Penerbit Salemba Empat
[18] Rosidin,  M.,  Fadlil  Abdul.,  Yudhana.A.  (2019).  Sistem Kelas Kata   Berhimbunan menggunakan algoritma Porter Stemmer sebagai pembelajaran Bahasa Indonesia. Vol.16
No.1
[19] F.  Kartika,.  Samadri,.  Yudhana.A.  (2008).  Sistem Informasi  Perpustakaan  berbasis  Web  dengan  PHP  dan Mysql.
[20] Sabiq D.M,.Sunardi,. Yudhana.A.(2020) Monitoring Data Pendidik menggunakan metode Web Engineering.
[21] Triowali  Rosandy  (2016).  “  Perbandingan  Metode  Nave Bayes  Classifier  Dengan  Metode  Decission  Tree  (C4.5) Untuk  Mengalisa  Kelancaran  Pembiayaan  Jurnal  TIM Darma