e-ISSN: 2656-0860

## Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Menggunakan Metode Weighted Product (WP)
Studi Kasus SMP-Al Fitroh Tangerang
Taufik Hidayat 1 , Siti Komariah 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika FT Universitas Islam Syekh Yusuf
1.2 Jln. Maulana Yusuf No.10 Babakan,Kota Tangerang 15118
1 thidayat@unis.ac.id
2 sitikomariahmiraldi@gmail.com
Intisari —  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasi  data.Sistem  itu digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semiterstuktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur, dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  Sistem  pendukung  keputusan  dapat dihasilkan dengan menggunakan beberapa macam metode, salah satu diantaranya adalah Metode  Weighted  Product (WP). Metode    Weighted    Product  (WP)  adalah  merupakan    metode  yang  mengunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini sama  halnya  dengan  proses  normalisasi.  Proses  SPK  untuk  menentukan  penerima  beasiswa.Dengan  menggunakan  Sistem Pendukung Keputusan dan database, data beasiswa di SMP AL-FITROH Tangerang dapat disimpan di dalamnya, sehingga jika  terjadi  kesalahan  dalam  penginputan  nilai  atau  data  beasiswa,  maka  data  yang  salah  tersebut  dapat  diperbaiki    tanpa harus  menginput data  ulang data beasiswa.  Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan  keuangan yang diberikan  kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Metodologi penelitian yang digunakan  dalam  pembuatan  sistem  penerimaan  siswa-siswi  berprestasi  adalah  metode  waterfall  yang  meliputi  sistem enginering,  analysis,  design,  coding  dan  testing.  Aplikasi  ini  dibuat  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP (Hypertext Preprocessor), framework menggunakan code integer, Xampp web server.
Kata kunci — Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Menggunakan Metode Weighted Product
Abstract — Decision Support System (SPK) is a system of information, modeling, and manipulation of data. The system is used to help decision making in semi-structured and unstructured situations, where no one knows for sure how decisions should be made. Decision support systems can be generated using several methods, one of which is the Weighted Product (WP) Method. Weighted  Product  (WP)  method  is  a  method  that  uses  multiplication  to  connect  attribute  ratings,  where  the  rating  of  each attribute  must  be  raised  first  with  the  weight  of  the  attribute  in  question.  This  process  is  the  same  as  the  normalization process. SPK process to determine scholarship recipients. Using Decision Support Systems and databases, scholarship data at Tangerang AL-FITROH Middle School can be stored in it, so that if there is an error in inputting grades or scholarship data, then  the  wrong  data  can  be  corrected  without  having  to  input  the  data  scholarship  data  reset.  Scholarships  are  gifts  in  the form  of  financial  assistance  given  to  individuals  who  aim  to  be  used  for  the  continuity  of  the  education  being  pursued.  The research  methodology  used  in  making  the  admissions  system  for  high  achieving  students  is  the  waterfall  method  which includes  engineering,  analysis,  design,  coding  and  testing  systems.  This  application  is  created  using  the  PHP  (Hypertext Preprocessor) programming language, the framework uses integer code, Xampp web server.
Keywords — Student Achievement Selection Using the Weighted Product Method

## I. P ENDAHULUAN
Siswa  berprestasi  memiliki  skala  ukur  ter  lalu sempit.  Hanya  terbatas  pada  kemampuan  siswa dalam  bidang  kognitif  (intelektual).  Siapa  yang menunjukan  hasil  belajar  terbaik  maka  mereka dikatakan  sebagai  seorang  siswa  berprestasi. Namun  tidak  ada  jaminan  kalua  siswa  berprestasi itu akan menjadi siswa teladan disekolahnya.
Lebih  jauh  mungkin  dapat  diungkapakan  bahwa siswa berprestasi lebih cenderung berorientasi pada prestasi  akademis.  Hasil  belajar  dari  semuah  mata pelajaran  di  sekolah  setelah  diadakan  ujian.  Atau hasil  belajar  pada  prestasi  kegiatan  ekstrakurikuler seperti seni, dan budaya.
Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak  bersumber  dari  pendanaan  sendiri  atau  orang tua.  Akan  tetapi  diberikan  oleh  pemerintah,
perusahaan  swasta,  serta  lembaga  pendidikan  atau peneliti.Biaya  tersebut  diberikan  kepada  yang berhak  menerima,  berdasarkan  klasifikasi  kualitas dan kompetensi penerima beasiswa.
Model  yang  digunakandalam system aplikasi pendukung keputusan ini adalah Weighted  Product Decision Making (WPDM) dengan metode weighted  product .  Metode weighted  product ini dipilih  karna  metode  tersebut  menentukan  nilai bobot  untuk  setiap  atribut.  Kemudian  dilanjutkan dengan peroses pemeringkatan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternative.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Suatu sistem yang bekerja untuk melakukan suatu tindakan  dalam  pengambilan  suatu  keputusan dimana  objeknya  memiliki  kriteria-kriteria  yang akan  diolah  kedalam  metode.  Metode  Weighted Product  merupakan  bagian  dari  konsep  Multi- Attibut  Decision  Making  (MADM)  dimana diperlukan normalisasi pada perhitungannya, karena instansi cukup memilih beberapa barang yang akan menjadi  alternatif  pemilihan  dan  memberikan  nilai bobot pada perbandingan alternatif dan kriterianya[1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  manipulasi  data.  SPK  dirancang untuk  mendukung  seluruh  tahap  pengambilan keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi  masalah, memilih  data  yang  relevan,  dan  menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan  keputusan,  sampai  mengevakuasi pemilihan  alternatif.  Sistem  itu  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  terstruktur, dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  (Philip Kotler dan Gary Amstrong (2006: 179)[2].
Langkah – langkah yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan (Basyaib, 2006) adalah :
a. Intelijen
1)    Pembentukan  persepsi  terhadap  situasi  yang dihadapi  Ialah  mengenali  situasi  keputusan dan  pendefinisian  karakteristik  utama  yang ada pada situasi tersebut
2)  Membangun  model  yang  mewakili  situasi Sebuah  model  merupakan  kendaraan  yang membantu  dalam  mengestimasi  hasil  yang mungkin terjadi dari sebuah situasi keputusan
3)    Penentuan  ukuran  kuantitatif  terhadap  biaya (disbenefits)  dan  manfaat  yang  paling  tepat untuk  situasi  yang  dihadapi  Sistem  ukuran seragam yang akan digunakan dalam membandingkan alternatif langkah keputusan b.  Desain  Penentuan  dengan  spesifik  alternatif yang dimiliki dengan mengenali dan merumuskan  dengan  jelas  langkah  –  langkah yang mungkin dilakukan.
c.  Pilihan
1)  Evaluasi  manfaat  dan  biaya  (disbenefits)  dari semua  langkah  alternatif.  Ialah  penilaian akibat  penerapan  setiap  langkah  alternatif dengan  menggunakan  ukuran  biaya  dan manfaat.
2) Menetapkan kriteria dalam memilih langkahterbaik  Adalah  penetapan  peraturan dengan  mengaitkan  hasil  dengan  tujuan pembuatan keputusan.
3) Penyelesaian situasikeputusan Ialah mengambil  sebuah  langkah  dengan  dasar kriteria  yang  dapat  diterima.  Langkah  – langkah  diatas  dapat  dilakukan  secara berulang,  baik  seluruh  langkah  maupun sebagian.  Hal  tersebut  dilaksanakan  terus menerus  hingga  situasi  keputusan  benar– benarterselesaikan  (Suryadi,  K.  dan  M.Ali Ramdhani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan”, Bandung  :  PTRemaja  Rosdakarya,  2012. Sarika,)[3].
.  Preferensi  untuk  alternative  Ai  diberikan sebagai berikut:
S :Menyatakan
preferensi alternative dianalogikan sebagai vector S
X : Menyatakan nilai kriteria
W  :Menyatakan bobot kriteria / subkriteria
i : Menyatakan alternatif
j : Menyatakan kriteria
n : Menyatakan banyaknya kriteria
Wj  adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk  atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya. preferensi  relative  dari  setiap  alternative  diberikan sebagai berikut:
V      =  menyatakan  preferensi  alternative dianalogikan sebagai vector V
X     = menyatakan nilai kriteria W    = menyatakan bobot kriteria i      = menyatakan alternatif
j      = menyatakan kriteria
n     = menyatakan banyaknya kriteria
* = menyatakan banyaknya criteria yang telah dinilai pada vector
Ranting  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5 yaitu :
1     =   Sangat buruk
2     =   buruk
3     =   cukup
4     =   baik
5     =   sangat baik
Rating  kepentingan  setiap  kriteria  dinilai  dengan 1 sampai 5 yaitu :
1     =   Sangat rendah
2     =   rendah
3     =   cukup
4     =   tinggi
5     =   sangat tinggi

## Tabel 1. Tabel Instrumen

## B. Instrumen Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  berupa nama  calon  siswa-siswi  brprestasi  di  sekolah  dan data  kriteria  yang  digunakan  sebagi  instrumentasi guna  mamperoleh  data  dalam  proses  pemilihan siswa-siswa berprestasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Metode  Weighted  product  (WP)  dalam  sistem pemeringkatan  sebagaimana  ditunjukan  sebagai sample dalam pengujian eksperimen pemeringkatan. Weighted  Product  (WP)  adalah  suatu  metode  yang menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating  atribut,  di  mana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan. Proses  ini  sama  halnya  dengan  proses  normalisasi. Weighted  Product  (WP)  merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making (MADM). MADM adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari  alternatif  paling  optimal  dari  sejumlah alternatif  optimal  dengan  kriteria  tertentu.  Inti  dari MADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap
atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah  diberikan[2].  Kriteria  yang  digunakan  dalam sistem pendukung keputusan pemilihan siswa-siswi berprestasi yaitu :
C1 =  Nilai Rata-Rata
C2
=  Kehadiran C3 =  Aktif Organisasi
Ada 4 calon penduduk yang akan menjadi alternatif, yaitu :
A1 =  Dinda A2 =  Aulia A3
=  Sandi
A4 = Rian
Tabel-tabel  kriteria  dengan  bobotnya  masing- masing dapat dilihat pada tabel berikut :
1. Tabel nilai rata-rata
2. Tabel kehadiran
3. Aktif Organisasi
Berikut  ini  adalah  tabel  kecocokan  setiap alternative  pada  setiap  kriteria,  yaitu  Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

## Tabel 2. Tabel Kecocokan
Dengan nilai bobot preferensi sebagai berikut : W = 50, 40, 30 Untuk mendapatkan hasil terlebih dahulu dilakukan perbaikan  bobot  maka  dapat  perhitungan  sebagai berikut dengan rumus :
Langkah  berikutnya  yaitu  menghitung  vektor  S, dimana  data  yang  ada  akan  dikalikan  tetapi sebelumnya  akan  dilakukan  pemangkatan  bobot dari masing-masing kriteria.
Setelah  masing-masing  Vektor  S  mendapatkan nilainya, langkah selanjutnya adalah menjumlahkan vektor    S  untuk  menghitung  vektor  V  yang  akan digunakan untuk perangkingan. Sederhananya:
Sehingga nilai akhir yang diperoleh masing-masing alternatif  dalam  perangkingan  adalah  sebagai berikut:
Tabel 3.  Perangkingan (Output)

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan Setelah dilakukan analisis,
perancangan,  implementasi  serta  pengujian  pada bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat  diperoleh kesimpulan  terhadap  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  beasiswa  di  smp  al-fitro  kota  Tangerang adalah sebagai berikut :
1. Pada penelitian ini Metode Weighted Product (WP) dapat  diterapkan  untuk  menyeleksi  siswa-siswi berprestasi 2. Untuk menerapkan pemilihan siswa siswi berprestasi  secara  online  dengan  disebarkan kedalam kelas-kelas.
R EFERENSI
[1] T.  Hidayat  and  Y.  K.  Hasim,  “Model  Multi-Attribut  Decission
Making  (  MADM  )  Untuk  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan Metode Weighted Product,” pp. 37–42.
[2] W. Suharso et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Pada E-Commerce Menggunakan Metode Weighted Product,” Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa 2019 , pp. 43–53, 2019.
[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.