## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 541 − 547 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1852

## Penerapan Metode Weighted Product Dalam Penentuan Penerimaan Bantuan Ternak Ayam
Sena Wijayanto 1 , Monsya Juansen 2 , Sandhy Fernandez 1,* , M. Yoka Fathoni 1
1 Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Bengkulu Jl. Bali, Kp. Bali, Kec. Tlk. Segara, Kota Bengkulu, Bengkulu, Indonesia Email: 1 sena@ittelkom-pwt.ac.id, 2 monsyajuansen@umb.ac.id, 3,* sandhy@ittelkom-pwt.ac.id,
4 myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: sandhy@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 12/07/2022 ; Accepted: 25/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak −Salah  satu  masalah  yang  dialami  banyak  negara  terutama  negara  berkembang  dan  menjadi  perhatian  adalah kemiskinan.  Hal  tersebut  harus  segera  ditangani  oleh  pemerintah  sehingga  perlu  mencari  jalan  keluar  agar  kehidupan masyarakat menjadi lebih baik. Salah satu  solusi yang dilakukan pemerintah adalah pemberian bantuan contohnya bantuan ternak ayam. Namun dalam pemberian bantuan masih belum merata salah satunya karena kesalahan saat proses penilaian data calon penerima bantuan. Oleh karena itu perlu dibuat sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK). SPK yang dibangun berbasis web  dengan  menggunakan  incremental  model  untuk  pengembangan  sistem.  metode  yang  diimplementasi  pada  SPK  untuk menentukan penerima bantuan ternak ayam adalah weighted product. Dari hasil penelitian, didapatkan hasil calon penerima bantuan ternak ayam yang memiliki bobot preferensi paling besar diperoleh oleh Pornomo Sidi yaitu sebesar 0,1390. Selain itu sistem  yang  dibuat  sangat  menarik  dan  dapat  menampilkan  daftar  calon  penerima  bantuan  ternak  ayam  secara  efektif  dan efisien.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Weighted Product; Incremental Model; Bantuan; Ternak Ayam
Abstract −One of the problems experienced by many countries, especially developing countries and a concern is poverty. This matter must be immediately addressed by the government so that it is necessary to find a way out so that people's lives will be better. One of the solutions that the government has taken is to provide assistance, for example the assistance of chickens. However,  the provision  of  assistance  is  still  uneven,  one  of  which  is  due to  errors  during  the  data  assessment  process  for prospective beneficiaries. Therefore it is necessary to make a Decision Support System (DSS). DSS built web-based using the incremental model for system development. the method implemented in the DSS to determine the recipient of chicken livestock assistance is the weighted product. From the results of the study, it was found that the prospective recipient of chicken livestock assistance who had the greatest preference weight was obtained by Pornomo Sidi, which was 0.1390. In addition, the system created is very attractive and can display a list of potential recipients of chicken livestock assistance effectively and efficiently.
Keywords : Decision Support System; Weighted Product; Incremental Model; Assistance; Poultry

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  permasalahan  rumit  yang  menjadi  perhatian  untuk  diatasi  di  banyak  negara terutama di negara-negara berkembang. Kemiskinan yang terus meningkat membuat pemerintah selalu berupaya mencari jalan keluar agar kehidupan masyarakat menjadi lebih baik. Seseorang dikatakan sebagai orang miskin ketika mempunyai rata-rata dari pengeluaran per kapita setiap bulan berada di bawah garis kemiskinan, sehingga tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  dasar  [1].  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  pemerintah  adalah  dengan memberikan bantuan kepada masyarakat. Jenis bantuan yang diberikan kepada masyarakat beraneka ragam dengan sasaran utamanya adalah masyarakat di kelas menengah ke bawah.
Program-program pemberian bantuan yang diselenggarakan pemerintah sangat membantu perekonomian masyarakat.  Pemerintah  daerah  setempat  mendukung  dan  menyambut  program-program  tersebut  untuk mengurangi  kemiskinan  yang  dialami  masyarakat.  Salah  satu  contoh  bentuk  bantuan  yang  diberikan  pada masyarakat adalah bantuan ternak. Kendala yang dihadapi pemerintah saat pelaksanaan pemberian bantuan yaitu belum  semua  masyarakat  yang  membutuhkan  dapat  menerima  bantuan.  Bantuan  ternak  yang  disalurkan  ke masyarakat masih belum merata antara jumlah yang diinginkan antara kelompok [2]. Hal ini membuat program pemberian bantuan tersebut dinilai masih belum sesuai dengan yang diharapkan.
Dalam proses penentuan pemberian bantuan, data calon penerima bantuan akan dikumpulkan terlebih dulu. Masing-masing RT akan mendata keluarga miskin  dengan cara manual pada kertas. Proses tersebut akan membuat proses  pelaporan  menjadi  lama  [3].  Selain  itu  juga  terdapat  tim  verifikator  yang  bekerja  menverifikasi  dan melakukan  penilaian  terhadap  data  calon  penerima  bantuan.  Namun  penilaian  tersebut  masih  memiliki  tingkat kesalahan yang tinggi [4].
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dapat  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Banyak penelitian  sebelumnya  yang  membangun  sistem  pendukung  keputusan  seperti  pada  penelitian  SPK  untuk memutuskan penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) dengan menggunakan AHP [5]. Pada penelitian yang lain membuat SPK dengan menggunakan metode Simple Additive Wieghting (SAW) untuk memilih penerima bantuan  perbaikan  rumah  [6].  Dibandingkan  metode  lain,  metode Weighted  Product lebih  efisien  dalam

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 541 − 547 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1852
penyelesaian  MADM  ( Multiple  Attribute  Decision-making )  [7].  Selain  itu  metode Weighted  Product memiliki kelebihan  berupa  mudah  dimengerti  dan  lebih  simpel  jika  dibandingkan  dengan  metode  lainnya  [8].Metode Weighted  Product juga  banyak  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mendapatkan calon penerima bantuan seperti pada bantuan usaha mikro [9], bantuan Program Beras Sejahtera (RASTRA) [10], bantuan  Penyandang  Masalah  Kesejahteraan  Sosial  (PMKS)  [11],  bantuan  raskin  [12].  Oleh  karena  itu  pada penelitian  ini  digunakan  metode Weighted  Product dalam  pembuatan  SPK.  SPK  pada  penelitian  ini  mampu memberikan rekomendasi daftar calon penerima bantuan ternak ayam.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini, pengembangan sistem dilakukan dengan menggunakan model incremental. Pemilihan model ini dikarenakan sangat cocok untuk pembuatan proyek yang skalanya kecil. Pada model incremental, diterapkan rekayasa  perangkat  lunak  per  bagian  atau  dipecah  menjadi  beberapa  fungsi  lalu  dikerjakan  secara  bertahap sehingga didapatkan sebuah perangkat lunak yang lengkap. Ketika seluruh fungsi yang diinginkan pada produk sudah selesai  dibuat maka proses pembangunan dihentikan.  Model  ini terdiri  dari  proses analisis, desain, kode, dan pengujian atau testing [13]. Tahapan dari model incremental untuk pengembangan sistem dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Model Pengembangan Sistem Incremental

## 2.1.1 Analisis
Tahap pertama adalah analisis, di tahap ini dilakukan pengumpulan data, kebutuhan alat dan bahan, serta analisis kebutuhan apa saja yang dibutuhkan dalam pembuatan sistem. Metode yang digunakan dalam pengumpulan data berupa observasi, wawancara dan studi pustaka.

## 2.1.2 Design
Pada  tahap ini  dilakukan perancangan dari sistem yang akan dibuat. Perancangan tersebut terdiri dari  membuat flowchart dari sistem, merancang database, merancang struktur menu dari sistem, dan merancang tampilan layar sistem.

## 2.1.3 Code
Tahap ini merupakan tahap implementasi dari hasil rancangan di tahap sebelumnya yang dijadikan kode program. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP.

## 2.1.4 Test
Pada tahap test, dilakukan pengujian dari sistem yang telah dibangun.  Pengujian ini terdiri dari pengujian black box dan uji kelayakan. Pengujian black box digunakan untuk memeriksa semua fungsionalitas dari sistem sudah berjalan baik atau belum. Untuk uji kelayakan menggunakan kuisioner.

## 2.2 Weighted Product
Metode Weighted  Product merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  penyelesaian  permasalahan MADM  ( Multiple  Attribute  Decision-making )  [14].  Pada  MADM,  setiap  atribut  akan  ditentukan  bobotnya  lalu dilanjutkan  dengan  perangkingan  untuk  menyeleksi  alternatif-alternatif  yang  diberikan  [15].  Metode Weighted Product bekerja dengan cara melakukan evaluasi beberapa alternatif dari kumpulan kriteria yang setiap atributnya independen antara satu dengan lainnya [16]. Berikut merupakan tahap dalam perhitungan metode WP : a. Menghitung bobot W W adalah bobot dari tiap-tiap kriteria yang akan dihitung. Untuk menghitung bobot W digunakan rumus :
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (1)
Keterangan: 𝑊 𝑗 = bobot tiap kriteria
𝑗 = kriteria

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 541 − 547 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1852
∑ 𝑊 𝑗 = total dari bobot b. Menghitung nilai vektor S
Vektor S adalah hasil dari normalisasi setiap alternatif. Untuk menghitung bobot S digunakan rumus :
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan: 𝑆 𝑖 = Preferensi alternatif
𝑛 = banyaknya kriteria
𝑗 = kriteria
𝑖 = alternatif
𝑋 = nilai kriteria 𝑊 𝑖𝑗 = bobot dari kriteria c. Menentukan nilai bobot V V adalah preferensi dari setiap alternatif. Untuk menghitung V digunakan rumus :
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗=1𝑥 𝑤𝑗 𝑖𝑗 ∏ 𝑛 𝑗=1𝑋𝑖𝑗∗𝑤 𝑗 (3)
Keterangan: 𝑉 𝑖 = Preferensi alternatif
𝑛 = banyaknya kriteria
𝑗 = kriteria
𝑖 = alternatif
𝑥 = nilai kriteria
𝑤 = bobot dari kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Weighted Product
Dalam menentukan penerima bantuan ternak terlebih dahulu dilakukan penentuan kriteria penilaian yaitu jumlah penghasilan, jumlah tanggungan kepala keluarga, pekerjaan kepala keluarga, kondisi rumah dan luas bangunan. Kriteria penilaian dapat dilihat di tabel 1.
Tabel 1. Kriteria penentu penerima bantuan ternak ayam
Langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah semua bobot kriteria penilaian yaitu sebagai berikut :

## 𝑊 =  4  +  4  +  2  +  3  +  2  =  15
Kemudian  bobot  tersebut  dilakukan  perbaikan  berupa  normalisasi  agar  nilai  dari  W  menjadi  diantara  0 sampai  1  menggunakan  persamaan  1.  Dari  perhitungan  tersebut,  total  dari  semua  nilai  W  adalah  1  [17]. Perhitungan perbaikan bobot adalah sebagai berikut :
𝑊 1 = 4 (4  +  4  +  2  +  3  +  2) = 4 15 = 0,2667 𝑊 2 = 4 (4  +  4  +  2  +  3  +  2) = 4 15 = 0,2667 𝑊 3 = 2 (4  +  4  +  2  +  3  +  2) =
2 15 = 0,1333
𝑊 4 = 3 (4  +  4  +  2  +  3  +  2) = 3 15 = 0,2 𝑊 5 = 2 (4  +  4  +  2  +  3  +  2) = 2
15 = 0,1333
∑ 𝑊 =  0,2667 + 0,2667 + 0,1333 + 0,2 + 0,1333 = 1
No Kriteria Keterangan Bobot 1 C1 Penghasilan 4 2 C2 Tanggungan 4 3 C3 Pekerjaan Kepala Keluarga 2 4 C4 Kondisi Rumah 3 5 C5 Luas Bangunan 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 541 − 547 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1852
Untuk penentuan bobot masing-masing sub kriteria dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Bobot masing-masing sub kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Penghasilan < Rp. 1.000.000 4 Rp. 1.500.000 3 Rp. 2.000.000 2 > Rp. 3.000.000 1 Tanggungan >5 anak 4 4 anak 3 3 anak 2 2 anak 1 Pekerjaan Kepala Keluarga Penggangguran 4 Buruh 3 Petani 2 Wiraswasta 1 Kondisi Rumah Sangat sederhana 4 Sederhana 3 Sedang 2 Kaya 1 Luas Bangunan <100 meter2 4 100-120 meter2 3 120-150 meter2 2 >150 meter2 1
Setelah dilakukan penentuan bobot masing-masing sub kriteria, data masyarakat yang didapat dari lapangan dimasukkan bobot sesuai hasil tahap sebelumnya. Tabel 3 menampilkan 10 data masyarakat dan bobot masing- masing sub kriteria yang nantinya digunakan untuk pencarian penerima bantuan ternak.
Tabel 3. Sampel data NO Nama C1  C2  C3  C4  C5 1 Fidel Castro 2 1 1 2 3 2 Gunawan
3 2 2 3 3 3 Harpin 4 1 2 3 4 4 Irlinar 4 1 2 4 4 5 Islanudin
3 1 2 2 4
6 Ispian Suhadi 3 2 3 3 4 7 Liskadani
4 1 2 3 4
8 Pornomo Sidi 4 3 2 4 4 9 Sarmawan
3 2 2 3 3
10 Sepriansyah
3 1 2
3 3
Langkah berikutnya menghitung vektor S yaitu hasil perkalian setiap kriteria yang dipangkatkan dengan bobot masing-masing. Perhitungan vektor S adalah sebagai berikut : Fidel Castro  = (2 0,2667 )(1 0,2667 )(1 0,1333 )(2 0,2 )(3 0,1333 )
= 1,5999 Gunawan
= (3 0,2667 )(2 0,2667 )(2 0,1333 )(3 0,2 )(3 0,1333 )
= 2,5508
Harpin = (4 0,2667 )(1 0,2667 )(2 0,1333 )(3 0,2 )(4 0,1333 ) = 2,3789 Irlinar = (4 0,2667 )(1 0,2667 )(2 0,1333 )(4 0,2 )(4 0,1333 ) = 2,5198 Islanudin
= (3 0,2667 )(1 0,2667 )(2 0,1333 )(2 0,2 )(4 0,1333 ) = 2,0316 Ispian Suhadi = (3 0,2667 )(2 0,2667 )(3 0,1333 )(3 0,2 )(4 0,1333 ) = 2,7978 Liskadani = (4 0,2667 )(1 0,2667 )(2 0,1333 )(3 0,2 )(4 0,1333 ) = 2,3789 Pornomo Sidi = (4 0,2667 )(3 0,2667 )(2 0,1333 )(4 0,2 )(4 0,1333 )
= 3,3776 Sarmawan
= (3 0,2667 )(2 0,2667 )(2 0,1333 )(3 0,2 )(3 0,1333 )

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 541 − 547 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1852
= 2,5508 Sepriansyah  = (3 0,2667 )(1 0,2667 )(2 0,1333 )(3 0,2 )(3 0,1333 ) = 2,1203 Tahap  terakhir  adalah  mencari  nilai  bobot  preferensi  atau  nilai  V  dengan  cara  membagi  setiap  vektor  S dengan jumlah keseluruhan vektor S yaitu 24,3065. Setelah mendapatkan nilai bobot preferensi maka diurutkan dari  yang terbesar, sehingga didapatkan daftar calon penerima bantuan ternak ayam dimana urutan yang paling atas adalah yang paling berhak untuk mendapatkan bantuan. Hasil pengurutan dapat dilihat di tabel 3.
Tabel 4. Daftar calon penerima bantuan ternak ayam No Nama Nilai Bobot Preferensi 1 Pornomo Sidi 0,139 2 Ispian Suhadi 0,1151 3 Gunawan 0,1049 4 Sarmawan 0,1049 5 Irlinar 0,1037 6 Liskadani 0,0979 7 Harpin 0,0979 8 Sepriansyah 0,0872 9 Islanudin 0,0836 10 Fidel Castro 0,0658

## 3.2 Implementasi
Dari  hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product maka  dibuatlah sebuah  sistem  yang  berbasis  website  untuk mempermudah  mendapatkan ranking  calon  penerima  bantuan  yang berhak menerima bantuan ternak ayam. Gambar 2 memperlihatkan hasil implementasi sistem yang menampilkan daftar hasil akhir calon penerima bantuan yang sudah diurutkan dari yang paling berhak menerima.
Gambar 2. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Ternak Ayam
3.3 Pengujian
3.3.1 Black Box
Pengujian black box dilakukan dengan menguji fungsionalitas dari sistem dengan cara mengamati hasil eksekusi berdasarkan  data  uji.  Hasil  dari  pengujian black box dapat  dilihat  pada  tabel  5.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa semua fungsi yang ada di sistem sudah sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Tabel 5. Hasil pengujian black box No Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Tes Halaman Butir Uji 1 Login Input Teks Username bisa diinput dengan huruf dan angka sesuai Input teks password bisa diinput dengan huruf dan angka sesuai Tombol login menampilkan halaman beranda sesuai Tombol reset Mengosongkan Input teks sesuai 2 Beranda Menu Beranda Menampilkan halaman beranda sesuai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 541 − 547 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1852
No Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Tes Halaman Butir Uji Menu Profil Desa menampilkan halaman profil desa sesuai Menu Peternak Ayam menampilkan halaman Peternak ayam sesuai Menu Kriteria menampilkan halaman Kriteria sesuai Menu penerima bantuan menampilkan halaman penerima bantuan sesuai 3 Profil Profil desa Menanpilkan profil desa Rigangan II sesuai 4 Halaman Data peternak Tombol Tambah menampilkan halaman tambah data sesuai Menu Edit menampilkan halaman ubah data sesuai Menu Hapus menghapus data warga sesuai Tabel data warga menampilkan tabel data warga sesuai 5 Halaman Kriteria Menu Ubah menampilkan halaman ubah data sesuai Menu Hapus menghapus data kriteria sesuai Tabel data kriteria menampilkan tabel data kriteria sesuai 6 Halaman Rangking Tabel bobot Menampilkan tabel bobot awal dan bobot baru sesuai Tabel hasil rangking Menampilkan tabel hasil rangking sesuai 7 Data Admin Tombol Tambah menampilkan halaman tambah data sesuai Menu Ubah menampilkan halaman ubah data sesuai Menu Hapus menghapus data admin sesuai Tabel data admin menampilkan tabel data admin sesuai 8 WP Weighted Product Menampilkan penjelaskan metode WP sesuai 9 Logout Logout kembali ke halaman login sesuai

## 3.3.2 Uji Kelayakan
Metode yang digunakan dalam uji kelayakan adalah metode kuisioner. Hasil dari kuisioner dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil pengujian dengan kuesioner NO Kriteria Persentase % TM  M  SM 1 Apakah aplikasi mempunyai kemampuan dan fungsi sesuai yang diharapkan? 1 4 15 2 Apakah tampilan menu dalam aplikasi mudah untuk dikenali? 0 4 16 3 Apakah aplikasi bermanfaat bagi pengguna? 1  14 5 4 Apakah aplikasi mudah dioperasiakan? 5  10 5 5 Secara keseluruhan apakah penggunaan aplikasi ini memuaskan? 1  13 6 JUMLAH RESPONDEN 20 Keterangan
a. Jumlah masing-masing pernyataan:
1. Yang menyatakan Sangat Menarik berjumlah 47
2. Yang menyatakan Menarik berjumlah 45
3. Yang menyatakan Tidak Menarik berjumlah 8 Total terdapat 100 Pernyataan
b. Jumlah Respondennya adalah 20 Responden
Sehingga didapatkan jawaban sangat menarik 47 % , menarik 45 %, dan tidak menarik 8% . Hasil tersebut dihasilkan dari perhitungan di bawah ini:
1. Menghitung semua baris pernyataan lalu pernyataan-pernyataan tersebut dijumlahkan.
2. Melakukan penghitungan :
a. Sangat Menarik
47
100 𝑥 100 = 47%
b. Menarik 45 100 𝑥 100 = 45%
c. Tidak Menarik 8 100 𝑥 100 = 8%
Hasil yang diperoleh dari perhitungan di atas dapat dilihat pada gambar 3

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 541 − 547 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1852
Gambar 3. Uji Kelayakan Sistem

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa dan  hasil yang didapatkan,  pada penelitian berhasil menghasilkan suatu  sistem pendukung keputusan  berbasis  web  yang  mampu  menyelesaikan  permasalahan  dengan  baik  terkait  dengan  penerimaan bantuan ternak. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode Weighted Product diperoleh Pornomo Sidi sebagai calon penerima bantuan ternak yang memiliki nilai bobot preferensi paling besar yaitu 0,1390. Dari hasil pengujian diperoleh bahwa sistem sangat menarik dan mampu berjalan dengan baik. Dengan sistem ini mampu mendapatkan pengguna akan dapat menentukan calon penerima bantuan ternak ayam secara efektif dan efisien.

## REFERENCES
[1] N. Rahmansyah, S. A. Lusinia, P. Studi, T. Informatika, F. I. Komputer, and S. P. Keputusan, “Analisa Sistem Pendukung Keputusan Kemiskinan Menurut Kabupaten Kota Provinsi Sumatera Barat,” vol. 2, no. 1, pp. 76–82, 2022.
[2] T. Kimko, Akmal, Fitriani, and P. A. Moento, “Evaluasi Kebijakan Program Bantuan Pemberdayaan Peternak,” J. Ilmu Adm. dan Sos. , vol. 10, no. 2, pp. 155–169, 2021.
[3] H. A. Septilia and S. Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Metode AHP,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020.
[4] Eziafriadi, Karfindo, and Arman, “Sistem Pendukung Kelayakan Calon Penerima Bantuan Bedah Rumah Menggunakan Metode Weighted Product,” J. SANTI (Sistem Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, 2022.
[5] A.  R.  Laisouw,  S.  Lutfi,  and  F.  Tempola,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMBERIAN  BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN ( PKH ) PADA ORANG MISKIN DI,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 02, no. 1, 2019.
[6] M.  A.  Salim,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Perbaikan  Rumah  Menggunakan Metode Simple Additive Wieghting (SAW) Studi Kasus Kelurahan Tambelan Sampit Kota Pontianak,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 7, pp. 120–131, 2018.
[7] L. Elfianty, “Implementation Of Weighted Products In The Making Of A Healthy Implementation Of Weighted Products In The Making Of A Healthy Human Resource Assessment System For Public Health Centers,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. , vol. 10, no. 5, pp. 47–51, 2019.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] M. Junaidi, F. Satria, and G. Garaika, “Model Pengambilan Keputusan Calon Penerima Bantuan Usaha Mikro Bank Lampung  Dengan  Metode Weighted  Product,” JTKSI  (Jurnal  Teknol.  Komput.  Dan Sist.  Informasi) ,  vol. 03, no.  01, 2020.
[10]  S. I. Wahid and M. Jamil, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerimaan Bantuan Beras Sejahtera ( Rastra ) Dengan Menggunakan Metode Weighted Product,” PROtek  J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 06, no. 2, pp. 68–72, 2019.
[11]  A.  Mukhlasin  and  P.  T.  Prasetyaningrum,  “ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  DECISION  SUPPORT  SYSTEM PENYALURAN BANTUAN PENYANDANG MASALAH KESEJAHTERAAN SOSIAL (PMKS)
MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP): STUDI KASUS : DI KELURAHAN SARIHARJO,” antivirus , vol. 14, no. 1, pp. 1–14, 2020.
[12]  R.  Rustam  and  R.  A.  Aziz,  “MODEL  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PENERIMA  BANTUAN  RASKIN MENGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DAN TOPSIS,” J. Inf. dan Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 19– 30, 2019.
[13]  A.  Filiana et  al. ,  “PENGEMBANGAN  REST  API  UNTUK  INFORMASI  PASAR  TRADISIONAL  DI,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 1, 2022.
[14]  N. Aminudin et al. , “Weighted Product and Its Application to Measure Employee Performance,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.26, p. 102, 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i2.26.14362.
[15]  M. Ahsan and N. Indawati, “Implementation weighted product method to determine multiple intelligence child,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1375, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1375/1/012038.
[16]  A. Khrisna Wardhani and E. Lutfina, “Application Culinary decision support system in Kudus city with weighted product method based on mobile phone,” J. Comput. Sci. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 10–16, 2020, doi: 10.36596/jcse.v1i1.17.
[17]  M. P. Asmawati S, S.Kom. et al. , Sistem Pendukung Keputusan . PENERBIT MEDIA SAINS INDONESIA, 2022.
Pengujian Sistem 0 20 40 60 47 45 8 Pengujian Sistem Pengujian Sistem