## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Pemilihan VGA Terbaik 2024 Menggunakan Metode Weighted Product
Krisna Bima Bagus Saputra, Arita Witanti *
Fakultas Teknologi Informasi, Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 201110046@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2,* arita@mercubuana-yogya.ac.id Email Penulis Korespondensi: arita@mercubuana-yogya.ac.id
Abstrak− Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi VGA mengalami kemajuan pesat, dengan berbagai merek dan tipe yang  menawarkan spesifikasi dan fitur beragam. VGA  modern tidak hanya digunakan untuk kebutuhan dasar seperti menampilkan gambar, tetapi juga untuk keperluan yang lebih kompleks seperti rendering grafis 3D, pengeditan video, dan gaming. Kemajuan ini memberikan  banyak  pilihan  bagi  konsumen,  namun  juga  menimbulkan  kebingungan  dalam  menentukan  VGA  yang  paling  sesuai dengan kebutuhan dan anggaran. Pengambilan keputusan dalam memilih VGA yang tepat menjadi tantangan tersendiri, terutama bagi pengguna  yang  tidak  memiliki  pengetahuan  mendalam  tentang  spesifikasi  teknis  dan  kinerja  VGA.  Pilihan  yang  salah  dapat mengakibatkan  kinerja  komputer  yang  tidak  optimal,  penggunaan  daya  yang  tidak  efisien,  serta  ketidakpuasan  pengguna.  Untuk menyelesaikan masalah ini, peneliti mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web yang merekomendasikan pemilihan VGA terbaik  menggunakan metode Weighted Product. Sistem ini melakukan perhitungan terhadap 30 data VGA dengan 5 kriteria yang telah ditetapkan, yaitu harga, kapasitas memori (VRAM), resolusi grafis, jumlah daya yang dibutuhkan, dan jumlah monitor yang didukung. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa VGA AMD Radeon RX 7900 XTX memperoleh nilai tertinggi sebagai rekomendasi di Toko RSC Komputer Klaten, dengan skor 0,058507812. Diikuti oleh NVIDIA GeForce RTX 4080 dengan skor 0,058243034, dan AMD Radeon RX 7900 XT dengan skor 0,055677317. Sistem ini menunjukkan efektivitas dalam memberikan rekomendasi yang tepat dan bermanfaat bagi konsumen dalam memilih VGA sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode Weight Product; VGA;
Abstract− In recent years, the development of VGA technology has advanced rapidly, with various brands and models offering diverse specifications and features. Modern VGA cards are not only used for basic needs such as displaying images but also for more complex tasks like 3D graphics rendering, video editing, and gaming. This advancement provides consumers with many choices but also creates confusion  in determining  the VGA  that  best  fits  their  needs  and budget.  Making  the  right decision  in  choosing  a VGA  becomes  a particular  challenge,  especially  for  users  without  in-depth  knowledge  of  technical  specifications  and  VGA  performance.  Incorrect choices  can  lead  to  suboptimal  computer  performance,  inefficient  power  usage,  and  user  dissatisfaction.  To  address  this  issue, researchers have developed a web-based decision support system that recommends the best VGA selection using the Weighted Product method. This system performs calculations on 30 VGA data points based on 5 established criteria: price, memory capacity (VRAM), graphic resolution, power consumption, and number of supported monitors. The calculations reveal that the AMD Radeon RX 7900 XTX achieved the highest recommendation score at RSC Computer Store in Klaten, with a score of 0.058507812, followed by the NVIDIA GeForce RTX 4080 with a score of 0.058243034, and  the AMD Radeon RX 7900 XT with a score of 0.055677317. This system  demonstrates  its  effectiveness  in  providing  accurate  and  beneficial  recommendations  for  consumers  in  selecting  a  VGA according to their preferences and needs.
Keywords : Decision Support System; Weighted Product Method; VGA;

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  membawa  perubahan  signifikan  dalam  berbagai  aspek kehidupan, termasuk dalam bidang komputasi [1]. Komputer telah menjadi alat yang esensial dalam berbagai aktivitas, baik itu dalam pekerjaan, pendidikan, maupun hiburan. Peran komputer semakin penting seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan pengolahan data yang cepat dan efisien, serta kemampuan untuk menampilkan grafis yang berkualitas tinggi [2]. Salah satu komponen penting dalam komputer yang sangat mempengaruhi performa dan kualitas grafis adalah kartu  grafis  atau  VGA  (Video  Graphics  Array)  [3].  VGA  merupakan  perangkat  keras  yang  bertanggung  jawab  untuk mengolah dan menampilkan gambar pada layar monitor. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi VGA mengalami  kemajuan  pesat,  dengan  berbagai  merek  dan  tipe  yang  menawarkan  spesifikasi  dan  fitur  beragam.  VGA modern tidak hanya digunakan untuk kebutuhan dasar seperti menampilkan gambar, tetapi juga untuk keperluan yang lebih kompleks seperti rendering grafis 3D, pengeditan video, dan gaming [4], [5].
Kemajuan  ini  memberikan  banyak  pilihan  bagi  konsumen,  namun  di  sisi  lain  juga  menimbulkan  kebingungan dalam menentukan VGA yang paling sesuai dengan kebutuhan dan anggaran. Setiap VGA memiliki spesifikasi teknis yang berbeda, seperti jumlah inti pemrosesan, kecepatan clock, kapasitas memori (VRAM), dan fitur tambahan lainnya. Selain  itu,  harga  VGA  juga  sangat  bervariasi  tergantung  pada  spesifikasi  dan  mereknya.  Pengguna  sering  kali  harus mempertimbangkan berbagai faktor sebelum membuat keputusan pembelian, seperti performa GPU, kapasitas memori, kualitas grafis, harga, efisiensi energi, dan fitur tambahan yang ditawarkan [5] .
Pengambilan  keputusan dalam  memilih VGA  yang tepat menjadi tantangan tersendiri, terutama bagi pengguna yang  tidak  memiliki  pengetahuan  mendalam  tentang  spesifikasi  teknis  dan  kinerja  VGA.  Pilihan  yang  salah  dapat mengakibatkan kinerja komputer yang tidak optimal, penggunaan daya yang tidak efisien, serta ketidakpuasan pengguna. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan tersebut.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  atau  Decision  Support  System  (DSS),  berbasis  teknologi  adalah  sebuah sistem berbasis web yang dirancang khusus untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan dengan mengumpulkan,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
menganalisis, dan menyajikan informasi yang relevan [6] . Dengan menggunakan teknologi canggih, SPK berbasis web memungkinkan  pengguna  untuk  memahami  data  secara  mendalam  dan  memperoleh  wawasan  yang  diperlukan  untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif. Sistem ini tidak hanya menyediakan dukungan dalam pengolahan data, tetapi  juga  membantu  dalam  mengevaluasi  berbagai  alternatif  dan  mengidentifikasi  solusi  yang  optimal  berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan [7]. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah Weighted Product (WP) [9] .
Metode  Weighted  Product  (WP)  adalah  salah  satu  teknik  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan untuk menentukan prioritas atau peringkat dari beberapa alternatif berdasarkan kriteria tertentu [10]. Metode ini mampu memberikan  rekomendasi  yang  objektif  dan  tepat  berdasarkan  bobot  yang  diberikan  pada  setiap  kriteria  [11].  Dalam konteks  pemilihan  VGA,  kriteria  yang  dapat  dipertimbangkan  antara  lain  harga,  kapasitas  memori  (VRAM),  resolusi grafis, jumlah daya yang dibutuhkan, , dan jumlah monitor yang digunakan [12].
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  metode  WP  efektif  dalam  membantu  pengambilan  keputusan  di berbagai bidang, termasuk dalam bidang teknologi dan industri [13]. Namun, sampai saat ini, belum ada penelitian yang secara  khusus  membahas  penerapan  metode  WP  dalam  rekomendasi  pemilihan  VGA.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini diharapkan dapat mengisi kekosongan tersebut dan memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis teknologi informasi.
Penelitian  ini  secara  spesifik  bertujuan  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  yang menggunakan  metode  Weighted  Product  untuk  merekomendasikan  VGA  terbaik  tahun  2024.  Sistem  ini  melakukan analisis  terhadap  30  data  VGA  berdasarkan  5  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  yaitu  harga,  kapasitas  memori  (VRAM), resolusi grafis, jumlah daya yang dibutuhkan, dan jumlah monitor yang didukung. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat  memberikan rekomendasi  yang akurat dan sesuai dengan perkembangan teknologi terkini,  membantu pengguna dalam membuat keputusan yang lebih tepat dalam pemilihan VGA.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  termasuk  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data,  perancangan  sistem, pengkodean, dan pengujian, seperti yang terlihat pada Gambar 1. Pada tahap identifikasi masalah, dilakukan melalui studi literatur untuk memahami kebutuhan dan preferensi pengguna serta faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan belanja mereka.  Studi  literatur  ini  mencakup  analisis  terhadap  penelitian  sebelumnya  mengenai  perilaku  konsumen  dalam memilih VGA dan kriteria yang dipertimbangkan. Dari studi literatur, diketahui bahwa konsumen mengalami kesulitan dalam memilih VGA yang sesuai karena banyaknya pilihan dengan spesifikasi yang berbeda, dan kurangnya pengetahuan teknis pengguna dalam memilih VGA yang tepat. Kriteria utama dalam pemilihan VGA meliputi harga, kapasitas memori (VRAM), kualitas grafis, efisiensi energi, dan jumlah monitor yang didukung.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada tahap pengumpulan data, informasi dikumpulkan melalui wawancara dan observasi. Untuk memperoleh informasi yang diperlukan dalam penelitian ini, dilakukan wawancara dengan pemilik toko yang menjual VGA. Selain itu, observasi juga dilakukan dengan mengunjungi langsung toko RSC Komputer di wilayah Klaten, Jawa Tengah.
Dalam perancangan sistem, metode Weighted Product (WP) diterapkan untuk menghitung skor total setiap alternatif VGA berdasarkan bobot kriteria yang telah ditentukan. Metode WP adalah suatu metode yang menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot yang bersangkutan. Proses ini mirip dengan proses normalisasi [14]. Alternatif dinilai berdasarkan pembobotan kriteria, yang meliputi penentuan alternatif, penentuan kriteria, penentuan nilai bobot pada kriteria, penentuan range  nilai dan  bobot kriteria, penilaian kriteria, serta penentuan nilai preferensi yang menentukan nilai tiap alternatif terhadap tiap kriteria [15]
Setelah semua nilai ditetapkan pada alternatif terhadap kriteria tersebut, selanjutnya akan diproses  menggunakan metode WP. Langkah pertama adalah menentukan nilai bobot (weight/W) menggunakan Persamaan 1 berikut [16]
W j = Wj ∑ Wj (1)
Selanjutnya langkah kedua adalah menentukan nilai Vektor S dengan menggunakan persamaan 2.
S i = ∏ j=i n X ij Wj (2)
Dan Langkah terakhir adalah menentukan nilai Vektor V dengan menggunakan persamaan 3.
V i = Si ∏j=i n (Xj ∗) Wj
(3)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 543−552 https://djournals.com/resolusi
Keterangan  dari  rumus  persamaan  di  atas  adalah  sebagai  berikut: V i adalah  hasil  nilai  preferensi  ke-i.
X ij merupakan nilai variabel dari alternatif pada setiap atribut. w j adalah bobot kriteria, dan n adalah banyaknya kriteria. Indeks j mewakili  kriteria,  sedangkan S adalah  preferensi  alternatif. ΣS i adalah  penjumlahan  hasil  vektor S ,  dengan i mewakili alternatif [17].
Tahapan  pembuatan  sistem  ini  melibatkan  penggunaan  Diagram  Konteks,  Data  Flow  Diagram  untuk menggambarkan interaksi, serta Flowchart yang menunjukkan proses dari input data kriteria hingga output rekomendasi [18]. Diagram Konteks dari Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi VGA mencakup Admin sebagai satu-satunya pengguna. Admin bertanggung jawab untuk menambahkan data alternatif VGA, data kriteria, melakukan perhitungan, dan  menghasilkan  perangkingan.  Output  dari  sistem  ini  meliputi  informasi  data  kriteria,  informasi  data  alternatif, informasi data perhitungan, dan informasi data perangkingan. Hasil perancangan sistem ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Diagram Konteks
Data Flow Diagram (DFD) dari sistem pendukung keputusan rekomendasi VGA mencakup penjelasan entitas setelah terurai dari diagram konteks. Ilustrasi dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini."

## Gambar 3. Data Flow Diagram
Flowchart dimulai dengan pengguna memasukkan kriteria. Setelah itu, pengguna memasukkan data alternatif Vga yang akan dievaluasi. Sistem melakukan perhitungan skor untuk setiap alternatif menggunakan metode  Weighted Product  (WP)  berdasarkan  bobot  yang  telah  ditetapkan  untuk  masing-masing  kriteria.  Hasil  perhitungan  kemudian diperangkingkan  dari  yang  tertinggi  hingga  terendah  untuk  memberikan  rekomendasi  VGA  terbaik.  Proses  ini  dapat dilihat pada Gambar 4, Flowchart Sistem di bawah ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 4. Flowchart Sistem
Tahap pengkodean merupakan proses mengubah data mentah menjadi konsep yang dapat dianalisis lebih lanjut. Sistem ini diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP, CSS, dan JavaScript, dengan Visual Studio Code sebagai editor utama [19]. Penggunaan PHP, CSS, dan JavaScript dalam Visual Studio Code memastikan pengembangan sistem yang sistematis dan efisien sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan. Pada tahap pengujian sistem, dilakukan untuk  memastikan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  berfungsi  dengan  baik  dan  memberikan rekomendasi yang akurat.
Metode  pengujian  yang  digunakan  untuk  mencari  akurasi  adalah  dengan  membandingkan  hasil  perhitungan manual dan hasil perhitungan yang dihasilkan oleh sistem [20]. Adapun perhitungan menggunakan persamaan 4 [21] E = Jumlah Data Valid Jumlah Data Sampel x 100% (4)
Keterangan:
a. Jumlah Data valid: Jumlah prediksi yang sesuai dengan hasil yang sebenarnya. b. Total Jumlah Prediksi: Jumlah seluruh prediksi yang dibuat oleh sistem
Pengujian ini bertujuan untuk menilai seberapa baik sistem dalam menghasilkan rekomendasi yang akurat dan sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data alternatif
Data  alternatif  adalah  kumpulan  informasi  yang  berisi  berbagai  pilihan  VGA  yang  tersedia  di  pasar,  yang  telah dikumpulkan  dari  pemilik  toko  Setiap  alternatif  juga  diberi  nama  kode  unik  untuk  memudahkan  identifikasi  dan perbandingan, seperti  A-1,  A-2, dan seterusnya. Data alternatif ini berfungsi sebagai dasar dalam proses pengambilan keputusan,  memungkinkan  pengguna  untuk  membandingkan  berbagai  pilihan  dan  memilih  VGA  yang  paling  sesuai dengan kriteria dan preferensi mereka, data alternatif dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Nama Alternatif A-1 NVIDIA GeForce RTX 4090 A-2 NVIDIA GeForce RTX 4080 A-3 AMD Radeon RX 7900 XTX A-4 AMD Radeon RX 7900 XT A-5 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti A-6 NVIDIA GeForce RTX 3070 A-7 AMD Radeon RX 6800 XT A-8 AMD Radeon RX 6700 XT A-9 NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti A-10 NVIDIA GeForce RTX 3060 A-11 AMD Radeon RX 6600 XT A-12 AMD Radeon RX 6600 A-13 NVIDIA GeForce GTX 1660 Super A-14 NVIDIA GeForce GTX 1650 Super A-15 AMD Radeon RX 5500 XT A-16 AMD Radeon RX 5700 XT A-17 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti A-18 NVIDIA GeForce RTX 2070 Super A-19 AMD Radeon RX 590

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 543−552 https://djournals.com/resolusi
Alternatif Nama Alternatif A-20 AMD Radeon RX 5600 XT A-21 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti A-22 NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti A-23 AMD Radeon RX 570 A-24 AMD Radeon RX 560 A-25 NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti A-26 NVIDIA GeForce GTX 1050 A-27 AMD Radeon RX Vega 64 A-28 AMD Radeon RX Vega 56 A-29 NVIDIA GeForce RTX 2060 A-30 NVIDIA GeForce RTX 3050

## 3.2 Data Kriteria
Data kriteria merupakan informasi yang  dikumpulkan dari pemilik toko mengenai berbagai aspek yang relevan dalam pemilihan  VGA.  Data  ini  mencakup  parameter  seperti  Harga,  kapasitas  memori  (VRAM),  resolusi  grafis,  daya  yang dibutuhkan,  dan  jumlah  monitor  yang  didukung Setiap  kriteria  dinilai  dengan  atribut  tertentu,  seperti  skala  penilaian (misalnya, dari 1 hingga 5) untuk menggambarkan kualitas atau kecocokan produk. dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai Kriteria dan Atribut Kriteria
Setiap kriteria diberi bobot berdasarkan tingkat kepentingannya. Pembobotan ini terdiri dari lima rentang nilai yang diperoleh melalui observasi langsung oleh penulis. Rentang nilai tersebut ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Range Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Subkriteria Nilai C-1 Harga 0 - 2,500,000 5 2,500,001 - 7,500,000 4 7,500,001 - 10,000,000 3 10,000,001 - 15,000,000 2 15,000,001 - 30,000,000 1 C-2 Kapasitas Memori 0 - 4 GB 1 5 - 8 GB 2 9 - 12 GB 3 13 - 16 GB 4 17 - 24 GB 5 C-3 Resolusi Grafis HD (720p) 1 Full HD (1080p) 2 Quad HD (1440p) 3 4K Ultra HD 4 8K Ultra HD atau lebih 5 C-4 Daya Yang Dibutuhkan 0 - 90 W 5 91 - 180 W 4 181 -270W 3 271 - 360 W 2 361 - 450 W 1 C-5 Jumlah Monitor Didukung 1 Monitor 1 2 Monitor 2 3 Monitor 3 4 Monitor 4 5 atau lebih Monitor 5
Selanjutnya, hasil penilaian kriteria pada masing-masing vga di dapat dari pengumupulan data secara observasi dan wawancara kepada pemilik toko yang di jadikan data penelitian. Dapat dilihat pada Tabel 4
Kode Kriteria Atribut Bobot C-1 Harga Cost 5 C-2 Kapasitas Memori (VRAM) Benefit 4 C-3 Resolusi Grafis Benefit 4 C-4 Daya yang dibutuhkan Banrfit 2 C-5 Jumlah Monitor didukung Benefit 3 Jumlah 18

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 543−552 https://djournals.com/resolusi
Tabel 4 Data Penilaian Kriteria Kode Nama Alternatif Harga Kapasitas Memori Resolusi Grafis Daya Dbutuhkn Jumlah Monitor A-1 NVIDIA GeForce RTX 4090 30000000 24 GB 8K 450W 4 A-2 NVIDIA GeForce RTX 4080 22000000 16 GB 8K 320W 4 A-3 AMD Radeon RX 7900 XTX 25000000 24 GB 8K 355W 4 A-4 AMD Radeon RX 7900 XT 20000000 20 GB 8K 315W 4 A-5 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti 15000000 12 GB 4K 285W 3 A-6 NVIDIA GeForce RTX 3070 10000000 8 GB 4K 220W 3 A-7 AMD Radeon RX 6800 XT 12000000 16 GB 4K 300W 3 A-8 AMD Radeon RX 6700 XT 9000000 12 GB 4K 230W 3 A-9 NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 7000000 8 GB (1440p) 200W 2 A-10 NVIDIA GeForce RTX 3060 6000000 12 GB (1440p) 170W 2 A-11 AMD Radeon RX 6600 XT 5500000 8 GB (1440p) 160W 2 A-12 AMD Radeon RX 6600 4500000 8 GB (1440p) 132W 2 A-13 NVIDIA GeForce GTX 1660 Super 3500000 6 GB (1080p) 125W 2 A-14 NVIDIA GeForce GTX 1650 Super 2500000 4 GB (1080p) 100W 2 A-15 AMD Radeon RX 5500 XT 3000000 8 GB (1080p) 130W 2 A-16 AMD Radeon RX 5700 XT 6500000 8 GB (1440p) 225W 2 A-17 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 15000000 11 GB 4K 260W 4 A-18 NVIDIA GeForce RTX 2070 Super 7500000 8 GB 4K 215W 3 A-19 AMD Radeon RX 590 3500000 8 GB (1080p) 175W 2 A-20 AMD Radeon RX 5600 XT 4500000 6 GB (1080p) 150W 2 A-21 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 10000000 11 GB (1440p) 250W 3 A-22 NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti 6000000 8 GB (1440p) 180W 3 A-23 AMD Radeon RX 570 2500000 4 GB (1080p) 150W 2 A-24 AMD Radeon RX 560 1800000 4 GB (720p) 80W 2 A-25 NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 2200000 4 GB (720p) 75W 2 A-26 NVIDIA GeForce GTX 1050 1800000 2 GB (720p) 75W 2 A-27 AMD Radeon RX Vega 64 7000000 8 GB (1440p) 295W 3 A-28 AMD Radeon RX Vega 56 6000000 8 GB (1440p) 210W 3 A-29 NVIDIA GeForce RTX 2060 5000000 6 GB (1440p) 160W 2 A-30 NVIDIA GeForce RTX 3050 4500000 8 GB (1440p) 130W 2
Nilai  alternatif  pada  masing-masing  kriteria  diperoleh  dari  hasil  pengumpulan  data  melalui  observasi  dan wawancara langsung dengan pemilik toko yang diteliti mengenai spesifikasi VGA. Nilai ini dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5 Nilai Alternatif Alternatif C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 A-1 1 5 5 1 4 A-2 1 4 5 3 4 A-3 1 5 5 2 4 A-4 1 4 5 2 4 A-5 2 3 4 3 3 A-6 3 2 4 4 3 A-7 2 4 4 3 3 A-8 3 3 4 4 3 A-9 4 2 3 4 2 A-10 4 3 3 4 2 A-11 4 2 3 4 2 A-12 4 2 3 4 2 A-13 3 2 2 5 2 A-14 5 1 2 5 2 A-15 4 2 2 4 2 A-16 4 2 3 3 2 A-17 2 4 4 2 4 A-18 3 2 4 3 3 A-19 3 2 2 4 2 A-20 4 2 2 4 2 A-21 2 4 3 2 3

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 543−552 https://djournals.com/resolusi
Alternatif C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 A-22 3 2 3 4 3 A-23 5 1 2 4 2 A-24 5 1 1 5 2 A-25 5 1 1 5 2 A-26 5 1 1 5 2 A-27 2 4 3 2 4 A-28 4 2 3 2 3 A-29 4 2 3 4 2 A-30 4 2 3 4 2
Menghitung nilai bobot awal dilakukan menggunakan Persamaan 1, di mana setiap kriteria dibagi dengan total keseluruhan  kriteria  untuk  menormalisasi  nilai  bobot  sehingga  totalnya  menjadi  1.  Hasil  perhitungan  ini  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Nilai Bobot Kriteria  Nilai Bobot Persaman 1 C-1 May-18 -0,277778 C-2 Apr-18 0,222222 C-3 Apr-18 0,222222 C-4 Feb-18 0,111111 C-5 Mar-18 0,166667
Nilai  vektor  S,  yang  diperoleh  dengan  mempangkatkan  nilai  setiap  kriteria  dengan  total  bobotnya,  dihitung menggunakan Persamaan 2. Hasil perhitungan ini dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Nilai Vektor S Alternatif Hasil Perhitung Persamaan 2 Nilai Vektor S A-1 (1−0,277778) * (50,222222) ∗ (50,222222) ∗ (10, 111111) ∗ (40, 210526)* = 2,576301 A-2 (1−0,277778) * (40,222222) ∗ (50,222222) ∗ (30, 111111) ∗ (40, 210526)* = 2,769967 A-3 (1−0,277778) * (50,222222) ∗ (50,222222) ∗ (20, 111111) ∗ (40, 210526)* = 2,782559 A-4 (1−0,277778) * (40,222222) ∗ (50,222222) ∗ (20, 111111) ∗ (40, 210526)* = 2,647945 A-5 (2−0,277778) * (30,222222) ∗ (40,222222) ∗ (30, 111111) ∗ (30, 210526)* = 1,944161 A-6 (3−0,277778) * (20,222222) ∗ (40,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (30, 210526)* = 1,638961 A-7 (2−0,277778) * (40,222222) ∗ (40,222222) ∗ (30, 111111) ∗ (30, 210526)* = 2,072509 A-8 (3−0,277778) * (30,222222) ∗ (40,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (30, 210526)* = 1,793495 A-9 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (30,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,326633 A-10 (4−0,277778) * (30,222222) ∗ (30,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,451718 A-11 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (30,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,326633 A-12 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (30,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,326633 A-13 (3−0,277778) * (20,222222) ∗ (20,222222) ∗ (50, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,346147 A-14 (5−0,277778) * (10,222222) ∗ (20,222222) ∗ (50, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,001318 A-15 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (20,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,212326 A-16 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (30,222222) ∗ (30, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,284898 A-17 (2−0,277778) * (40,222222) ∗ (40,222222) ∗ (20, 111111) ∗ (40, 210526)* = 2,078518 A-18 (3−0,277778) * (20,222222) ∗ (40,222222) ∗ (30, 111111) ∗ (30, 210526)* = 1,587401 A-19 (3−0,277778) * (20,222222) ∗ (20,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,313181 A-20 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (20,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,212326 A-21 (2−0,277778) * (40,222222) ∗ (30,222222) ∗ (20, 111111) ∗ (30, 210526)* = 1,858517 A-22 (3−0,277778) * (20,222222) ∗ (30,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (30, 210526)* = 1,537463 A-23 (5−0,277778) * (10,222222) ∗ (20,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 0,976797 A-24 (5−0,277778) * (10,222222) ∗ (10,222222) ∗ (50, 111111) ∗ (20, 210526)* = 0,858374 A-25 (5−0,277778) * (10,222222) ∗ (10,222222) ∗ (50, 111111) ∗ (20, 210526)* = 0,858374 A-26 (5−0,277778) * (10,222222) ∗ (10,222222) ∗ (50, 111111) ∗ (20, 210526)* = 0,858374 A-27 (2−0,277778) * (40,222222) ∗ (30,222222) ∗ (20, 111111) ∗ (40, 210526)* = 1,949798 A-28 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (30,222222) ∗ (20, 111111) ∗ (30, 210526)* = 1,314170 A-29 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (30,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,326633 A-30 (4−0,277778) * (20,222222) ∗ (30,222222) ∗ (40, 111111) ∗ (20, 210526)* = 1,326633 Jumlah = 47,558,767
Kemudian, untuk menghitung nilai vektor V, dilakukan dengan membagi hasil nilai vektor S dengan total keseluruhan nilai vektor S pada setiap kriteria, menggunakan Persamaan 3. Hasil perhitungan ini dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 . Nilai Vektor V Alternatif Hasil  Perhitungan Persamaan 3   Nilai Vektor V A-1 2,576301 / 47,558767 0,054170903 A-2 2,769967 / 47,558767 0,058243034 A-3 2,782559 / 47,558767 0,058507812

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 543−552 https://djournals.com/resolusi
Alternatif Hasil  Perhitungan Persamaan 3   Nilai Vektor V A-4 2,647945 / 47,558767 0,055677317 A-5 1,944161 / 47,558767 0,040879136 A-6 1,638961 / 47,558767 0,034871521 A-7 2,072509 / 47,558767 0,044095939 A-8 1,793495 / 47,558767 0,038159465 A-9 1,326633 / 47,558767 0,028226237 A-10 1,451718 / 47,558767 0,030887614 A-11 1,326633 / 47,558767 0,028226237 A-12 1,326633 / 47,558767 0,028226237 A-13 1,346147 / 47,558767 0,028641422 A-14 1,001318 / 47,558767 0,021304648 A-15 1,212326 / 47,558767 0,025794172 A-16 1,284898 / 47,558767 0,027338262 A-17 2,078518 / 47,558767 0,044223797 A-18 1,587401 / 47,558767 0,03377449 A-19 1,313181 / 47,558767 0,027940025 A-20 1,212326 / 47,558767 0,025794172 A-21 1,858517 / 47,558767 0,03954292 A-22 1,537463 / 47,558767 0,032711972 A-23 0,976797 / 47,558767 0,020782921 A-24 0,858374 / 47,558767 0,018263281 A-25 0,858374 / 47,558767 0,018263281 A-26 0,858374 / 47,558767 0,018263281 A-27 1,949798 / 47,558767 0,041485073 A-28 1,314170 / 47,558767 0,027961067 A-29 1,326633 / 47,558767 0,028226237 A-30 1,326633 / 47,558767 0,028226237 Hasil = 1,00
Perangkingan hasil akhir dapat dilihat pada Tabel 9. Berdasarkan perhitungan nilai vektor V, rekomendasi VGA terbaik adalah AMD Radeon RX 7900 XTX dengan nilai 0,058507812.
Tabel 9 Perangkingan Alternatif Nama Alternatif Hasil Vektor V Perangkingan A-3 AMD Radeon RX 7900 XTX 0,058507812 1 A-2 NVIDIA GeForce RTX 4080 0,058243034 2 A-4 AMD Radeon RX 7900 XT 0,055677317 3 A-1 NVIDIA GeForce RTX 4090 0,054170903 4 A-17 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 0,044223797 5 A-7 AMD Radeon AMD RX 570 0,044095939 6 A-27 AMD Radeon RX 6800 XT 0,041485073 7 A-5 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti 0,040879136 8 A-21 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 0,03954292 9 A-8 AMD Radeon RX 6700 XT 0,038159465 10 A-6 NVIDIA GeForce RTX 3070 0,034462 11 A-18 NVIDIA GeForce RTX 2070 Super 0,033378 12 A-22 DIA GeForce GTX 1070 Ti 0,032328 13 A-10 NVIDIA GeForce RTX 3060 0,030525 14 A-9 AMD Radeon RX 6600 XT 0,027895 15

## 3.3 Implementasi

## 3.3.1 Halaman Dashboard
Pada halaman dasborard, ditampilkan deskripsi singkat mengenai sistem dan data VGA yang akan dijadikan sumber penilaian. Data ini dapat dilihat pada Gambar 5.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Gambar 5 Tampilan Dashboard

## 3.3.2 Halaman Kriteria
Pada halaman kriteria terdapat proses CRUD (Create, Read, Update & Delete), dimana dapat menginputkan nama kriteria beserta nilai bobot dari setiap kriteria. Halaman data kriteria dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Tampilan Kriteria

## 3.3.3 Halaman Alternatif
Selanjutnya  di  dalam  halaman  data  alternatif  dapat  menginputkan  data  beserta  bobot  dari  masing-masing  kriteria  dan dapat melakukan proses CRUD. Proses ini bisa dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Tampilan Alternatif

## 3.3.4 Halaman Perhitungan
Pada  halaman  perhitungan,  dilakukan  langkah  penyelesaian  akhir  menggunakan  Metode  Weighted  Product.  Sebelum melanjutkan  perhitungan,  halaman  ini  menampilkan  alternatif  kriteria  yang  diambil  dari  halaman  data  alternatif sebelumnya,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Halaman  perhitungan  selanjutnya  menampilkan  tiga  gambar tambahan:  Gambar  9  menunjukkan  hasil  nilai  bobot  kepentingan  untuk  setiap  kriteria,  Gambar  10  menampilkan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
perhitungan  pangkat  yang  diterapkan  pada  nilai-nilai  atribut,  dan  Gambar  11  memperlihatkan  nilai  vektor 𝑆 S  yang dihitung berdasarkan hasil perhitungan tersebut.
Gambar 8. Tampilan Perhitungan
Gambar 9. Perhitungan bobot kepentingan
Gambar 10. Perhitungan Normalisasi Bobot

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 543−552 https://djournals.com/resolusi

## 3.3.5 Halaman Perangkingan
Dalam halaman perangkingan berisi tampilan urutan alternatif berdasarkan nilai perhitungan yang sudah dilakukan. Dapat dilihat  pada  Gambar  12  menunjukkan  bahwa  alternatif  (A-3)  AMD  Radeon  RX  7900  XTX    mendapat  nilai  tertinggi sebagai rekomendasi di Toko  RSC Komputer Klaten, dengan  nilai 0,058507812. Diikuti oleh  NVIDIA GeForce RTX 4080 (A-2) dengan skor 0,058243034, dan AMD Radeon RX 7900 XT  (A-4) dengan skor 0,055677317.
Gambar 12. Tampilan Perangkingan

## 3.4 Akurasi
Selanjutnya,  analisis  dilakukan  berdasarkan  hasil  perankingan  yang  diperoleh  dari  perhitungan  secara  manual  dan menggunakan sistem. Tabel 10 dibuat untuk menentukan jumlah data valid antara perhitungan manual dan perhitungan sistem.  Mengacu  pada  akurasi,  perhitungan  akurasi  antara  hasil  perhitungan  manual  dan  hasil  perhitungan  sistem menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan. Perbedaan ini dapat memberikan gambaran tentang sejauh mana sistem dapat  diandalkan  dalam  menghasilkan  rekomendasi.  Berikut  adalah  hasil  perhitungan  akurasi  antara  kedua metode:elanjutnya  melakukan  analisis  berdasarkan  hasil  perangkingan  yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  secara manual dan menggunakan sistem. Tabel 10 dibuat untuk menentukan jumlah data valid antara perhitungan manual dan sistem.
Tabel 10. Akurasi Data Data Manual Data Sistem Perbandingan Data-1 0,054170903 0,054171 T Data-2 0,058243034 0,058243 T Data-3 0,058507812 0,058508 T Data-4 0,055677317 0,055677 T Data-5 0,040879136 0,040879 T Data-6 0,034871521 0,034462 T Data-7 0,044095939 0,043578 F Data-8 0,038159465 0,037711 F Data-9 0,028226237 0,027895 F Data-10 0,030887614 0,030525 T Data-11 0,028226237 0,027895 T Data-12 0,028226237 0,027895 F Data-13 0,028641422 0,028305 T Data-14 0,021304648 0,021054 T Data-15 0,025794172 0,025491 T Data-16 0,027338262 0,027017 T Data-17 0,044223797 0,043704 F Data-18 0,03377449 0,033378 T Data-19 0,027940025 0,027612 T Data-20 0,025794172 0,025491 T Data-21 0,03954292 0,039078 T Data-22 0,032711972 0,032328 T Data-23 0,020782921 0,020539 T Data-24 0,018263281 0,018049 T Data-25 0,018263281 0,018049 T Data-26 0,018263281 0,018049 T Data-27 0,041485073 0,040998 F

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 543−552 https://djournals.com/resolusi
Data Data Manual Data Sistem Perbandingan Data-28 0,027961067 0,027633 T Data-29 0,028226237 0,027895 F Data-30 0,028226237 0,027895 F
Hasil akhir menunjukkan keterangan sebagai berikut:
T = True: Menandakan bahwa hasil rekomendasi sesuai dengan hasil perhitungan manual. F = False: Menandakan bahwa hasil rekomendasi tidak sesuai dengan hasil perhitungan manual.
E = 22 8 x 100% = 73.33
Hasil ini menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 73,33%, yang mencerminkan seberapa baik sistem dalam menghasilkan rekomendasi yang sesuai dengan perhitungan manual.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menyajikan sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan pemilihan VGA menggunakan metode Weighted Product. Berdasarkan perhitungan terhadap 30 data dengan 5 kriteria yang telah ditetapkan, sistem ini dapat merekomendasikan VGA dengan hasil perhitungan terbaik. Alternatif AMD Radeon RX 7900 XTX (A-3) memperoleh nilai  tertinggi  sebagai  rekomendasi  di  Toko  RSC  Komputer  Klaten,  dengan  nilai  0,058507812.  Alternatif  berikutnya adalah NVIDIA GeForce RTX 4080 (A-2) dengan skor 0,058243034, dan AMD Radeon RX 7900 XT (A-4) dengan skor 0,055677317. Selain itu, NVIDIA GeForce RTX 4070S (A-13) mendapatkan skor 0,079356, dan alternatif A-1 dengan skor 0,074508. Hasil ini menegaskan bahwa sistem pendukung keputusan berbasis metode Weighted Product memberikan rekomendasi yang tepat dan bermanfaat bagi konsumen dalam memilih VGA sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka.  Meskipun  terdapat  perbedaan  signifikan  dalam  akurasi  antara  metode  manual  dan  sistem,  dengan  perbedaan sebesar 73,33%, hasil ini memastikan bahwa sistem berjalan dengan baik dan memiliki tingkat akurasi yang memadai. Penelitian ini menyajikan sebuah sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan pemilihan VGA menggunakan metode Weighted Product. Berdasarkan hasil Data perhitungan terhadap 30 data yang digunakan dengan 5 kriteria yang sudah  ditetapkan,  sistem  dapat  merekomendasi  vga  yang  dapat  menjadi  pilihan    mellaui  proses  perhitungan  terbaik menunjukkan bahwa alternatif (A-3) AMD Radeon RX 7900 XTX memperoleh nilai tertinggi sebagai rekomendasi di Toko RSC Komputer Klaten, dengan nilai 0,058507812. Diikuti oleh NVIDIA GeForce RTX 4080 (A-2) dengan skor 0,058243034,  dan  AMD  Radeon  RX  7900  XT  (A-4)  dengan  skor  0,055677317.  Selanjutnya,  NVIDIA  GeForce  RTX 4070S (A-13) mendapatkan skor 0,079356, dan alternatif A-1 dengan skor 0,074508. Hasil ini menegaskan bahwa sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  Weighted  Product  memberikan  rekomendasi  yang  akurat  dan  bermanfaat  bagi konsumen dalam memilih VGA sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka, meskipun ada perbedaan yang signifikan dalam akurasi antara  metode  manual dan sistem. Dengan adanya  hasil tersebut  maka dipastikan  sistem dapat berjalan dengan baik dan memiliki tingkat akurasi sistem Berdasarkan pengujian akurasi, perbandingan antara hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan sistem menunjukkan perbedaan sebesar 73,33%.

## REFERENCES
[1]  A. Nurbayanni, D. Ratnika,  dan D. Dahlan, “PEMANFAATAN  MEDIA DAN  TEKNOLOGI DI  LINGKUNGAN BELAJAR ABAD 21,” vol. 6, no. 1, hlm. 183, 2023,
[2]  S.  K.  M.  M.  Indra  dkk.,  KOMPUTER  DAN  MASYARAKAT.  CV  Rey  Media  Grafika,  2020.  [Daring].  Tersedia  pada: https://books.google.co.id/books?id=Z_HuEAAAQBAJ
[3]  F. Amelia, E. Adhiputra, W. Mandala, A. Fauzan, A. P. Rahmanto, dan W. S. Wicaksana, “Teknik Mengukur Kinerja VGA Card Dengan Menggunakan Metode Solution Technique Measurement,” 2021.
[4]  R. Maulana, Y. Effendi, S. Andryana, R. Titi, dan K. Sari, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan VGA dengan Metode Certainty Factor  dan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  vol.  5,  no.  1,  2021,  doi: 10.35870/jti.
[5]  Y. Adrian dan R. Caroline Lesmana, “ANALISIS PERFORMA PADA VIDEO GRAPHIC ARRAY (VGA) NVIDIA GTX 950M DDR3 DAN NVIDIA GTX 950M GDDR5,” 2021.
[6]  S. K. M. K. Mustopa Husein Lubis, S. K. M. K. Muhammad Amin, S. K. M. K. Januardi Rosyidi Lubis, S. K. M. K. Feri Irawan, S. K. M. K. Nopi Purnomo, dan S. P. M. S. Akhir Abadi Tanjung,  Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=X9J8EAAAQBAJ
[7]  D. Fransiska, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan  E-Commerce Terbaik Menggunakan Metode Weight Product,” Jurnal PROSISKO Vol. 10 No.1. Maret 2023, 2023.
[8]  I.  Ardhiyanto,  V.  Lusiana,  dan  N.  Mariana,  “IMPLEMENTASI  METODE  (WP)  WEIGHTED  PRODUCT  PADA  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK DI PANDANARAN HOTEL SEMARANG” 2019
[9]  A. Rafiqi, A. Rifqi, dan R. Tamara Aldisa, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Vendor IT Menerapkan Metode  Weighted  Product  (WP),”  RESOLUSI :  Rekayasa  Teknik  Informatika  dan  Informasi,  vol.  4,  no.  1,  2023,  [Daring]. Tersedia pada: https://djournals.com/resolusi
[10] N. I. Fitriah dan A. Witanti, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TENAGA,” Jurnal Syntax dmiration, 2024.
[11] Sumarno  dan  Harahap  Jauhari  Mustapa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Pemilihan  Posisi  Kepala  Unit (KANIT)  PPA  dengan  Metode  Weight  Product,”  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer,  vol.  11,  no. 2080265, hlm. 37–48, 2020.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[12] A.  Saputra,  “SISTEM  PENDUKUNGAN  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  VGA  BEKAS  UNTUK  PC  RAKITAN  BERBASIS WEB,” 2020.
[13] Susliansyah, R. R. Aria, dan S. Susilowati, “SISTEM PEMILIHAN LAPTOP TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN,” 2019.
[14] H. T. SIHOTANG dan S. EFENDI, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN: TEORI, KONSEP & IMPLEMENTASI METODE. Cattleya Darmaya Fortuna, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=Zb9mEAAAQBAJ
[15] I. Djufri, M. Hi Abdullah, S. Turuy, dan A. Ilmu Komputer Ternate, “IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)  DALAM  SISTEM  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  DOSEN  TERBAIK  TEKNIK  KOMPUTER  AKADEMI  ILMU KOMPUTER TERNATE,” JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics, vol. 3, no. 3, 2020, doi: 10.36085.
[16] M. Katoningati, ranias I. Salsabila, dan A. P. widyasari, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT,” 2021.
[17] F. Angela Renya Seran, Y. P. Kelen, dan D. Nababan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Menggunakan Metode Weighted Product,” vol. 17, no. 1, 2020.
[18] Priandika Adhie Thyo dan Wantoro Agus, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA,” 2021.
[19] Candra  Irawan  P.,  “PENGEMBANGAN  SISTEM  APLIKASI  PENGOLAHAN  DATA  ANTROPOMETRI  BERBASIS  WEB SEBAGAI PENDUKUNG PRAKTIKUM ANALISA PERANCANGAN KERJA DAN ERGONOMI,” 2020.
[20] N. Thoyibah, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode SMART,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 10, no. 2, hlm. 232–240, Agu 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i2.940.
[21] M.  I.  Nasution,  A.  Fadlil,  dan S.  Sunardi,  “Perbandingan Metode  AHP dan  TOPSIS untuk Pemilihan  Karyawan  Berprestasi,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, hlm. 1712, Jul 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4194.