## Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan Peminatan Peserta Didik Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Web (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Purwodadi Grobogan)
Gigih Adi Prabowo dan Beta Noranita
Jurusan Ilmu Komputer/Informatika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, S.H, Tembalang Semarang – 50275 Email : gigihadip.if@gmail.com

## Abstrak
Peminatan peserta didik adalah suatu pembelajaran berbasis minat peserta didik sesuai kesempatan belajar yang ada  dalam  satuan  pendidikan.  Penyelenggaraan  pendidikan  dalam  satuan  pendidikan  di  SMA  berdasarkan kurikulum 2013 terdapat program penentuan peminatan bagi peserta didik SMA yang dilaksanakan di kelas X. Peminatan dalam kurikulum 2013 di SMA adalah kelompok peminatan Matematika dan Ilmu Alam (MIA) dan peminatan  Ilmu-Ilmu  Sosial  (IIS).  Adapun  kriteria  dalam  peminatan  seperti  nilai  ujian  nasional,  prestasi  non akademik,  psikotes,  dan  minat.  Proses  peminatan  yang  dilakukan  oleh  guru  BK  dengan  membandingkan  nilai siswa yang satu dengan yang lain dinilai tidak efektif dan tidak efisien. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Peminatan  Peserta  Didik  membantu  guru  BK  dalam  menentukan  minat  peserta  didik.  Sistem  ini  dibangun dengan  menggunakan  metode Weighted  Product karena  metode  ini  mampu  menghasilkan  minat  dengan  nilai tertinggi  dibandingkan  nilai  minat  yang  lain.  Hasil  penentuan  peminatan  yang  dilakukan  oleh  sistem menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  85%  yang  didapatkan  dari  pengujian  100  data  siswa  calon  penerimaan tahun 2014.
Kata kunci :Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product , Penentuan Peminatan
1. Pendahuluan Pengembangan Kurikulum 2013
dimaksudkan untuk meningkatkan mutu pendidikan  dan  didalamnya  terdapat  perubahan program  yang  berkaitan  langsung  dengan layanan  bimbingan  dan  konseling  adalah peminatan peserta didik. Peminatan peserta didik merupakan  suatu  proses  pengambilan  pilihan dan  keputusan  oleh  peserta  didik  dalam  bidang keahlian  yang  didasarkan  atas  pemahaman potensi diri dan peluang yang ada [5].
Penyelenggaraan pendidikan dalam satuan pendidikan di SMA berdasarkan kurikulum 2013 terdapat  program  penentuan  peminatan  bagi peserta  didik  SMA  yang  dilaksanakan  di  kelas X. Peminatan peserta didik dapat diartikan suatu pembelajaran berbasis minat peserta didik sesuai kesempatan  belajar  yang  ada  dalam  satuan pendidikan dan suatu proses yang berkesinambungan  untuk  memfasilitasi  peserta didik  mencapai  keberhasilan  proses  dan  hasil belajar  serta  perkembangan  optimal  dalam rangka mencapai tujuan pendidikan nasional [5].
SMA  N  1  Purwodadi  adalah  salah  satu SMA  Negeri  di  kota  Purwodadi  yang  telah
menerapkan kurikulum 2013. Pelaksanaan penjurusan  yang  sebelumnya  dilakukan  di  kelas XI,  sekarang  dilakukan  di  kelas  X.  Proses peminatan  yang  dilakukan  oleh  guru  BK  masih menggunakan metode manual, yaitu dengan cara membandingkan  nilai  siswa  yang  satu  dengan yang  lain,  sehingga  dalam  penggunaannya seringkali  menghabiskan  waktu  yang  lama. Proses peminatan yang dilakukan secara manual tersebut dinilai kurang efektif dan kurang efisien dalam  mengatasi  masalah  peminatan,  maka dibuatlah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  proses penilaian dengan lebih cepat dan efisien. Metode yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan  ini  adalah Weighted  Product .Metode Weighted  Product adalah  salah  satu  metode penyelesaian  pada  masalah MADM. Menurut Yoon,  metode Weighted  Product menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut, dimana  rating  tiap  atribut  harus  dipangkatkan terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan.  Proses  ini  sama  halnya  dengan proses  normalisasi  [6].Dengan  menggunakan metode Weighted  Product diharapkan  dapat
memperoleh nilai prioritas dalam sistem pendukung  keputusan  penentuan  peminatan peserta didik pada SMA N 1 Purwodadi.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Peminatan Peserta Didik
Peminatan adalah proses yang berkesinambungan,  peminatan  harus  berpijak pada  kaidah-kaidah  dasar  yang  secara  eksplisit dan  implisit,  terkandung  dalam  kurikulum. Peminatan  pilihan  kelompok  mata  pelajaran, pilihan lintas mata pelajarandan pilihan pendalaman  materi  mata  pelajaran  merupakan upaya  untuk  membantu  peserta  didik  dalam memilih  dan  menetapkan  mata  pelajaran  yang diikuti  pada  satuan  pendidikan  di  SMA, memahami  dan  memilih  arah  pengembangan karir,  dan  menyiapkan  diri  serta  memilih pendidikan  lanjutan  sampai  ke  perguruan  tinggi sesuai  dengan  kemampuan  dasar  umum,  bakat, minat dan kecenderungan pilihan masing-masing peserta  didik.  Peminatan  peserta  didik  dapat diartikan  suatu  pembelajaran  berbasis  minat peserta didik sesuai kesempatan belajar yang ada dalam  satuan  pendidikan  dan  suatu  proses  yang berkesinambungan  untuk  memfasilitasi  peserta didik  mencapai  keberhasilan  proses  dan  hasil belajar  serta  perkembangan  optimal  dalam rangka mencapai tujuan pendidikan nasional [5].

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  terdiri dari  tiga  komponen  yang  saling  berinteraksi, yaitu sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan  komunikasi  antara  pengguna  dan komponen  SPK  lain),  sistem  pengetahuan (repositori  pengetahuan  domain  masalah  yang ada  pada  SPK  entah  sebagai  data  atau  sebagai prosedur),  dan  sistem  pemrosesan  masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari  satu  atau  lebih  kapabilitas  manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk
pengambilan keputusan)[10]. MultiAttribute Decision Making (MADM)
Sebagian besar pendekatan MADM dilakukan  melalui  2  langkah,  yaitu:  pertama, melakukan agregasi terhadap keputusan-
keputusan  yang  tanggap  terhadap  semua  tujuan pada  setiap  alternatif;  kedua,  melakukan perankingan alternatif-alternatif keputusan tersebut  berdasarkan  hasil  agregasi  keputusan. Masalahpengambilan  keputusan  multi  atribut adalah mengevaluasi m alternatif A i (i=1,2,…,m) terhadap  sekumpulan  atribut  atau  kriteria  C j (j=1,2,…,n),  yang  setiap  atribut  saling  tidak bergantung satu dengan yang lainnya.
X = x 11 x 12 … x 1n x 21 x 22 … x 2n ⋮ ⋮ ⋮ x m1 x m2 x m3 ……………………...(1)
X ij yang ada dalam persamaan 1 merupakan rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j.
W = {w 1 , w 2 , …, w n }…………………… (2)
W  yang  ada  dalam  persamaan  2 merupakan  nilai  bobot  yang  menunjukkan tingkat kepentingan relatif setiap atribut.
Rating  kinerja  (X)  dan  nilai  bobot  (W) merupakan  nilai  utama  yang  merepresentasikan preferensi  absolut  dari  pengambil  keputusan. Masalah  pengambilan  keputusan  multi  atribut diakhiri  dengan  proses  perankingan  untuk mendapatkan  alternatif  terbaik  yang  diperoleh berdasarkan  nilai  keseluruhan  preferensi  yang diberikan [6].

## Weighted Product (WP)
Metode WPmenggunakan perkalian untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini sama halnya  dengan  proses  normalisasi  [6].Langkah- langkah  dalam  perhitungan  metode Weighted Product sebagai berikut :
1. Proses Perbaikan Bobot
w j = 𝑤 𝑗 𝑤 𝑗 ; dengan total bobot Σwj = 1 … (3)
2. Penentuan Preferensi Vektor S
S i = 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗 ;dengan i = 1,2,…,m….……..(4)
W j adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
3. Penentuan Preferensi Vektor V
V i = 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗 (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗 ;  dengan  i  =  1,2,…,m ………(2.5)

## 3. Implementasi dan Pembahasan

## AnalisisPenentuan Peminatan Peserta Didik
Kriteria  yang  digunakan  dalam  proses penentuan peminatanpeserta didik adalah : 1. Nilai UN
2. Prestasi Non Akademik
3. Psikotes
4. Minat

## Analisis Perhitungan
Contoh  data  alternatif  yang  digunakan untuk perhitungan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Alternatif
Nama Nila i UN Presta si Non Ak. Psikotes Minat Sko r MI A Sko r IIS I II Aditya 9.1 - 111 110 MIA IIS Ardata 8.1 3.00 108 106 MIA IIS Devita 9.0 - 114 113 MIA IIS Dimas 8.1 - 88 89 MIA IIS Elma 8.3 3.00 101 99 MIA IIS Febria n 8.4 3.00 89 91 IIS MIA Fatma 7.7 - 103 102 IIS MIA Melya 8.8 1.25 103 101 MIA IIS Kiki 8.7 - 112 111 IIS MIA Syafir a 7.4 - 99 100 IIS MIA
Langkah-langkah  penyelesaian  masalah penentuan peminatan adalah sebagai berikut : 1. Menentukan  matriks  keputusan  dengan  cara mengkonversi data alternatif.Menurut Kusumadewi, rating kecocokan setiap
alternatif pada setiap kriteria dinilai dengan 1 sampai  5  [6].  Penentuan  rating  kecocokan untuk  setiap  krtiteria  dalam  peminatan
ditentukan  oleh  pihak  sekolah.  Tabel  rating kecocokan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Rating Kecocokan Rating Bobot Nilai UN Prestasi Non Ak. Psikotes Prioritas Minat Sangat Baik 5 8.6 - 10 4.1 - 5 Terbesar Minat I Baik 4 7.1 - 8.5 3.1 - 4 Cukup 3 5.6 - 7 1.6 - 3 Terkecil Minat II Buruk 2 4.1 -
5.5 0.5 - 1.5
Sangat Buruk 1 0 - 4 0 - 0.4
Sehingga  didapatkan  matriks  keputusan minat pertama dan minat kedua pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Matriks Keputusan Minat Pertama
Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 Aditya 5 1 5 5 Ardata 4 3 5 5 Devita 5 1 5 5 Dimas 4 1 3 5 Elma 4 3 5 5 Febrian 4 3 5 5 Fatma 4 1 3 5 Melya 5 2 5 5 Kiki 5 1 3 5 Syafira 4 1 5 5

## Tabel 4. Matriks Keputusan Minat Kedua
Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 Aditya 5 1 3 3 Ardata 4 3 3 3 Devita 5 1 3 3 Dimas 4 1 5 3 Elma 4 3 3 3 Febrian 4 3 3 3 Fatma 4 1 5 3 Melya 5 2 3 3 Kiki 5 1 5 3 Syafira 4 1 3 3
Keterangan :
C1 = Nilai UN
C2 = Prestasi Non Akademik C3 = Nilai Psikotes C4 = Minat
2. Proses  perhitungan  dengan  metode Weighted Product .Tahapan  dalam  perhitungan  metode ini adalah sebagai berikut :
a. Menentukan bobot dan menghitung perbaikan bobot. Penentuan bobot berdasarkan  nilai  tingkat  kepentingan masing-masing kriteria. Menurut
Kusumadewi,  tingkat  kepentingan  setiap kriteria  dinilai  dengan  1  sampai  5  [6]. Tabel  tingkat  kepentingan  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Tingkat Kepentingan Tingkat Kepentingan Nilai Sangat Tinggi 5 Tinggi 4 Cukup 3 Rendah 2 Sangat Rendah 1
Nilai  bobot  atau  bobot  awal  ( W )  masing- masing kriteria telah ditentukan oleh pihak sekolah pada Tabel 6.
Tabel 6. Bobot dan Nilai Kepentingan Id Kriteria Nama Kriteria Nilai C1 Nilai UN 5 C2 Pretsasi Non Akademik 3 C3 Nilai Psikotes 5 C4 Minat 4 Kategori setiap kriteria :  Kriteria  C1  (Nilai  UN),  C2  (Prestasi
Non  Akademik),  C3  (Nilai  Psikotes) dan C4 (Minat) adalah kriteria keuntungan.
 Tidak  ada  kriteria  yang  termasuk dalam kriteria biaya.
Kemudian  dilakukan  proses  perbaikan bobot  ( W j )  terlebih  dahulu  sehingga  total bobot    Σwj  =  1.  Nilai W 1 sampai W 4 dihitung dengan  menggunakan persamaan 2.3  dan  dihasilkan  nilai W 1 sampai W 4 sebagai berikut:
W 1 (Nilai UN) = 5 5+3+4+5 = 0.29 W 2 (Prestasi Non Akademik) =
3 5+3+4+5 = 0.18 W 3 (Nilai Psikotes) = 5 5+3+4+5 = 0.29 W 4 (Minat) = 4 5+3+4+5 = 0.24
b. Menghitung  nilai  preferensi  vektor  S. Nilai vektor S dihitung dengan menggunakan persamaan 2.4.
Siswa 1,  untuk vektor S minat 1  S minat1 = (5 0.29 )(1 0.18 )(5 0.29 )(5 0.24 ) = 3.764 untuk vektor S minat 2  S minat2 =  (5 0.29 )  (1 0.18 )  (3 0.29 )(3 0.24 )  = 2.872 Siswa 2,  untuk vektor S minat 1  S minat1 = (4 0.29 )(3 0.18 )(5 0.29 )(5 0.24 ) = 4.279 untuk vektor S minat 2  S minat2 = (4 0.29 )(3 0.18 )(3 0.29 )(3 0.24 ) = 3.265 Siswa 3,  untuk vektor S minat 1  S minat1 =  (5 0.29 )  (1 0.18 )  (5 0.29 )(5 0.24 )  = 3.764 untuk vektor S minat 2  S minat2 =  (5 0.29 )  (1 0.18 )  (3 0.29 )(3 0.24 )  = 2.872 Siswa 4,  untuk vektor S minat 1  S minat1 =  (4 0.29 )  (1 0.18 )  (3 0.29 )(5 0.24 )  = 3.033 untuk vektor S minat 2  S minat2 =  (4 0.29 )  (1 0.18 )  (5 0.29 )(3 0.24 )  = 3.126 Siswa 5,  untuk vektor S minat 1  S minat1 = (4 0.29 )(3 0.18 )(5 0.29 )(5 0.24 ) = 4.279 untuk vektor S minat 2  S minat2 = (4 0.29 )(3 0.18 )(3 0.29 )(3 0.24 ) = 3.265 Siswa 6,  untuk vektor S minat 1  S minat1 = (4 0.29 )(3 0.18 )(5 0.29 )(5 0.24 ) = 4.279 untuk vektor S minat 2  S minat2 = (4 0.29 )(3 0.18 )(3 0.29 )(3 0.24 ) = 3.265 Siswa 7,  untuk vektor S minat 1  S minat1 =  (4 0.29 )  (1 0.18 )  (3 0.29 )(5 0.24 )  = 3.033 untuk vektor S minat 2  S minat2 =  (4 0.29 )  (1 0.18 )  (5 0.29 )(3 0.24 )  = 3.126 Siswa 8,  untuk vektor S minat 1  S minat1 = (5 0.29 )(2 0.18 )(5 0.29 )(5 0.24 ) = 4.254 untuk vektor S minat 2  S minat2 = (5 0.29 )(2 0.18 )(3 0.29 )(3 0.24 ) = 3.246
Siswa 9,  untuk vektor S minat 1  S minat1 =  (5 0.29 )  (1 0.18 )  (3 0.29 )(5 0.24 )  = 3.239 untuk vektor S minat 2  S minat2 =  (5 0.29 )  (1 0.18 )  (5 0.29 )(3 0.24 )  = 3.338 Siswa 10, untuk vektor S minat 1  S minat1 =  (4 0.29 )  (1 0.18 )  (5 0.29 )(5 0.24 )  = 3.525 untuk vektor S minat 2  S minat2
=  (4 0.29 )  (1 0.18 )  (3 0.29 )(3 0.24 )  = 2.690
c. Menghitung  nilai  preferensi  vektor  V. Nilai vektor V dihitung dengan menggunakan persamaan 2.5.
Siswa 1,  untuk  vektor  V  minat  1 
V minat1 = 3.764 3.764+2.872 = 3.764 6.636 = 0.5672 untuk  vektor  V  minat  2  V minat2 = 2.872 3.764+2.872 = 2.872 6.636 =
0.4328 Siswa 2,  untuk  vektor  V  minat  1 
V minat1 = 4.279 4.279+3.265 = 4.279 7.544 =
0.5672 untuk  vektor  V  minat  2 
V minat2 = 3.265 4.279+3.265 = 3.265 7.544 =
0.4328
Siswa 3,  untuk  vektor  V  minat  1  V minat1 = 3.764 3.764+2.872 = 3.764 6.636 = 0.5672 untuk  vektor  V  minat  2  V minat2 = 2.872
3.764+2.872 = 2.872 6.636 =
0.4328
Siswa 4,  untuk  vektor  V  minat  1  V minat1 = 3.0.33
3.033+3.126 = 3.033 6.159 = 0.4925
untuk  vektor  V  minat  2  V minat2 = 3.126
3.033+3.126 = 3.126 6.159 = 0.5075
Siswa 5,  untuk  vektor  V  minat  1 
V minat1 = 4.279 4.279+3.265 = 4.279 7.544 = 0.5672
untuk  vektor  V  minat  2  V minat2 = 3.265 4.279+3.265 = 3.265 7.544 =
0.4328
Siswa 6,  untuk  vektor  V  minat  1 
V minat1 = 4.279 4.279+3.265 = 4.279 7.544 =
0.5672 untuk  vektor  V  minat  2 
V minat2 =
3.265 4.279+3.265 = 3.265 7.544 =
0.4328
Siswa 7,  untuk  vektor  V  minat  1  V minat1 = 3.0.33 3.033+3.126 = 3.033 6.159 =
0.4925 untuk  vektor  V  minat  2  V minat2 =
3.126 3.033+3.126 = 3.126 6.159 = 0.5075 Siswa 8,  untuk  vektor  V  minat  1  V minat1 = 4.254 4.254+3.246 = 4.254 7.499 = 0.5672 untuk  vektor  V  minat  2  V minat2 =
3.246 4.254+3.246 = 3.246 7.499 = 0.4328 Siswa 9,  untuk  vektor  V  minat  1  V minat1 = 3.239 3.239+3.338 = 3.239 6.576 = 0.4925 untuk  vektor  V  minat  2  V minat2 =
3.338 3.239+3.338 = 3.338 6.576 = 0.5075 Siswa 10, untuk  vektor  V  minat  1  V minat1 = 3.525 3.525+2.690 = 3.525 6.215 = 0.5672 untuk  vektor  V  minat  2  V minat2 =
2.690 3.525+2.690 = 2.690 6.215 =
0.4328
Hasil  penentuan  peminatan  siswa  didasarkan atas  hasil  perhitungan  dengan  metode Weighted  Product minat  pertama  dan  minat kedua.Jika  hasil  dari  minat  pertama  lebih besar  dibandingkan  dengan  minat  kedua, maka siswa tersebut disarankan untuk masuk ke dalam minat pertama.Jika hasil dari minat kedua lebih besar dibandingkan dengan minat pertama,  maka  siswa  tersebut  disarankan untuk  masuk  ke  dalam  minat  kedua.Hasil penentuan peminatan dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Penentuan Peminatan Siswa
Nama Minat I Minat II Vektor V minat1 Vektor V minat2 Hasil Minat Aditya MIA IIS 0.5672 0.4328 MIA Ardata MIA IIS 0.5672 0.4328 MIA Devita MIA IIS 0.5672 0.4328 MIA Dimas MIA IIS 0.4925 0.5075 IIS Elma MIA IIS 0.5672 0.4328 MIA Febrian IIS MIA 0.5672 0.4328 IIS Fatma IIS MIA 0.4925 0.5075 MIA Melya MIA IIS 0.5672 0.4328 MIA Kiki IIS MIA 0.4925 0.5075 MIA Syafira IIS MIA 0.5672 0.4328 IIS

## Antarmuka
Antarmuka  pada  SPK  Penentuan  Peminatan Peserta  DidikMenggunakan  Metode Weighted Product memiliki  11  antarmuka  yaitu Index , Input  Data  Registrasi,  Pengumuman  Peminatan, Beranda  SPK,  Input  Periode  Minat,  Validasi Data  Siswa,  Input  Nilai  Psikotes,  Input  Bobot Kriteria, Hasil Perhitungan, Hasil Perbandingan, Hasil  Evaluasi  Format  PDF,  dan  Pengaturan Akun.
1. Antarmuka Index
Halaman ini adalah antarmuka awal
sistem.Halaman Index dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1.Halaman Index
2. Antarmuka Input Data Registrasi Antarmuka  halaman  Input  Data  Registrasi digunakan  oleh  Siswa  untuk  melakukan proses  mendaftar.  Halaman  Input  Data Registrasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2.Halaman Input Data Registrasi
3. Antarmuka Pengumuman Peminatan
Antarmuka halaman Pengumuman Peminatan digunakan  oleh  Siswa  untuk  melihat  hasil peminatan.Halaman Pengumuman Peminatan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3.Halaman Pengumuman Peminatan
4. Antarmuka Beranda SPK
Antarmuka  Beranda  SPK  adalah  halaman awal  untuk  pengguna  Guru  BK  dalam penentuan  peminatan.Halaman  Beranda  SPK dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4.Halaman Beranda SPK
5. Antarmuka Input Periode Minat Antarmuka  halaman  Input  Periode  Minat digunakan oleh Guru BK untuk memasukkan
data periode peminatan.Halaman Input Periode Minat dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5.Halaman Input Periode Minat
6. Antarmuka Validasi Data Siswa Antarmuka  halaman  Validasi  Data  Siswa digunakan oleh Guru BK untuk memvalidasi data  siswa  yang  telah  mendaftar.Halaman Validasi  Data  Siswa  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6.Halaman Validasi Data Siswa
7. Antarmuka Input Nilai Psikotes Antarmuka  halaman  Input  Nilai  Psikotes digunakan oleh Guru BK untuk memasukkan nilai  psikotes.Halaman  Input  Nilai  Psikotes dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7.Halaman Input Nilai Psikotes
8. Antarmuka Input Bobot Kriteria
Antarmuka  halaman  Input  Bobot  Kriteria digunakan oleh Guru BK untuk memasukkan nilai bobot dari setiap kriteria.Halaman Input Bobot Kriteria dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8.Halaman Input Bobot Kriteria
9. Antarmuka Hasil Perhitungan
Antarmuka halaman Hasil Perhitungan digunakan oleh Guru BK untuk melihat nilai matriks  keputusan,  preferensi  vektor  s  dan preferensi vektor v. Halaman Hasil Perhitungan dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9.Halaman Hasil Perhitungan
10. Antarmuka Hasil Perbandingan
Antarmuka halaman ini digunakan oleh Guru BK  untuk  melihat  hasil  perbandingan  minat pertama  dan  minat  kedua.Halaman  Hasil
Perbandingan dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10.Halaman Hasil Perhitungan
11. Antarmuka Hasil Evaluasi Format PDF Antarmuka  halaman  Hasil  Evaluasi  Format PDF  digunakan  oleh  Guru  BK  untuk mencetak hasil evaluasi penentuan peminatan.Halaman  Hasil  Evaluasi  Format PDF dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11.Halaman Hasil Evaluasi Format PDF
12. Antarmuka Pengaturan Akun
Antarmuka halaman Pengaturan Akun
digunakan  oleh  Guru  BK  untuk  mengubah data  akun.Halaman  Pengaturan  Akun  dapat dilihat pada Gambar 12.
4. Kesimpulan
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Peminatan  Peserta  Didik  Menggunakan  Metode Weighted  Product dapat  dijadikan  metode penentuan  peminatan  sekolah  karena  dari  hasil pengujian  dengan  membandingkan  peminatan secara  manual  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar  85%,  sehingga  dapat  membantu  pihak sekolah  dalam  menentukan  peminatan  dengan lebih  efektif  dan  efisien.Saran  yang  dapat dilaksanakan  untuk  pengembangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Peminatan Peserta  Didik  Menggunakan  Metode Weighted Product lebih  lanjut  yaitu  Sistem  dapat dikembangkan  dengan  menggunakan  metode yang  berbeda  atau  mengkombinasikan  metode Weighted Product dengan metode lain dan perlu adanya  penambahan  kriteria  sehingga  dalam penilaiannya agar lebih optimal.
Referensi [1]  Al-Bahra.  (2005). Analisis  dan  Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2]  Community,  e.  (2011). Indeks  Lengkap Syntax. Yogyakarta: MediaKom.
[3]  Depdikbud.  (2014). Penerimaan  Peserta Didik Baru. Grobogan.
[4]  Jogiyanto. (2005). Analisis & Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.
[5]  Kemendikbud. (2013). Pedoman Peminatan Peserta Didik. Jakarta.
[6]  Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Wardoyo,  R.  (2006). Fuzzy  Multy  Attribute Decision Making (FUZZY MADM).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7]  Madcoms.  (2010). Kupas  Tuntas  Adobe Dreamweaver  CS5  dengan  Pemrograman PHP & MySQL. Madiun: Andi.
[8]  Pressman, R. S. (2002). Software Engineering  :  A  Practitioner's  Approach 5th  Edition  (Rekayasa  Perangkat  Lunak  : pendekatan praktisi). Yogyakarta: Andi.
[9]  Sommerville, I. (2003). Software Engineering. Jakarta: Erlangga.
[10] Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.,  &  Liang,  T.-P. (2005). Decision  Support  Systems  and Intelligent  Systems. Yogyakarta:  Andi.