## COMPARATIVE ANALYSIS USES WEIGHTED PRODUCT (WP) AND SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHODS IN THE BEST GRADUATION SELECTION SYSTEM
Agus Sidiq Purnomo 1) dan Anief Fauzan Rozi 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
1,2 Jl. Jembatan Merah No. 84 C Gejayan Yogyakarta E-mail : sidiq@mercubuana-yogya.ac.id 1) , anief@mercubuana-yogya.ac.id 2)

## ABSTRACT
Determination of students in the Study Program of the Information System of Mercu Buana University in Yogyakarta is still in the process of the decision. This is because it has not maximized the use of technology to use existing data in decision making. This assessment uses 6 criteria that are used as parameters in conducting experiments, in order to make the right decisions  in  this  study,  namely  Multiple  Attribute  Decision  Making(MADM)  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and Weighted  Product  (WP).  Based  on  the  data  that  has  been  tested  using  the  system,  the  system  can  be  used  properly  by ranking results based on the highest value. The test results for the speed of access time obtained values of 1362.90 ms for SAW and 672.60 ms for WP. While the test results using Relative Standard Deviation (RSD) obtained a value of 8,2004 for SAW and 10.1868% for WP. In this case using the WP method is more because it is more optimal.
Keywords: Decision Support System,  Best Graduate Students, WP, SAW, RSD

## 1. PENDAHULUAN
Penentuan  mahasiswa  lulusan  terbaik  pada  Proram Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Mercu  Buana Yogyakarta  sampai  saat  ini  masih  mengalami  kendala pada  proses  hasil  pengambilan  keputusan.  Hal  ini dikarenakan belum dimaksimalkan penggunaan teknologi  untuk  pemanfaatan  data  yang  ada  dalam pengambilan keputusan.
Dalam penentuan mahasiswa lulusan terbaik biasanya hanya  diputuskan  secara  sepihak  dengan  salah  satu kriteria yaitu IPK dan mengabaikan kriteria yang lainnya untuk mempercepat pemilihan. Padahal selain IPK masih ada  kriteria-kriteria  lain  yang  sudah  ditetapkan  sebagai acuan acuan seperti : (1) Jenis Mahasiswa, (2) Ketepatan Lulusan,  (3)  IPK,  (4)  Usia,  (5)  Prestasi  Akademik  dan Non  Akademik.    Hal  ini  disebabkan  belum  ada  sistem khusus yang menangani permasalahan ini.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  untuk  :  (1) Menghasilkan model sistem pendukung keputusan untuk pemilihan mahasiswa lulusan terbaik sesuai dengan data- data  akademik  yang  sudah  tersedia  secara  otomatis,  (2) Mengetahui  metode  yang  lebih  optimal  yang  dapat diterapkan dalam pemilihan mahasiswa lulusan terbaik.
Manfaat  dari  penelitian  ini,  antara  lain  :  (1) Diharapkan model yang dihasilkan dapat digunakan oleh staff  tata  usaha  program  studi  sebagai  alat  bantu  dalam menentukan  mahasiswa  lulusan  terbaik,  sehingga  lebih cepat  dan  akurat,  (2)  Model  yang  dihasilkan  dapat memberikan  gambaran  mengenai  metode  yang  lebih optimal  yang  dapat  diterapkan  dalam  penentuan mahasiswa lulusan terbaik.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Bagaimana  menerapkan  metode  MADM  SAW  dan WP  pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan  mahasiswa  lulusan  terbaik  berdasarkan proses  bisnis  yang  sudah  berjalan,  data  akademik, dan trasnkip nilai akhir mahasiswa
2. Metode  yang  digunakan  program  studi  (universitas) saat ini masih belum optimal.

## 3. BAHAN DAN METODE
Berikut  dipaparkan  kajian  empiris,  kajian  teori  dan metode yang digunakan dalam penelitian ini.

## 3.1 Kajian Empiris
Beberapa penelilian yang terkait dalam penelitian ini antara  lain  seperti  penelitian  mengenai  lulusan  terbaik dengan menggunakan SAW ( Simple Additive Weighting ),  dan  dilanjutkan  dengan  penelitian  serupa menggunakan  WP  ( Weighted  Product )  dengan  studi kasus  di  Fakultas  Teknik  Universitas  Muhammadiyah Purwokerto, kriteria yang digunakan dalam penelitian ini ada  4  kriteria,  yaitu  :  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK), Masa Studi (dalam bulan), Tidak ada nilai D, dan Nilai C maksimal  1.  Pengujian  dilakukan  dengan  10  mahasiswa dengan  nilai  tertinggi  7,714  (SAW)  dan  0.174  (WP) (Wijaya  &  Mustafidah,  2015)  (Yoni  &  Mustafidah, 2016).
Selanjutnya  penelitian  serupa  yang  dengan  SAW digunakan untuk menentukan dosen terbaik dengan studi kasus  di  STMIK  Global  Tangerang,  menggunakan  3 kriteria penilaian yaitu : kualitas pengajaran,
kedisiplinan,  penilaian  teman sejawat.  Pengujian dilakukan  dengan  4  dosen,  hasil  yang  diperoleh  adalah perangkingan  berdasarkan  nilai  tertinggi  (Rini,  dkk., 2015).
Selanjutnya penelitian dengan SAW yaitu Penentuan Anak Asuh Pena Prestasi Pada Lembaga Amil Zakat  Dana  Peduli  Ummat,  menggunakan  4  kriteria penilaian  yaitu  :  Penghasilan  Orang  Tua,  Pekerjaan Orang Tua, Usia Orang Tua,  dan Jumlah Saudara. Hasil dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  tidak  dapat berjalan  efektif  jika  nilai  maksimal  dari  atribut  benefit atau  nilai  minimal  dari cost berupa  angka  0  (nol) (Lailiyah, dkk., 2016).
Selanjutnya  penelitian  dengan  WP  yaitu  penentuan pegawai  terbaik  yang  menggunakan  4  kriteria  penilaian yaitu  :  kehadiran,  kecepatan  kerja,  tanggung  jawab,  dan kerja  sama.  Hasil  perhitungan  tertinggi  dengan  sistem maupun  secara  manual  yaitu  0.0782,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa kedua perhitungan serupa (Septian & Purnomo, 2017).
Selanjutnya  penelitian  mengenai  perbandingan  SAW dan  WP  dengan  studi  kasus  rekrutmen  pegawai  di  PT. Warta  Media  Nusantara,  dalam  penelian  ini  komparasi kedua  metode  didapatkan  dari  waktu  proses  yang menghasikan  SAW  sebagai  metode  yang  dipilih (Setyawan, dkk., 2017).
Selanjutnya  penelitian  mengenai  penentuan  siswa lulusan  terbaik  dengan  metode  promethee  di  SMA Negeri  3  Pontianak,    dengan  4  kriteria  penilaian  yaitu  : nilai Rapor, nilai UAS, nilai UN, dan prestasi. Hasil dari penelitian  ini  adalah  perangkingan  berdasarkan  kriteria yang ditetapkan sebagai dasar penilaian dan perbandingan  dengan  perhitungan  manual  (Bajandoh  & Hidayati, 2018).

## 3.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  biasanya dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah atau  untuk  mengevaluasi  suatu  peluang  atau  sering  juga disebut  sebagai  aplikasi  SPK.  Aplikasi  SPK  biasanya menggunakan  CBIS  ( Computer  Based  Information System )  yang  fleksibel,  interaktif,  dan  dapat  diadaptasi, yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas masalah  manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur (Kusrini, 2007).
Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  MADM  antara  lain,  (a) Simple Additive Weighting (SAW), (b) Weighted Product (WP),
(c) ELimination  Et  Choix  TRaduisant  la  realiE (ELECTRE),  (d) Tecniques  for  Order  Preference  by Similary  to  Ideal  Solution (TOPSIS),  dan  (e) Analitic Hierarchy Process (AHP) (Kusumadewi, dkk., 2006).
3.3 Weighted Product (WP)
Langkah-langkah  penyelesaianya  adalah  WP,  antara lain seperti berikut (Kusumadewi, dkk., 2006):
1. Menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating atribut.
2. Rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
3. Dilakukan perbaikan bobot (W), sehingga menghasilkan  bobot  baru  (W  baru),  seperti  pada Persamaan (1).
(1)
4. Mencari  vektor  S  dan  dilanjut  mencari  vektor  V yang  digunakan  untuk  perangkingan.  Metode  WP menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Preferensi untuk  alternatif  Ai diberikan seperti pada Persamaan (2)
(2)
Dimana =wj  adalah  pangkat  bernilai  positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya. Sedangkan preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan seperti pada Persamaan (3)
(3)
5. Hasil  akhir  perolehan   dari  proses  perangkingan yaitu    menghasilkan  nilai  terbesar    sehingga diperoleh  nilai  terbesar    yang  dipilih    sebagai altematif terbaik  (Ai) sebagai  solusi.
3.4 Simple Additive Weighting (SAW)
Langkah-lalngkah penyelesaian dalam metode SAW, antara lain sebagai berikut (Kusumadewi, dkk., 2006):
1. Menetukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan ranting kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kritria (C i ),
kemudian melakukan normalisasi matrik
berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis attribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Proses normalisasi dapat dilihat pada Persamaan (4).
(4) Dimana  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif A i pada atribut C j ; I = 1, 2, …….,m dan j = 1, 2, ………,n.
5. Hari akhir perolehan dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai
terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (A i ), seperti pada Persamaan (5)
(5)
Dimana  V i adalah  rangking  untuk  setiap  alternatif, W j adalah  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria,  r ij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi, dan Nilai V i yang lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  A i lebih terpilih.
3.5 Skala Likert
Skala likert merupakan  skala  yang  digunakan  untuk mengukur  sikap,  pendapat  dan  persepsi  seseorang  atau sekelompok  orang  tentang  fenomena  sosial  (Sugiyono, 2014).
Dengan skala likert , maka kriteria/variabel yang akan diukur  akan  dijabarkan  menjadi  indikator  variabel  dan dijadikan sebagai titik tolak ukur dalam menyusun item- item instrumen yang berupa pertanyaan atau pernyataan.
3.6 Relative Standard Deviation (RSD)
Berdasarkan hasil perangkingan yang telah diperoleh menggunakan FMADM, selanjutnya hasil tersebut dapat diujikan  dengan  menggunakan Relative  Standard Deviation (RSD), seperti pada Persamaan (6) (Savitha & Chandrasekar, 2011).
(6)
RSD  dinyatakan  dalam  persen  dan  diperoleh  dengan mengalikan standar deviasi (S) dengan 100 dan membagi produk ini dengan rata-rata   (Savitha and Chandrasekar 2011).

## 3.7 Metode Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mahasiswa lulusan pada yudisium periode mei 2018 dari Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Mercu Buana  Yogyakarta  periode  dan  data-data  lain  yang mendukung penelitian.
Contoh  data  penelitian  yang  digunakan  sebagai  data uji antara lain dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Mahasiswa Lulusan No NIM Nama Transfer/ Baru Lama Studi (Th) IPK Usia Prestasi Akademik Prestasi Non Akademik 1 14121001 Andi Hidayatullah Baru 3.9 3.50 31.8 Internasional Tidak Ada 2 14121003 Nurul Auliah Baru 3.9 3.77 22.5 Tidak Ada Tidak Ada 3 14121004 Adito Efri Baru 3.9 3.33 26.6 Tidak Ada Tidak Ada 4 14121005 Erwin Febrian Baru 3.9 3.53 28.5 Tidak Ada Tidak Ada 5 14121010 Rahardian P.B Baru 3.9 3.67 23.2 Tidak Ada Tidak Ada 6 14121012 Jefrei Labudo Baru 3.9 3.44 22.6 Provinsi Tidak Ada 7 14121017 Rahmat Dwi Saputra Baru 3.9 3.55 22.4 Tidak Ada Tidak Ada 8 14121021 Adi Sudewo Baru 3.9 3.88 22.8 Tidak Ada Tidak Ada 9 14121022 Ricky Arif Sukoco Baru 3.9 3.95 22.8 Tidak Ada Tidak Ada 10 14121024 Eko Darma Satrio Baru 3.9 3.77 23.5 Tidak Ada Tidak Ada 11 14121023 Joko Purnomo Baru 3.9 3.68 22.4 Tidak Ada Tidak Ada 12 14121025 Alfiatun Suhada Baru 3.9 3.83 23.3 Tidak Ada Tidak Ada 13 14121026 Zidni Karimatan Nisa' Baru 3.9 3.60 22.8 Tidak Ada Tidak Ada 14 14121045 Faizal Syahr Qomarudin Baru 3.9 3.75 21.8 Tidak Ada Tidak Ada 15 14121049 Adrianus Nolapali Baru 3.9 3.29 24.6 Tidak Ada Tidak Ada
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian ini, secara garis besar dibagi menjadi 4 tahap, yaitu : (1)
Inteligensi,  (2)  Desain,  (3)  Pemilihan,  dan  (4)
Implementasi  dan  solusi.  Selanjutnya  metode  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 (Turban, dkk., 2005).
1. Inteligensi Dalam penelitian teknik pengumpulan data merupakan faktor terpenting demi keberhasilan penelitian  sebagai  bahan  untuk  melakukan  analisis terhadap  proses  bisnis  yang  ada,  yaitu  :  (a)  Wawancara, (b) Studi Kepustakaan.
2. Inteligensi
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan dalam tahap intelegensi, maka dibutuhkan sebuah sistem yang  dapat  membantu  pemilihan  lulusan  terbaik
berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan. Dalam penyelesaian kasus tersebut berikut langkah yang harus dilakukan :
1) Menentukan  kriteria  yang  digunakan  untuk  acuan pengambilan  keputusan,  yaitu  :  C1  =  Jenis Mahasiswa, C2 = Ketepatan Lulusan, C3 = IPK, C4 = Usia, C5 = Prestasi Akademik, C6 = Prestasi Non Akademik.
2) Berikut  standar  penilaian  dengan  menggunakan skala  likert  dari  masing-masing  kriteria  penilaian yang digunakan dalam sistem, seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Kriteria Penilaian Berdasarkan Tingkat Kepentingan
Kriteria Kepentingan SK K C B SB C1 Transfer Baru C2 > 5 th 4,7 - 5 th 4,1 - 4,6 th 3,3 - 4 th C3 <= 3,24 3,25-3,50 3,51-3,75 > 3,75 C4 > 24 th 23,1-24 th 22,1-23 th <= 22 th C5 Tidak Ada Kabupaten/Daerah Provinsi Nasional Internasional C6 Tidak Ada Kabupaten/Daerah Provinsi Nasional Internasional
Penyusunan  tingkat  kepentingan  menggunakan  skala likert.  Dalam  penelitian  ini,  skor  yang  diberikan  untuk skala likert dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Skala likert Item Keterangan Skor SK Sangat Kurang 1 K Kurang 2 C Cukup 3 B Baik 4 SB Sangat Baik 5
3. Pemilihan
Pilihan  merupakan  tindakan  pengambilan  keputusan yang kritis. Fase pilihan adalah fase dimana dibuat suatu keputusan yang nyata dan diambil suatu komitmen untuk mengikuti suatu tindakan tertentu.
Dalam  tahap  pemilihan  ini  akan  dilakukan  langkah ketiga dari penyelesaian dengan metode MADM dengan metode :
1) WP, yaitu membuat matriks keputusasn berdasarkan kriteria,  selanjutnya  menghitung  bobot  W  baru, selanjutnya  normalisasi  vektor  S  berdasarkan  bobot W  baru,  kemudian  perangkingan  V  berdasarkan vektor S.
2) SAW, yaitu membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, selanjutnya melakukan normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R, kemudian perangkingan V dengan mengalikan matriks R dan bobot W.

## 4. Implementasi dan Solusi
uc  Us e  Ca s e Admin Login M anaj emen Data M aster M anaj emen DSS M aster M anaj emen Admin Data Program Studi Data M ahasisw a Data Kriteria (C) Data Bobot Data Bobot Kriteria (W) Data User M anaj emen Penilaian Penilaian SAW Penilaian WP Kesimpulan SAW & WP «i ncl ude» «extend» «extend» «extend» «i ncl ude» «i ncl ude» «extend» «extend» «extend» «extend»
Gambar 2. Use Case Diagram
UML  ( Unified  Modeling  Language )  adalah  bahasa yang  telah  menjadi  standar  dalam  industri  untuk visualisasi,  merancang  dan  mendokumentasikan  sistem piranti lunak.
Use  Case  Diagram ini  menggambarkan  fungsi  dari sebuah  sistem,  dan  interaksi  yang  dilakukan  oleh  aktor dengan  sistem. Use  Case  Diagram dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Flowchart untuk  melakukan  perhitungan  SAW  dan WP dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 3.
Relasi  tabel  dalam  penelitian  ini,  dapat  dilihat  pada Gambar  4.  Tanda  area  garis  putus-putus  adalah  tabel relasi  untuk  SAW,  sedangan  garis double adalah  untuk WP.
Gambar 3. Flowchart SAW dan WP
SAW WP

## 4. PEMBAHASAN
Dalam hal ini, pengambil keputusan memberikan kriteria (W), berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan seperti terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Penentuan Bobot Kriteria (W)

## 4.1 Hasil SAW dan WP
Proses  terakhir  yaitu  melakukan  akumulasi  terhadap  jumlah  nilai  per  masing-masing  alternatif  terhadap  kriteria  pada matriks V pada SAW dan WP, sehingga diperoleh hasil nilai akhir sebagai dasar untuk melakukan perangkingan. Seperti terlihat pada Gambar  6. Hasil secara keseluhan baik  menggunakan  metode SAW dan  WP dapat dilihat pada Tabel 4 dan pada Gambar 7.
Tabel 4. Hasil SAW dan WP
Alternative Nama Mahasiswa Hasil SAW Hasil WP Nilai Peringkat Nilai Peringkat A1 Eko Darma Satrio 12.90 1 0.07 1 A2 Adi Sudewo 12.90 2 0.07 2 A3 Nurul Auliah 12.90 3 0.07 3 A4 Ricky Arif Sukoco 12.90 4 0.07 4 A5 Faizal Syahr Qomarudin 12.40 5 0.07 6 A6 Alfiatun Suhada 12.40 6 0.07 7 A7 Rahmat Dwi Saputra 11.90 7 0.07 8 A8 Zidni Karimatan Nisa' 11.90 8 0.07 9 A9 Jefrei Labudo 11.70 9 0.07 5 A10 Andi Hidayatullah 11.50 10 0.07 10 A11 Joko Purnomo 11.40 11 0.06 11 A12 Rahardian Pamungkas Dupa 11.40 12 0.06 12 A13 Erwin Febrian 10.90 13 0.06 13 A14 Adrianus Nola Pali 9.90 14 0.05 14 A15 Adito Efri 9.90 15 0.05 15

## Gambar 7.  Hasil SAW dan WP Berdasarkan Peringkat

## 4.2 Analisis Perbandingan SAW dan WP Menggunakan RSD
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW dan WP yang telah dilakukan dengan menggunakan 15  data  uji  seperti  terlihat  pada  Gambar  7,  selanjutnya  hasil  tersebut  diujikan  dengan  menggunakan Relative  Standard Deviation (RSD) , seperti terlihat pada Tabel 5. Untuk lebih detailnya dapat dilihat pada Gambar 8.
Tabel 5. Hasil RSD SAW dan WP Metode RSD SAW 10.9901 WP 8.2004
SAW (Simple Additive Weighting) WP (Weighted Product) No NIM Nama Nilai X (X-R)² No NIM Nama Nilai X (X-R)² 1 14121003 Nurul Auliah 12.90 1.1067 1.2247 1 14121022 Ricky Arif Sukoco 0.07 0.0047 0.0000 2 14121022 Ricky Arif Sukoco 12.90 1.1067 1.2247 2 14121024 Eko Darma Satrio 0.07 0.0047 0.0000 3 14121024 Eko Darma Satrio 12.90 1.1067 1.2247 3 14121021 Adi Sudewo 0.07 0.0047 0.0000 4 14121021 Adi Sudewo 12.90 1.1067 1.2247 4 14121003 Nurul Auliah 0.07 0.0047 0.0000 5 14121025 Alfiatun Suhada 12.40 0.6067 0.3680 5 14121012 Jefrei Labudo 0.07 0.0047 0.0000 6 14121045 Faizal Syahr Qomarudin 12.40 0.6067 0.3680 6 14121045 Faizal Syahr Qomarudin 0.07 0.0047 0.0000 7 14121026 Zidni Karimatan Nisa' 11.90 0.1067 0.0114 7 14121025 Alfiatun Suhada 0.07 0.0047 0.0000 8 14121017 Rahmat Dwi Saputra 11.90 0.1067 0.0114 8 14121026 Zidni Karimatan Nisa' 0.07 0.0047 0.0000 9 14121012 Jefrei Labudo 11.70 -0.0933 0.0087 9 14121017 Rahmat Dwi Saputra 0.07 0.0047 0.0000 10 14121001 Andi Hidayatullah 11.50 -0.2933 0.0860 10 14121001 Andi Hidayatullah 0.07 0.0047 0.0000 11 14121010 Rahardian Pamungkas Dupa 11.40 -0.3933 0.1547 11 14121023 Joko Purnomo 0.06 -0.0053 0.0000 12 14121023 Joko Purnomo 11.40 -0.3933 0.1547 12 14121010 Rahardian Pamungkas Dupa 0.06 -0.0053 0.0000 13 14121005 Erwin Febrian 10.90 -0.8933 0.7980 13 14121005 Erwin Febrian 0.06 -0.0053 0.0000 14 14121049 Adrianus Nola Pali 9.90 -1.8933 3.5847 14 14121004 Adito Efri 0.05 -0.0153 0.0002 15 14121004 Adito Efri 9.90 -1.8933 3.5847 15 14121049 Adrianus Nola Pali 0.05 -0.0153 0.0002 Rata-Rata 11.7933 Rata-Rata 0.0653 Jumlah XR² 14.0293 Jumlah XR² 0.0008 Varian 0.9353 Varian 0.0001 Sigma 0.9671 Sigma 0.0072 RSD 8.2004 RSD 10.9901
Gambar 8. Perhitungan RSD Metode SAW dan WP
Berdasarkan tabel 5 tersebut, dihasilkan nilai sebesar 8.20% untuk SAW dan 10.99% untuk WP. Dalam hal ini semakin tinggi nilai dari RSD, maka perhitungan dengan metode yang dihasilkan semakin optimal. Sehingga berdasarkan pengujian dengan RSD dalam kasus ini, dapat disimpulkan bahwa metode WP  lebih optimal dari SAW.

## 4.3 Analisis Perbandingan SAW dan WP Berdasarkan Waktu Eksekusi
Dengan menggunakan data uji yang sama yaitu 15 data uji, hasil pengujian yang telah  dilakukan tersebut dapat dilihat pada Gambar 9 untuk pengujian SAW dan Gambar 10 untuk pengujian WP.

## Gambar 9. Pengujian Waktu SAW
Berdasarkan  Gambar  9  dan  10,  untuk  lebih  jelas perbedaan  waktu  eksekusi  dapat  dilihat  pada  Tabel  6. Sedangkan  performa  secara  keseluruhan  dapat  dilihat pada Gambar 12.
Tabel 6. Waktu Eksekusi SAW dan WP Kategori SAW (ms) WP (ms) Loading 64.7 75.4 Scripting 204.4 295.0 Rendering 497.4 96.1 Painting 25.5 11.7 Other 207.8 100.2 Idle 363.1 95.1
Berdasarkan Gambar 12, secara keseluruhan performa dari SAW sebesar 1362.90 ms dan WP sebesar 672.60  ms,  sehingga  dapat  pada  kasus  ini  dapat disimpulkan bahwa WP lebih optimal dari SAW.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk pemilihan  mahasiswa  terbaik  secara  otomatis,  sehingga perhitungan  dapat  dilakukan  secara  optimal.    Hasil  Uji terhadap  kecepatan  waktu  akses  diperoleh  nilai  sebesar 1362.90  ms  untuk  SAW  dan  672.60  ms  untuk  WP. Sehingga dalam hal ini metode WP lebih direkomendasikan karena lebih optimal. Sedangkan hasil pengujian  menggunakan  RSD  diperoleh  nilai  sebesar 8.20%  untuk  SAW  dan  10.99%  untuk  WP.  Semakin tinggi  nilai  dari  RSD  maka  perhitungan  dengan  metode tersebut  lebih  optimal.  Sehingga  dalam  hal  ini penggunaan  metode  WP  lebih  direkomendasikan  karena lebih optimal.

## 6. SARAN
Dapat uji cobakan dengan  metode yang lain, sebagai bahan  perbandingan  guna  mendapatkan  hasil  yang  lebih optimal.  Dalam  penentuan  nilai  bobot  W,  agar  lebih optimal,  dapat  digunakan  metode  AHP.  Kriteria penilaian  dapat  ditambahkan  atau  disesuaikan  dengan proses bisnis penolong lain seperlunya untuk memperjelas  dan  mempersingkat  uraian  yang  harus diberikan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Bajandoh, F. H. & Hidayati, R., 2018. Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Siswa  Lulusan Terbaik  Dengan  Menggunakan  Promethee  (Studi Kasus SMA Negeri 3 Pontianak). Jurnal Coding, Vol. 06, No. 03 (2018), pp. 227-236.
Kusrini,  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.  &  Wardoyo, R.,  2006. Fuzzy  Multi-  Atribute  Decision  Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Lailiyah,  S.,  Salmon  &  Haeda,  N.,  2016.  Sistem Pendukung Keputusan Menentukan  Anak  Asuh Pena Prestasi Menggunakan Metode Saw (Simple Additive
Weighting)  Pada  Lembaga  Amil  Zakat  Dana  Peduli Ummat Kalimantan Timur. Sebatik, 15(1), pp. 25-30.
Rini, P. P., Dedi & Riyanti, N., 2015. Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  Berbasis  Web Dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting) (Studi  Kasus:  STMIK  Global  Tangerang). Jurnal SISFOTEK  Global,  Vol.  5,  No.  2,  September  2015, ISSN : 2088 – 1762, pp. 100-108.
Savitha,  K.  &  Chandrasekar,  C.,  2011.  Vertical Handover  decision  schemes  using  SAW  and  WPM for  Network  selection  in  Heterogeneous  Wireless Networks. Global  Journal  of  Computer  Science  and Technology,  Vol.  11  No.  9,  Version  1.0  May  2011, ISSN : 0975-4172, Print ISSN: 0975-4350, 11(9), pp. 18-24.
Septian,  M.  R.  N.  &  Purnomo,  A.  S.,  2017.  Sistem Penilaian  Pegawai  Menggunakan  Metode  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dan Weighted  Product  (WP). Jurnal  Multimedia  & Artificial  Intelligence  (JMAI),  Vol.  1,  No.  1,  ISSN  : 2580-2593, 1(1), pp. 27-33. Setyawan,  A.,  Arini,  F.  Y.  &  Akhlis,  I.,  2017. Comparative Analysis of Simple Additive Weighting Method  and  Weighted  Product  Method  to  New Employee  Recruitment  Decision  Support  System (DSS)  at  PT.  Warta  Media  Nusantara. Scientific Journal  of  Informatics,  Vol.  4,  No.  1,  May  2017,  e- ISSN : 2460-0040, p-ISSN : 2407-7658, pp. 34-42.
Sugiyono, 2014. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Turban, E., Aronson, J. E. & Liang, T. P., 2005. Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems  (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem  Cerdas),  Edisi  7. Jilid 1. Yogyakarta: Andi Offset. Wijaya,  A.  H.  &  Mustafidah,  H.,  2015. Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Lulusan Mahasiswa  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto.
Purwokerto, s.n.
Yoni, D. C. & Mustafidah, H., 2016. Penerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan  Terbaik  Di  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammadiyah  Purwokerto. JUITA,  Vol.  IV,  No.  1, Mei 2016, ISSN:2086-9398, IV(1), pp. 22-27.