ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.195 | Hal 37 − 44 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Implementasi Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar
Muhammad Irfan 1,* , Yanuardi 2 , Nunik Yudaningsih 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
3 Fakultas Manajemen Pendidikan, Program Studi Pascasarjana Manajemen Pendidikan, Universitas Wiralodra Indramayu, Indramayu, Indonesia
Email: 1,* muhammad.irfan@i-tech.ac.id, 2 yanuardi@ft-umt.ac.id, 3 nunik.yudaningsih@unwir.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammad.irfan@i-tech.ac.id
Abstrak− Bimbingan belajar memberikan suatu proses bantuan belajar kepada anak untuk mengatasi kesulitan belajar. Saat ini banyak Lembaga Bimbingan Belajar atau Bimbel yang memiliki program khusus untuk persiapan masuk Perguruan Tinggi Negeri. Seiring dengan  bermunculan  Bimbel  membuat  orang  tua  ataupun  peserta  didik  mengalami  kesulitan  dalam  melakukan  pemilihan.  Untuk memilih lembaga Bimbel yang tepat perlu mengetahui satu per satu profil dan layanan yang diberikan oleh Lembaga tersebut. Hal ini akan  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  menentukan  pilihan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk menentukan Lembaga Bimbingan Belajar agar orang tua atau calon peserta didik dapat melakukan pilihan yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan. Metode WP dapat memperoleh alternatif terbaik berdasarkan perkalian antar atribut dan setiap atribut terlebih dahulu dipangkatkan dengan bobotnya. Berdasarkan studi kasus  yang dilakukan, didapatkan nilai preferensi yang paling tinggi adalah Ganesha Operation (A2) dengan nila 0,259, kemudian dilanjutkan oleh Latis Supercamp (A4) dengan nilai 0,251, Nurul Fikri (A3) dengan nilai 0,247 dan Brain Academy dengan nilai 0,244. Hasil dari  SPK yang dibangun dengan hasil perhitungan secara manual mendapatkan nilai yang sama. Selain itu pada pengujian menggunakan Black- Box Testing seluruh fungsionalitas dapat berjalan sebagaimana mestinya.
Kata Kunci: Bimbingan Belajar; Sistem Pendukung Keputusan; Weighted Product; WP
Abstract− Tutoring provides a process of learning assistance to children to overcome learning difficulties. Currently, there are many tutoring or tutoring institutions that have special programs for preparation for entering state universities. Along with the emergence of Bimbel, it makes parents or students experience difficulties in making choices. To choose the right Bimbel institution, you n eed to know one by one the profile and services provided by that institution. This will take a long time to make a choice. This study aims to build a Decision Support System (SPK) using the Weighted Product (WP) method to determine tutoring institutions so that parents or prospective students can make the right choices and according to their needs. The WP method can obtain the best alternative based on multiplication between attributes and each attribute is first raised to the power of its weight. Based on the case studies conducted, the highest preference score was obtained for Ganesha Operation (A2) with a value of 0.259, followed by Latis Supercamp (A4) with a value of 0.251, Nurul Fikri (A3) with a value of 0.247 and Brain Academy with a value of 0.244. The results of the DSS which  are built with the results of manual calculations get the same value. Besides that, in testing using Black-Box Testing, all functionality can run as it should.
Keywords : Tutoring; Decision Support Systems; Weighted Product; WP

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan sesuatu hal yang krusial dalam kemajuan suatu bangsa, hal ini karena jika semakin baik tingkat pendidikannya maka semakin baik pulalah kualitas bangsa tersebut. Proses pendidikan didapatkan secara formal dan non- formal, dimana pendidikan formal didapatkan dari pendidikan di sekolah dan pendidikan non-formal didapatkan diluar sekolah. Sekolah merupakan salah satu institusi yang digunakan sebagai sarana memperoleh pendidikan secara formal. Dalam rangka meningkatkan pendidikan bangsa banyak lembaga pendidikan yang bermunculan untuk mendukung dan meningkatkan  pembelajaran  peserta  didik  di  luar  sekolah,  atau  yang  dikenal  dengan  Bimbingan  Belajar  yang  biasa disingkat  dengan  Bimbel.  Bimbingan  belajar  memberikan  suatu  proses  bantuan  belajar  kepada  anak  untuk  mengatasi kesulitan  belajar  [1].  Selain  dapat  membantu  meningkatkan  belajar  peserta  didik  Bimbel  juga  dapat  digunakan  untuk mempersiapkan peserta didik untuk masuk ke Perguruan Tinggi Negeri. Karena, untuk masuk kedalam Perguruan Tinggi Negeri memerlukan ujian tes yang perlu dilakukan pelatihan dan persiapan sebelumnya [2]. Saat ini banyak Bimbel yang memiliki program khusus persiapan masuk Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN). Seiring dengan bermunculan Bimbel membuat orang tua ataupun peserta didik perlu mempertimbangkan beberapa aspek dalam memilih Bimbel yang tepat dan sesuai kebutuhannya. Untuk memilih lembaga Bimbel yang tepat orang tua dan peserta didik perlu mengetahui profil dan layanan yang diberikan oleh lembaga Bimbel tersebut satu persatu. Selain itu, orang tua dan peserta didik harus menyesuaikan apa kebutuhanya dengan lembaga Bimbel yang akan dipilih. Hal ini akan membutuhkan waktu yang  lama  dalam  menentukan  pilihan.  Untuk  itu dibutuhkan  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  dan  pilihan yang tepat dan sesuai kebutuhan bagi calon peserta didik atau orang tua yang akan memasukkan anaknya ke Bimbingan Belajar. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat menjadi solusi dalam permasalahan tersebut.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dikenal sebagai perangkat lunak berbasis pengetahuan yang digunakan dalam menunjang decision  maker untuk  menentukan  pilihanya  [3].  SPK  juga  dapat  diartikan  sebagai  perangkat  lunak  yang memiliki  kemampuan  dalam  mengelola  data  kedalam  informasi  yang  bermanfaat  guna  mendukung  seseorang  untuk menetapkan keputusannya dalam menyelesaikan masalahan yang bersifat semi-terstruktur [4]. SPK dibangun berbasiskan model, dimana pada model tersebut terdiri dari prosedur-prosedur berupa matematis dan statistik yang digunakan untuk
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.195 | Hal 37 − 44 https://hostjournals.com/bulletincsr
menentukan alternatif terbaik [5]. Pada penelitian ini sistem pendukung keputusan akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan  pemilihan  Lembaga  Bimbingan  Belajar.  Untuk  menerapkan  SPK  diperlokan  model  atau  metode  dalam penyelesaiannya [6]. Penelitian terdahulu terkait pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar telah dilaksanakan oleh beberapa peneliti  dengan  beragam  metode  yang  diterapkan.  Penelitian  pertama,  terkait  pemilihan  Lembaga  Bimbingan  Belajar menggunakan  metode  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  [7].  Pada  penelitian  ini  metode  SAW  menentukan alternatif  berdasarkan  penjumlahan  terbobot  pada  rating  kinerja  disetiap  alternatif.  Penelitian  berikutnya  tentang pengembangan  SPK  dalam  menentukan  tempat  bimbingan  belajar  untuk  persiapan  SBMPTN  dengan  menerapkan pendekatan Analytical Hierarchy Process (AHP) [8]. Pada penelitian ini model AHP digunakan untuk menyusun prioritas dari alternatif yang ada untuk didapatkan alternatif terbaik. Selanjutnya, penelitian mengenai penentuan Lembaga Bimbel menggunakan metode Technique for Order Preference by  Similarity to  Ideal Solution (TOPSIS)  [9]. Metode TOPSIS mencari alternatif terbaik didasari pada jarak terdekat dan terjauh dari solusi ideal positif maupun negatif.
Untuk menyelesaikan permasalah keputusan decision maker akan dihadapi penentuan bobot kriteria atau tingkat kepentingan  memiliki  nilai  yang  hampir  sama,  untuk  itu  hal  ini  perlu  diselesaikan  untuk  memperoleh  alternatif  yang sesuai  dengan  nilai  pembobotan  kriteria.  Maka,  perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  pada penelitian ini menggunakan metode Weighted Product (WP) dengan pembobotan dilakukan normalisasi terlebih dahulu untuk  mengatasi  nilai  bobot  yang  hampir  sama.  Pendekatan Weighted  Product (WP)  dikenal  sebagai  pendekatan penyelesaian  keputusan  multi-kriteria  yang  mendapatkan  rating  kinerja  berdasarkan  perkalian  antar  atribut  dan  setiap atribut terlebih dahulu dipangkatkan dengan bobotnya [10]. Metode ini memiliki kelebihan yaitu sederhana dan efisien dalam perhitungannya serta melakukan normalisasi bobot sehingga bobot yang memiliki nilai serupa dapat diatasi [11].
Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk menentukan Lembaga Bimbingan Belajar agar orang tua atau calon peserta didik dapat melakukan pilihan yang tepat dan sesuai dengan kebutuhannya. SPK ini dibangun berbasiskan website agar memudahkan user dalam menggunakannya. Kriteria yang digunakan untuk memilih Lembaga Bimbingan Belajar pada penelitian ini diantaranya: Biaya, Fasilitas, Kapasitas Peserta dan Pengalaman Pengajar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Sebelum  memulai  penelitian  sebaiknya  perlu  menyusun  tahapan  penelitian.  Tahapan  penelitian  dibutuhkan  agar penelitian yang dilakukan lebih sistematis dan terarah sehingga apa yang menjadi tujuan  penelitian akan tercapai [12]. Tahapan penelitian terdiri fase-fase yang dilakukan untuk melaksanakan penelitian [13]. Pada penelitian ini tahapan yang dilalui disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1 diata, maka penjelasan untuk masing-masing tapan adalah sebagai berikut: 1) Analisis Masalah
Untuk  melakukan  penelitian  terlebih  dahulu  perlu  dilakukan  analisis  masalah  untuk  mengetahui  permasalahan melalui identifikasi masalah. Identifikasi masalah merupakan upaya untuk menggali masalah yang dihadapi untuk diselesaikan  [14],  [15].  Untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  permasalahan  dalam  menentukan  Lembaga Bimbingan Belajar maka dilakukan observasi dan wawancara agar dapat didefinisikan permasalahan yang dialami
Pengujian Sistem Pengkodean Sistem Penerapan Metode Weighted Product (WP) Penetapan Kebutuhan Sistem Analisis Masalah
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.195 | Hal 37 − 44 https://hostjournals.com/bulletincsr
oleh orang tua atau calon peserta didik. Berdasarkan dari identifikasi permasalahan yang dilakukan didapatkan bahwa untuk  memilih lembaga Bimbel  yang tepat  orang tua dan peserta didik perlu  mengetahui profil dan layanan yang diberikan oleh lembaga Bimbel tersebut satu persatu. Selain itu, orang tua dan peserta didik harus menyesuaikan apa kebutuhanya  dengan  lembaga  Bimbel  yang  akan  dipilih.  Hal  ini  akan  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam menentukan pilihan. Untuk itu dibutuhkan sistem yang dapat memberikan rekomendasi dan pilihan yang tepat dan sesuai  kebutuhan bagi  calon  peserta didik  atau orang tua yang akan memasukkan anaknya ke Bimbingan Belajar. Maka  diperlukan  sistem  yang  dapat  membantu  pengguna  dalam  merekomendasikan  Lembaga  Bimbingan  Belajar yang terbaik.
2) Penetapan Kebutuhan Sistem
Langkah  berikutnya  yaitu  melakukan  analisa  kebutuhan.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kebutuhan- kebutuhan  apa  saja  yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dari  hasil  analisis  masalah.  Pada  analisa kebutuhan  akan  dihasilkan  pernyataan  yang  berisi  fungsi-fungsi  apa  saja  yang  harus  ada  pada  sistem  guna menyelesaikan  permasalahan  pengguna  [16].  Artinya,  pada  tahap  ini  akan  tersusun  pernyataan  fasilitas  dan spesifikasi sistem yang dikembangkan.
3) Penerapan Metode Weighted Product (WP) Pendekatan Weighted  Product (WP)  merupakan metode  penyelesaian  keputusan  multi-kriteria  yang  mendapatkan rating kinerja berdasarkan perkalian antar atribut dan setiap atribut terlebih dahulu dipangkatkan dengan bobotnya. Metode ini memiliki kelebihan yaitu sederhana dan efisien dalam perhitungannya serta melakukan normalisasi bobot sehingga bobot yang memiliki nilai serupa dapat diatasi.
4) Pengkodean Sistem
Tahap ini dikenal juga dengan tahapan implementasi , dimana pada fase ini hasil analisa dan rancangan yang telah dilakukan  diimplementasikan  kedalam  bentuk  sistem  pendukung  keputusan.  Tahap  pengkodean  memiliki  tujuan untuk  mengkonversi  hasil design ke  Bahasa  pemrograman  tertentu  kedalam  sebuah  perangkat  lunak  [17].  SPK pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar ini dikembangkan dengan berbasis website , maka tool yang digunakan yaitu Sublime Text 3 menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan dan database MySQL.
5) Pengujian Sistem
Pada proses pengujian dilakukan dengan tujuan agar perangkat lunak yang dibangun terbebas dari kesalahan sehingga dapat digunakan oleh user [18]. Teknik uji yang diterapkan yakni black-box testing . Pada pendekatan ini, perangkat lunak akan di uji berdasarkan pada fitur-fitur yang ada apakah telah berfungsi dengan baik ataupun tidak.

## 2.2 Metode Weighted Product (WP)
Metode Weighted  Product (WP)  merupakan  satu  diantara  beberapa  pendekatan  dari Multi  Attribute  Decision  Making (MADM),  dimana  pendekatani  ini  menyelesaikan  permasalahan  keputusan  dari  sejumlah  kriteria  dan  alternatif  [19]. Metode WP melakukan pencarian alternatif terbaik berdasarkan perkalian antar atribut yang sebelumnya atribut tersebut telah dilakukan pemangkatan terhada bobotnya [20]. Metode WP memiliki proses perhitungan yang cepat  dan efisien [11]. Secara umum pengambilan keputusan melalui pendekatan WP didasarkan pada langkah langkah berikut ini:
1) Menentukan perbaikan bobot atau menormalisasi bobot. Pada tahapan ini bobot akan dilakukan normalisasi melalui persamaan (1).
𝑤 𝑗 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 (1)
Dengan menghasilkan nilai 𝑤𝑗 = 1, j = 1, 2, …, n merupakan banyaknya alternatif sedangkan ∑ 𝑤 𝑗 menunjukkan jumlah bobot secara keseluruhan.
2) Menentukan nilai vektor S.
Langkah ini dilakukan untuk mencari nilai vektor S, dimana vektor S dapat dihitung menggunakan persamaan (2).
 = = n j Wj ij i X S 1
(2)
Nilai vektor didapatkan melalui perkalian dari seluruh kriteria dengan alternatif yang dipangkatkan dengan bobotnya yang  telah  ternormalisasi.  Pangkat  bobot  disesuaikan  dengan  sifat  kriterianya,  apabila  kriteria benefit maka pangkatnya positif dan apabila kriteria cost maka pangkatnya negatif. Kriteria benefit merupakan kriteria yang jika nilainya semakin tinggi semakin baik, sebaliknya kriteria cost merupakan kriteria yang jika nilainya semakin rendah maka semakin baik.
3) Mencari nilai vektor V.
Nilai vektor V akan menjadi nilai preferensi dari masing-masing alternatif, untuk menghitung vektor V dapat dicari melalui persamaan (3).
   =  = = = i i i j n j Wj ij n j Wj ij i S S V W X X V atau 1 1 (3)
Hasil nilai preferensi tertinggi merupakan alternatif terbaik. Nilai ini akan digunakan untuk perangkingan alternatif.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.195 | Hal 37 − 44 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menyelesaikan permasalahan pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar Langkah pertama diawali dengan penentuan kriteria  dan  tingkat  kepentingan  untuk  masing-masing  kriteria  atau  bobot  kriteria.  Kriteria  yang  digunakan  untuk menentukan  Lembaga  Bimbingan  Belajar  pada  kasus  ini  adalah:  Biaya,  Fasilitas,  Kapasitas  Peserta  dan  Pengalaman Pengajar. Setiap kriteria akan diberikan tingkat kepentingan atau bobot dengan skala 1 s.d 5, dimana 1 menunjukkan Sangat Tidak Penting; 2 menunjukkan Tidak Penting; 3 menunjukkan Cukup Penting; 4 menunjukkan Penting; dan 5 menunjukkan Sangat Penting. Kemudian, decision maker menentukan bobot dari setiap kriteria yaitu sebagai berikut:
1) Biaya = Penting (4) 2) Fasilitas = Penting (4) 3) Kapasitas Kelas = Cukup Penting (3)
4) Pengalaman Pengajar  = Sangat Penting (5)
Berdasarkan bobot  kriteria diatas  selanjutnya dilakukan  normalisasi  atau  perbaikan  bobot  dengan menggunakan persamaan (1). Berikut ini proses mencari normalisasi bobot atau perbaikan bobot:
𝑤 1 = 4 (4 + 4 + 3 + 5) = 0,25
𝑤 2 = 4 (4 + 4 + 3 + 5) = 0,25 𝑤 3 = 3 (4 + 4 + 3 + 5) = 0,19
𝑤 4 = 5 (4 + 4 + 3 + 5) = 0,31
Hasil  perhitungan  perbaikan  bobot  tersebut  jika  dijumlahkan  sama  dengan  1,  artinya  perbaikan  bobot  sudah dilakukan dengan tepat. Kriteria, bobot dan hasil normalisasi bobot yang digunakan pada penelitian ini pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria, Bobot dan Normalisasi Bobot Kode Kriteria Bobot Normalisasi Bobot C1 Biaya 4 0,25 C2 Fasilitas 4 0,25 C3 Kapasitas Peserta 3 0,19 C4 Pengalaman Pengajar 5 0,31
Pada Tabel 1 telah ditentukan kriteria, bobot serta nilai dari perbaikan bobotnya. Selanjutnya disusun rentang nilai kriteria dan konversi nilainya untuk memudahkan dalam proses perhitungan. Pada studi kasus ini, rentang penilaian untuk setiap kriteria berserta nilai konversinya disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Rentang Nilai dan Nilai Konversinya No. Nama Kriteria Niali Kriteria Konversi Nilai 1 Biaya (C1) < Rp. 1.500.000,- 1 >= Rp. 1.500.000,- s.d < Rp. 3.000.000,- 2 >= Rp. 3.000.000,- s.d < Rp. 3.500.000,- 3 > Rp. 3.500.000,- 4 2 Fasilitas (C2) Sangat Lengkap 1 Lengkap 2 Cukup Lengkap 3 Tidak Lengakap 4 4 Kapasitas Peserta (C3) < 5 Peserta 1 >= 5 Peserta s.d < 10 Peserta 2 >= 10 Peserta s.d < 20 Peserta 3 > 20 Peserta 4 5 Pengalaman Pengajar (C1)  < 2 Tahun 1 >= 2 Tahun s.d < 4 Tahun 2 >= 4 Tahun s.d < 6 Tahun 3 > 6 Tahun 4
Pada kasus ini, alternatif yang digunakan diantaranya: Brain Academy (A1), Ganesha Operation (A2), Nurul Fikri (A3) dan Latis Supercamp (A4). Kemudian, alternatif-alternatif tersebut diberikan penilaian berdasarkan kriteria yang ada sesuai  dengan  data  dari  Lemaga  Bimbel  tersebut.  Sebagai  sampel  untuk  studi  kasus  penilaian  terhadap  alternatif  pada penelitian ini disajikan padat Tabel 3.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.195 | Hal 37 − 44 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 3. Penilaian Alternatif
ID Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 Brain Academy Rp. 2.850.000,- Lengkap 8 Peserta 5 Tahun A2 Ganesha Operation Rp. 3.250.000,- Sangat Lengkap 6 Peserta 6 Tahun A3 Nurul Fikri Rp. 2.940.000,- Lengkap 10 Peserta 7 Tahun A4 Latis Supercamp Rp. 3.700.000,- Sangat Lengkap 4 Peserta 4 Tahun
Pada Tabel 3 terlihat hasil penilaian untuk masing-masing alternatif, untuk memudahkan dalam perhitungan maka nilai-nilai tersebut akan dikonversi berdasarkan penilaian konversi yang ada pada Tabel 2. Untuk hasil konversi penilaian untuk masing-masing alternatif tersaji pada Tabel 4.
Tabel 4. Konversi Nilai Alternati ID Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 Brain Academy 2 3 2 3 A2 Ganesha Operation 3 4 2 4 A3 Nurul Fikri 2 3 3 4 A4 Latis Supercamp 4 4 1 3
Pada  Tabel  4  menunjukkan  nilai  konversi  untuk masing-masing  alternatif.  Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan perhitungan dengan  menggunakan metode Weighted Product  (WP).  Pada tahapan perhitungan WP setelah nilai  bobot telah  dilakukan  normalisasi  proses  selanjutnya  adalah  untuk  mencari  nilai  vektor  S.  Perhitungan  nilai  vector  S menggunakan persamaan (2). Pada tahap sebelumnya telah dihitung normalisasi bobot kriteria dimana didapatkan, w = {0,25; 0,25; 0,19, 0,31}. Dari nilai bobot tersebut kriteria yang bersifat kriteria benefit yaitu Fasilitas (C2) dan Pengalaman Pengajar (C4), sedangkan kriteria yang bersifat cost yaitu Biaya (C1) dan Kapasitas Peserta. Kriteria benefit maka bobot yang menjadi pangkat akan bernilai positif, sebaliknya kriteria cost bobot yang menjadi pangkat akan bernilai negatif. Maka nilai vektor S dapat dihitung sebagai berikut:
𝑆 1 = (2 −0,25 ) × (3 0,25 ) × (2 −0,19 ) × (3 0,31 ) = 1,370
𝑆 2 = (3 −0,25 ) × (4 0,25 ) × (2 −0,19 ) × (4 0,31 ) = 1,456
𝑆 3 = (2 −0,25 ) × (3 0,25 ) × (3 −0,19 ) × (4 0,31 ) = 1,389
𝑆 4 = (4 −0,25 ) × (4 0,25 ) × (1 −0,19 ) × (3 0,31 ) = 1,410
Setelah  nilai  vektor  S  didapatkan,  berikutnya  adalah  menghitung  nilai  vektor  V  yang  digunakan  sebagai  nilai preferensi. Nilai vektor V dapat dihitung menggunakan persamaan (3). Berikut ini adalah proses perhitungannya:
𝑉 1 =
1,370
(1,370 + 1,456 + 1,389 + 1,410) = 0,244 𝑉 2 = 1,4560
(1,370 + 1,456 + 1,389 + 1,410) = 0,259 𝑉 3 = 1,389
(1,370 + 1,456 + 1,389 + 1,410) = 0,247 𝑉 4 = 1,410
(1,370 + 1,456 + 1,389 + 1,410) = 0,251
Hasil  dari  perhitungan  niali  vektor  V  atau  nilai  preferensi  tertinggi  menjadi  alternatif  terbaik.  Perhitungan  nilai vektor V yang telah didapatkan kemudian disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Nilai Indeks Gabungan ( 𝑰 𝒊 ) ID Alternatif Alternatif Nilai Vektor V Ranking A1 Brain Academy 0,244 4 A2 Ganesha Operation 0,259 1 A3 Nurul Fikri 0,247 3 A4 Latis Supercamp 0,251 2
Dapat terlihat pada Tabel 5, bahwa nilai preferensi yang paling tinggi diperoleh oleh alternatif Ganesha Operation (A2) dengan nila 0,259, kemudian dilanjutkan oleh Latis Supercamp (A4) dengan nilai 0,251, Nurul Fikri (A3) dengan
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.195 | Hal 37 − 44 https://hostjournals.com/bulletincsr
nilai 0,247 dan Brain Academy dengan nilai 0,244. Ini artinya pada studi kasus yang telah dilakukan alternatif terbia yaitu Ganesha Operation (A2).
Proses  selanjutnya  yaitu  implementasi  sistem,  dimana  hasil  dari  analisa  dan  perancangan  kemudian  dikonversi kedalam sistem pendukung keputusan. Sistem yang dikembangkan berbasis website agar user mudah dalam menggunakan sistem tersebut. SPK pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar yang dibangun diawali dengan Login, dimana user akan memasukkan username dan password yang telah dibuat sebelumnya. Setelah itu user akan masuk kedalam Menu Utama. Sebelum melakukan pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar, user dapat mengelola data kriteria terlebih dahulu. Tampilan menu input data kriteria disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Input Data Kriteria
Pada Gambar 2, terlihat tampilan form untuk tambah data kriteria. Setelah user mengelola data kriteria selanjutnya user mengelola data alternatif, dimana user dapat menambahkan, mengubah dan hapus data alternatif. Tampilan menu alternatif dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Mengelola Alternatif
Setelah data kriteria dan data alternatif dikelola, selanjutnya user dapat menginputkan nilai alternatif pada menu penilaian. Pada menu tersebut user akan memberikan nilai pada masing-masing alternatif berdasarkan kriteria yang ada. Selanjutnya, user dapat  melakukan  perhitungan  metode Weighted  Product (WP)  pada  menu  perhitungan.  Pada  menu tersebut akan ditampilkan proses perhitungan dengan metode WP tahap demi tahap sampai  dengan menampilkan hasil nilai preferensi untuk masing-masing alternatif. Proses perhitungan metode WP pada sistem ditampilkan pada Gambar 4.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.195 | Hal 37 − 44 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 4. Tampilan Proses dan Hasil Perhitungan Metode WP
Terlihat Gambar 4 pada hasil perhitungan metode WP yang dihasilkan oleh sistem, bahwa  nilai preferensi yang paling  tinggi  diperoleh  oleh  alternatif  Ganesha  Operation  (A2)  dengan  nila  0,259,  kemudian  dilanjutkan  oleh  Latis Supercamp (A4) dengan nilai 0,251, Nurul Fikri (A3) dengan nilai 0,247 dan Brain Academy dengan nilai 0,244. Hasil yang ditampilkan oleh SPK yang dibangun dengan hasil perhitungan secara manual mendapatkan nilai yang sama. Ini artinya perhitungan metode WP yang ada pada sistem dapat dikatakan “Valid”.
Sebelum sistem digunakan oleh user alangkah baiknya sistem diuji terlebih dahulu. Hal ini bertujuan agar dapat memastikan bahwasanya sistem telah berfungsi sebagaimana mestinya. Untuk itu pada penelitian ini sistem akan diuji menggunakan  teknik black-box  testing .  Setiap  fungsi  yang  ada  pada  sistem  akan  diuji  satu  persatu  apakah  bebas  dari kesalahan atau tidak. Hasil pengujian tersebut disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Black-box Testing No Fungsionalitas Pengujian Kesimpulan 1 Form Login User dapat masuk kedalam sistem setelah memasukkan username serta password yang sesuai. Berhasil 2 Form Menu Utama Menampilkan  fitur-fitur  utama  yang  ada  pada  SPK Pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar. Berhasil 3 Form Kriteria User dapat mengelola data kriteria, seperti menginputkan, mengubah dan hapus data kriteria. Berhasil 4 Form Alternatif User dapat mengelola data alternatif, seperti menambah, ubah dan menghapus data alternatif. Berhasil
5 Form Penilaian Alternatif User dapat  mengelola  data  penilaian  alternatif,  seperti menambahkan,  merubah  dan  menghapus  data  nilai alternatif. Berhasil 6 Form Perhitungan Sistem  menampilkan  proses  perhitungan  pemilihan Lembaga  Bimbingan  Belajar  dengan  menggunakan metode WP dan menampilkan hasil akhir perhitungan. Berhasil
Pada  Tabel  6  telah  disajikan  hasil  uji  dengan Black-Box  Testing dimana  seluruh  fungsionalitas  yang  diuji mendapatkan hasil “Berhasil”. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat berfungsi dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  pemilihan  Lembaga  Bimbingan Belajar  dengan  menggunakan  pendekatan Weighted  Product (WP).  Metode  WP  dapat  memperoleh  alternatif  terbaik berdasarkan  perkalian  antar  atribut  dan  setiap  atribut  terlebih  dahulu  dipangkatkan  dengan  bobotnya.  Metode  ini
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.195 | Hal 37 − 44 https://hostjournals.com/bulletincsr
sederhana dan efisien dalam perhitungannya serta dapat melakukan normalisasi bobot sehingga bobot yang memiliki nilai serupa  dapat  diatasi.  Berdasarkan  studi  kasus  yang  dilakukan,  didapatkan  nilai  preferensi  yang  paling  tinggi  adalah Ganesha Operation (A2) dengan nila 0,259, kemudian dilanjutkan oleh Latis Supercamp (A4) dengan nilai 0,251, Nurul Fikri  (A3)  dengan  nilai  0,247  dan  Brain  Academy  dengan  nilai  0,244.  Hasil  dari  SPK  yang  dibangun  dengan  hasil perhitungan secara manual mendapatkan nilai yang sama. Ini artinya perhitungan metode WP yang ada pada sistem dapat dikatakan  “Valid”.  Selain  itu  pada  pengujian  menggunakan Black-Box  Testing seluruh  fungsionalitas  yang  diuji mendapatkan hasil “Berhasil”. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat berfungsi  dan bekerja dengan baik. Akan tetapi, perlu ada perbaikan yang dilakukan untuk penelitian selanjutnya. Perbaikan tersebut antara lain dengan mencoba algoritma multi-kriteria yang lainnya agar dapat dibandingkan metode mana yang menghasilkan keputusan yang paling  optimal.  Selain  itu  sistem  ini  dapat  dikembangkan  dengan  berbasiskan  Android,  sehingga user dapat menggunakannya melalui handphone tan perlu mengakses browser terlebih dahulu.

## REFERENCES
[1] F. Muharram, N. Shafira, F. Sartika, and A. N. Cahyo, Optimalisasi Peran Cendekiawan Dalam Meningkatkan Potensi Lokal dan Daya Saing Global Guna Menghadapi Revolusi Industri 4.0 . Bogor: Guepedia, 2020.
[2] M. W. S. Mubarok, Inspirasi Mahasiswa Berprestasi . Sukabumi: CV Jejak (Jejak Publisher), 2021.
[3] R.  Nuraini,  “Decision  Support  System  For  Hydroponic  Vegetable  Seed  Selection  Using  Exponential  Comparison  Method,” PILAR Nusa Mandiri J. Comput. Inf. Syst. , vol. 18, no. 2, pp. 123–130, 2022, doi: 10.33480/pilar.v18i2.3471.
[4] D.  Alamsyah,  R.  Nuraini,  and  M.  Bagir,  “Implementasi  Metode  Complex  Proportional  Asessment  (COPRAS)  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bluetooth Audio Transmitter,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 123–132, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1695.
[5] R.  Nuraini,  “Decision  Support  System  for  Projector  Selection  Using  the  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment Method,” Comput. Sci. Res. Its Dev. J. , vol. 14, no. 3, pp. 228–241, 2022, doi: 10.22303/csrid.14.3.2022.228-241.
[6] R.  Nuraini,  Y.  Daniarti,  I.  P.  Irwansyah, A.  A.  J.  Sinlae,  and  S.  Setiawansyah,  “Fuzzy  Multiple Attribute Decision  Making Menggunakan TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wireless Router,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 411–419, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4065.
[7] F. Yanti and T. Limbong, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar Berdasarkan Pendapatan Orang Tua dengan Metode Simple Additive Weighting,” JUKI  J. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 89–97, 2020.
[8] I. Mawarni, M. Taufik, and S. Mulyono, “Sistem Pendukung Keputusan Pencarian Tempat Bimbingan Belajar Bagi Calon Peserta SBMPTN Menggunakan Metode AHP,” J. Transistor Elektro dan Inform. (TRANSISTOR EI) , vol. 4, no. 2, pp. 119–131, 2022.
[9] H. Mustafidah and R. P. Mayasari, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode TOPSIS untuk Pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar,” SAINTEKS , vol. 15, no. 1, pp. 39–53, 2018.
[10]  V. M. M. Siregar, S. Sonang S, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 239–244, 2021.
[11]  M. R. Noviansyah et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Pada E-Commerce Menggunakan Metode Weighted Product,” in Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa (SENTRA) , 2019, pp. 43–53.
[12]  R.  Nuraini,  “Implementasi  Euclidean  Distance dan  Segmentasi K-Means  Clustering  Pada  Identifikasi  Citra  Jenis  Ikan  Nila,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[13]  R. I. Borman and A. Ansori, “Implementasi Augmented Reality pada Aplikasi Android Pegenalan Gedung Pemerintahan Kota Bandar Lampung,” J. Teknoinfo , vol. 11, no. 1, pp. 1–5, Jun. 2017, doi: 10.33365/jti.v11i1.2.
[14]  M. M. Muchlis, I. Fitri, and R. Nuraini, “Rancang Bangun Aplikasi Data Mining pada Penjualan Distro Bloods Berbasis Web menggunakan Algoritma Apriori,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 1, pp. 26–33, 2021.
[15]  R. Nuraini, “Klasifikasi Citra Jenis Kapasitor Menggunakan Kombinasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Principal Component Analysis,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 133–140, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1694.
[16]  I.  Ahmad,  A.  T.  Prastowo,  E.  Suwarni,  and  R.  I.  Borman,  “Pengembangan  Aplikasi  Online  Delivery  Sebagai  Upaya  Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri) , vol. 5, no. 6, pp. 4–12, 2021.
[17]  R. Nuraini, R. R. Al Hakim, T. Lisnawati, and W. T. Fariati, “Pengembangan Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian Siswa Secara Psikologis dengan Algoritma Decision Tree C . 45,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 220–227, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1045.
[18]  R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[19]  Y. R. Latif and J. Susilo, “Pengembangan Aplikasi Pemilihan Smartphone Android Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Android,” J. Inform. dan Bisnis , vol. 9, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[20]  I. M. S. D. Mahendra, M. A. Sudarma, and I. M. A. Suyadnya, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Dengan Metode Weighted Product Berbasis Web,” J. SPEKTRUM , vol. 7, no. 1, pp. 90–96, 2020.