Vol.11, No. 2, Tahun 2017 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Forum Mahasiswa dengan Metode Weighted Product
Lia Farokhah 1 , Adriani Kala’lembang 2
1,2 STMIK ASIA Malang
1 farokhah@asia.ac.id, 2 adriani.riny@gmail.com
ABSTRAK. Pemilihan  forum  bagi  mahasiswa  untuk  mencari  sebuah  forum  yang  berkualitas  dan  bisa  menjawab permasalahan  yang  mereka  hadapi  tentang  tema  perkuliahan merupakan  hal  yang  tidak  mudah. Umumnya,  mahasiswa atau  pengguna  menghadapi  kebingungan  dengan  banyaknya  variasi  forum  di  media  internet.  Pada  penelitian  ini, dirancang sistem pendukung keputusan pemilihan forum mahasiswa dalam memberikan solusi pemilihan forum terbaik. Metode  yang  digunakan  pada  studi  kasus  ini  adalah  Weighted  Product  dengan  kriteria  yang  dipakai  adalah  tanggal posting,  jumlah  jawaban  (answer),  jumlah  orang  yang  melihat  (views)  dan perangkingan  dari  situs  Alexa. Hasil pengujian  dari  aplikasi  mampu  menyeleksi  alternatif terbaik  untuk  pemilihan  forum.  Dalam  hal  ini,  alternatif  yang dimaksud yaitu hasil rekomendasi forum yang akan direkomendasikan ke mahaasiswa berdasarkan pembobotan kriteria- kriteria yang ditentukan. secara umum, Hasil dari empat pengujian validasi dan verifikasibisa disimpulkan bahwa forum yang direkomendasikan sudah sesuai dengan pembobotan yang dilakukan yaitu dengan nilai keakuratan sebesar 100%.

## Kata Kunci: MADM, Weighted Product, Sistem Pendukung Keputusan, Forum
ABSTRACT.The Selection of forums for students to find a quality forum and can answer their problems that they face about the theme of the lecture is not easy. Generally, students or users face confusion with the many variations of forums on the internet media. In this study, the decision support system designed the selection of student forums in providing the best forum selection solution. The method used in this case study is Weighted Product with the criteria used are the date of posting, the number of answers (answer), the number of people who see (views) and ranking from the Alexa site. Test results from the application are able to select the best alternative for forum selection. In this case, the alternative is the  recommendation  of  the  forum  that  will  be  recommended  to  the  students  based  on  the  weighting  of  the  criteria specified. In  general,  the  results  of  the  four  tests wirh  verification  and  validation  testing can  be  concluded  that  the recommended forum is in accordance with the weighting that is done with the value of accuracy of 100%.
Keywords: MADM, Weighted Product, Decision Support System, Forum

## 1. PENDAHULUAN
Forum merupakan  salah  satu  media  komunikasi  dalam  sebuah  kelompok.Forum  terdiri  dari beberapakelompok orang  yang  berbagi  informasi.Pengguna  forum biasanya  mem-posting  sebuah  bahasan dan nantinya ada umpan balik dari para member atau nonmember  yang  menanggapi.Hal ini tergantung  hak akses  yang  diberikan.Dalam  forum  biasanya  kita  mencari  berbagai  macam  hal  khususnya  sebuah  informasi yang  kita  butuhkan misalnya  forum  jual  beli, forum  untuk  tempat  belajar, forum  yang bisa menjawab pertanyaan dari masalah yang sedang kita hadapi dan masih banyak lagi.Keberadaan forum di media internet sangat  banyak  dan  beragam.  Hal  ini  menyebabkan pengguna bingung  untuk  memilih  forum  yang  akan dipilih.  Dalam  menghadapi  kebingungan  terkadang bisa saja pengguna menyasar  pada  forum-forum  yang tidak  jelas,  forum  tidak  produktif,  dan  forum  kurang  terpercaya.Dimana  pada  akhirnya tidak  menemukan jawaban masalah yang dibutuhkan.
Pemilihan  forum  secara  acak  atau  random  sering  dilakukan  dikarenakan  kurangnya  informasi  terhadap forum-forum  mana  yang  memiliki  kualitas  bagus.  Pengguna  lebih  banyak  mencari  melalui  bantuan search engine atau memilih forum-forum yang paling sering didengar saja. Disisi lain, ada banyak forum yang bisa menjadi pilihan.
Secara umum, bentuk forum yang ada masih dalam bentuk satu portal dengan satu pengelola.Penelitian yang  dilakukan  mencoba  untuk  memberikan  suatu  bantuan  rekomendasi forum secara  otomatis dengan kriteria  tertentu  melalui  sistem  perangkingan  dalam  menunjang  keputusan.  Disisi  lain,  akan  membantu pengguna memotong  waktu pencarian forum satu  persatu  terhadap  forum-forum  yang  ada di  internet.Tema yang  diambil  adalah pencarian forum  mahasiswa  tentang  pencarian e-learnng.Metode Perangkingan  dan pengambilan  keputusan  yang  dipakai  adalah Weighted  Product.Weighted  Product  merupakan  salah  satu metodeMulti-Attribute Decision Making(MADM) (Kusumadewi, 2006).Terdapat kriteria yang menjadi acuan
dalam penelitian rekomendasi  forum  yaitu tanggal  posting,  jumlah  jawaban  (answer),  jumlah orang  yang melihat (views) dan perangkingan dari situs Alexa.
Hasil dari  metode  yang  digunakan  adalah  perangkingan.Hal  ini  menjadi  masukan  kepada mahasiswa dalam  mengambil  keputusan  dalam  pemilihan  forum.Rekomendasi  yang  diberikan  didasarkan  pembobotan tertinggi berdasarkan kriteria nilai yang telah dimasukkan.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Definisi SPK secara sederhana adalah sebuah sistem yang digunakan sebagai alat bantu  menyelesaikan masalah  untuk  membantu  pengambil  keputusan  (manajer)  dalam  menentukan  keputusan  tetapi  tidak  untuk menggantikan  kapasitas  manajer  hanya  memberikan  pertimbangan.  Turban  (2005)  menyatakan  SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma. Definisi ini belum memberikan gambaran secara spesifik bahwa SPK  berbasis  komputer  dan  akan  beroperasi  online  interakif  ,  maka  dari  itu  muncul  berbagai  definisi mengenai SPK.
Little (1970) mendefenisikan SPK sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan  penilaian  guna  membantu  para  namajer  mengambil  keputusan.  Dia  menyatakan  bahwa  untuk  sukses, sistem  tersebut  haruslah  sederhana,  cepat,  mudah  dikontrol,  adaftif,  lengkap  dengan  isu-isu  penting,  dan mudah berkomunikasi.
Bonczek (1980) mendefenisikan SPK sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang  saling  berinteraksi:  sistem  bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi  antara  pengguna  dan komponen SPK lain), sitem pengetahuan (repositori pengetahuan domain  masalah  yang ada pada SPK baik 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). Konsep-konsep yang diberikan oleh defenisi tersebut sangat penting untuk memahami hubungan antara SPK dan pengetahuan.
Keen  (1980)  menerapkan istilah  SPK  untuk  situasi  dimana  sistem  ’final’  dapat  dikembangkan  hanya melalui  sutau  proses  pembelajaran  dan  evolusi  yang  adaftif.  Jadi,  ia  mendefinisikan  SPK  sebagai  suatu produk  dari  proses  pengembangan  dimana  pengguna  SPK,  pembangun  SPK,  dan  SPK  itu sendiri  mampu mempengaruhi satu dengan yang lainnya, dan menghasilkan evolusi sistem dan pola-pola penggunaan.Secara umum, sistem  penunjang  keputusan  (SPK)  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  terhadap  beberapa alternatif.

## 2.2 Weighted Product
Metode Weighted Product adalah salah satu metode penyelesaian pada masalah MADM. Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan atribut atau kriteria, dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya (Kusumadewi, 2006).
Metode weighted  product menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana rating setiap  atribut  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan  (Yoon, 1989).  Proses  ini  sama  halnya  dengan  proses  normalisasi.  Preferensi  untuk alternatif  Ai  diberikan  sebagai berikut:
= ∏ (1) Dengan i = 1, 2,…,m; dimana :
S menyatakan  preferensi alternatif dianalogikan sebagai vector S
X menyatakan nilai kriteria
W menyatakan bobot kriteria i menyatakan alternatif j menyatakan kriteria n menyatakan banyaknya kriteria
= 1 W j adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai berikut :
= ∏ ∏ ( ∗) dimana = 1,2, … , (2)
dimana
V
menyatakan preferensi alternatif dianalogikan sebagai vector V X
menyatakan nilai kriteria W menyatakan bobot kriteria i menyatakan alternatif j menyatakan kriteria n menyatakan banyaknya kriteria * menyatakan banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S

## 2.2.1 Algoritma Metode Weighted Product
Algoritma  weighted  product  adalah  tahapan  metode  penyelesaian  dari  masalah  MADM.  Metode weighted  product  mengevaluasi  m  alternatif ( = 1, 2, … , ) terhadap  sekumpulan  atribut  atau  kriteria ( = 1, 2, . . , ) , dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya. Matriks keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut X diberikan sebagai :
= … ⋮ ⋱ ⋮
…
dimana merupakan  rating  kinerja  alternatif  ke-i  terhadap  atribut  ke-j. 1 menunjukan  matriks  keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut dalam penulisan berbentuk tabel yang berisi rating kinerja.
Tabel 1. Rating Kinerja
Kriteria Alternatif C 1 C 2 …… C n A 1 X 11 X 12 …… X 1n A 2 X 21 X 22 …… X 2n : : : : : : : : : : A m X m1 X m2 …… X mn
Nilai bobot yang menunjukkan tingkat kepentingan relatif setiap atribut, diberikan sebagai, W:
= { , , … , }
Secara singkat, algoritma dari metode weighted product ini adalah sebagai berikut :
1. Melakukan normalisasi bobot untuk menghasilkan nilai ∑ = 1 . dimana j = 1, 2, …, n adalah banyak alternatif.
2. Menentukan  kategori  dari  masing-masing  kriteria,  apakah  termasuk ke  dalam  kriteria  keuntungan atau kriteria biaya.
3. Menentukan nilai vektor S dengan mengalikan seluruh kriteria bagi sebuah alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk kriteria keuntungan dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada kriteria biaya.
4. Menentukan nilai vektor V yang akan digunakan untuk perangkingan.
5. Membandingkan nilai akhir dari vektor V.
6. Menentukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan Input
Adapun Inputkriteria yang  digunakan  untuk  melakukan  proses  pengambilan  keputusan ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Analisis Kebutuhan Input No Kriteria 1 Views 2 Answers 3 Rangking Alexa 4 Tanggal Posting
Tabel 2 menjelaskan bahwa proses pengambilan keputusan yang mempengaruhi pemilihan rekomendasi forum  ada beberapa  kriteria  yaitu Views (banyaknya  yang  melihat), Answer (jawaban)  mempengaruhi interaktifitas  forum, rangking  alexa,  Alexa  merupakan suatu  situs  yang  menyediakan  sarana  untuk mendapatkan  informasi  tentang  peringkat  suatu  situs,  beberapa  orang  mendasari  kesuksesan  website  atau blog  mereka  dari  bagusnya  ranking  mereka  di  alexa,  semakin  kecil  nilai  alexa  rank  anda  semakin  bagus posisi  peringkat  anda  di  alexa.Forum-forum  yang  diambil  menggunakan  perangkingan  global  bukan  lokal atau  Indonesia  saja.  Kriteria  rangking  alexa  dipakai  untuk  merekomendasi  forum  yang  menandakan kesuksesan  peringkat  suatu  situs,  dan  kriteria  tanggal  posting  untuk  menandakan  forum  yang update. Kriteria-kriteria  tersebut  dipakai sehingga  nantinya  akan  dihasilkan output yang  berasal  dari  kelayakan alternatif rekomendasi yang dihasilkan dari proses perangkingan.

## 3.2 AnalisisKebutuhan Output
Output yang  dihasilakan  dari  alternatif  yang  mempunyai  nilai  tertinggi  dari  pada  nilai  alternatif  yang lain. Hasil yang dikeluarkan oleh program adalah nilai setiap kriteria yang ada, karena dalam setiap kriteria memiliki nilai bobot yang berbeda dengan kriteria yang lainnya 3.3 Flowchart
Data yang sudah didapat akan diurutkan berdasarkan bobot nilai dari setiap hasil pencarian. Untuk menghitung  bobot  nilai  tersebut  digunakan  metode weighted  product. Flowchart proses  perhitungan menggunakan metode weighted product ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Metode Weighted product

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun forum yang akan dirangking pada navigasi mahasiswa adalah sebagai berikut:
a. E-Learning Forum
- Programming
1. programmingforums.org
2. sekolahkoding.com
3. https://stackoverflow.com/
4. https://www.programmersheaven.com/
- Jaringan
1. http://www.networking-forum.com/
2. http://www.forummikrotik.com/
3. http://www.techsupportforum.com/forums/f134/
4. https://forums.techguy.org/forums/networking.53/
- Desain Grafis
1. http://insight.design/forum/
Mulai
Data situs dan kriteria
Menentukan nilai bobot Menentukan nilai vector S Menentukan nilai vector V Membandingkan nilai vector V Urutan alternatif terbaik Selesai
2. http://www.graphicdesignforum.com/forum/
3. graphicdesignforums.co.uk
b. Perangkingan Alexa Global
Adapun perangkingan forum di atas sebagai berikut:
Tabel 3. Komposisi Perangkingan Page Range Alexa
PROGRAMMING programmingforums.org
sekolahkoding.com
https://stackoverflow.com/
https://www.programmersheaven.com/

## DESAIN GRAFIS
http://insight.design/forum/
http://www.graphicdesignforum.com/forum/

## GRAPHICDESIGNFORUMS.CO.UK
JARINGAN http://www.networking-forum.com/ http://www.forummikrotik.com/
http://www.techsupportforum.com/forums/f134/
https://forums.techguy.org/forums/networking.53/
Tabel 4. Komposisi Implementasi Weighted product
Jenis Bobot W bobot (%) Kriteria Jenis Cost/Benefit Hot - threads 1 11% Views Benefit 2 22% Answers Benefit 1 11% Rank alexa Benefit 5 56% Last update/Tgl Posting Benefit Hot- reviews 1 13% Views Benefit 1 25% Rank alexa Benefit 1 13% Last update/Tgl Posting Benefit 5 63% Answers Benefit
Pada prosentase hot-threads pada tabel 4 bertujuan untuk membuat kategori hot threads didasarkan pada faktor  tanggal  posting  terbaru  supaya  member  forum  mendapatkan  informasi-informasi  terbaru,  jawaban yang  menunjukkan interaksi forum  kemudian views dan ranking alexa global untuk  mengetahui popularitas forum.
Pada prosentase hot reviews pada tabel 4 bertujuan untuk membuat kategori hot reviews didasarkan pada jawaban  member  forum  supaya  member  lain  mendapatkan  informasi  yang  lebih  banyak  dari  tema  yang dicari,  kemudian  di  ikuti  oleh  kriteria  rank  global  alexa  untuk  popularitas  forum, viewsdan last update/ tanggal  posting. Adapun salah  satu  studi  kasus perhitungan Weighted  Productpada  navigasi Hot Threadssebagai berikut:
Tabel 5. Tabel Data Hot Threads No Nama Forum Views Answer Rangking Alexa Last Update 1 Judul 1 stackoverflow 4.035.147 69 56 3 2 Judul 2 stackoverflow 3.587.335 52 56 2 3 Judul 3 stackoverflow 856.085 40 56 1 Perbaikan bobot (W j )
= _ ∑ _ (3)
1( ) =
1 1 + 2 + 1 + 5 = 0.11 2( ) = 2 1 + 2 + 1 + 5 = 0.22
3( ) =
1 1 + 2 + 1 + 5 = 0.11
4( ) =
5 1 + 2 + 1 + 5 = 0.55

## 4.1.1 Menentukan Nilai Vektor S i
Setelah menentukan nilai bobot W, langkah selanjutnya adalah menentukan nilai vektor S i . Dimana data judul yang ada akan dipangkatkan dengan bobot dari masing-masing kriteria. Untuk kriteria keuntungan berpangkat positif. Rumus menghitung nilai vektor S i ditunjukkan pada persamaan 4
Menghitung vektor S i = ∏ (4)
Beberapa perhitungan vektor S i berdasarkan data yang ada pada Tabel 5, antara lain: 1 = 4035147 . 69 . 56 . 3 . = 38.53 2 = 3587335 . 52 . 56 . 2 . = 28.60 3 = 856.085 . 40 . 56 . 1 . = 15.75

## 4.1.2 Menentukan Nilai Vektor V i
Setelah  menghitung  nilai  vektor  S i ,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  vektor  V i . Menghitung  vektor  V i adalah  dengan  cara  membagi  hasil  masing-masing  vektor  S i dengan  jumlah  seluruh vektor S i . Rumus menghitung nilai vektor V i ditunjukkan pada persamaan 5.
Menghitung vektor V i
= ∑ (5) 1 = . .
. . = 0.464 2 = 28.60 38.53 + 28.60 + 15.75 = 0.345 3 =
15.75 38.53 + 28.60 + 15.75 = 0.190
Tabel 6. Tabel Hasil Perhitungan Nilai Vektor V i No Nama Vektor V Hasil 1 Judul 1 V1 0.464 2 Judul 2 V2 0.345 3 Judul 3 V3 0.190

## 4.1.3 Hasil Akhir
Setelah  semua  data  dihitung,  langkah  selanjutnya  adalah  pengurutan  bobot  nilai  mulai  dari  hasil yang terbesar sampai hasil yang terkecil. Beberapa hasil pengurutan data judul yang ditunjukkan pada Tabel 7
Tabel 7. Hasil Pengurutan Hasil V i No Nama Forum Views Answer Rangking Alexa Last Update Hasil 1 Judul 1 stackoverflow 4.035.147 69 56 3 0.464 2 Judul 2 stackoverflow 3.587.335 52 56 2 0.345 3 Judul 3 stackoverflow 856.085 40 56 1 0.190

## 4.2 Tampilan dan Pengujian

## A. Antarmuka Aplikasi
Pada  antarmuka  home,  terdiri  dari  empat  navigasi  pokok  berdasarkan  profil  pengguna  yaitu mahasiswa, dosen, alumni dan circle (berdasarkan hobi).Antarmuka ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Antarmuka Home Pencarian Forum
Ketika profile pengguna mahasiswa diklik akan ada 4 cara pencarian forum yaitu berdasarkan  hot threads, hot reviews, pencarian dengan form dan pencarian berdasarkan kategori.  Antarmuka ditunjukkan pada Gambar 3. Pada penelitian ini focus pada navigasi forum untuk mahasiswa.
Gambar 3. Antarmuka Home Profil Mahasiswa

## B. Pengujian
Pada tahap pengujian sistem digunakan proses verifikasi dan validasi. Proses verifikasi adalah menjawab pertanyaan  apakah  model  matematis  yang  digunakan  sudah  menghasilkan  nilai  yang  benar.  Metode  yang digunakan  untuk  verifikasi  ini  adalah  membandingkan  hasil  keluaran  sistem  dengan  perhitungan  numeric (Daellenbach, 2005).Verifikasi juga diartikan menguji apakah semua modul dalam prototipe yang dirancang telah  dapat  berjalan  dengan  baik,  hal  ini  dilakukan  dengan  menjalankan  (melakukan  simulasi)  dengan
menggunakan data hipotesis (Whitten, 2000). Setelah dilakukan simulasi hasil diperoleh terdapat pada tabel 8 dan hasil pengujian ditunjukkan pada Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6, Gambar 7, Gambar 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian Modul dalam Prototipe Pengujian ke- Hasil Simulasi Hot Threads 1 1 Berhasil sesuai pembobotan kriteria Hot Threads 2 2 Berhasil sesuai pembobotan kriteria Hot Threads 3 3 Berhasil sesuai pembobotan kriteria Hot Reviews 4 Berhasil sesuai pembobotan kriteria
Dari  hasil  empat  kali  pengujian,  didapatkan akurasi  sebesar  100%  terhadap error yang muncul.
= . 100% = 100%

## Gambar 4. Pengujian ke-1
Pada pengujian ke-1 pada Hot Threads, dimana forum yang dibandingkan adalah satu forum yaitu stackflow, tema yang direkomendasikan sudah terurut sesuai kriteria yaitu tanggal posting dimana pada pengujian sudah berurut  dari  tanggal  21  Agustus  2017,  17  Agustus  2017  dan  13  Agustus  2017  kemudian  diikuti  dengan kriteria answer sudah  terurut  dengan  komposisi  69 answer,  52 answer,  42 answer,  kriteria views dan rangking  diberi  pembobotan  yang  sama  karena  rangking  forumnya  sama  sehingga  kita  bias  melihat  pada kriteria views yang sudah terurut secara rangking yaitu 4.035.147 views, 3.587.335 views, dan 856.085 views.
Sama halnya Gambar 4 Pada pengujian ke-2 ditunjukkan Gambar.5 Tanggal posting sudah terangking secara tertinggi sampai terendah diikuti jumlah jawaban yang sama-sama 0, dank arena views dan rangking dibuat sama pembobotannya sehingga kita tinggal melihat viewsnya yaitu sudah terurut juga berdasarkan nilai tertinggi.

## Gambar 6. Pengujian ke-3
Pada  pengujian  ke-3  kita mengujian  hot  treads  forum  dengan  situs  forum  yang  berbeda  yaitu ditunjukkan pada  Gambar  6,    Urutan  situs  yang  direkomendasikan  sudah  berurut  berdasarkan  tanggal  posting  sudha terurut  dari  nilai  tertinggi  sampai  terendah  diikuti,  jumlah  jawaban  yang  sama  yaitu  0 answers,  kemudian views dan  rangking  alexa  yang  ada  pada  pembobotan  yang  sama dimana  karena  situs  forum http://www.techsupportforum.com/forums/f134/ menempati page global alexa 14.760 dan https://www.programmersheaven.com/ menempati  page  rank  alexa  157.467  dimana  posisi  situs http://www.techsupportforum.com/forums/f134/ menempati jauh  lebih  tinggi  pembobotannya  daripada https://www.programmersheaven.com/ (dimana perangkingan global alexa semakin kecil semakin tinggi dan popular situsnya maka dari hasil percobaan ketiga posisi keduanya sudah terurut dari tertinggi ke yang rendah diikuti dengan views.
Gambar 7. Hasil OuputSalah Satu Hot Threads

## Gambar 8. Pengujian ke-4
Pada  Pengujian  hot  reviewsyang  ditunjukkan  Gambar  8 kriteria  pembobotan  berbeda  dengan  hot  threads dimana dirangking dari kriteria answer, rangking global alexa, view dan tanggal posting dengan posisi yang sama.  Dari  hasil  hot  reviews diatas  perangkingannya  sudah  sesuai  yaitu  dari answer yang  berurutan  43 answer,  42 answer,  42 answer kemudian  diikuti  rangking  alexa  yang  tidak  diperhitungkan  karena  masih dalam satu situs forum, views dengan urutan 2.958 views, 2.731 views, 2.703 views dan diikuti urutan tanggal posting yang dinilai kriteria paling bawah. Pada kasus pengujian ke-4 kriteria ke 4 yaitu tanggal posting tidak terlalu diperhatikan karena kalah dengan pembobotan jumlah jawaban.

## Gambar 9. Ilustrasi hasil ouputhot reviews

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan pembahasan,  maka  kesimpulan  yang  dapat diambil  adalah situs  dengan dengan urutan  paling  atas  memiliki  nilai  paling  tinggi  dan direkomendasikan  ke mahasiswa  dalam  pemilihan forum  dengan  nilai  prosentase  akurasi  sebesar  100%  dengan  metode  pengujian  validasi  dan  verifikasi sebanyak empat data yang diujikan sesuai pembobotan kriteria yang telah ditentukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Bishop,  C.  B.,  Bishop,  M.  B.,  Whitten,  K.  W.,  (2000),  Standard  and microscale  experiment  in  general chemistry, Fourth edition, Saunders College Publishing, USA, 22 – 23
Bonczek, RH, dkk (1980), THE EVOLVING ROLES OF MODELS IN DECISION SUPPORT SYSTEMS, A Journal Of The Decision Science Institute, Volume 11,Issue 2, April 1980.
Daellenbach  H.  G.  dan  McNickle  D.  C.  (2005)  :  Management  Science:  Decision  Making  through  Systems Thinking, Palgrave Macmillan, Hampshire.
H. Yang and J. Tang. (2003). “Effects Of Social Network On Students ’ Performance : A Web -Based Forum Study In Taiwan,” vol. 7, no. 3, pp. 93 – 107
Jaya,  Putra  (2013).  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Bonus  Karyawan  Menggunakan  Metode Weighted Product (WP) (Studi Kasus: PT. Gunung Sari Medan”. Pelita Informasi Budi Darma, Vol.
V, No. 2, pp. 90-95.
Keen, P. G. W. (1980). Adaptive Design for Decision Support Systems, Data Base, Vol. 12, No. 1 dan 2.
Kusumadewi,  S.,  et.all.  (2006). “Fuzzy  Multi -Attribute  Decision  Making  (FUZZY MAD M)”,  Graha  Ilmu, Yogyakarta
L. Shi, B. Sun, L. Kong, and Y. Zhang. (2009). “Web Forum Sentiment Analysis based on Topics,” pp. 148 – 153
Little, J.  D.  C.  (1970).  Models  and  Managers:  The  Concept  of  a  Decision  Calculus,  Management  Science, Vol. 16, N0. 8.
Rani,Sasika. (2014). “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Berbasis Web Dengan Metode Weighted Product”. Skripsi. Teknik informatika , STMIK Budidarma Medan.
Turban, Efraim, et al.(2005).Decision Support Systems and Intelligent Systems.7th Ed. New Jersey. Pearson Education.