Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Implementasi Metode WASPAS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik
Syahriani Syam 1 , Nia Komalasari 2
1,2 Teknik Informatika, Universitas Islam Syekh Yusuf, Tangerang, Indonesia
Email: ssyam@unis.ac.id 1 , nia@unis.ac.id 2

## Abstrak
Pendidikan  memainkan  peran  krusial  dalam  pembangunan  masyarakat,  dan  kualitas pendidikan sangat bergantung pada kualitas dosen. Oleh karena itu, pemilihan dosen terbaik menjadi  aspek  vital  dalam  meningkatkan  mutu  pendidikan.  Dalam  rangka  meningkatkan objektivitas  dan  efisiensi  dalam  proses  pemilihan  dosen,  penelitian  ini  mengusulkan implementasi  metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  dalam sistem pendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode WASPAS  guna  meningkatkan  keakuratan  dan  efisiensi  dalam  pemilihan  dosen  Terbaik. Dengan  menggabungkan  metode  analisis  multikriteria,  penelitian  ini  berfokus  pada pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  memberikan  evaluasi  holistik terhadap kualifikasi dan kinerja dosen Pendekatan metodologis penelitian melibatkan beberapa tahap kritis. Pertama, identifikasi kriteria penilaian dilakukan melalui kajian literatur dan konsultasi  dengan  pakar  pendidikan.  Kedua,  bobot  diberikan  pada  setiap  kriteria menggunakan  teknik  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  menentukan  tingkat signifikansi  relatifnya.  Selanjutnya,  metode  WASPAS  diterapkan  untuk  mengevaluasi kualifikasi  dan  kinerja  dosen  berdasarkan  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Hasil: Implementasi metode WASPAS dalam sistem pendukung keputusan pemilihan dosen Terbaik menghasilkan hasil yang positif. Sistem yang dikembangkan mampu memberikan evaluasi yang  lebih  rinci  dan  obyektif  terhadap  kualifikasi  dan  kinerja  dosen.  Penggunaan  bobot kriteria yang dihasilkan dari AHP memberikan kejelasan dalam menentukan prioritas yang sesuai.Penggunaan  sistem  ini  memberikan  manfaat  signifikan  dalam  meningkatkan transparansi dan ketepatan dalam pengambilan keputusan, sehingga memudahkan pemilihan Dosen  Terbaik  secara  lebih  objektif.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  pada  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  konteks  pendidikan, membantu  institusi  pendidikan  dalam  menyeleksi  dosen  yang  paling  sesuai  dengan kebutuhan  dan  standar  yang  ditetapkan.  Kesimpulan:  Dengan  memadukan  metode WASPAS,  AHP,    penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  sistem pendukung keputusan yang lebih canggih dalam pemilihan Dosen Terbaik. Dengan demikian, diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi pada peningkatan kualitas pendidikan melalui penempatan dosen yang lebih tepat dan efisien.
Kata kunci: AHP, Implementasi, Sistem Pendukung Keputusan, WASPAS

## A. Pendahuluan
Dalam era pendidikan yang berkembang pesat, pemilihan Dosen Terbaik menjadi elemen  kunci  dalam  meningkatkan  kualitas  proses  belajar-mengajar.  Keberhasilan sistem pendidikan sangat bergantung pada kompetensi, dedikasi, dan kualitas dosen.
Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860

## Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Oleh karena itu, penting untuk memiliki sistem yang dapat mendukung pengambilan keputusan yang tepat dalam pemilihan dosen.
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) menawarkan pendekatan  sistematis  dan  terstruktur  dalam  mengevaluasi  sejumlah  kriteria  yang relevan, memungkinkan penentuan dosen terbaik secara obyektif. Penelitian ini akan menggali potensi implementasi metode WASPAS dalam sistem pendukung keputusan untuk memperkuat proses pemilihan dosen terbaik.
Seperti pada penelitian sebelunyaa yang serupa dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan Metode WASPAS dimana Setiap tahun  nya  sekolah  ini  melakukan  pemilihan  guru  terbaik  sebagai  bentuk  apresiasi sekolah  dan  memotivasi  guru  untuk  dapat  meningkatkan  kualitas  pendidikan  di sekolah , Biasanya untuk memilih Guru Terbaik dilakukan oleh Kepala Sekolah yang sudah berpengalaman. Masalah yang terjadi yaitu ketika Kepala Sekolah tidak berada ditempat  saat  keputusan  diperlukan  dan  pemilihan  dilakukan  tidak  menggunakan pencatatan  atau  berdasarkan  laporan  yang  sesuai  sehingga  mengakibatkan kecemburuan bagi  Guru-Guru  yang  tidak  terpilih. (Sabri, 2021).  Kemudian  penelitin lain  yang  berjudul  Sistem  pendukung  Keputusan  Pemiihan  Dosen  Terbaik  dengan Metode  WP  dimana  Dalam  memebangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan tentunya  dengan  menerapkan  metode  dalam  pengolahan  datanya  sehingga  akan menghasilkan nilai keputusan sesuai dengan yang diharapkan. Dalam pemilihan dosen terbaik  tentunya  membutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu mengolah  setiap  data  dosen  agar  menghasilkan  sebuah  nilai  kesimpulan  sebagai alternatif  keputusan  untuk  menentukan  dosen  yang  dianggap  terbaik.Hal  ini  juga menjadi sebuah nilai tambah bagi Kampus STMIK Royal dengan memiliki manajemen yang  sudah  terkomputerisasi  secara  menyeluruh  sebagai  Pendukung  nilai  akreditas kampus  dengan  memanfaatkan  bidang  teknologi  informasi  sampai  dengan  bagian terkecil  untuk  mempermudah  kegiatan  kampus,  salah  satunya  adalah  pemanfaatan sistem pendukung keputusan dalam menentukan dosen terbaik(Marpaung et al., 2018). Selanjutnya  Penelitian  lain  Sstem  Penilaian  Dosen  Berprestasi  menggunakan Metode Waspas. Dosen merupakan tenaga akademik yang bertugas merencanakan dan melaksanakan  proses  pembelajaran,  menilai  hasil  pembelajaran,  melakukan pembimbingan  dan  pelatihan,  serta  melakukan  penelitian  dan  pengabdian  pada masyarakat.  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  dosen  berprestasi  ini menggunakan  metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  sebagai pengolahan  data  dosen  untuk  menghasilkan  urutan  yang  memiliki  nilai  tertinggi sebagai dosen berprestasi. Dalam pemilihan dosen terbaik di Politeknik Negeri Malang terdapat  beberapa  komponen  atau  kriteria  penilaian  yang  telah  ditetapkan  yang merupakan  hasil  penyesuaian  berdasarkan  rumusan  yang  terdapat  dalam  Pedoman Umum  Pemilihan  Dosen  terbaik.  Berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan  terlihat bahwa  proses  pemilihan  dosen  terbaik  merupakan  permasalahan  yang  melibatkan banyak  komponen  atau  kriteria  yang  dinilai  (multikriteria),  sehingga  dalam penyelesaiannya  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan

## JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis)
Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
multikriteria.  Dengan  mengacu  terhadap  permasalahan  di  atas  maka  dibuat  sistem pendukung keputusan dosen terbaik dengan menggunakan metode algoritma Weight Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  yang  lebih  akurat  untuk  mentukan nilai  bobot  prioritas  kriteria  dan  melakukan  perangkingan  dalam  menentukan  hasil urutan yang memiliki nilai tertinggi sebagai dosen berprestasi.
Dengan mengacu terhadap permasalahan di atas maka dibuat  sistem pendukung keputusan dosen terbaik dengan menggunakan metode algoritma Weight Aggregated Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  yang  lebih  akurat  untuk  mentukan  nilai  bobot prioritas kriteria dan melakukan perangkingan dalam menentukan hasil urutan yang memiliki nilai tertinggi sebagai dosen berprestasi.

## B. Metode Penelitian
Metode  WASPAS  adalah  metode  yang  dapat  mengurangi  kesalahan  atau mengoptimalkan  dalam  penaksiran  untuk  pemilihan  nilai  tertinggi  dan  terendah. Demikian,  tujuan  utama  pendekatan  MCDM  adalah  memilih  opsi  terbaik  dari sekumpulan alternatif dihadapan berbagai kriteria yang saling bertentangan (Syam et al.,  2023).  Metode  Wasapas  ini  bisa  di  selesaikan  dengan  membuat  sebuah  program dengan  menggunakan Bahasa  pemrograman  ini  antara  lain  HTML,  PHP,  dan Javascript.
Metode  WASPAS  merupakan  kombinasi  unik  dari  pendekatan  MCDM  yang diketahui  yaitu  model  jumlah  tertimbang  (Weighted  sum  model/WSM)  dan  model produk tertimbang (WPM) pada awalnya membutuhkan normalisasi linier dari elemen matriks keputusan dengan menggunakan dua persamaan.(Mahendra et al., 2023)
Berikut merupakan langkah-langkah kerja dari metode WASPAS. yaitu :

## 1. Mempersiapkan sebuah Matriks
𝑋 = | 𝑥11 𝑥12 … 𝑥1𝑛 𝑥21 𝑥22 … 𝑥2𝑛 … 𝑥𝑀1 … 𝑥𝑀2 … … … 𝑥𝑀𝑛 |
………………………. (1)

## 2. Menormalisasikan nilai
a. Kriteria Benefit
𝑋̅𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋 𝑖 𝑋𝑖𝑗 ……………………… (2)
b. Kriteria Cost
𝑋̅𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 ……………………… (3) 3. Menghitung nilai Alternatif (Qi) 𝑄𝑖 = 0.5  ∑ 𝑋𝑖𝑗𝑤 𝑛 𝑗=1 + 0.5  ∏ (𝑥𝑖𝑗) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ………………… (4)
Keterangan :
Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Qi = Nilai dari Q ke i
XijW  = Perkalian nilai Xij dengan nilai (bobot) W
0.5 = Ketetapan Metode Waspas
4. Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi

## C. Hasil dan Pembahasan
Dalam  perhitungan  manual  ini  dimana  kita  akan  mencari  Dosen  Terbaik  dari sebuah  Kmapus  dengan  data  Kriteria  Pengajaran,  Penelitian,  Pengabdian  kepada masyarakat,  Pengembangan  diri,  dan  Pengetahuan  Program  Studi.  Dengan pembobotan seperti pada tabel di bawah ini :

## Data Kriteria
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot C1 Pengajaran Benefit 0.30 C2 Penelitian Benefit 0,25 C3 Pengabdian Masyarakat Benefit 0,20 C4 Pengembangan Diri Benefit 0,15 C5 Pengetahuan Bidang Studi Benefit 0,10
Dari Data Kriteria di atas di pecah menjadi sub Kriteria di mana masing – masing mempunyai bobot berdasarkan sub kriterianya.

## Data Sub Kriteria Akademik
Tabel 2. Data Sub Kriteria Pengajaran
Sub Kriteria Bobot Respon mahasiswa 4 Efektifitas Materi Pembelajaran 3 Metode Pengajaaaran Inovatif 2 Partisipasi dan Keterlibatan Mahasiswa 1

## Data Sub Kriteria Penelitian
Tabel 3. Data Sub Kriteria Penelitian Sub Kriteria Bobot Jumlah dan Kualitas Publikasi Ilmiah 4 Kontribusi pada Kegiatan Institusi 3 Partisispasi Pada Proyek Terapan 2 Pembaruan Pengetahuan Terkini 1

## JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis)
Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Data Sub Kriteria Pengabdian
Tabel 4. Data Sub Kriteria Pengabdian Masyarakat
Sub Kriteria Bobot Partisipasi pada Proyek PKM 3 Penyuluhan dan Pelatihan Masyarakat 2 Penerapan hasil Penelitian 2 Inovasi Pada PKM 1

## Data Sub Kriteria Pengembangan Diri
Tabel 5. Data Sub Kriteria Pengembangan Diri Sub Kriteria Bobot partisipasi dalam Pelatiandan Workshop 3 Keikutsertaan dalam Kegiatan Pengembangan Akademis 2 Keterlibatan dalam Kegiatan Pengembangan Institusional 3 Keterlibatan dalam Komunitas Profesi 2 Pengembangan Keterampilan dan Keahlian Baru 1

## Data Sub Kriteria Pengetahuan Bidang Studi
Tabel 5. Data Sub Kriteria Pengetahuan Bidang Studi Sub Kriteria Bobot Pembaruan Pengetahuan Terkini 3 Kontribusi pada Pengembangan Teori atau Metodologi 3 Penghargaan dan Reputasi dalam Bidang Studi 2 Kontribusi pada Kegiatan Ilmiah 2 Partisipasi dalam Komunitas Ilmiah (Bobot: 1%) 1

## Data Alternatif
Dalam  proses  penemtuan  Dosen  Terbaik  dibutuhkan  alternatif  dan  kriteria  yang dijadikan dalam pengambilan suatu keputusan Dosen Terbaik  dengan cepat dan tepat yaitu  Data alternatif yang dijadikan sample yaitu ada lima orang  Dosen
Tabel 6. Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Dosen 1 4 1 3 3 1 Dosen 2 3 4 3 3 3 Dosen 3 2 3 1 2 3 Dosen 4 4 3 2 1 1 Dosen 5 1 4 2 1 2
Setelah Data Kriteria dan Data Alternatif sudah di dapatkan kemudian  di hitung berdasarkan langkah kerja Metode WASPAS.
Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Langkah Perhitungan Manuaal  Metode WASPAS

## 1. Matrik Keputusan
Tabel 7. Matrik Keputusan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Dosen 1 4 1 3 3 1 Dosen 2 3 4 3 3 3 Dosen 3 2 3 1 2 3 Dosen 4 4 3 2 1 1 Dosen 5 1 4 2
1 2 𝑋𝑖𝑗 = ( 4
3 2 1 3 3 4 3 3 3 1 2 1 3 3 4 3 2 1 1 1 4 2 1 2) 2. Normalisasi Matrik Dosen 1
C1 = 4/4   = 1,000 C2 = 1/4  = 0,250 C3 = 3/3  = 1,000 C4 = 3/3   = 1,000 C5 = 1/3  = 0,333
Dosen 2 C1 = 3/4   = 0,750 C2 = 4/4  = 1,000 C3 = 3/3  = 1,000 C4 = 3/3   = 1,000 C5 = 3/3  = 1,000
Dosen 3 C1 = 2/4   = 0,500 C2 = 3/4  = 0,750 C3 = 1/3  = 0,333 C4 = 2/3   = 0,667 C5 = 3/3  = 1,000
Dosen 4 C1 = 4/4   = 1,000 C2 = 3/4  = 0,750 C3 = 2/3  = 0,667 C4 = 1/3   = 0,333 C5 = 1/3  = 0,333
Dosen 5 C1 = 1/4   = 0,250 C2 = 4/4  = 1,000

## JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis)
Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## C3 = 2/3  = 0,667
C4 = 1/3   = 0,333 C5 = 2/3  = 0,667
Tabel 8. Tabel Normalisasi Matrik Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Dosen 1 1,000 0,250 1,000 1,000 0,333 Dosen 2 0,750 1,000 1,000 1,000 1,000 Dosen 3 0,500 0,750 0,333 0,667 1,000 Dosen 4 1,000 0,750 0,667 0,333 0,333 Dosen 5 0,250 1,000 0,667 0,333 0,667

## 3. Nilai preferensi (Qi)
Dosen1 = ( 0.5 x ((1x0,30) + (0,250x0,250) + (1x0,20) +(1x0,15)+ (0.333x0,1))) + ( 0.5 x (10,30 x
0,2500,250 x 10,20 x 10,15 x 0.3330,10)) = 0,5313
Dosen 2 = ( 0.5 x ((0,750x0,30) + (1x0,250) + (1x0,20) +(1x0,15)+ (1x0,1))) + ( 0.5 x (0,7500,30 x
10,250 x 10,20 x 10,15 x 10,10)) =0,6918
Dosen 3 = ( 0.5 x ((0,5x0,30) + (0,750x0,250) + (0,333x0,20) +(0,667x0,15)+ (1x0,1))) + ( 0.5 x
(0,50,30 x 0,7500,250 x 0,3330,20 x 0,6670,15 x 10,10))= 0,4448
Dosen 4 = ( 0.5 x ((1x0,30) + (0,750x0,250) + (0,667x0,20) +(0,333x0,15)+ (0.333x0,1))) + ( 0.5 x
(10,30 x 0,7500,250 x 0,6670,20 x 0,3330,15 x 0.3330,10))=0,5151 Dosen 5 = ( 0.5 x ((0,250x0,30) + (1x0,250) + (0,667x0,20) +(0,333x0,15)+ (0.667x0,1))) + ( 0.5 x (0,2500,30 x 10,250 x 0,6670,20 x 0,3330,15 x 0,6670,10))=0,4114
Tabel 9. Nilai Qi No  Alternatif Nilai Qi 1 Dosen 1 0,5313 2 Dosen 2 0,6918 3 Dosen 3 0,4448 4 Dosen 4 0,5151 5 Dosen 5 0,4114
Dari Hasil dari Tabel di atas menunjukkan bahwa Dosen 2 Memiliki Nilai Qi Paling Tinggi sehingga dapat di simpulkan yang  dapat di rekomendasikan menjadi  Dosen Terbaik Ialah Dosen 1 dengan Nilai Qi 0,6918.
Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## D. Kesimpulan
Dari  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  menggunakan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment  (WASPAS)  untuk  menentukan  Dosen  Terbaik  telah  berhasil  dilakukan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyusun  kriteria  dan  subkriteria  yang  relevan, memberikan bobot pada setiap kriteria, serta mengembangkan metode evaluasi kinerja dosen yang lebih objektif dan sistematis.
Kesimpulan utama dari penelitian ini adalah:
1. Pengembangan Kriteria dan Subkriteria: Telah berhasil dikembangkan kriteria dan subkriteria yang komprehensif untuk mengevaluasi kinerja dosen, mencakup aspek pengajaran,  penelitian,  pengabdian  masyarakat,  pengembangan  diri,  dan pengetahuan bidang studi.
2. Penetapan Bobot: Bobot relatif untuk setiap kriteria dan subkriteria telah ditentukan dengan  melibatkan  pemangku  kepentingan,  sehingga  mencerminkan  tingkat kepentingan relatif masing-masing aspek dalam menilai kinerja dosen.
3. Implementasi Metode WASPAS: Metode WASPAS telah berhasil diimplementasikan dalam  SPK,  memungkinkan  perankingan  dosen  berdasarkan  nilai  kinerja  mereka sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Metode ini memberikan solusi yang lebih efektif dan efisien dalam pengambilan keputusan.
4. Dukungan  Keputusan  Dosen  Terbaik:  SPK  ini  memberikan  dukungan  yang signifikan dalam pemilihan Dosen Terbaik dengan memberikan gambaran holistik tentang kinerja dosen dari berbagai aspek, membantu pimpinan perguruan tinggi atau pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih informasional.
5. Relevansi  dan  Aplikabilitas:  Kriteria  dan  metode  yang  dikembangkan  dalam penelitian ini memiliki relevansi dan aplikabilitas dalam konteks pendidikan tinggi, dapat  diadopsi  dan  disesuaikan  oleh  berbagai  institusi  pendidikan untuk  menilai dan memperbaiki kinerja dosen.

## Daftar Pustaka
Abdolshah, M., & Fathi, M. (2018). Decision support system for teacher selection using a novel hybrid method. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 9(5), 1571-1583.
Al-Masri, N. M., & Zayed, T. (2019). A decision support system for teacher selection using analytical hierarchy process. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 37(6), 7237 – 7247.
Dafitri, H., Wulan, N., & Ritonga, H. (2022). Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer). https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i5.4816 .
Kuo, R. J., & Hsieh, Y. C. (2017). An integrated approach to the teacher selection problem: Using AHP and DEMATEL. Educational Studies, 43(2), 157-180.

## JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis)
Vol. 11 No. 2 Bulan November 2023                                                                                                        p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Mahendra, G. S., Tampubolon, L. P. D., Herlina, Arni, S., Indra karisma, L. P., Resmi, M. G., Sudipa, I. G. I., Khairunnisa, Bagus Ariana, A. A. G., Syam, S., & Edi. (2023). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (Vol. 1). www.sonpedia.com
Marpaung, N., Handayani, M., Yesputra, R., Informasi, S., & Royal, S. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Dengan Metode Weight Product(WP) pada STIMIK ROYAL. Seminar Nasional Royal (SENAR) , 267 – 270.
Sabri, K. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (Studi Kasus: SMPN 7 Rambah,
Rokan Hulu). In Riau Journal of Computer Science (Vol. 7).
Safrizal Barus, Vera Meikana Sitorus, Darmawan Napitupulu, Mesran, Supiyandi (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment.
Şen, Ş. S., & Çayırlı, T. (2020). An integrated approach for teacher selection problem in education institutions. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39(1), 961-972.
Syam, S., Waworuntu, A., Ayuningtyas, A., Harun, R., & Nadjamuddin, L. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tablet PC Menggunakan Metode WASPAS dan MOORA. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 4 (4), 1854 – 1863. https://doi.org/10.47065/bits.v4i4.3147
Topçu, Y. İ., & Uluyol, O. (2021). A decision support system for teacher selection with hesitant fuzzy linguistic term sets. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12(6), 7261 – 7272.