## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.20, No.2,  Januari  2023, pp. 92- 104 P-ISSN:  1693-3656,  E-ISSN:  2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■ page  92

## Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Kartu Indonesia  Pintar dengan Metode Weighted Product
Laili Zanura Damayanti 1 , Wenty Dwi Yuniarti 2* , Siti Nur’aini 3
1 Teknologi  Informasi,  Fakultas Sains dan  Teknologi,  UIN  Walisongo  Semarang Jalan  Prof. Hamka,  Semarang,  Indonesia,  e-mail:  zanuralaili@gmail.com
2 Teknologi  Informasi,  Fakultas Sains  dan  Teknologi,  UIN  Walisongo  Semarang Jalan  Prof. Hamka,  Semarang,  Indonesia,  e-mail:  wenty@walisongo.ac.id
3 Teknologi  Informasi,  Fakultas Sains  dan  Teknologi,  UIN  Walisongo  Semarang Jalan  Prof. Hamka,  Semarang,  Indonesia,  e-mail:  siti_nuraini@walisongo.ac.id

## ARTICLE   INFO
History of the article : Received 29 Oktober 2022 Received in revised form 6 januari 2023 Accepted 10 Januari 2023 Available online 30 Januari 2023

## Keywords:
Decision Support  System;  Smart Indonesia Card; Weighted Product.
* Correspondece: Telepon:
-
E-mail:
wenty@walisongo.ac.id

## ABSTRACT
Education  is  a  bridge  to educate the  nation’s  life. The government has launched various programs for equitable  distribution  and  expansion  of  access to education, one of which is Program Indonesia Pintar (PIP).  Smart  Indonesia Card  (KIP)  is a  marker  for PIP  recipients.  The  implementation  of  PIP  is considered effective if KIP  is given on target. SMK An Najah has implemented  PIP.  Each period, SMK An  Najah  faces  many  applicants  with  comple x requirements documents. Unfortunately, the determination  of  KIP  aid  recipients  is  still  done manually,  so  it  takes  a  long  time  and  has  the potential for inaccurate targets. This study proposes the  use  of  a  computer-based  decision  support system using the Weighted Product (WP) method to determine  KIP  recipients. WP uses a multiplicatio n technique  to  connect  attributes  ratings  that  have been raised  to the power  of  weight.  Based  on the evaluation using User Acceptance Testing (UAT), it is known that the decision support program can be used with  an  acceptance rate  of  79.15%  or  in  the worthy category.

## 1. INTRODUCTION
Pemerintah terus berupaya memperluas  pemerataan  dan akses pendidikan dengan mencanangkan  beragam  program  salah  satunya  Program  Indonesia  Pintar  (PIP) [1,  2]. Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP) merupakan  penanda  bagi  penerima  PIP. KIP  merupakan program bantuan tunai yang diberikan kepada anak usia sekolah yaitu antara 6-21 tahun yang berasal dari keluarga miskin, rentan, dan keluarga pemegang Kartu Keluarga Sejahtera (KKS)  [1-3].    KIP  diberikan  kepada  siswa  yang  membutuhkan  agar  dapat  melanjutkan pendidikan  hingga  tamat dan  mencegah  anak putus sekolah.  Terdapat beberapa  kriteria
yang  digunakan  untuk  menentukan  penerima  KIP [3].  Mekanisme  penentuan  yang baik diperlukan agar pelaksanaan KIP efektif yaitu KIP terdistribusi tepat sasaran [2].
SMK An Najah merupakan sekolah menengah kejuruan program keahlian tata busana yang terletak di desa Kayen, Kabupaten  Pati, dengan lebih dari 300 siswa. SMK An Najah telah  melaksanakan  PIP.  Selama  ini  pengambilan  keputusan  penentuan  penerima  KIP dilakukan secara manual. Data siswa dikelola dalam Microsoft Excel, selanjutnya dilakukan observasi  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  yaitu  penghasilan  orang  tua, pekerjaan orang tua, nilai rata-rata raport, berasal dari keluarga miskin, status anak, mode transportasi,  dan jarak tempuh [3]. Banyaknya pendaftar serta kompleksnya persyaratan sering menimbulkan kendala baik waktu, rumitnya pengelolaan data dan proses penentuan penerima.  Akibatnya,  pendistribusian  bantuan  KIP  kurang  efektif karena  dirasa  kurang tepat sasaran.
Dalam [4] disebutkan pentingnya dukungan sistem berbasis komputer dalam proses pengambilan keputusan yang dipengaruhi banyak faktor dan beresiko. Saat ini telah banyak riset memanfaatan  dukungan komputer dalam pengambilan  keputusan  [5-7]. Riset [8, 9] secara  khusus  mengimplementasikan  sistem  dukungan  keputusan  untuk  seleksi  KIP. Menurut  [10],  terdapat  beragam  metode  dalam  mengkonstruksi  sistem  dukungan keputusan  berbasis  komputer,  dimana  penentuan  metode akan  sangat  bergantung  pada kebijakan dan keadaan data yang dikelola.
Dalam rangka mengatasi  permasalahan  penentuan  penerima KIP di SMK An Najah, riset  ini  mengusulkan  pemanfaatan  dukungan  keputusan  berbasis  komputer  dengan metode  Weighted  Product  untuk  pengelolaan  KIP.  Melalui  implementasi  dukungan keputusan ini diharapkan penentuan penerima KIP di SMK An Najah dapat dilakukan lebih mudah, cepat, transparan dan tepat sasaran.

## RESEARCH METHODS

## 1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan  melalui  observasi, wawancara dan studi literatur. Observasi dilakukan  dengan pengamatan secara langsung di SMK An Najah Kayen. Wawancara dilakukan dengan Staf Tata Usaha dan Guru  Pendamping KIP, sedangkan studi literatur  dilakukan  dengan mengkaji  penelitian  terdahulu.

## 2. Dukungan Keputusan dengan Metode Weighted Product
Menurut  [4],  sistem  dukungan  keputusan  menggabungkan  sumber  daya  intelektual individu  dengan  komputer  untuk  meningkatkan  kualitas  keputusan.  Terdapat beragam metode dalam  mengimplementasikan  dukungan  keputusan untuk  berbagai permasalahan,  salah satunya metode  Weighted  Product  (WP)  [10,  11].  Metode  WP  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut  yang  bersangkutan  [10].  Sama  halnya  dengan  normalisasi,  pada  preferensi  dilakukan perbaikan  bobot,  agar total  bobot  menjadi  1. Proses normalisasi  memperhatikan  jenis  kriteria, apakah  bersifat  keuntungan  ( benefit ) atau  biaya  ( cost ).  Kriteria  bersifat  keuntungan  bernilai prositif,  sedangkan  kriteria  bersifat  biaya  bernilai  negatif  [10].  Langkah  metode  WP sebagai berikut:
a. Menetapkan alternatif  A_i. Dalam  kasus ini,  yang  disebut  alternatif  adalah sejumlah  siswa yang mengajukan  KIP.
b. Menentukan atribut atau kriteria yang akan dijadikan  acuan dalam pengambilan  keputusan c j .
Dalam  kasus  ini,  yang  disebut  atribut  atau  kriteria  adalah  sejumlah  persyaratan  dalam pengajuan KIP.
Penetapan  bobot  preferensi  dari  setiap  atribut  dengan  total  bobot ∑ 𝑤 𝑗 = 1 seperti ditunjukkan  persamaan  (1).  Dalam  kasus  ini  bobot  ditentukan  berdasarkan  preferensi pengambil  kebijakan di sekolah dengan mengacu ketentuan nasional [3].
𝑤 𝑗 = 𝑤𝑗 ∑ 𝑤𝑗 (1)
dimana: 𝑤 𝑗 adalah bobot suatu atribut atau kriteria ∑ 𝑤 𝑗 adalah jumlah  bobot dari semua kriteria, dengan ∑ 𝑤 𝑗 = 1
c. Menentuan preferensi alternatif dengan nilai vektor S
Nilai  vektor S ditentukan  dengan cara mengalikan seluruh kriteria dengan alternatif hasil normalisasi  atau perbaikan bobot dengan kriteria keuntungan berpangkat positif  dan kriteria biaya untuk  yang berpangkat negatif, seperti persamaan (2).
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
dimana:
𝑆 adalah preferensi alternatif yang dianalogikan  sebagai vektor S 𝑛 adalah banyaknya kriteria
𝑗 adalah kriteria
𝑥 adalah nilai  preferensi
𝑖 adalah alternatif
𝑤 adalah bobot kriteria
d. Menentuan preferensi relatif setiap alternatif dengan nilai  vektor V
Nilai  vektor  V  ditentukan  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  perkalian  vektor  S. Kemudian  hasil  masing-masing  nilai  vektor  S  dibagi  dengan  jumlah  hasil  vektor  S menggunakan persamaan (3).
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
dimana:
𝑉 adalah preferensi relatif setiap alternatif yang dianalogikan  sebagai vektor V

## 3. Metode Pengembangan Sistem
Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem pengambilan keputusan penerima bantuan  KIP dengan  metode  weighted  product  ini  adalah  Waterfall.  Metode  Waterfall merupakan sebuah pendekatan yang digunakan  untuk pengembangan perangkat lunak yang ada di dalam model SDLC (Software Development Life Cycle). Metode waterfall diharapkan dapat mengembangkan sistem secara berurutan dimulai  dengan analisis, desain, pengkodean, pengujian,  dan pemeliharaan [12, 13]. Adapun langkah metode waterfall sebagai berikut:
a. Analisis
Tahap  analisis  akan  menentukan  kebutuhan  fungsional  sistem,  yang  meliputi pengelolaan  akun pengguna,  data siswa pendaftar KIP (alternatif), data atribut atau kriteria, fitur  pengelolaan  data (tambah, ubah,  hapus),  pengelolaan  keputusan  dengan metode WP, serta pengelolaan laporan hasil perankingan (penentuan penerima KIP).
b. Desain
Desain  sistem  dibuat  menggunakan  Data  Flow  Diagram  (DFD)  seperti  disajikan Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1. DFD Level 0
Entitas  eksternal sistem  adalah admin.  Ragam proses dalam  sistem  antara lain  login, proses  periode  bantuan,  proses  pembentukan  kriteria,  pembentukan  alternatif,  proses perhitungan  dan proses pembuatan laporan. Aliran data dalam sistem pendukung  keputusan ini  ditunjukkan  Gambar 2.
Gambar 2. DFD Level 1
c. Pengkodean
Pengkodean  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP, dengan  Visual  Studio  Code sebagai teks editor.
d. Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengetahui  kesiapan fungsionalitas sistem [14]. Pengujian menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT).
e. Pemeliharaan
Tahap  pemeliharaan  diperlukan  untuk  memastikan  sistem  memenuhi  aspek ketersediaan. Jika ditemui  kesalahan maka dilakukan  perbaikan atau dilakukan  penambahan fungsi atau fitur untuk meningkatkan  kinerja  sistem.

## RESULTS
1. Perankingan menggunakan Metode WP
a. Menentukan data alternatif  atau data siswa. Sebagai contoh  terdapat 5 calon penerima bantuan KIP yang akan diproses menggunakan metode WP seperti dalam Tabel 1.
Tabel 1 . Data Alternatif No Alternatif 1 Siswa 1 2 Siswa 2 3 Siswa 3 4 Siswa 4 5 Siswa 5
b. Menentukan kriteria, bobot awal dan kategori untuk masing-masing kriteria. Pada kasus ini,  semua kategori  kriteria  bernilai  benefit  seperti ditunjukkan  Tabel  2. Bobot  awal ditetapkan oleh penentu kebijakan  di sekolah dengan mengacu ketentuan nasional [3].
Tabel 2 . Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Awal Kategori C1 Penghasilan orang tua 5 Benefit C2 Pekerjaan orang tua 4 Benefit C3 Nilai  rata-rata raport 4 Benefit C4 Berasal dari keluarga miskin 5 Benefit C5 Status anak 5 Benefit C6 Mode transportasi 4 Benefit C7 Jarak Tempuh 3 Benefit
c. Menentukan bobot  untuk  penilaian  kelayakan suatu kriteria  seperti ditunjukkan  Tabel
3.
Tabel 3 . Penilaian Kelayakan Rating Kecocokan Bobot Sangat Layak 5 Layak 4 Cukup Layak 3 Kurang Layak 2 Tidak Layak 1
d. Menentukan  parameter  dan  bobot  kriteria  agar  memudahkan  perhitungan,  seperti ditunjukkan  Tabel  4.  Parameter dan  bobot  setiap  kriteria  pada  Tabel  4  sekaligus menjelaskan bahwa semua kriteria dalam penentuan penerima KIP ini bersifat benefit.
Tabel 4 . Parameter dan Bobot Kriteria Kriteria Parameter Bobot Penghasilan orang tua 0-500.000 600.000-1.000.000 1.000.000 – 1.500.000 1.500.000-2.000.000 >2.000.000 5 4 3 2 1 Pekerjaan orang tua Tidak bekerja/ Ibu Rumah Tangga Buruh/Petani Wiraswasta/Pedagang Karyawan swasta 5 4 3 2 Nilai  rata- rata raport >96 86-95 76-85 66-75 >65 5 4 3 2 1 Berasal dari keluarga miskin Pemegang KKS dan PKH Pemegang Kartu KKS Pemegang Kartu PKH Tidak memiliki 4 3 2 1 Status anak Yatim piatu Yatim/Piatu Masih hidup 4 3 2 Mode transportasi Naik kendaraan umum Jalan kaki/sepeda Motor 4 3 2 Jarak Tempuh 11 Km – 20 Km 6 Km – 10 Km 1 Km – 5 Km 3 2 1
e. Menentukan  preferensi  atau  nilai  pada  setiap  alternatif  disetiap  kriteria  seperti ditunjukkan  Tabel 5.
Tabel 5. Nilai  pada Setiap Alternatif di Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Siswa 1 4 4 3 2 2 2 1 Siswa 2 3 3 3 4 2 2 2 Siswa 3 5 4 3 2 2 3 3 Siswa 4 4 4 3 2 2 2 3 Siswa 5 3 3 4 2 3 3 1
f. Menghitung  bobot berdasar bobot awal menggunakan persamaan (1).
W 1 = 5 5+4+4+5+5+4+3 = 0,1667
W 2 = 4 5+4+4+5+5+4+3 = 0,1333 W 3 = 4 5+4+4+5+5+4+3 = 0,1333 W 4 = 5 5+4+4+5+5+4+3 = 0,1667
W 5 = 5 5+4+4+5+5+4+3 = 0,1667 W 6 = 4 5+4+4+5+5+4+3 = 0,1333 W 7 = 3 5+4+4+5+5+4+3 = 0,1
g. Menghitung  nilai  vektor S menggunakan persamaan (2).
S 1 = (4 0,1667 ) (4 0,1333 ) (3 0,1333 ) (2 0,1667 ) (2 0,1667 ) (2 0,1333 ) (1 0.1 ) = 2,425
S 2 = (3 0,1667 ) (3 0,1333 ) (3 0,1333 ) (4 0,1667 ) (2 0,1667 ) (2 0,1333 ) (2 0.1 ) = 2,676
S 3 = (5 0,1667 ) (4 0,1333 ) (3 0,1333 ) (2 0,1667 ) (2 0,1667 ) (3 0,1333 ) (3 0.1 ) = 2,965
S 4 = (4 0,1667 ) (4 0,1333 ) (3 0,1333 ) (2 0,1667 ) (2 0,1667 ) (2 0,1333 ) (3 0.1 ) = 2,707 S 5 = (3 0,1667 ) (3 0,1333 ) (4 0,1333 ) (2 0,1667 ) (3 0,1667 ) (3 0,1333 ) (1 0.1 ) = 2,610
h. Menghitung  nilai  vektor V menggunakan persamaan (3).
V 1 = 2,425
13,383 = 0,181 V 2 = 2,676 13,383 = 0,2 V 3 = 2,965 13,383 = 0,222
V 4 = 2,707 13,383 = 0,202
V 5 = 2,610 13,383 = 0,195
i. Alternatif terpilih
Berdasarkan hasil  perhitungan  diperoleh  nilai  preferensi  relatif  setiap  alternatif  mulai nilai  tertinggi  sampai  nilai  terendah.  Nilai  preferensi  relatif  selanjutnya  diranking sehingga  menunjukkan  urutan  alternatif  terbaik  penerima  bantuan  KIP  seperti ditunjukkan  Tabel 6.
Tabel 6 . Alternatif Terpilih No Alternatif Preferensi Relatif Ranking 1 Siswa 1 0,181 5 2 Siswa 2 0,2 3 3 Siswa 3 0,222 1 4 Siswa 4 0,202 2

## 2. Tampilan Sistem
Dashboard merupakan  halaman  utama  setelah  pengguna  berhasil login ,  berisi  menu- menu yang terdapat pada side bar seperti ditampilkan Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Dashboard
Menu  Bantuan KIP menampilkan  daftar penerima  bantuan pada setiap  periode.  Menu dilengkapi  fitur menambah, mengubah,  dan menghapus data seperti ditunjukkan  Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan  Menu Bantuan KIP
Menu  Data  Kriteria  menampilkan  daftar  data  kriteria  atau  syarat  KIP.  Menu  juga dilengkapi  fitur menambahkan, mengubah dan menghapus data seperti ditunjukkan  Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan  Data Kriteria
Menu  Data  Alternatif  menampilkan  daftar  data  alternatif/siswa  dengan  disertai  fitur menambahkan, mengubah dan menghapus data alternatif seperti ditunjukkan  Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan  Data Alternatif
Menu Data Penilaian  menampilkan  daftar data penilaian  yang berisi  nama-nama siswa calon  penerima  bantuan  KIP sesuai dengan  tahap/periode  penerima.  Kemudian  menambahkan dengan cara menginput penilaian  sesuai dengan kriteria seperti Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan  Data Penilaian
Menu Data Perhitungan  menampilkan  hasil  penilaian  yang telah diinputkan  mulai  dari matrik preferensi, nilai  vektor S dan nilai  vektor V seperti ditunjukkan  Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan  Data Perhitungan

## 3. Tampilan Menu Data Hasil
Pada  Menu  Data  Hasil  disajikan  hasil  akhir  perhitungan  pada  masing-masing alternatif/siswa.  Pada menu ini  juga  tersedia fasilitas  cetak data untuk  semua  alternatif  maupun alternatif terpilih  (penerima KIP), seperti disajikan Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan  Data Hasil

## 4. Pengujian
Pengujian sistem menggunakan UAT berbentuk kuesioner yang diberikan kepada sejumlah responden representatif yang  menggunakan  dan memanfaatkan sistem pendukung  keputusan  ini. Pengujian  dilakukan  guna  memastikan  sistem  dapat  digunakan  dengan  baik.  Penilaian  sistem meliputi  tiga  aspek,  yaitu  aspek  rekayasa  perangkat  lunak,  aspek  fungsionalitas  dan  aspek komunikasi  visual.  Rincian aspek dan butir penilaian  ditunjukkan  Tabel 7.
Tabel 7 . Aspek dan Butir Penilaian dalam UAT Aspek Rekayasa Perangkat Lunak 1  Apakah aplikasi mudah digunakan? 2  Apakah aplikasi dapat digunakan dengan lancar?
3  Apakah fitur-fitur pada aplikasi dapat diakses dengan mudah?
4  Apakah aplikasi cukup responsif?
Aspek Fungsionalitas Sistem
5  Apakah aplikasi menampilkan informasi dengan baik?
6  Apakah pengguna dapat login dengan baik?
7  Apakah aplikasi dapat menampilkan data bantuan dengan baik?
8  Apakah aplikasi dapat menampilkan data kriteria dengan baik?
9  Apakah aplikasi dapat menampilkan data alternatif dengan baik?
10  Apakah aplikasi dapat menampilkan data penilaian dengan baik? 11  Apakah aplikasi dapat menampilkan data perhitungan dengan baik? 12  Apakah aplikasi dapat menampilkan hasil nilai vektor dengan baik? 13  Apakah aplikasi dapat mencetak data dengan baik? Aspek Komunikasi Visual 14  Apakah tampilan antarmuka sudah baik? 15  Apakah tampilan menu aplikasi sudah baik? 16  Apakah form pengisian data sudah baik? 17  Apakah jenis dan ukuran font mudah dibaca? 18  Apakah kombinasi warna pada tampilan sudah baik? 19  Apakah respon aplikasi terhadap input sudah baik?

## DISCUSSION
Penilaian  dalam  kuesioner  menggunakan  skala likert dengan  5  pilihan  jawaban,  yaitu Sangat Baik (5), Baik (4), Cukup Baik (3), Kurang Baik (2), Tidak Baik (1) [14]. Hasil perhitungan skor dalam persentase direpresentasikan dengan uji kelayakan seperti ditunjukkan  Tabel 8 [14].
Tabel 8 .  Skema Penilaian Uji Kelayakan Skor Nilai  Kelayakan Kriteria Tidak Layak 0%-20% Kurang Layak 21%-40% Cukup Layak Layak Sangat Layak 41%-60% 61%-80% 81%-100%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  skala linkert diatas,  dari  10  responden  diperoleh  total presentase sebesar 79,15% dengan kriteria  layak. Persentasi pada aspek rekayasa perangkat lunak sebesar 76,5%, aspek fungsionalitas sebesar 78,88% dan aspek komunikasi visual sebesar 81,33%.

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  simpulan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan penerima  bantuan  KIP  menggunakan  metode  Weighted  Product  untuk  SMK  An  Najah  telah berhasil dikembangkan.  Sistem ini  bermanfaat bagi sekolah dalam penentuan siswa penerima KIP
dengan  lebih  mudah,  cepat,  transparan  dan  tepat  sasaran. Berdasarkan evaluasi  menggunakan metode UAT, sistem dinyatakan layak dengan nilai  persentase 79,15%.

## REFERENCES
[1] Rakista,  P. M. Implementasi  Kebijakan  Program Indonesia  Pintar  (PIP). Sawala : Jurnal Administrasi Negara . 2021; 8(2): 224–232.
[2] Portal  Informasi  Indonesia. Program Indonesia Pintar Bergulir, Ini Cara Pencairannya . https://indonesia.go.id/kategori/pendidikan/2278/program-indonesia-pintar-bergulir-ini- cara-pencairannya?lang=1 (diakses 1 Januari 2022).
[3] Kementerian Pendidikan  dan Kebudayaan. Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan RI  Nomor  10  Tahun  2020  tentang  Program  Indonesia  Pintar .  Jakarta.  Kementerian Pendidikan  dan Kebudayaan. 2020.
[4] Turban E., Aronson J.E, Liang T. Decision Support Systems and Intelligent  Systems. Sevent Edition.  Prentice-Hall.
[5] Fajariyanto,  B.,  Wahyuningrum,  R.T.  Kajian  Literatur  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa. Jurnal Simantec . 2021; 9(2): 45–50.
[6] Saputro,  N.D., Waliyansyah,  R.R., Novita,  M. Implementation  Simple  Additive  Weighting Method  in  Determining  Feasibility  Sacrificial  Animals. Journal of Transformation . 2022; 20(1):  57-63.
[7] Mukti,  A.,  Diana,  A.  Application  of  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Method  for Selection  of  the Best Teachers at SD Negeri Periuk  3. Journal of Transformation . 2022; 20(1):  72-86.
[8] Alkatiri,  R., Gintulangi,  S. L. H., Ahmad. Implementasi  Program Kartu Indonesia Pintar di Desa  Isimu  Selatan  Kecamatan  Tibawa  Kabupaten  Gorontalo. Strukturasi:  Jurnal Perencanaan & PengembanganEkonomi . 2020; 3(1): 31–41.
[9] Marbun,  R. E., Hidayati,  T.,  Parhusip,  E. Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Kartu Indonesia  Pintar  (KIP)  Menggunakan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS). Jurnal Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) . 2018; 238–244.
[10] Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  Wardoyo,  R.  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision Making (Fuzzy  MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. 2006.
[11] Junifa,  D.  dkk.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dokter  Menggunakan Metode Weight Product (WP) Berbasis Web. JUSIKOM PRIMA . 2019; 3(1): 24–29.
[12] Ishak, R. dkk. Rancang Bangun Sistem Informasi  Surat Masuk Dan Surat Keluar Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall. Jurnal Indonesia Sosial Teknologi . 2020; 1(3): 198– 209.
[13] Amirillah,  C.D.R., Andryana, S., Benrahman. Perancangan Aplikasi Document Management System Berbasis Web Universitas Nasional dengan Metode Waterfall. Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi . 2020; 5(1): 45–52.
[14] Suprapto,  E. User Acceptance Testing (UAT) Refreshment PBX Outlet  Site  BNI Kanwil Padang. Jurnal Civronlit Unbari . 2021; 6(2): 54.