## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN WARTAWAN DI MEDIA KORAN UPEKS MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
M Putra Alifsyah, Agung Panji Sasmito, Ahmad Faisol Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918134@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kantor Media Koran Upeks adalah perusahaan media cetak yang sangat memerlukan seorang wartawan yang professional,  yaitu  wartawan  yang  paham  akan  tugasnya,  memiliki  kemampuan  melakukan  reportase  dan membuat  karya  jurnalistik.  Berdasarkan  hasil  observasi,  proses  rekrutmen  wartawan  di  Kantor  Media  Koran Upeks  masih  dilakukan  secara  manual  dan  tidak  efisien.  Saat  ini  belum  ada  aplikasi  khusus  yang  membantu redaktur dalam membuat keputusan penerimaan wartawan. Penelitian dilakukan guna membuat sistem pendukung keputusan membantu redaktur dalam penerimaan wartawan. Sistem ini menggunakan metode wp karena adalah metode  pendukung  keputusan  yang  mencari  alternatif  terbaik  dari  berbagai  alternatif  yang  ada  dengan memberikan bobot pada setiap kriteria. Hasil pengujian dengan metode blackbox menunjukkan bahwa semua fitur dan  menu  berjalan  dengan  baik.  Saat  dilakukan  pengujian  perhitungan,  program  ini  mampu  mencapai  tingkat akurasi sebesar 99.93%.
Kata kunci :  SPK, Weighted Product, Wartawan, Laravel

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  globalisasi  saat  ini,  teknologi berkembang  sangat  pesat  dan  sudah  menjadi  bagian dari  kehidupan  sehari-hari.  Oleh  karena  itu,  setiap perusahaan  atau  instansi  harus  memiliki  sistem informasi  yang  baik  untuk  membantu  dalam mengelola  perusahaan.  Penelitian  ini  membahas tentang  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan wartawan  baru  di  Kantor  Koran  Upeks  di  Sulawesi Selatan.  Saat  ini,  proses  seleksi  wartawan  di  Kantor Koran Upeks masih dilakukan secara manual dengan cara memeriksa satu persatu kriteria, yang membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  tidak efektif  serta  tepat  dalam  pengambilan  keputusan.  Ini juga menyebabkan kantor media Koran Upeks sering menerima wartawan yang tidak memenuhi kemampuan  yang  diinginkan.  Oleh  karena  itu, pimpinan redaksi mengalami kesulitan dalam memilih wartawan yang layak diterima dan masih ada masalah lainnya.  Oleh  sebab  itu,  sangat  penting  bagi  Kantor Koran  Upeks  untuk  memiliki  sistem  pendukung keputusan  dan  menerapkan  bobot  wartawan  agar Koran  Upeks  mendapatkan  wartawan  yang  sesuai dengan kemampuan yang ditentukan.
Maka  dari  itu  diperlukan  sebuah  sistem  yang sistematis  untuk  menerima  wartawan  Yaitu  sebuah Sistem Pendukung Keputusan dalam membantu pihak Koran Upeks dalam penentuan penerimaan wartawan. Kritieria dalam proses penyeleksian wartawan adalah Pendidikan  Terakhir,  Wawasan,  Penguasaan  Bahasa, Kemampuan  Menulis  Berita,  Berpikir  Kritis,  dan Pengalaman Kerja. Dengan adanya sistem pendukung keputusan  yang  menggunakan  metode Weighted Product ini, dapat membantu pimpinan redaksi dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Basha  dalam  penelitiannya  yang berjudul  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Karyawan  Baru  Menggunakan  Metode Weight Product Pada  PT.  Gangsar  Tulungagung"  [1]  yang bertujuan memudahkan proses seleksi calon karyawan sales baru.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  bahwa semua  sistem  dapat  berfungsi  dengan  baik  untuk menyeleksi karyawan sales baru dengan rata rata error 0%.
Menurut Rahmad dkk dalam penelitiannya yang berjudul  "Implementasi  Metode  K- Nearest Neighbor (KNN) Untuk Seleksi Calon Karyawan Baru" [2] yang bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan untuk  menyeleksi  karyawan  baru  pada  BFI Finance Surabaya. Hasil dari penelitian diketahui bahwa proses perhitungan  menggunakan  sistem  yang  telah  dibuat mencapai  akurasi  100%  dengan  persentase error sebesar 0%

## 2.2. Weighted Product
Adalah  salah  satu  metode  sistem  pendukung keputusan,  dimana  metode  ini  bekerja  dengan  dasar besarnya suatu nilai referensi yang dihitung pada suatu nilai variabel. Semakin besar nilai dari suatu alternatif solusi, maka alternatif tersebut semakin disukai [3].
𝒔 𝒊 =   ∏ 𝒙 𝒏 𝒋=𝟏 𝒊𝒋 𝒘𝒋
Keterangan:
Si
: Skor/nilai dari setiap alternatif Xij : Nilai alternatif ke-i terhadap atribut ke-j Wj : Bobot dari setiap atribut n : Banyaknya atribut ……….….. (1)
Dimana  untuk  bobot  awal  dilakuka  perbaikan terlebih  dahulu  dengan  cara  seperti  pada  rumus  ke  2 dibawah ini:
𝑤 𝑗 = 𝑤 ∑𝑤
Untuk mencari alternatif terbaik dapat dilakukan menggunakan rumus ke 3 sebagai berikut:
𝑉𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑛 𝑗=1 ( 𝑋𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 Keterangan : Vi  = prefensi alternatif Xij = nilai alternatif ke-i terhadap atribut ke-j Wj = bobot dari setiap atribut n = banyaknya kriteria

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  atau  yang  lebih dikenal  dengan  SPK  adalah  suatu  sistem  yang  dapat memberikan  solusi  bagi  masalah  yang  memiliki kondisi terstruktur dan atau tak terstruktur. Sistem ini juga digunakan untuk  membantu dalam pengambilan keputusan dan memberikan beberapa alternatif solusi bila  seseorang  kesulitan  menentukan  keputusan  yang tepat  dan  sesuai.  Dengan  mengolah  data  menjadi informasi,  SPK  membantu  pengambilan  keputusan dari suatu masalah semi-terstruktur. Dalam penerapan SPK ini, hasil keputusan dari sistem bukanlah patokan utama, pengambil keputusan tetap bertanggung jawab. Sistem  hanyalah  sebagai  pemberi  keluaran  yang berupa perhitungan data dengan pertimbangan seorang pengambil keputusan, sehingga mempermudah pekerjaan  pengambil  keputusan  dalam  menentukan keputusan. [4].

## 2.4. MySQL
MySQL  adalah  salah  satu  aplikasi database sumber  terbuka  yang  saat  ini  digunakan  dalam mengolah  data  dengan  bahasa  SQL  [5].  Dalam pengertian  yang  lain,  MySQL  merupakan  suatu software database server yang  dimana  perangkat lunak  tersebut  mampu  dipakai  sebagai  transaksi menerima  ataupun  mengirim  dalam  waktu  yang singkat [6].

## 2.5. Xampp
Menurut Supono dkk [7] XAMPP adalah aplikasi yang terdiri dari web server , MySQL, PHP, Perl, dan FTP Server serta phpMyAdmin. Menurut Aryanto [8] XAMPP  adalah  aplikasi  pemgrogran  dan database yang  didalamnya  merupakan  gabungan  dari  berbagai aplikasi pemrograman seperti Apache, MySQL, PHP, dan Perl.

## 2.6. Wartawan
Dengan  perkembangan  teknologi  informasi, laporan harian berubah menjadi surat kabar harian dan kemudian  berkembang  menjadi  media  elektronik seperti  radio.  Kemudian  muncul  inovasi  baru  berupa
televisi sebagai media audio visual . Ekosistem media informasi  berkembangan  menjadi internet sebagai jaringan bebas tanpa batas, dan saat ini memunculkan banyak media multimedia. Jurnalistik dapat didefinisikan  sebagai  proses  pembuatan,  penulisan, penyuntingan,  dan  penyampaian  berita  kepada masyarakat  melalui  saluran  media  tertentu.  Ini meliputi peliputan dan penyebarannya ke masyarakat. Sebelumnya,  jurnalistik  sering  disebut  sebagai wartawan dalam pengertian yang sempit [9].

## 3. METODE PENELITIAN
a. Proses  perhitungan  menggunakan  metode weighted Product (wp)
a) Menentukan kriteria yang akan dijadikan sebagai faktor perhitungan dalam metode WP
b) Menentukan  bobot  tiap  kriteria  diberikan  nilai dari 1 hingga 5. Pembobotan ini didasarkan pada skala likert , Yaitu:
1 = Tidak Penting                   4 = Penting
2 = Kurang Penting                   5 = Sangat Penting
3 = Cukup Penting
c) Melakukan pembobotan awal setiap kriteria yang telah ditentukan
Tabel 1. Kriteria Penilaian Simbol Kriteria Bobot Kriteria C1 Pendidikan Terakhir 3 C2 Wawasan 4 C3 Penguasaan Bahasa 5 C4 Kemampuan Menulis Berita 5 C5 Berpikir Kritis 3 C6 Pengalaman Kerja 4 d) Selanjutnya dilakukan normalisasi bobot.
Caranya  dengan  membagi  bobot  dari  suatu kriteria  dengan  jumlah  seluruh  bobot  kriteria. Dapat dilihat pada rumus berikut
𝑤 𝑗 = 𝑤 ∑𝑤 Keterangan: Wj  : Bobot Kriteria
∑wj: Jumlah bobot seluruh kriteria 𝑊1 = 3 3 + 4 + 5 + 5 + 3 + 4 = 3 25 = 0.125 𝑊2 = 4 3 + 4 + 5 + 5 + 3 + 4 = 4 25 = 0.166 𝑊3 = 5 3 + 4 + 5 + 5 + 3 + 4 = 3 25 = 0.2083
𝑊4 = 5 3 + 4 + 5 + 5 + 3 + 4 = 3 25 = 0.125
𝑊5 = 3 3 + 4 + 5 + 5 + 3 + 4 = 3 25 = 0.2083 𝑊6 = 4 3 + 4 + 5 + 5 + 3 + 4 = 3 25 = 0.166 …………….. (2) ………..….. (3) …………….. (4)
Tabel 2. Normalisasi Bobot Simbol Kriteria Normalisasi Bobot C1 Pendidikan Terakhir 0.125 C2 Wawasan 0.166 C3 Penguasaan Bahasa 0.2083 C4 Kemampuan Menulis Berita 0.125 C5 Berpikir Kritis 0.2083 C6 Pengalaman Kerja 0.166
e) Memasukkan  data  calon  wartawan  beserta dengan  nilai  nilai  tiap  kriterianya.  Pada  contoh kasus ini hanya menggunakan 5 data saja untuk mempercepat proses penulisan.
Tabel 3. Data Nilai Calon Wartawan Nama Simbol Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 Hiyotan W1 65 77 89 88 78 90 Alucard W2 76 80 75 76 84 86 Chukemon W3 65 73 68 65 90 76 Aldi W4 77 86 70 85 90 85 Richard W5 55 68 75 49 54 60
f) Selanjutya adalah menentukan vector (S) dengan rumus berikut ini
𝑆𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗=1 𝑋 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 Keterangan: Si    : Hasil vector S Xi  j:  Nilai  variabel  dari  alternatif  pada  setiap kriteria Wj  : Nilai bobot kriteria n     : Banyaknya kriteria
i    : Nilai alternatif
j    : Nilai kriteria
Data pertama 𝑠 1 = (3 0,125 )(4 0,166 )(5 0,2083 )(5 0,125 )(4 0,2083 )(5 0,166 ) = 1.14 * 1.25 * 1.4 * 1.22 * 1.33 * 1.3 = 4.20
Data Kedua 𝑠 2 = (4 0,125 )(5 0,166 )(4 0,2083 )(4 0,125 )(5 0,2083 )(5 0,166 ) = 1.19 * 1.30 * 1.33 * 1.19 * 1.39 * 1.3 = 4.46
Data Ketiga 𝑠 3 = (3 0,125 )(4 0,166 )(4 0,2083 )(3 0,125 )(5 0,2083 )(4 0,166 ) = 1.14 * 1.25 * 1.33 * 1.14 * 1.39 * 1.25 = 3.75
Data Keempat 𝑠 4 = (4 0,125 )(5 0,166 )(4 0,2083 )(5 0,125 )(5 0,2083 )(5 0,166 ) = 1.18 * 1.30 * 1.33 * 1.22 * 1.39 * 1.30 = 4.49
Data Kelima 𝑠 5 = (2 0,125 )(4 0,166 )(4 0,2083 )(1 0,125 )(2 0,2083 )(3 0,166 )
= 1.09 * 1.25 * 1.33 * 1 * 1.15 * 1.2 = 2.50
g) Langkah  Berikutnya  adalah  menghitung  nilai vector (V),  adapun  rumusnya  adalah  sebagai berikut:
𝑉𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑛 𝑗=1 ( 𝑋𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗
Keterangan: Vi   = Hasil preferensi alternatif ke-i Xij  =  Nilai  Variabel  dari  alternatif  pada  setiap kriteria Wj  = Nilai Bobot Kriteria n     = Banyaknya Kriteria i      = Nilai Alternatif
j      = Nilai Kriteria
𝑉 1 = 4.20 4.20 + 4.46 + 3.75 + 4.49 + 2.50 = 4.20 19,4 = 0.21649484536 𝑉 2 = 4,46 4.20 + 4.46 + 3.75 + 4.49 + 2.50 = 4.46 19,4 = 0.22989690721 𝑉 3 = 3.75 4.20 + 4.46 + 3.75 + 4.49 + 2.50 = 3.75 19,4 = 0.19329896907 𝑉 4 = 4.49 4.20 + 4.46 + 3.75 + 4.49 + 2.50 = 4.49 19,4 = 0.23144329896 𝑉 5 = 2.50 4.20 + 4.46 + 3.75 + 4.49 + 2.50 = 2.50 19,4 = 0.12886597938
h) Setelah mendapatkan nilai vector V, didapatkan hasil akhir dari masing masing calon wartawan Tabel 4. Akhir Perhitungan Wp Nama Alternatif Hasil Hiyotan W1 0.21649484536 Alucard W2 0.22989690721 Chukemon W3 0.19329896907 Aldi W4 0.23144329896 Richard W5 0.12886597938
i) Dari  tabel  4  hasil  akhir  di  atas,  dapat  diketahui bahwa  alternatif  calon  wartawan  terbaik  adalah W4  dengan  nilai  0.23144329896,  kedua  adalah W2  dengan  nilai  0.22989690721,  ketiga  adalah W1  dengan  nilai  0.  21649484536,  keempat adalah  W3  dengan  nilai  0.  19329896907,  dan terakhir adalah W5 dengan nilai 0. 12886597938
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Data Wartawan
Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk  melihat calon  calon  wartawan  yang  mendaftar.  Disini dilakukan pengecekan apakah datanya valid atau tidak. Jika valid admin dapat menekan verifikasi.
………………. (5)
………………. (6)

## Gambar 1. Halaman Calon Wartawan

## 4.2. Halaman Kriteria
Pada  halaman  ini  dapat  dilihat  kriteria  kriteria beserta  bobot  dan  normalisasinya  yang  telah  dibuat oleh  admin.  Terdapat  juga  pilihan  untuk  menambah kriteria, atau mengubah dan menghapus kriteria.

## Gambar 2. Halaman Kriteria

## 4.3. Halaman Nilai Awal
Daftar  calon  wartawan  yang  ada  pada  halaman ini  merupakan  wartawan  yang  telah  lewat  proses verifikasi. Kriteria kriteria yang ada pada halaman ini merupakan data yang diambil ada halaman Kriteria
Gambar 3. Halaman Nilai Awal

## 4.4. Halaman Nilai Vektor (s)
Gambar di bawah merupakan nilai dari vector (s) calon  wartawan.  Nilai  ini  akan  dihitung  secara otomatis  ketika  admin  telah  menginputkan  data  nilai pada halaman nilai awal.
Gambar 4. Halaman Nilai Vektor (s)

## 4.5. Halaman Nilai Vektor (v)
Merupakan  halaman  Vektor  (v).  nilai  nilai  ini akan dihitung secara otomatis saat admin menginputkan  data  nilai  pada  halaman  nilai  awal,  di hitung  diwaktu  yang  sama  dengan  nilai  dari  Vektor (v).
Gambar 5. Halaman Nilai Vektor (v)

## 4.6. Halaman Hasil Akhir
Merupakan  halaman  yang  menampilkan  hasil akhir dari perhitungan metode weighted produc t. Nilai nilai yang ditampilkan akan diurutkan mulai dari yang tertinggi hinggi yang paling rendah.
Gambar 6. Halaman Hasil Akhir
4.7. Black Box Testing Menurut  Febryanti  [10]  Metode Blackbox Testing merupakan  metode  yang  umum  digunakan yang  bertujuan  menguji  suatu  perangkat  lunak  atau software tanpa  perlu  memperhatikan  detail  dari aplikasi  tersebut.  Proses Black Box testing adalah dengan  menguji  aplikasi  yang  sudah  dibuat  dengan memasukkan data-data pada setiap form -nya. Ini guna untuk  memverifikasi  apakah  aplikasi  bekerja  sesuai dengan kebutuhan klien.
Tabel 5. Black Box Testing Modul Yang Diuji Keluaran Yang Diharapkan B G Halaman awal ( public ) Menampilkan informasi mengenai tatacara pendaftaran dan periode yang sedang dibuka √ Halaman User Register User berhasil mendaftarkan akun √ Halaman User Login User berhasil melakukan login dan masuk ke halaman input biodata √ Input Biodata User berhasil menginputkan biodata dan datanya tersimpan di database √ View dan Verifikasi data Calon Wartawan Menampilkan data data wartawan serta ketika tombol verifikasi ditekan, maka data user akan masuk ke halaman nilai awal √ CRUD Data Periode Berhasil menampilkan, menambah, mengubah, dan menghapus data periode √ CRUD data Kriteria Berhasil menampilkan, menambah, mengubah, dan menghapus data kriteria √ View dan Input data nilai Menampilkan data data wartawan yang telah terverifikasi serta menginputkan nilai untuk masing masing kriteria √ View Data Nilai Vektor (s) Menampilkan data data  vektor (s) untuk masing masing kriteria √ View Data Nilai Vektor (V) Menampilkan data data  vektor (v) masing masing calon wartawan √ View Data Hasil Akhir dan Kirim Notifikasi User Menampilkan data data hasil akhir dari tiap calon wartawan yang telah diurutkan dari yang terbesar hingga terkecil. Serta mengirimkan notifikasi kepada user √ Keterangan:
B: Berhasil G: Gagal
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  1  dapat diketahui  bahwa  halaman,  tombol  pada software penerapan  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode weighted product (wp) berhasil serta berjalan dengan baik.

## 4.8 Pengujian User
Pengujian  user  bertujuan  untuk  menguji  apakah sistem  telah  berjalan  dengan  benar  atau  tidak. Pengujian  ini  dilakukan  oleh admin ,  responden  yang berpartisipasi berjumlah 10 orang. Berikut tabel  hasil dari responden.
Tabel 6. User Testing
No Pertanyaan Setuju Kurang Setuju Tidak Setuju 1 Tampilan website ini sangat menarik dan mudah dipahami 100% - - 2 Saya pikir akan mudah dalam menggunakan website ini 90% 10% - 3 Saya  pikir  tidak  perlu  pelatihan  khusus  untuk  menggunakan website ini 90% - 10% 4 Perhitungan yang dilakukan sangat akurat 100% - - 5 Proses perhitungan yang dilakukan sangat jelas alurnya 100% - - 6 Website ini sangat membantu dalam proses penyeleksian wartawan 90% 10% - 7 Saya  tidak  mengalami  error  sama  sekali  saat  menggunakan websitenya 100% - - 8 Alur kerja program dapat dipahami dengan baik 80% 20% -
Dari tabel 6 di atas, dapat diketahui bahwa semua fungsi  program  dapat  berjalan  dengan  baik,  serta
pandangan  dan  pemahaman user terhadap  program sistem pendukung keputusan yang dibuat cukup baik.

## 4.9 Pengujian Perhitungan Metode Weighted Product
Tabel 7. Pengujian Metode Nama Excel Program Selisih Mita 0.050849193 0.050840542 0.000008651 Yuni 0.048599885 0.048596377 0.000003508 Riry 0.048952919 0.048963604 0.000010685 Sulmiati 0.049493498 0.049494043 0.000000545 Mirna 0.049882801 0.049902073 0.000019272 Leo 0.051103847 0.05108536 0.000018487 Baso 0.050066429 0.050065285 0.000001144 Arya 0.051934614 0.051942223 0.000007609 Haryono 0.050078057 0.050065285 0.000012772 Alfian 0.049882801 0.049902073 0.000019272
Nama Excel Program Selisih Disba 0.050460237 0.050473315 0.000013078 Rustam 0.049484418 0.049494043 0.000009625 Heriyana 0.051386285 0.051370981 0.000015304 Aswin 0.050366503 0.050350906 0.000015597 Ade 0.049012444 0.049004407 0.000008037 Aswar 0.050012256 0.050024482 0.000012226 Aulia 0.049035344 0.04904521 0.000009866 Guntur 0.049307252 0.049290028 0.000017224 Faisa 0.049701752 0.049698058 0.000003694 Rio 0.050389464 0.050391709 0.000002245
Dari  tabel  7  dapat  diketahui  bahwa  pengujian metode Weighted  Product sebesar  0.07%,  Sehingga dapat diketahui bahwa tingkat keakuratan perhitungan aplikasi  sebesar  95%.  Dari  tabel  7  diatas  juga  dapat diketahui bahwa calon wartawan dengan nilai tertinggi adalah  Maulana,  kedua  tertinggi  adalah  Arfah,  dan ketiga tertinggi adalah Asti.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan diatas semua fitur dan menu yang terdapat diaplikasi  dapat  berjalan  dengan  normal  tanpa  ada masalah.  Hasil  untuk  pengujian  metode  diketahui bahwa keakuratan program dapat mencapai 95%, yang berarti  perhitungan  program  dapat  diandalkan  dalam menyeleksi  wartawan  terbaik  untuk  diterima  pada Kantor  Media  Koran  Upeks,  Aplikasi  ini  masih khususnya  pada  bagian  user, interface -nya  masih sangat sederhana dan dapat dikembangkan lagi untuk tampilan  yang  lebih  baik,  serta  pemberian  notifikasi pada user masih  terbatas  melalui email ,  diharapkan pengembangan berikutnya dapat melalui media lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nugraha,  A.R.D.,  Auliasari,  K.  and  Pranoto, Y.A.,  2020.  Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Seleksi Calon Karyawan Baru (Studi Kasus: BFI Finance Surabaya). JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika),  4(2), pp.14-20.
[2] Basha,  M.R.A.,  2017.  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KARYAWAN BARU
MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT PADA PT. GANGSAR
TULUNGAGUNG  INSTITUT  TEKNOLOGI NASIONAL MALANG. JATI (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika),  1(1),  pp.666- 672.
[3] Yunita, A.M., Susanti, E.N. and Rizky, R., 2020. Implementasi  Metode  Weight  Product  Dalam Penentuan  Klasifikasi  Kelas  Tunagrahita.  JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 7(2), pp.78-82.
[4] Sigit,  H.T.  and  Sujai,  A.,  2018.  Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan Pada PT. Purna Baja Harsco Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 5(1).
[5] Subagia,  A.,  2018.  Kolaborasi  Codeigniter  dan Ajax  dalam  perancangan  CMS.  Elex  Media Komputindo.
[6] Salamun,  S.,  2017.  Sistem  Monitoring  Nilai Siswa  Berbasis  Android.  Rabit  J.  Teknol.  dan Sist. Inf. Univrab, 2(2), pp.210-219.
[7] Putratama, V., 2016. Pemrograman Web dengan Menggunakan PHP dan Framework Codeiginiter: Pemrograman Web dengan Menggunakan PHP dan Framework
Codeiginiter. Supono.
[8] Aryanto,  S.L.,  2016.  Jawaban  Pengolahan Database  MySQL  Tingkat  Pemula  /  Dasar. Yogyakarta: Deepublish.
[9] Febriyanti, N.M.D., Sudana, A.K.O. and Piarsa, I.N., 2021. Implementasi Black Box Testing pada Sistem  Informasi  Manajemen  Dosen.  Jurnal Ilmiah  Teknologi  Dan  Komputer,  2(3),  pp.535- 544.