Penerapan Metode Weighted Product dalam Pengambilan Keputusan

## Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer dengan Metode Weighted Product
Randa Hendro Nurman 1) , Ahmadi 2)
1 Prodi Sistem Informasi STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau
2 Prodi Manajemen Informatika STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jl. Yos Sudarso No. 97 A Kel. Jawa Kanan Kota Lubuklinggau Sumatera Selatan Telp : (0733) 322306
E-mail : randadarkangel@gmail.com 1 ) , ahmadi.bnj@gmail.com 2)

## Abstract
The  existence  of  assistants  in  the  computer  laboratory  is  an  important  element  in  supporting  the  process  of  implementing practicum learning. A laboratory assistant who is assigned to assist teachers in practicum activities must understand practicum material and be able to guide students to achieve predetermined competency standards. The process of admitting computer laboratory  assistants  has  several  assessment  criteria,  both  academic  and  non-academic.  Errors  in  decision  making  cause distrust of the quality of computer laboratory assistants received and have an impact on reducing students' understanding and skills in certain subjects. With the construction of the "Decision Support System for Computer Laboratory Assistant Admissions with the Weighted Product Method at SMK N 5 Rejang Lebong", it can help teachers to be more selective in placing students who do have competence in the IT field at the computer laboratory of SMK N 5 Put Rejang Lebong which was previously every Once a year, it is only chosen not based on an assessment of the student's academic score which leads to a particular ability
Keywords: Decision, Laboratory Assistant, School, PHP, MySQL

## Abstrak
Keberadaan  asisten  di  laboratorium  komputer  merupakan  salah  satu  unsur  penting  dalam  menunjang  proses pelaksanaan pembelajaran praktikum. Seorang asisten laboratorium yang bertugas sebagai pendamping guru pada kegiatan praktikum  harus memahami materi praktikum dan mampu membimbing siswa untuk mencapai standar kompetensi yang telah ditetapkan. Proses penerimaan asisten laboratorium komputer memiliki beberapa kriteria penilaian baik  dari akademik  maupun  non  akademik. Kesalahan dalam pengambilan keputusan menimbulkan ketidak  percayaan  terhadap  kualitas  asisten  laboratorium  komputer  yang  diterima  dan  berdampak  pada menurunnya pemahaman dan keterampilan siswa terhadap mata pelajaran tertentu. Dengan dibangunnya “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Asisten  Laboratorium  Komputer  Dengan  Metode Weighted  Product Pada SMK  N  5 Rejang Lebong”  dapat  membantu guru untuk  lebih selektif dalam penempatan siswa  yang  memang memiliki kompetensi dalam bidang IT pada laboratorium komputer SMK N 5 Put Rejang Lebong yang sebelum nya setiap 1 tahun sekali hanya dipilih bukan berdasarkan penilaian dari nilai akademik siswa yang mengarah pada kemampuan tertentu.
Kata kunci : Keputusan, Asisten Laboratorium, Sekolah, PHP, MySQL

## 1. Pendahuluan
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  SPK  sendiri memiliki  beberapa  metode  salah  satu  diantaranya Metode Weighted  Product (WP)  merupakan  suatu metode  pengambilan  keputusan  yang  efisien  dalam perhitungan,  selain  itu  waktu  yang  dibutuhkan  lebih singkat  dan  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  dengan  menggunakan  perkalian  antara nilai  kriteria  yang telah ditentukan,  yang di  mana nilai dari  setiap  kriteria  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu dengan bobot kriteria yang telah ditetapkan di awal [1].
Keberadaan asisten di laboratorium komputer merupakan  salah  satu  unsur  penting  dalam  menunjang proses  pelaksanaan  pembelajaran  praktikum.  Seorang
asisten  laboratorium  yang bertugas sebagai pendamping guru  pada kegiatan praktikum   harus memahami materi praktikum  dan  mampu  membimbing  siswa  untuk mencapai  standar  kompetensi  yang  telah  ditetapkan. Proses  penerimaan  asisten  laboratorium  komputer memiliki beberapa kriteria  penilaian baik  dari  akademik maupun  non  akademik. Kesalahan dalam pengambilan keputusan  menimbulkan  ketidak  percayaan  terhadap kualitas  asisten  laboratorium  komputer  yang  diterima dan  berdampak  pada  menurunnya  pemahaman  dan keterampilan siswa terhadap mata pelajaran tertentu.
Pada  laboratorium  komputer  SMK  Negeri  05  Rejang Lebong  kepala  laboratorium  komputer  menetapkan beberapa  siswanya  sebagai  asisten  laboratorium  dalam satu  tahun  sekali  atau  setiap  dua  semester,  asisten
laboratorium  yang  mendapat  tanggung  jawab  sebagai Asisten  Laboratorium  (Aslab)  selama  satu  tahun  akan diganti ketika asisten laboratorium sudah menyelesaikan pendidikannya  pada  saat  mereka  lulus,  proses perekrutan asisten laboratorium hanya dipilih berdasarkan  pengamatan  non  akademik  dari  kepala laboratorium  dan  tidak  menggunakan  data  akademik yang  dimiliki  oleh  setiap  siswa.  Proses  penyeleksian calon  asisten  laboratorium  ini  hanya  berdasarkan pengamatan  kepala  laboratorium  komputer  terhadap penilaian  sikap  dan  atas  kemauan  dari  siswa  yang berminat, jika siswa dinilai memiliki sikap yang cukup baik  maka  kepala  laboratorium  akan  menjadikan  hal tersebut  salah  satu  point  penilaian  dalam  menentukan kriteria calon asisten laboratorium.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK (sistem pendukung keputusan) adalah sistem yang dibangun  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah  yang bersifat  manajerial  atau  organisasi  perusahaan  yang dirancang  untuk  mengembangkan  efektivitas  dan produktivitas  para  manajer  untuk  menyelesaikan masalah dengan bantuan teknologi komputer [2]
Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Suport System ) adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif  dalam membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan  model untuk  menyelesaikan  masalah-masalah yang terstruktur [3]
2.2 Asisten Laboratorium Asisten  laboratorium  komputer  merupakan  salah  satu unsur  penting  dalam  menunjang  proses  pelaksanaan pembelajaran  praktikum.  Seorang  asisten  laboratorium yang  bertugas  sebagai  pendamping  guru  pada  kegiatan praktikum  harus  memahami  materi  praktikum  dan mampu  membimbing  siswa  untuk  mencapai  standar kompetensi yang telah ditetapkan [4]
2.3 Weighted Product (WP) Weighted  Product (WP)  adalah  salah  satu  metode penentuan  urutan  atau  prioritas  dalam  MCDM  ( Multi Criterion  Decesin  Making) atau  menentukan  dan menghasilkan  pendukung  keputusan  dari  beberapa alternative. [5]
Adapun  langkah  penyelesaian  dalam  menggunakannya adalah:
1. Perbaikan bobot kriteria, dengan persamaan sebagai berikut:
𝑊 𝑗 = 𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗 (1)
2. Menghitung  vektor  S.  langkah  ini  sama  seperti proses  normalisasi,  dengan  persamaan  sebagai berikut:
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑖𝑗𝑤𝑗 𝑖 = 1,2, . . . . 𝑚
(2)
Dimana ∑wj = 1. wj adalah pangkat bernilai positif untuk  kategori  kriteria      keuntungan  dan  pangkat bernilai negatif untuk kategori kriteria biaya/ cost . 3. Menghitung  vektor  V,  atau  preferensi  relatif  dari setiap  alternatif,  untuk  perangkingan  dengan persamaan berikut [5]:
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑗=1 𝑛 𝑥𝑖𝑗𝑤𝑗 ∏ 𝑗=1 𝑛 (𝑋𝑗∗)𝑤𝑗 dengan 𝑖 = 1,2, . . , 𝑚 (3)
Sederhananya seperti :
𝑉 1 = 𝑠1 𝑆1+𝑆2+𝑆3 (4)
Keterangan:
S  = Preferensi alternatif, dianalogikan sebagai vector S.
V  = Preferensi alternatif, dianalogikan sebagai vektor V.
X  = Nilai kriteria.
W  = Bobot kriteria.
I   = Alternatif.
J   = Kriteria.
N  = Banyaknya kriteria.
M = Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S.

## 3.   Metodologi Penelitian
Meliputi  analisis,  arsitektur  dan  metode  yang  dipakai untuk menyelesaikan permasalahan.
3.1 Metode Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  data  yang  sesuai  dengan permasalahan  yang  dibutuhkan  tersebut  dibutuhkan teknik  pengumpulan  data.  Teknik  pengumpulan  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah interview (wawancara), Study Litelatur .
3.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode  yang  digunakan  yaitu  menggunakan  metode p rototyping karena selain menghemat waktu metode ini memiliki kelebihan dalam komunikasi yang baik antara pengembang  dan  pelanggan,  sehingga  pengembang dapat  bekerja  lebih  baik  dalam  menentukan  kebutuhan pelanggan,  sehingga  pelanggan  berperan  aktif  dalam pengembangan  system  yang  diharapkannya . Model Prototyping dimulai  dari  mengumpulkan  kebutuhan pelanggan  terhadap  perangkat  lunak  yang  akan  dibuat. Lalu  dibuatlah  program Prototyping agar  pelanggan lebih terbayang dengan apa yang sebenarnya diinginkan. Program Prototyping biasanya  merupakan  program yang  belum  jadi.  Program  ini  biasanya  menyediakan tampilan dengan simulasi alur perangkat lunak sehingga tampak  seperti  perangkat  lunak  yang  sudah  jadi. Program Prototyping ini dievaluasi oleh pelanggan atau
user sampai  ditemukan  spesifikasi  yang  sesuai  dengan keinginan pelanggan atau user

## 4.   Hasil dan Pembahasan
4.1 Analisis Sistem Dalam  membangun  sebuah  sistem  yang  sudah terkomputerisasi  berupa  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  asisten  laboratorium  komputer  dengan menggunakan  metode Weighted  Product. Metode Weighted  Product merupakan  metode  pengambilan keputusan  multi  kriteria  yang  dapat  melakukan perhitungan  untuk  memilih asisten  laboratorium  yang tepat sesuai dengan kriteria akademik dan non akademik yang  diinginkan  keplab  sehingga  pemilihan  asisten laboratorium  tidak  dilakukan  hanya  berdasarkan  dari kriteria non akademik saja.
Dengan  menggunakan  sistem  maka  pemilihan  asisten laboratorium dapat dilakukan dengan mudah dan cepat sehingga membantu bagian keplab meningkatkan mutu kualitas  siswa  yang  menjadi  asisten  laboratorium nantinya. Penggunaan sistem pendukung keputusan ini diharapkan  mampu  menghindari  terjadinya  kesalahan dalam  proses  pemilihan  dan  mampu  menghasilkan informasi  yang  tepat  dan  akurat.  Selain  itu  dengan tersedianya fasilitas database maka data penilaian calon asisten laboratorium dapat disimpan secara terorganisir untuk digunakan kembali sewaktu-waktu dibutuhkan.
Adapun  gambaran  dari  sistem  pendukung  keputusan pemilihan asisten laboratorium komputer yang ditawarkan dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini
Gambar 1 Rancangan Sistem yang ditawarkan

## 4.2 Perancangan DFD

## 1. DFD Level 0
Gambar 2 DFD Level 0

## 2. DFD Level 1
Gambar 3 Data Flow Diagram (DFD) Level 1
Pada Data Flow Diagram diatas dapat dilihat saat admin akan  mengelola  data,  admin  harus  melakukan login terlebih dahulu. Setelah login berhasil maka  akan tampil halaman utama dan admin bisa mengelola data melalui menu  yang  telah  tersedia  dan  dapat  dilihat  beberapa proses  aliran  data  yang  terjadi  pada  sistem  yang  akan dibuat, proses-proses tersebut antara lain adalah: 1. Pendataan Admin ada  proses  pendataan  admin  digunakan  untuk mendata siapa saja yang berhak masuk kedalam aplikasi ini,  sehingga  pihak-pihak  yang  tidak  terdaftar  dalam pendataan admin tidak dapat mengakses aplikasi ini. 2. Pendataan alternatif
Proses  pendataan  alternatif  merupakan  proses dimana  alternatif  yang  masuk  dalam  kategori  calon penerimaan asisten laboratorium Komputer (ASLAB) di
admin 1 Login admin 2 alternatif 3 kriteria 4 nilai alternatif kriteria nilai 5 laporan kap_lab Data_Admin Data_alternatif Data_kriteria Data_nilai data_hak_akses_kab_lab info_keputusan info_hasil_data_penilaian id_admin id_admin id_alternatif id_alternatif id_kriteria id_kriteria id_nilai id_nilai id_admin id_alternatif id_alternatif id_kriteria id_kriteria id_nilai info_Data_Alternatif info_keputusan info_Data_Nilai info_Data_Kriteria info_admin info_hasil_data_penilaian
data  untuk  kemudian  data  tersebut  akan  digunakan dalam proses perhitungan untuk mengetahui siapa yang nanti akan menjadi asisten laboratorium. 3. Pendataan Kriteria Sistem  dapat  melakukan  pengolahan  data  kriteria yang  akan  digunakan  dalam  proses  perhitungan  untuk menentukan siswa yang layak diterima.
4. Pendataan Penilaian/keputusan
Sistem dapat melakukan pengolahan data nilai yang akan  digunakan  dalam  proses  perhitungan  untuk menentukan siswa yang layak diterima.
5. Laporan
Pada menu ini admin dapat mencetak dan memberikan laporan kepada kepala sekolah terkait hasil perhitungan dan data lainnya yang diperlukan.
3. Perancangan ERD
Gambar 4. Entity Relationship diagram (ERD)
4.4 Pembahasan/Perhitungan
Adapun bahan yang akan digunakan dalam melakukan proses perhitungan diantaranya :
1. Kriteria
Kriteria pemilihan asisten  laboratorium  yang telah direkomendasikan adalah Instalasi Jaringan,
Instalasi Sistem Operasi, Bahasa Inggris, Sikap/Disiplin dan Kemauan/Minat
2. Pembobotan
Dalam  metode  penelitian  ini  ada  nilai  bobot  setiap kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  menentukan  pemilihan pada  SMK  N.  05  Rejang  Lebong,  Adapun  kriterianya adalah  (C 1 =  Instalasi  Jaringan,  C 2 =  Instalasi  Sistem Operasi,  C 3 = Bahasa  Inggris,  C 4 =  Sikap/Disiplin,dan C 5 = Kemauan/Minat)
Adapun  tingkat  kepentingan  yang  nantinya  akan dibobotkan  untuk  setiap  kriteria  adalah  (3  =  Sangat Penting, 2= Cukup Penting, dan 1= Penting
Dengan  ketentuan  bobot  yang  telah  didapat  dari  hasil wawancara  kepada  kepala  laboratorium  ditentukan C 1 =3, C 2 =3, C 3 =2, C 4 =1, C 5 =1.
3. Pendataan nilai alternatif
implementasi perhitungan metode Weighted Product ,  pada  SMK  Negeri.  05  Rejang  Lebong  dalam melakukan  pemilihan  asisten  laboratorium  komputer dengan jumlah kandidat 10 siswa.
a) Data Alternatif
Data  alternatif  yang  dibutuhkan  dan  akan  diproses untuk  ditentukan  prioritas  berdasarkan  penilaian kompetensi masing-masing alternatif adalah data siswa yang ditunjukan pada tabel berikut :

## Tabel 5 Daftar Nama Siswa
Dari hasil pendataan data nilai alternatif yang dilakukan dengan menyebarkan formulir data nilai ke siswa yang kemudian  dilakukan  pendataan  maka  hasil  data alternatif dapat dilihat pada table 6 berikut :
Tabel 6 Nilai kriteria dari masing-masing alternatif Kd Nama Alternatif Nilai C1 C2 C3 C4 C5 A1 Andi Wiratama 87 80 70 5% 100 A2 Antoni 85 78 80 70% 100 A3 Ayu 75 85 75 64% 100 A4 Azi 80 75 80 78% 100 A5 Azmi 73 75 60 63% 100 A6 Dahlia 87 85 70 75% 100 A7 Fajri 85 78 67 77% 100 A8 Keke 78 70 85 75% 100 A9 Purwantoro 87 73 78 75% 100 A10  Suhardi 89 80 70 65% 100
b. Menentukan Rating Kecocokan
Menentukan rating kecocokan data alternatif dan kriteria  yang  diperoleh,  kemudian  kriteria  dan alternatif  tersebut  dicocokkan  dan  akan  memperoleh rating  kecocokan  dapat  dilihat  pada  table  7  dibawah ini.
Kd Nama Alternatif JK Kelas A1 Andi L 2 (TKJ) A2 Antoni L 2 (TKJ) A3 Ayu P 2 (TKJ) A4 Azi L 2 (TKJ) A5 Azmi P 2 (TKJ) A6 Dahlia P 2 (TKJ) A7 Fajri L 2 (TKJ) A8 Keke P 2 (TKJ) A9 Purwantoro L 2 (TKJ) A10 Suhardi L 2 (TKJ)
Tabel 7 Nilai Alternatif Setiap Kriteria Kd Nama Alternatif Nilai C1 C2 C3 C4 C5 A1 Andi Wiratama 87 80 70   75% 100 A2 Antoni 85 78 80   70% 100 A3 Ayu 75 85 75   64% 100 A4 Azi 80 75 80   78% 100 A5 Azmi 73 75 60   63% 100 A6 Dahlia 87 85 70   75% 100 A7 Fajri 85 78 67   77% 100 A8 Keke 78 70 85   75% 100 A9 Purwantoro 87 73 78   75% 100 A10  Suhardi 89 80 70   65% 100
Langkah selanjutnya menentukan normalisasi bobot (nilai)  dari  setiap  kriteria,  dimana  bobot  (nilai) ditentukan  oleh  pengambil  keputusan  berdasarkan tingkat  kepentingan  yang  disimbolkan  dengan  (W). Bobot (nilai) yang diberikan yaitu nilai terbesar adalah 3  =  menjadi  nilai  yang  sangat  penting,  2  =  cukup penting, 1 = penting, seperti terlihat pada tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8 Bobot (Nilai) Kriteria No Kriteria Keterangan Bobot (Nilai) 1 C1 Instalasi Jaringan 3 2 C2 Instalasi Sistem Operasi 3 3 C3 Bahasa Inggris 2 4 C4 Sikap/Disiplin 1 5 C5 Kemauan/Minat 1
4. Proses Weighted Product (WP)
Setelah  tabel  3.4  dibuat  bobot  (  Nilai  )  Kriteria maka  langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan bobot kriteria Sebelumnya dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu sehingga ΣW = 1,
1. Menghitung Bobot Kriteria Menghitung  total  bobot  kemudian  dibagi  bobot masing-masing kriteria seperti di bawah ini.
C1 3 1 + 1 + 3 + 3 + 2 =   3 10 ⁄ = 0,3 C2 3 1 + 1 + 3 + 3 + 2 =   3 10 ⁄ = 0,3 C3 2 1 + 1 + 3 + 3 + 2 =   2 10 ⁄ = 0,2 C4 1 1 + 1 + 3 + 3 + 2 =   1 10 ⁄ = 0,1 C5 1 1 + 1 + 3 + 3 + 2 =   1 10 ⁄ = 0,1

## 2. Menghitung Nilai Vektor S
Untuk  menghitung  nilai  Vektor  S  adalah  nilai  di pangkatkan  dengan  total  bobot  untuk  masing- masing nilai kriteria.
S 1 = (87 0,3 ) (80 0,3 ) (70 0,2 ) (75 0,1 ) (100 0,1 )  = 81.1537338299 S 2 = (85 0,3 ) (78 0,3 ) (80 0,2 ) (70 0,1 ) (100 0,1 )  = 81.579654167 S 3 = (75 0,3 ) (85 0,3 ) (75 0,2 ) (64 0,1 ) (100 0,1 )  = 78.8813449435 S 4 = (80 0,3 ) (75 0,3 ) (80 0,2 ) (78 0,1 ) (100 0,1 )  = 80.0336885306 S 5 = (73 0,3 ) (75 0,3 ) (60 0,2 ) (63 0,1 ) (100 0,1 )  = 71.9580758877 S 6 = (87 0,3 ) (85 0,3 ) (70 0,2 ) (75 0,1 ) (100 0,1 )  = 82.643211956 S 7 = (85 0,3 ) (78 0,3 ) (67 0,2 ) (77 0,1 ) (100 0,1 )  = 79.4910239993 S 8 = (78 0,3 ) (70 0,3 ) (85 0,2 ) (75 0,1 ) (100 0,1 )  = 78.441827716 S 9 = (87 0,3 ) (73 0,3 ) (78 0,2 ) (75 0,1 ) (100 0,1 )  = 80.6821905035 S 10 = (89 0,3 ) (80 0,3 ) (70 0,2 ) (65 ,1 ) (100 0,1 )  = 80.5480334519
3. Menghitung Nilai Vektor V Menghitung Vektor V dengan melakukan pembagian Vektor S dibagi dengan total nilai Vektor S
V1 = 81.1537338299
795.412784986 = 0.10202719312 V2 = 81.579654167 795.412784986 = 0.10256266394 V3 = 78.8813449435 795.412784986 = 0.09917032568 V4 = 80.0336885306 795.412784986 = 0.10061906225 V5 = 71.9580758877 795.412784986 = 0.09046633049 V6 = 82.6432119565 795.412784986 = 0.10389977822 V7 = 79.4910239993 795.412784986 = 0.09993681959 V8 = 78.441827716 795.412784986 = 0.09861776073 V9 = 80.6821905035 795.412784986 = 0.10143436468 V10 = 80.5480334519 795.412784986 = 0.10126570124
4. Melakukan Perangkingan Nilai Vektor V
Setelah mendapatkan nilai Vektor V maka langkah selanjutnya  mengurutkan  nilai  Vektor  V  dari urutan terbesar ke urutan terkecil seperti pada tabel 9 sebagai berikut.
Tabel 9 Hasil Perangkingan No Nama Alternatif Nilai 1 Dahlia 0.10389977822 2 Antoni 0.10256266394 3 Andi Wiratama 0.10202719312 4 Purwantoro 0.10143436468 5 Suhardi 0.10126570124 6 Azi 0.10061906225 7 Fajri 0.09993681959 8 Ayu 0.09917032568 9 Keke 0.09861776073 10 Azmi 0.09044633049
5. Keputusan Alternatif Terbaik
Dari  hasil  perangkingan  pada  tabel  3.5  di  atas  dapat diambil sebuah keputusan bahwa alternatif tiga kandidat terbaik  adalah  Dahlia  dengan  nilai 0.10389977822 diikuti  Antoni  dengan  nilai 0.10256266394 dan  Andi Wiratama dengan nilai 0.10202719312
4 .5 Implementasi
1. Login Sistem
Pada halaman login ini digunakan untuk admin dan kepala laboratorium. Serta terdapat tombol login untuk masuk  kedalam  sistem  dengan  cara  menginputkan username dan password .  Jika username dan password yang  di  inputkan  benar  maka  akan  menampilkan halaman  utama  sesuai  hak  akses  masing-masing. Halaman login dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 5 Login
2. Input Data Nilai
Pada halaman input data nilai yang akan digunakan untuk  memberikan  nilai  perengkingan  pada kandidat asisten laboratorium..  Halaman input data nilai dapat dilihat pada gambar 6 berikut:
Gambar 6 Input Data Nilai
3. Hasil Perangkingan Pada  halaman  ini  akan  menampilkan  hasil  dari perengkingan data-data alternatif, kriteria dan nilai akhir pada masing-masing data. Halaman tampilan hasil  perengkingan  dapat  dilihat  pada  gambar  7 berikut :

## Gambar 7 Hasil Perangkingan

## 5.   Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka dihasilkan .

## 5.1 Simpulan
Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  dapat memperkuat  keputusan  yang  akan  diambil  oleh  kepala laboratorium komputer pada SMK N.05 Rejang Lebong dalam  menerima  atau  menempatkan  calon  asisten laboratorium  sesuai  dengan  kemampuan  yang  dimiliki siswa sehingga lebih tepat sasaran dengan memanfaatkan teknologi informasi.
Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  asisten laboratorium  komputer    dapat  mempermudah  proses perhitungan  atau  perengkingan  nilai  siswa  yang  akan dijadikan  syarat  untuk  menjadi  asisten  laboratorium komputer.
5.2 Saran
SPK ini kedepan kiranya dapat dikembangkan kembali sesuai kebutuhan

## Daftar Rujukan
[1] Hafis A, Ikhsan F K, Sulasminarti, Widiyastuti A dan Ma’Mur, 2017, Penerapan metode Weighted Product pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  ISSN  :  2367- 4421.
[2]  Armiyana  ,  Reski  Mai  Candra,  2017.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sekolah  Anak Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE), vol.3, no.1, hal. 31-34.
[3]  Pratiwi  2016,  Sistem  Pendukung  Keputusan (Decision Suport System) ISSN : 2655-3421.
[4]  Tati  Mardiana.,  2018,  SPK  Penerimaan  Asisten Laboratorium  Komputer  Menggunakan  Metode Method AHP-TOPSIS ISSN : 2527-4864.
[5]  Joko  Andrianto,  2017,  SPK  Pemilihan  Jurusan Dengan  Metode  Weighted  Product  untuk  Siswa-
Siswi SMA Negeri 1 SALE ISSN : 2365-3421.