## Rekomendasi Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Weighted Product (WP)
Recommendation for Choosing Exemplary Teachers Using Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) and Weighted Product (WP) Methods
Nurul Arifianti 1 , Anief Fauzan Rozi 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: arifiantin@gmail.com 1 , anief@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Guru teladan adalah orang yang bisa memberikan contoh baik kepada siswanya. Guru merupakan salah satu bagian paling penting yang dimiliki oleh sekolah, tidak ada satu sekolah yang mampu bertahan jika sekolah  tersebut  tidak  memiliki  guru  yang  dapat  bekerja  baik  dan  maksimal.  Berhasil  atau  tidaknya suatu  sekolah  dalam  menjalankan  kegiatannya  tidak  terlepas  dari  kapasitas  guru  yang  melakukan pekerjaan di sekolah tersebut.
Dalam  penelitian  ini  penilaian  dilakukan  berdasarkan  data  guru  beserta  jawaban  dari  kuisoner, selanjutnya akan dilakukan analisis dengan metode weighted product. Hasil akhir berupa urutan data dari nilai tertinggi pada semua guru.
Pemilihan  guru  teladan  dilakukan  dengan  menggunakan  10  kriteria  sebagai  paramater  penilaian  dan dapat disimpulkan bahwa perhitunganya menghasilkan nilai vektor V tertinggi yaitu 0,05055 dan nilai vektor V terendah yaitu 0,00000.
Kata kunci : Penilaian Guru Teladan, Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM), Weighted Product (WP), Sistem Pendukung Keputusan

## ABSTRACT
The model teacher is the one who can give good examples to his students. Teachers are one of the most important parts of a school. There is no school that can survive if the school does not have a teacher who can work well and maximally. The success or failure of a school in carrying out its activities can not be separated from the capacity of teachers who do the work at the school.
The research technique in SMK Bumantara Muntilan is done with the teacher of BK by giving an input or  question  that  intends  to  contradict  the  model  teacher  which  will  be  answered  by  the  teachers themselves by distributing questionnaires to the teachers. In this research the teacher data along with the answers from the questionnaire will be done. An exemplary teacher's assessment with a system that has the ability to analyze the teacher's role model by using the method of weighted product, where each criterion  has  its  own  weight  and  then  the  value  is  fifty.  Having  the  existing  value  entered  into  the weighted product formula will produce the highest output value for all teachers.
Models of teacher assessment  is done by using 10 criteria as assessment parameters and it can be concluded that the calculation yields the highest V vector V that is 0,05055 and the lowest V vector value is 0,00000.
Keywords :  Models  of  teacher  assessment,  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM), Weighted Product (WP), Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Guru  merupakan  salah  satu  bagian paling penting yang dimiliki oleh sekolah, tidak ada  satu  sekolah  yang  mampu  bertahan bilamana sekolah tersebut tidak memiliki guru
yang dapat bekerja baik dan maksimal. Berhasil atau tidaknya suatu sekolah dalam menjalankan kegiatannya  tidak  terlepas  dari  kapasitas  guru yang melakukan pekerjaan di sekolah tersebut. Persaingan  di  dunia  pendidikan  yang semakin kompetitif memacu sekolah dalam hal
ini SMK Bumantara Muntilan untuk berupaya lebih  keras  dalam  meningkatkan  kualitas sekolahnya. Karena Guru yang baik adalah guru yang  dapat  dijadikan  teladan  bagi  anak didiknya.  Pada  saat  penelitian  ini  dilakukan, pihak  sekolah  belum  menerapkan  metode penilaian  guru  teladan.  Oleh  karena  itu  guru harus  senatiasa  dimotivasi  agar  dapat memberikan  yang  terbaik  kepada  siswa-siswi yang diajarnya. Sehingga dengan motivasi yang dilakukan oleh pihak sekolah guru dapat lebih baik lagi dan berprestasi.
Guru adalah pendidik perfesional karena secara  implisit  telah  merelakan  dirinya menerima  dan  memikul  sebagian  tanggung jawabnya  pendidikan  yang  telah  dipikul dipundak para orang tua (Darajat, 2006).
Pembentukan  karakter  murid  sangat bertumpu  pada  mutu  guru  dalam  aspek pengetahuan  dan  karakter  pribadi.  Beberapa karakter  utama  yang  harus  dimiliki  seorang guru,  yaitu  :  berkhlak  mulia,  mantap,  dewasa, stabil,  arif  dan  bijaksana,  menjadi  teladan, mengevaluasi  diri  sendiri,  mengembangkan diri, dan religius (Musfah, 2015).
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi atas  suatu  masalah  atau  untuk  mengevaluasi suatu peluang atau sering juga disebut sebagai aplikasi  SPK.  Aplikasi  SPK  biasanya menggunakan CBIS ( Computer Based Information  System )  yang  fleksibel,  interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung  solusi  atas  masalah  manajemen spesifik yang tidak terstruktur (Kusrini, 2007).
Dalam  penelitian  ini  dirumuskan beberapa  masalah  yaitu  :  (1)  Bagaimana merancang aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  untuk  mempermudah penilaian  guru  teladan?  (2)  Bagaimana mengimplementasikan  metode Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making (FMADM)  dengan Weighted Product (WP) pada sistem penilaian guru teladan?
Selanjutnya  tujuan  dari  penelitian  ini antara  lain  :  (1)  Merancang  aplikasi  Sistem Pengambilan  Keputusan  (SPK)  yang  dapat digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi guru teladan. (2) Dapat mengimplementasikan metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM)  dengan Weighted  Product (WP)  untuk  membantu  sekolah  dalam melakukan  pengambilan  keputusan  penentuan guru teladan.
Diharapkan  manfaat  dari  penelitian  ini:
(1)  Mampu  merancang  sebuah  sistem  untuk pengambilan  keputusan  yang  dapat  digunakan
untuk  merekomendasikan  guru  teladan.  (2) Memudahkan pihak sekolah dalam menentukan pemilihan guru teladan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  yang  terkait  antara lain  seperti  sistem  penilaian  guru  berprestasi dengan  menggunakan fuzzy-ahp .  Hasil  dalam penelitian ini dari 63 alternatif diperoleh hasil 3 peringkat teratas dengan masing-masing bobot : prioritas pertama memperoleh bobot 83.9797, kedua  83.9233  dan  bobot  prioritas  ke  tiga 83.8288,  terdiri  dari  4  kriteria  dan  16  sub kriteria (Alwi, 2015).
Selajutnya  dalam  penelitian  untuk penentuan supplier yang  menggunakan  9 kriteria  sebagai  parameter  penilaian,  metode yang  digunakan Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making  (FMADM) dan Simple Additive  Weighting  (SAW) .  Berdasarkan  hasil perhitungan  baik  metode  perusahaan  maupun sistem  memberikan  hasil  yang  serupa (Harjayanti & Rozi, 2016). Selain  itu  penelitian  serupa  yang menggunakan  FMADM  dan  WP  juga digunakan  untuk  penentuan  pegawai  terbaik yang menggunakan 4 kriteria penilaian yaitu : kehadiran,  kecepatan  kerja,  tanggung  jawab, dan  kerja  sama.  Hasil  perhitungan  tertinggi dengan  sistem  maupun  secara  manual  yaitu 0.0782,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa kedua perhitungan serupa (Septian & Purnomo, 2017). Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making  (FMADM) adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan bobot untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada  3  pendekatan  untuk  mencari  nilai  bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif,  dan  pendekatan  integrasi  antara subyektif  dan  obyektif.  Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam  proses  perangkingan  alternatif  bisa ditentukan  secara  bebas.  Sedangkan  pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan (Kusumadewi, et al., 2006).
Sedangkan  dalam  penelitian  ini  fokus pada pemilihan guru teladan dengan
menggunakan  model  FMADM  dan  WP. Langkah-langkah penyelesaian WP antara lain sebagai berikut (Kusumadewi, et al., 2006): 1. Menggunakan
perkalian
untuk
menghubungkan rating atribut. 2. Rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan dulu dengan
bobot
atribut yang bersangkutan.
3. Dilakukan  perbaikan  bobot  (W),  sehingga menghasilkan bobot baru (W baru), seperti pada Persamaan 1.
𝑊 " = 𝑊 " ∑ 𝑊 "
Persamaan 1 4. Mencari  vektor  S  dan  dilanjut  mencari vektor V yang digunakan untuk perangkingan.  Metode  WP  menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan  proses  normalisasi.  Preferensi untuk  alternatif  Ai  diberikan  seperti  pada Persamaan 2.
𝑆 ' = ( 𝑋 '" *+, - "./ Persamaan 2
Dimana ∑ 𝑤𝑗 =wj adalah pangkat bernilai positif  untuk  atribut  keuntungan,  dan bernilai  negatif  untuk  atribut  biaya. Sedangkan  preferensi  relatif  dari  setiap alternatif, diberikan seperti pada Persamaan 3.
𝑉 ' = ∏ 𝑋 '" *+, - "./ ∏ 4𝑋 " ∗ 6 *, - "./ Persamaan 3
5. Hasil    akhir    perolehan      dari    proses perangkingan        yaitu    menghasilkan  nilai terbesar  sehingga  diperoleh nilai terbesar yang dipilih  sebagai  altematif terbaik  (Ai) sebagai  solusi.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Secara  garis  besar  proses  jalannya penelitian  ini  dibagi  menjadi  empat  tahapan, yaitu : (1) Inteligensi, (2) Desain, (3) Pemilihan, dan  (4)  Implementasi  dan  solusi.  Selanjutnya jalannya  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar 1.

## Gambar  1. Desain Sistem (Turban, et al., 2005)

## 3.1 Intelegensi
Dalam  penelitian  ini  pencarian  dan pengumpulan data merupakan faktor terpenting demi  keberhasilan  penelitian,  yaitu  :  (a) Wawancara, (b)
Studi Kepustakaan.
Selanjutnya  berdasarkan  data  yang  telah diperoleh  dilakukan  analisis  terhadap  masalah tersebut.
3.2 Desain
Langkah-langkah  penyelesaian  masalah dalam penelitian ini antara lain :
1. Menentukan    Kriteria  Penilaian  Guru Teladan Kriteria untuk pengambilan  keputusan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel  1. Kriteria Penilaian Guru Teladan
Kode Jenis Kriteria C1 Guru datang ke sekolah tepat waktu C2 Guru masuk kelas tepat waktu sesuai dengan jadwal C3 Guru selalu melakukan absensi terhadap siswa- siswanya C4 Guru  senatiasa  mengingatkan dan  menegur  siswasiswanya yang melakukan kesalahan C5
Guru  tidak  meninggalkan sekolahan ketika jadwal KBM  berlangsung,  kecuali dengan alasan tertentu
C6
Guru tidak sering keluar kelas meninggalkan kegiatan
C7 Guru mengikuti kegiatan yang diadakan disekolah C8 Guru memakai pakaian seragam guru sesuai dengan aturan sekolah
Kode Jenis Kriteria C9 Guru  merencanakan  kegiatan pembelajaran yang efektif C10 Dalam  pelaksanaan  KBM guru melibatkan siswa- siswanya secara aktif
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria. Rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap  kriteria  dinilai  dengan  0  sampai  1 seperti pada Gambar 2.

## Gambar  2. Rating kecocokan

## 3.3 Pemilihan
Dalam  tahap  pemilihan  ini  akan dilakukan  langkah  dari  penyelesaian  dengan metode Fuzzy MADM  dengan  WP,  yaitu membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria,  kemudian  melakukan  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  sehingga diperoleh  matriks  ternormalisasi  R.  Rating kecocokan setiap alternatif, seperti terlihat pada Tabel 2.

## 3.4 Implementasi dan Solusi
3.4.1 Perancangan UML
Use  Case  Diagram dapat  dilihat  seperti pada Gambar 3.
Tabel  2. Rating Kecocokan Kriteria  Penilaian Guru Teladan Terhadap Alternatif
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 2 1 2 3 2 1 1 2 1 1
A2 2 3 4 4 4 3 4 3 4 4 A3 4 4 4 4 3 3 3 2 3 4 A4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 A5 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 A6 2 1 2 3 2 1 1 2 1 1 A7 2 3 4 4 4 3 4 3 4 4 A8 2 1 2 3 2 1 1 2 1 1 A9 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4
A10 3 3 4 4 4 4 4 3 4 4 A11 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 A12 3 3 4 4 4 3 4 3 4 4 A13 3 3 4 4 4 3 3 3 3 4 A14 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 A15 4 4 3 4 4 4 4 3 3 4 A16 3 3 3 3 3 4 1 3 4 4 A17 3 3 4 4 3 3 2 3 4 4 A18 4 4 3 3 3 4 3 3 4 4 A19 4 4 4 4 3 3 2 3 4 4 A20 2 2 2 3 2 3 3 3 4 4 A21 3 3 4 4 3 4 2 3 4 4 A22 3 2 3 4 3 3 4 3 4 4 A24 3 4 4 4 4 3 2 3 3 4 A25 3 4 4 3 3 4 2 3 4 4 A26 3 3 3 3 3 3 2 3 3 4 A27 3 4 4 4 3 4 2 3 4 4
Gambar  3. Use Case Diagram Sistem Rekomendasi Penilaian Guru Teladan

## 3.4.2 Flowchart Sistem
Flowchart sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar  4. Flowchart Sistem Rekomendasi
Penilaian Guru Teladan
Gambar  5. Relasi Tabel Rekomendasi Penilaian Guru Teladan

## 3.4.3 Perancangan Database
Relasi  tabel  dalam  penelitian  ini,  dapat dilihat pada Gambar 5.

## 4. PEMBAHASAN
Matriks  keputusan  X  yang  telah  di konversikan dengan bilangan fuzzy berdasarkan Tabel 2, dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel  3. Matriks Keputusan X
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 0.25 0.00 0.25 0.50 0.25 0.00 0.00 0.25 0.00 0.00 A2 0.25 0.50 0.75 0.75 0.75 0.50 0.75 0.50 0.75 0.75 A3 0.75 0.75 0.75 0.75 0.50 0.50 0.50 0.25 0.50 0.75 A4 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.50 0.75 0.50 0.75 A5 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.50 0.75 0.75 A6 0.25 0.00 0.25 0.50 0.25 0.00 0.00 0.25 0.00 0.00 A7 0.25 0.50 0.75 0.75 0.75 0.50 0.75 0.50 0.75 0.75
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A8 0.25 0.00 0.25 0.50 0.25 0.00 0.00 0.25 0.00 0.00 A9 0.75 0.75 0.50 0.75 0.75 0.50 0.75 0.50 0.75 0.75 A10 0.50 0.50 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.50 0.75 0.75 A11 0.50 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 A12 0.50 0.50 0.75 0.75 0.75 0.50 0.75 0.50 0.75 0.75 A13 0.50 0.50 0.75 0.75 0.75 0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 A14 0.50 0.50 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 A15 0.75 0.75 0.50 0.75 0.75 0.75 0.75 0.50 0.50 0.75 A16 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.75 0.00 0.50 0.75 0.75 A17 0.50 0.50 0.75 0.75 0.50 0.50 0.25 0.50 0.75 0.75 A18 0.75 0.75 0.50 0.50 0.50 0.75 0.50 0.50 0.75 0.75 A19 0.75 0.75 0.75 0.75 0.50 0.50 0.25 0.50 0.75 0.75 A20 0.25 0.25 0.25 0.50 0.25 0.50 0.50 0.50 0.75 0.75 A21 0.50 0.50 0.75 0.75 0.50 0.75 0.25 0.50 0.75 0.75 A22 0.50 0.25 0.50 0.75 0.50 0.50 0.75 0.50 0.75 0.75 A24 0.50 0.75 0.75 0.75 0.75 0.50 0.25 0.50 0.50 0.75 A25 0.50 0.75 0.75 0.50 0.50 0.75 0.25 0.50 0.75 0.75 A26 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.25 0.50 0.50 0.75 A27 0.50 0.75 0.75 0.75 0.50 0.75 0.25 0.50 0.75 0.75
Pengambil keputusan memberikan bobot, berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing- masing  kriteria  yang  dibutuhkan  sebagai berikut :
Vektor  bobot  :  W  =  [0.75;  0.50;  0.50;  0.75; 0.75; 0.50; 0.25; 0.75; 0.50; 0.75]
Selanjutnya dicari W baru dengan menggunakan Persamaan 1.
W baru = [0.125;   0.083;  0.083;  0.125;  0.125; 0.083;  0.042;  0.125;  0.083;  0.125]
Kemudian vektor S dihitung berdasarkan Persamaan 2, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4. Vektor S Alternative S A1 0 A2 0.580846 A3 0.571116 A4 0.712935 A5 0.712935 A6 0 A7 0.580846 A8 0 A9 0.666348 A10 0.655185 A11 0.712935 A12 0.633417 A13 0.602114 A14 0.689248 A15 0.666348 A16 0 A17 0.575173 A18 0.612372 A19 0.62587 A20 0.407593 A21 0.594939 A22 0.549438 A23 0.605076 A24 0.584973
Alternative S A25 0.511021 A26 0.615385 A27 0.636533 Selanjutnya dihitung vektor
V berdasarkan  Persamaan  3,  hasilnya  terlihat seperti Tabel 5.

## Tabel  5. Vektor V
Alternative V A1 0 A2 0.041187 A3 0.040497 A4 0.050553 A5 0.050553 A6 0 A7 0.041187 A8 0 A9 0.04725 A10 0.046458 A11 0.050553 A12 0.044915 A13 0.042695 A14 0.048874 A15 0.04725 A16 0 A17 0.040785 A18 0.043423 A19 0.04438 A20 0.028902 A21 0.042186 A22 0.03896 A23 0.042905 A24 0.04148 A25 0.036236 A26 0.043636 A27 0.045136
Kesimpulan  Hasil  Perangkingan,  bisa dilihat pada Gambar 6.
Gambar  6. Kesimpulan Hasil Perangkingan

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan :
1. Penilaian guru teladan dilakukan menggunakan sepuluh kriteria.
2. Dalam penilaian baik menggunakan sistem maupun  manual  memberikan  hasil  identik dengan nilai tertinggi sebesar 0.0506 (A5). Saran  pengembangan  yang  dapat dilakukan  pada  sistem  yang  akan  datang  di masa  depan  adalah  Fitur  pengembangan laporan  dapat  disimpan  menjadi  arsip  yang berguna untuk evaluasi pemilihan guru teladan yang sesuai.
DAFTAR PUSTAKA
Alwi,  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi
Menggunakan  Metode  Fuzzy-AHP. Jurnal Penelitian Komunikasi dan Opini Publik, 19(2), pp. 93-100.
Ananta,  P.  W.  &  Winiarti,  S.,  2013.  Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian Kinerja  Pegawai  Untuk  Kenaikan Jabatan  Pegawai  Menggunakan  Metode Gap Kompetensi (Studi Kasus Perusahaan  Perkasa  Jaya  Compuretail). Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika, Volume  Vol.  1,  No.  2,  e-ISSN:  2338- 5197, pp. 574-583. Darajat,  Z.,  2006. Ilmu  Pendidikan  Islam. Jakarta : Bumi Aksara. Harjayanti,  J.  &  Rozi,  A.  F.,  2016.  Sistem Informasi  Penilaian  Supplier  Komputer
Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making  Dengan Simple Additive Weighting. Informatics Journal, Volume  Vol.  1,  No.  3,  ISSN  : 2503 – 250X, pp. 88-95.
Kusrini,  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Andi.
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.  & Wardoyo,  R.,  2006. Fuzzy  Multi- Atribute  Decision  Making  (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. Lestari, S., 2013. Penerapan Metode Weighted Product  Model  Untuk  Seleksi  Calon Karyawan. Sistem  Informasi, Volume Vol.  5,  No.  1,  ISSN  Print  :  2085-1588, ISSN Online : 2355-4614, pp. 540-545. Musfah,  J.,  2015. Manajemen  Pendidikan Teori, Kebijakan dan Praktik. 1 penyunt. Jakarta: Kencana.
Priatni, C. N. & Purnomo, A. S., 2017. Sistem
Untuk Menentukan Pilihan Pada Program  Studi  Menggunakan  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  Dengan  Simple  Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: POLTEKES Permata Indonesia Yogyakarta). Informatics Journal,
Volume Vol. 2, No. 1, ISSN : : 2503 – 250X, pp. 54-63.
Septian,  M.  R.  N.  &  Purnomo,  A.  S.,  2017. Sistem Penilaian Pegawai Menggunakan Metode  Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making  (FMADM)  dan
Weighted Product (WP). Jurnal
Multimedia  &  Artificial  Intelligence (JMAI), 1(1). Subekti,  W.,  2016. Wibowo  Pajak. [Online] Available
at:
http://www.wibowopajak.com/2012/02/ pengertian-pegawai.html [Diakses 17 July 2017].
Syafitri,  N.  A.,  S.  &  Dewi,  A.  P.,  2016. Penerapan  Metode  Weighted  Product Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Laptop  Berbaasis  Web. SemanTIK, Volume Vol.2, No.1, ISSN : 2502-8928, pp. 169-176.
Turban, E., Aronson, J. E. & Liang, T. P., 2005. Decision Support Systems and Intelligent Sistems  (Sistem  Pendukung  Keputusan dan Sistem Cerdas). Yogyakarta: Andi.