Vol. 4 No. 1 Tahun. 2024
Implementasi Metode Weight Aggregated Sum  Product Assesment Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi
Frenkin Linakuo* 1 , Wahyu Joni Kurniawan 2 ,
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Institusi Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, Jl. Jend. Ahmad Yani No. 78-88 Pekanbaru
e-mail: * 1 frenkin.kuo@gmail.com , 2 wahyu.jonikurniawan@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstract
The process of supervising thesis advisors, currently faced by students, often encounters a number of complex challenges. Students frequently struggle to find an advisor who truly aligns with the title, field, and description of the thesis they are planning. Meetings held by study programs to determine thesis advisors also often consume a considerable amount of time. The outcomes of this process are  not  always  satisfactory  due  to  limitations  in  information  and  considerations  that  may  not  cover  all  aspects  of  students'  needs. Therefore, this research aims to provide solutions to issues related to the selection of thesis advisors through the implementation of a web-based decision support system using the WASPAS method to optimize decision-making through relevant criteria and subcriteria considerations. In a case study of students specializing in Decision Support Systems (DSS), it is known that the best-ranked advisor is Ms. Dwi Oktarina with a Quality Index (QI) score of 0.779. Looking at the DSS field, there are 8 advisors with 3 being good, 4 being fairly good, and 1 being poor, determined using the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method.
Keywords: Web Programming, Thesis Advisor Selection, WASPAS, Multi-Criteria Decision Analysis, Decision Support System.

## Abstrak
Proses  pendataan  dosen  pembimbing  skripsi,  yang  saat  ini  dihadapi  oleh  mahasiswa,  seringkali  menemui  sejumlah  kendala  yang kompleks. Mahasiswa sering menghadapi kesulitan dalam mencari dosen pembimbing yang benar-benar sesuai dengan judul, bidang, dan deskripsi skripsi yang mereka rencanakan. Rapat-rapat program studi yang dilakukan untuk  menetapkan dosen pembimbing skripsi  pun  sering  memakan  waktu  yang  cukup  lama.  Hasil  dari  proses  ini  tidak  selalu  memuaskan  karena  adanya  keterbatasan informasi  dan  pertimbangan  yang  mungkin  tidak  mencakup  seluruh  aspek  kebutuhan  mahasiswa.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  solusi  terhadap  masalah-masalah  yang  terkait  dengan  pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi  melalui penerapan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  menggunakan  metode  WASPAS  tujuan  mengoptimalkan  pengambilan keputusan melalui pertimbangan kriteria dan subkriteria yang relevan. Pada contoh studi kasus mahasiswa mengambil bidang SPK, di ketahui hasil dari peringkat penentuan dosen pembimbing yang paling baik adalah Ibu Dwi Oktarina dengan nilai QI : 0,779dapat kita lihat dari bidang SPK terdapat 8 dosen pembimbing dengan 3 dosen baik, 4 dosen cukup baik, dan 1 dosen yang kurang baik dengan menggunakan metode waspas.
Kata Kunci: Pemrograman  Web, Pemilihan Dosen Pembimbing, WASPAS, Analisis Keputusan Multi-Kriteria, Sistem Pendukung Keputusan.

## PENDAHULUAN
Pada era perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi seperti saat ini, peran skripsi sebagai syarat kelulusan dalam proses pendidikan tinggi menjadi semakin penting. Gelar sarjana strata satu bukan hanya menjadi sebuah pencapaian akademis semata, melainkan juga menjadi bukti konkrit dari perjalanan ilmiah dan pengembangan diri mahasiswa. Dalam konteks ini, pemilihan dosen pembimbing skripsi yang sesuai dengan minat, keahlian, dan kebutuhan mahasiswa menjadi sebuah faktor krusial dalam menentukan keberhasilan pengerjaan skripsi.
Proses pendataan dosen pembimbing skripsi di institusi bisnis dan teknologi pelita indonesia fakultas komputer, yang saat ini dihadapi oleh prodi, seringkali menemui sejumlah kendala yang kompleks. Prodi  sering menghadapi kesulitan dalam mencari dosen pembimbing yang benar-benar sesuai dengan judul, bidang, dan deskripsi skripsi yang sesuai dengan mahasiswa. Pada rapat program studi penetuan dosen pembimbing terkadang juga di bahas, program studi yang dilakukan untuk menetapkan dosen pembimbing skripsi pun sering memakan waktu yang cukup lama. Hasil dari proses ini tidak selalu memuaskan karena adanya keterbatasan informasi dan pertimbangan yang mungkin tidak mencakup seluruh aspek kebutuhan mahasiswa.
Adapun  kriteria  dari  penelitian  terdahulu  mencakup  yaitu  Pendidikan,  fungsional,  kompentensi,  dan  kuota  serta memiliki 5 bobot penilaian yaitu sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi.Dalam kaitannya, kebutuhan akan suatu sistem yang mampu memberikan keputusan yang tepat dan cepat dalam pemilihan dosen pembimbing skripsi menjadi semakin
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 33
mendesak.  Sehingga,  mahasiswa  dapat  lebih  terpacu  dan  termotivasi  dalam  pengerjaan  skripsinya,  sementara  juga meminimalkan potensi ketidakcocokan antara mahasiswa dan dosen pembimbing.
Pentingnya penyelesaian permasalahan ini menjadi dorongan bagi penulis untuk merancang suatu sistem pendukung keputusan  berbasis  web  menggunakan  metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS).  Dengan  adanya sistem ini, diharapkan proses  pemilihan dosen pembimbing skripsi dapat dilakukan secara efisien, akurat, dan sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh mahasiswa.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  solusi  terhadap  masalah-masalah  yang  terkait  dengan pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi  melalui  penerapan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  menggunakan  metode WASPAS.  Dengan  demikian,  diharapkan  mampu  memberikan  kontribusi  positif  dalam  memudahkan  mahasiswa  dalam menemukan dosen pembimbing skripsi terbaik sesuai dengan minat dan kebutuhan mereka. Melalui pendekatan ini, diharapkan peran dosen pembimbing dapat lebih optimal dalam mendukung mahasiswa meraih keberhasilan akademisnya.
Pada penelitian ini penulis mengambil beberapa referensi dari penelitian lain yang masih berkaitan dengan penulisan dan penelitian penulis, diantara lainnya adalah
1. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1]  yang  berjudul  Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja Pegawai Untuk Penentuan Reward And Punishment Menggunakan Metode WASPAS (Studi Kasus: Dinas Pekerjaan Umum  Bina  Marga  Dan  Tata  Ruang  Provinsi  Sumatra  Selatan),  dijelaskan  bahwa  dalam  penelitian  ini  dapat memberikan hasil lebih akurat dengan perhitungan yang cukup sederhana dan mudah diimplementasikan.
2. Penelitian yang dilakukan oleh  [2] yang berjudul Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop Dengan Metode WASPAS . Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan,disimpulkan bahwa sistem rekomendasi laptop dengan metode WASPAS berbasis web telah berhasil dibangun. Dari hasil uji kepuasan pengguna yang dilakukan melalui penyebaran angket, mayoritas  responden  menjawab  Setuju  untuk  kelima  pertanyaan  yang  merujuk  kepada  faktor-faktor  yang mempengaruhi kepuasan pengguna. Dari hasil penyebaran angket, didapat nilai koefisien reliabilitas Cronbach’s Alpha sebesar  0,83  yang  menunjukkan  bahwa  sistem  hasil  uji  coba  kepuasan  pengguna  tergolong  reliabel.  Selain  itu,  uji validitas menunjukkan bahwa data yang diperoleh tergolong valid.
3. [3] melakukan penelitian tentang Implementasi Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) Dalam Pemilihan  Kepala  Laboratorium.  Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukannya,  maka  dapat diambil kesimpulan, dalam pemilihan kepala  laboratorium  menggunakan  metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assessment) bisa membantu pengambil keputusan dalam memutuskan satu atau lebih dari beberapa alternatif yang  harus  diambil  untuk  dijadikan  sebagai  kepala  laboratorium  dengan  kriteria  -  kriteria  yang  menjadi  bahan pertimbangan dalam penelitiannya.
4. Pada tahun 2019, [4]  melakukan penelitian yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Rumah Tangga Miskin Pada Desa Cibangkong Dengan Metode WASPAS . Dapat dijelaskan bahwa dalam penentuan keluarga miskin adalah suatu masalah yang rumit karena banyak kriteria yang harus terpenuhi untuk menentukan sebuah keluarga miskin dan  layak  menerima  bantuan  penanganan  kemiskinan.  Sampel  yang  digunakan  adalah  warga  Desa  Cibangkong sebanyak 89 Rumah Tangga yang terdaftar mengajukan bantuan pemerintah. Hasil penelitian diperoleh 12 rumah tangga sangat  miskin,  28  rumah  tangga  miskin,  38  rumah  tangga  rentan  miskin  dan  11  rumah  tangga  tidak  miskin.  Hasil pengujian dari 89 sampel didapatkan akurasi perhitungan sebesar 45%.
5. Penelitian  dilakukan  oleh  [5]    yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kos Menggunakan metode WASPAS , dijelaskan bahwa bedasarkan hasil uji coba terhadap 10 tempat kos dengan 6 kriteria yang digunakan yaitu keamanan, fasilitas, jarak dari pusat kota, biaya sewa, jumlah orang,lebar kamar, didapatkan hasil bahwa sistem ini sangat bermanfaat bagi penyewa kost  dengan Nilai preferensi terbesar Q1 yaitu = 0,6923 sehingga dapat disimpulkan bahwa A2 (Kos Bpk,Napitupulu berlokasi di Gg.Amal) yang dipilih sebagai tempat kos-kosan terbaik. Penelitian  diatas  yang  menjadi  dasar    yang  membuat  penulis  tertarik  untuk  menggunakan  metode WASPAS  sebagai judul  pembuatan  skripsi .  Metode WASPAS ( Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment )  adalah  metode  yang dapat mengurangi  kesalahan  atau  mengoptimalkan  dalam  penaksiran  untuk  pemilihan  nilai  tertinggi  dan  terendah.  Metode  ini merupakan  kombinasi  unik  dari  pendekatan  MCDM  yaitu  model  jumlah  tertimbang  ( Weight  Sum  Model  /WSM )  dan  model produk tertimbang ( Weight Product Model/WPM ). Demikian, tujuan utama pendekatan MCDM adalah memilih opsi terbaik dari sekumpulan alternatif dihadapan berbagai kriteria yang saling bertentangan.

## METODE PENELITIAN

## A. Kerangka Penelitian
Tahap  penelitian  adalah  suatu  panduan  sistematis  yang  membantu  peneliti  dalam  merencanakan  dan  menyusun  langkah- langkah yang akan diambil dalam suatu penelitian. Pada gambar 3.1 dapat di lihat tahap penelitian yang di buat peneliti . Dimulai dari tahap identifikasi masalah pada tahap identifikasi peneliti melakukan identifikasi terhadap masalah yang di hadapi dalam penelitian tersebut. Selanjutnya ditahap kedua menentukan studi literatur, tahap ini merupakan tahap yang penting dalam proses penelitian. Ini melibatkan analisis dan sintesis literatur, atau kumpulan penelitian dan tulisan-tulisan yang relevan dengan topik penelitian  yang  akan  dilakukan.  Studi  literatur  bertujuan  untuk  memahami  kerangka  konseptual,  mendapatkan  pemahaman mendalam tentang penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, dan mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan yang dapat diisi oleh penelitian yang akan dilakukan.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Selanjutnya tahap ketiga melakukan pengumpulan data dengan cara observasi dan wawancara kita dapat mendapatkan data dosen yang di perlukan untuk melakukan penelitian Tahap keempat yaitu Analisa perancangan metode WASPAS, ditahap ini kita melakukan pengujian secara manual guna untuk mengetahui apakah data kita sesuai dengan penelitian kita buat, setelah itu kita  melakukan  perancangan  aplikasi  guna  untuk  membuat  rancangan  model  dalam  pembuatan  aplikasi  yang  sesuai  dengan penelitian, tahap selanjutnya  adalah pembuatan aplikasi, dalam tahap ini kita  membuat  aplikasi berbasis  web dengan  metode WASPAS guna untuk menentukan dosen pembimbing terbaik.
Tahap  selanjutnya  setelah  aplikasi  selesai  dibangun  maka  masuk  kedalam  tahap  pengujian  aplikasi,  dimana  peneliti  akan melakkan uji coba terhadap aplikasi yang di bangun jika terdapat error maka akan kembali ke tahap pembangunan aplikasi, jika tidak lanjut ke tahap implementasi yaitu dimana aplikasi yang sudah jadi  akan diterapkan untuk dioperasikan. Tahap terakhir adalah tahap pengujian sistem yaitu pengujian pada aplikasi ini, menggunakan pengujian black box . Tahap kelima yaitu saran dan kesimpulan.
B. Teori Pendukung
Teori pendukung mengacu pada kerangka konseptual, model, atau prinsip-prinsip dasar yang mendukung suatu ide, gagasan, atau hipotesis. Dalam konteks tertentu, teori pendukung dapat merujuk pada landasan teoritis yang menyokong suatu penelitian atau  praktik.  Penggunaan  teori  pendukung  dapat  memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  merumuskan  pertanyaan  penelitian, merancang eksperimen, atau mengembangkan suatu konsep.
Contoh, dalam penelitian  ilmiah, teori pendukung dapat  merujuk pada  kerangka  konseptual  yang  menjelaskan  hubungan antara variabel-variabel yang diamati. Dalam desain antarmuka pengguna, teori pendukung dapat berhubungan dengan prinsip- prinsip desain yang telah terbukti efektif dalam meningkatkan pengalaman pengguna.Jadi, teori pendukung berfungsi sebagai dasar atau panduan untuk menjelaskan, memahami, dan merinci konsep atau ide yang sedang dijelajahi atau dikembangkan.

## Tabel 1 Teori Pendukung

## C. Sistem Penunjang Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah teknologi yang membantu menghasilkan pengetahuan yang sesuai untuk pengambil keputusan  yang tepat, pada waktu  yang tepat, dalam bentuk  yang tepat, dengan biaya  yang tepat. SPK membantu dalam  menyaring  dan  menganalisis  data  dalam  jumlah  besar,  mengumpulkan  informasi  yang  dipakai  untuk  mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi.
Menurut  penelitian  yang  ditulis  oleh  [16],  Sistem  Penunjang  keputusan  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang diharapkan dapat membantu menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks yang tidak terstruktur maupun semi terstruktur. Sistem Penunjang Keputusan mempunyai tiga tujuan yang akan di capai yaitu :
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 35
1. Membuat keputusan untuk memecahkan masalah semiterstruktur.
2. Mendukung penilaian bukan mecoba menggantikannya.
3. Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer daripada efesiensinya.
Menurut penelitian yang ditulis oleh [6], Berdasarkan permasalahan ini,  merumuskan bagaimana cara merancang dan membangun  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Sistem  pendukung  keputusan  berbasis  computer  merupakan  sistem informasi yang mengandung sebuah unsur bisnis atau sebuah organisasi pengambilan keputusan kegiatan atau tindakan. Sistem pendukung keputusan melayani manajemen, operasional, dan tingkat perencanaan organisasi dan membantu untuk mengambil keputusan, yang kemungkinan akan cepat berubah dan tidak mudah ditentukan di muka tidak terstruktur dan masalah keputusan semi terstruktur.

## D. Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)
Menurut  [3],  “Metode WASPAS merupakan  metode  yang  mengurangi  kesalahan-kesalahan  atau  mengoptimalkan  dalam penaksiran atau pemilihan nilai tertinggi dan terendah”. Metode ini merupakan kombinasi unik dari pendekatan MCDM yaitu model jumlah tertimbang ( Weight Sum Model /WSM ) dan model produk tertimbang ( Weight Product Model/WPM ). Pada awalnya membutuhkan normalisasi linier dari elemen matriks keputusan dengan menggunakan dua persamaan.
Langkah-langkah metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) sebagai berikut:
1. Menentukan normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan. Jika nilai maksimal dan minimal ditentukan maka persamaan menjadi sebagai berikut :
2. Menghitung nilai normalisasi matriks dan bobot WASPAS dalam pengambilan keputusan
Q=0.5∑ 𝑋𝑖𝑗𝑊𝑗 + 0.5 ∏ ( 𝑋𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑗 =1 𝑛 𝑗 =1 .......... (4) Keterangan 0.5 adalah ketetapan 𝑄𝑖 = Nilai dari 𝑄 ke 𝑖 𝑋𝑖𝑗𝑊 = Perkalian nilai 𝑋𝑖𝑗 dengan bobot 𝑤 Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam sistem penunjang keputusan ( Decision Support System /DSS) melibatkan serangkaian pertimbangan yang mencakup berbagai  aspek  esensial.  Proses  ini  mengarah  pada  evaluasi  fungsionalitas  utama  DSS,  dengan  penekanan  pada  modul  dan komponen  yang krusial bagi pengambilan  keputusan. Uji skenario keputusan  yang bervariasi  menjadi langkah penting untuk memastikan bahwa DSS memberikan hasil yang akurat dan relevan dalam setiap situasi. Selain itu, pengujian integrasi dengan sumber data eksternal, antarmuka pengguna yang memudahkan, dan kontrol keamanan serta hak akses menjadi bagian kritis dari validasi.
Responsivitas DSS  terhadap  perubahan  dalam  data,  kebijakan,  atau  kondisi  bisnis,  juga  diuji  untuk  memastikan adaptabilitas  sistem.  Skalabilitas,  kinerja,  dan  kemampuan  integrasi  dengan  sistem  lain  menjadi  fokus  dalam  memastikan keberhasilan DSS. Pengujian ini melibatkan pula evaluasi terhadap skrip keputusan yang digunakan, memverifikasi apakah skrip tersebut memberikan hasil sesuai dengan ekspektasi. Pemangku kepentingan bisnis turut terlibat dalam menguji kesiapan DSS untuk memenuhi tujuan dan kebutuhan bisnis yang diinginkan. Dengan demikian, perhitungan pengujian manual dalam sistem penunjang keputusan mencakup beragam aspek untuk memastikan keberhasilan dan kualitas sistem tersebut.

## 1. Alternatif Dosen Pembimbing
Tabel data 2 dibawah ini merupakan data nama dosen pembimbing skripsi yang terdapat di Institusi Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia di Fakultas Komputer, terdiri dari 23 data. Tabel ini terdiri dari kode dan nama dosen pembimbing.
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 36

## Tabel 2 Data Alternatif
2. Penentuan Kriteria
Pada tabel 3 merupakan tabel kriteria, Dalam menentukan dosen pembimbing skripsi dibutuhkan kriteria yang nantinya setiap alternatif yang ada akan dibandingkan berdasarkan kriteria-kriteria tersebut. Dari hasil konsultasi dengan  dosen  pembimbing  skripsi  dan  Ketua  Program  Studi  Teknik  Informatika    dan  Ketua  Studi  Sistem Informatika  yang  dalam  hal  ini  adalah  pengambil  keputusan.  Berikut  adalah  kriteria  yang  digunakan  untuk menentukan dosen pembimbing skripsi:
Tabel 3 Data Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Sub Kriteria K1 Akademik S2 S3
K2 Fungsional
Asisten Ahli Lektor Lektor Kepala Guru Besar K3 Kesesuaian Bidang Ilmu Ilmu Komputer Ilmu Non Komputer K4 Jumlah Bimbingan 0 – 3 4 – 6 7 – 8
Kode Nama Bidang Ilmu A1 Agus Hocky AR A2 Dwi Oktarina SPK A3 Irwan DATA MINING A4 Johan SPK A5 Mukhsin AR A6 Ramalia Noratama Putri DATA MINING A7 Rangga Rahmadian Yuliendi SPK A8 Yenny Desnelita AR A9 Yermias Duha AR A10 Ahmad Kamal SPK A11 Alyauma Hajjah DATA MINING A12 Deny Jollyta AR A13 Dewi Nasien SPK A14 Erlin SPK A15 Gusrianty AR A16 Gustientiedina DATA MINING A17 M. Hasmil Adiya DATA MINING A18 Muhammad Siddik DATA MINING A19 Roni Sanjaya DATA MINING A20 Wahyu Joni Kurniawan AR A21 Wilda Susanti AR A22 Yulvia Nora Marlim SPK A23 Gusrio Tendra SPK
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 37

## 3. Tabel Bobot
Tabel  4  adalah  tabel  bobot,  terdapat  kategori  dan  nilai  yang  terdiri  dari,  5  kategori  beserta  nilainya  yaitu, sebagai berikut :
Tabel 4 Data Bobot Kategori Nilai Kurang Baik 0<=0.25 Cukup 0.25>0.5 Baik 0.5=>0.75 Sangat Baik 0.75=>1
4. Table Bobot Kriteria dan Keterangan
Di dalam tabel 5ini terdapat kode kriteria,nama kriteria, bobot, dan keterangan. Tabel ini menentukan bobot – bobot yang terdapat dalam kriteria serta keterangan yang menentukan nilai dari kriteria tersebut.
Tabel 5 Data Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Keterangan K1 Akademik 15% Benefit K2 Fungsional 40% Benefit K3 Kesesuaian Bidang Ilmu 15% Benefit K4 Jumlah Bimbingan 30% Benefit
Berikut ini adalah masing-masing dari sub kriteria beserta bobot nilainya.
a. Tabel Sub Kriteria Akademik(K1)
Tabel 6 merupakan tabel akademik,  di bawah ini adalah data – data dari sub kriteria akademik.
Tabel6 Sub Kriteria Akademik Akademik Kategori Nilai S2 Memenuhi 50 S3 Sangat Memenuhi 100
b. Tabel Sub Kriteria Fungsional(K2)
Tabel 7 merupakan tabel fungsional,  di bawah ini adalah data – data dari sub kriteria Fungsional.
Tabel 7 Sub Kriteria Fungsional Fungsional Kategori Nilai Asisten Ahli Kurang 25 Lektor Cukup 50 Lektor Kepala Baik 75 Guru Besar Sangat Baik 100 c. Tabel Sub Kriteria Kesesuaian Bidang  Ilmu(K3)
Tabel  8  merupakan  tabel  sub  kriteria  bidang  ilmu.    di  bawah  ini  adalah  data  –  data  dari  sub  kriteria kesesuaian bidang ilmu.

## Tabel 8 Sub Kriteria Bidang Ilmu
Bidang Ilmu Kategori Nilai Ilmu Non Komputer Tidak Sesuai 50 Ilmu Komputer Sesuai 100 d. Tabel Sub Kriteria Jumlah Bimbingan(K4)
Tabel 9 merupakan tabel sub kriteria jumlah bimbingan, di bawah ini adalah data – data dari sub kriteria Jumlah Bimbingan
Tabel 9 Sub Kriteria Jumlah Bimbingan Jumlah Bimbingan Kategori Nilai 0 – 3 Kurang 25 4 – 6 Cukup 50 7 – 8 Baik 75 9 – 10 Sangat Baik 100

## 5. Data Dosen Pembimbing
Data dari tabel 10dibawah ini  adalah data dosen pembimbing di dapat dari hasil 2022 yang merupakan sampel data dosen pembimbing skripsi institusi bisnis dan teknologi pelita Indonesia fakultas komputer. Dimana sebuah studi  kasus  dari  siswa  Bernama  frenkin  memilih  judul  SPK  tentang  Pemilihan  Rumah  tangga  miskin  di  Kota Pekanbaru. Dikarenakan memilih metode SPK maka akan memunculkan data-data dosen yang paham dibidang SPK yang terdiri dari 8 dosen.

## Tabel 10 Data Dosen Pembimbing
Data Akademik Fungsional Bidang Ilmu Jumlah Bimbingan A3 S2 Lektor Komputer 4 A4 S2 Lektor Komputer 4 A7 S2 Asisten Ahli Komputer 5 A9 S2 Asisten Ahli Komputer 3 A13 S3 Lektor Komputer 4 A14 S3 Lektor Kepala Komputer 3 A22 S2 Lektor Komputer 4 A23 S2 Asisten Ahli Komputer 5

## 6. Penilaian dari Hasil Data Dosen Pembimbing
Tabel  11  dibawah  adalah  data  –  data  dosen  yang  kriterianya  telah  di  ambil  hasil  dari  sub  kriteria  yang menghasilkan nilai yang akan diinput untuk menentukan nilai dari kriteria yang ada.
Tabel 1 Penilaian dari hasil data Data Akademik Fungsional Bidang Ilmu Jumlah Bimbingan A2 50 50 100 75 A4 50 50 100 50 A7 50 25 100 50 A9 50 25 100 25 A13 100 50 100 50 A14 100 75 100 25 A22 50 50 100 50 A23 50 50 100 50
7. Membuat matriks keputusan
Disini kita menentukan dan memasukkan hasil data yang telah di dapatkan, dapat kita liat data dalam tabel 12 yang berisi data – data telah di input.
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 39
Tabel 2 Matriks Keputusan
(
50 50 100 75
50 50 100 50 50 25 100 50 50 25 100 25 100 50 100 50 100 75 100 25 50 50 100 50 50 50 100 50)
8. Menghitung matriks ternormalisasi
Untuk menghitung nilai matriks dimulai dari nilai pada baris pertama kolom pertama kemudian dibagi dengan nilai maksimum pada setiap kolom.
Xij = 𝑥𝑖𝑗 maxi xij (benefit)
Xij = nilai dari data tabel
Max xij = nilai tertinggi dari data yang ada di tabel per kriterianya
Berdasarkan hasil diatas maka di dapatkan nilai dari matriks sebagai berikut yang di bentuk dalam tabel 13 yang terdiri dari kriteria dan kode alternatif.
Tabel 3 Normalisasi Kriteria
Kode K1 K2 K3 K4 A2 0,5 0,667 1 1 A4 0,5 0,667 1 0,667 A7 0,5 0,333 1 0,667 A9 0,5 0,333 1 0,333 A13 1 0,667 1 0,667 A14 1 1 1 0,333 A22 0,5 0,667 1 0,667 A23 0,5 0,667 1 0,667 9. Menghitung nilai preferensi Q1 = 0,5  ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑤𝑗 + 0.5  ∏ (𝑥𝑖𝑗)𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1
Q2 = 0,5  ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑤𝑗 + 0.5  ∏  (𝑥𝑖𝑗)𝑤𝑗
A2 Q1= (0,5*15% +0,667*40% +1*15% +1*30%)*0,5           = 0,396
A4 Q1= (0,5*15% +0,667*40% +1*15% +0,667*30%)*0,5    = 0,346 A7 Q1= (0,5*15% +0,333*40% +1*15% +0,667*30%)*0,5    = 0,279 ……………………………………………………………………………………………………………… A14 Q1= (1*15% +1*40% +1*15% +0,333*30%)*0,5            = 0,400 A22 Q1= (0,5*15% +0,667*40% +1*15% +0,667*30%)*0,5  = 0,346 A23 Q1= (0,5*15% +0,667*40% +1*15% +0,667*30%)*0,5  = 0,346
Dari tabel 14 dapat kita dapatkan nilai dari q1 yang pengerjaan menggunakan k1 hingga k4 yang  di telah di kali bobot setelah itu di jumlahkan dengan di kali nilai ketetapan sebesar 0,5 maka dapat menghasilkan nilai 1.

## Tabel 4 Nilai Preferensi Q1
Kode K1 K2 K3 K4 Total Nilai Ketetapan Nilai 1 A2 0,075 0,267 0,15 0,3 0,792 0,5 0,396 A4 0,075 0,267 0,15 0,2 0,692 0,5 0,346 A7 0,075 0,133 0,15 0,2 0,558 0,5 0,279 A9 0,075 0,133 0,15 0,1 0,458 0,5 0,229 A13 0,15 0,267 0,15 0,2 0,767 0,5 0,383 A14 0,15 0,4 0,15 0,1 0,8 0,5 0,4 A22 0,075 0,267 0,15 0,2 0,692 0,5 0,346 A23 0,075 0,267 0,15 0,2 0,692 0,5 0,346
Tabel 13 adalah hasil rumus dari nilai q1 dari 23 data yang telah dihitung dengan menggunakan rumus q1. A2 Q2= (0,5^15% +0,667^40% +1^15% +1^30%)*0,5         = 0,383
A4 Q2= (0,5^15% +0,667^40% +1^15% +0,667^30%)*0,5 = 0,339 A7 Q2= (0,5^15% +0,333^40% +1^15% +0,667^30%)*0,5 = 0,257
………………………………………………………………………………………………………….
A14 Q2= (1^15% +1^40% +1^15% +0,333^30%)*0,5            = 0,360
A22 Q2= (0,5^15% +0,667^40% +1^15% +0,667^30%)*0,5 = 0,339 A23 Q2= (0,5^15% +0,667^40% +1^15% +0,667^30%)*0,5 = 0,339
Contoh  diatas  merupakan  rumus  dari  q2  dimana  misalnya  A1  memiliki  k1  hingga  k4  akan  di  pangkatkan dengan bobot sehingga mendapakan hasil yang kemudian di kali antar kriteria1 hingga kriteria 4 , setelah itu di kali nilai ketetapan sebesar 0,5 yang menghasilkan nilai q2. Dapat kita lihat dari tabel 15.
Tabel 15 Nilai  Preferensi Q2
Kode K1 K2 K3 K4 Total Nilai Ketetapan Nilai 2 A1 0,901 0,85 1 1 0,766 0,5 0,383 A2 0,901 0,85 1 0,885 0,679 0,5 0,339 A3 0,901 0,644 1 0,885 0,514 0,5 0,257 A4 0,901 0,644 1 0,719 0,418 0,5 0,209 A5 1 0,85 1 0,885 0,753 0,5 0,376 A6 1 1 1 0,719 0,719 0,5 0,36 A7 0,901 0,85 1 0,885 0,679 0,5 0,339 A8 0,901 0,85 1 0,885 0,679 0,5 0,339
Hasil dari nilai q1 dan q2 ditambahkan menghasilkan nilai total dari keduanya yang dapat kita lihat di tabel 16 Tabel 14 merupakan hasil dari penjumlahan antara q1 dan q2 atau total dari keduanya.
Tabel 16 Nilai Total Kode Nilai 1 Nilai 2 Total A2 0,396 0,383 0,779 A4 0,346 0,339 0,685 A7 0,279 0,257 0,536
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 41
A9 0,229 0,209 0,438 A13 0,383 0,376 0,76 A14 0,4 0,36 0,76 A22 0,346 0,339 0,685 A23 0,346 0,339 0,685
Setelah  didapatkan  hasil  dari nilai  keselurahan  alternatif  A1  hingga  A23,  maka  selanjutnya  itu  menentukan peringkat dari kode alternatif dan menentukan rekomendasi yang sudah tertera pada tabel 3 yang terdiri dari sangat baik, baik, cukup ,dan kurang baik. Dapat kita lihat nilai peringkat dan rekomendasi pada tabel 17.
Tabel 17 Nilai Peringkat dan Rekomendasi Kode Total rank Rekomendasi A2 0,779 1 Baik A13 0,76 2 Baik A14 0,76 3 Baik A4 0,685 4 Cukup A22 0,685 5 Cukup A23 0,685 6 Cukup A7 0,536 7 Cukup A9 0,438 8 Kurang Baik
10. Perangkingan dan Hasil Keputusan
Setelah mendapatkan nilai akhir maka akan dilakukan pemilihan berdasarkan bidang ilmu di tekuni oleh dosen, dari studi kasus mahasiswa mengambil bidang SPK, maka hanya muncul dosen-dosen yang mengajar SPK dengan ranking dan nilai dosen tersebut sehingga dapat kita liat pada tabel 18 sebagai berikut.

## Tabel 18 Perangkingan Bidang SPK Dosen Pembimbing
Kode Nama Pembimbing Total rank Rekomendasi A2 Dwi Oktarina 0,779 1 Baik A13 Dewi Nasien 0,76 2 Baik A14 Erlin 0,76 3 Baik A4 Johan 0,685 4 Cukup A22 Yulvia Nora Marlim 0,685 5 Cukup A23 Gusrio Tendra 0,685 6 Cukup A7 Rangga Rahmadian Yuliendi 0,536 7 Cukup A9 Yermias Duha 0,438 8 Kurang Baik
Pada  tabel  18  dapat  di  ketahui  hasil  dari  peringkat  penentuan  dosen  pembimbing  untuk  Ibu  Dwi  Oktarina dengan nilai QI : 0,779 merupakan dosen pembimbing yang paling baik , dapat kita lihat dari bidang SPK terdapat 8  dosen  pembimbing  dengan  3  dosen  baik,  4  dosen  cukup  baik,  dan  1  dosen  yang  kurang  baik  dengan menggunakan metode waspas.

## 11. Implementasi Sistem
Implementasi  merupakan  tahapan  yang  dimana  aplikasi  telah  siap  untuk  dioperasikan  pada  keadaan  yang sebenarnya,  sehingga  aplikasi  yang  telah  dirancang  ketika  dioperasikan  menghasilkan  tujuan  yang  diinginkan. Pada aplikasi Web Weight Aggregated Sum Product Asessment yang telah dirancang ini, terdapat beberapa tampilan halaman dan data hasil akhir yang mempunyai fungsi yang berbeda-beda. Berikut adalah tampilan halaman data- data yang telah dirancang.
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 42
a. Tampilan Halaman Login
Pada tampilan di gambar 2 adalah tampilan halaman login, halaman adalah tampilan awal yang digunakan seorang admin sebagai autentifikasi untuk mengelola aplikasi e-presensi dan untuk masuk kedalam website tersebut.
Gambar 2 Tampilan Form Login
b. Tampilan Halaman Menu Utama
Tampilan pada gambar 3 adalah tampilan halaman menu utama , halaman menu utama menampilkan keseluruhan dari tampilan- tampilan data-data untuk melakukan proses perhitungan metode WASPAS yang terdiri dari data kriteria, data sub kriteria, data alternatif, data penilaian, data perhitungan dan data hasil akhir.
Gambar 3 Tampilan Menu Utama
c. Tampilan Halaman Data Kriteria
Tampilan pada gambar 4 adalah tampilan halaman data kriteria, tampilan data kriteria berfungsi untuk menginput data yang berisi kriteria-kriteria ,menentukan bobot  dan tipe dari kriteria serta cara penilaiannya. Data kriteria untuk dosen terbaik di atas adalah akademik, fungsional, bidang ilmu, dan jumlah bimbingan
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 43
d. Tampilan Halaman Data Sub Kriteria
Tampilan pada gambar 5 adalah tampilan halaman data sub kriteria, setelah menginput data kriteria memilih cara penilaiannya  menggunakan  pilihan  sub  kriteria,  maka  kita  harus  menginput  nama  sub  kriteria  beserta  nilai bobotnya. Di dalam tampilan data sub kriteria kita dapat menambah, mengedit, dan menghapus data sub kriteria yang tidak sesuai
Gambar 5 Tampilan Form Sub Kriteria
e. Tampilan Halaman Data Alternatif
Tampilan  pada  gambar  6  adalah  tampilan  halaman  data  alternatif  ,  tampilan  alternatif  berfungsi  untuk menampilkan  data-data  dari  dosen-dosen  yang  ada.  Di  dalam  halaman  data  alternatif  terdapat  tombol  untuk menambah, mengedit, dan menghapus data-data alternatif.
Gambar 6 Tampilan Form Alternatif
f. Tampilan Halaman Data Penilaian
Tampilan pada gambar 7 adalah tampilan halaman data penilaian , Dimana data alternatif, data kriteria dan data sub kriteria di gabungkan untuk menghasilkan tampilan data penilaian dari alternatif dengan kriteria yang ada. Dalam halaman data penilaian kita dapat mengedit kriteria dari alternatif yang ada.
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 44
g. Tampilan Halaman Data Perhitungan
Tampilan pada gambar 8 adalah tampilan halaman data perhitungan, di dalam halaman data perhitungan terdapat perhitungan matrix Keputusan, matrix ternormalisasi, bobot preferensi, dan hasil dari perhitungan nilai.
Gambar 8 Tampilan Form Perhitungan
h. Tampilan Halaman Data Input PembimbingTampilan pada gambar 9 adalah tampilan halaman data input nama pembimbing,  nim,  nama  ,judul  dan  bidang    merupakan  proses  dari  sistem  penunjang  Keputusan  yang  telah dilakukan untuk mendapatkan dosen pembimbing untuk mahasiswa di bidangnya.
Gambar 9 Tampilan Form Hasil Akhir
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 45
i. Tampilan Halaman Hasil Akhir Mahasiswa
Tampilan gambar 10 adalah tampilan halaman Hasil Akhir, tampilan ini berfungsi untuk menampilkan mahasiswa dengan dosen pembimbing yang dipilih  dari data akhir penilaian sistem penunjang Keputusan yang telah di proses sistem. Di halaman hasil akhir terdapat no, nim, nama mahasiswa, judul, bidang diambil dan nama pembimbing yang telah di pilih.
Gambar 10 Tampilan Halaman Cetak
j. Tampilan Halaman Menu Utama Mahasiswa
Tampilan gambar 11 adalah tampilan halaman menu utama mahasiswa , tampilan ini berfungsi untuk menampilkan menu- menu mahasiswa di sistem penunjang Keputusan. Di halaman menu utama mahasiswa terdapat menu data diri, menu input mahasiswa, menu input skripsi, menu data hasil akhir, dan menu data profil.
Gambar 11 Tampilan Halaman Menu Utama Mahasiswa
k. Tampilan Halaman Data Diri
Tampilan gambar 12 adalah tampilan halaman menu data diri , tampilan ini berfungsi untuk menampilkan data diri mahasiswa di sistem penunjang Keputusan berupa nim, nama mahasiswa, dan email.
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 46
l. Tampilan Halaman Input Skripsi Mahasiswa
Tampilan gambar 13 adalah tampilan halaman menu proses mahasiswa , tampilan ini berfungsi untuk menginput judul dan bidang Pengetahuan yang akan di ambil dalam skripsi dan juga untuk menentukan siapa saja dosen dalam bidang yang sesuai dengan mahasiswa.
Gambar 13 Tampilan Halaman Input Skripsi Mahasiswa
m. Tampilan Halaman Data Skripsi
Tampilan gambar 14 adalah tampilan halaman menu data mahasiswa , tampilan ini berfungsi untuk menampilkan input skripsi mahasiswa yang terdiri dari nim, nama mahasiswa, judul, dan bidang yang di ambil mahasiswa.
Gambar 14 Tampilan Halaman Data Skripsi
n. Tampilan Halaman Hasil Akhir
Tampilan gambar 15 adalah tampilan halaman menu akhir mahasiswa , tampilan ini berfungsi untuk menampilkan hasil akhir dari mahasiswa Dimana data- data mahasiswa beserta dengan nama pembimbing yang membimbing mahasiswa tersebut.
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 47

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bab sebelumnya, penulis menarik kesimpulan:
1.Sistem pendukung keputusan penentuan dosen pembimbing skripsi yang dikembangkan dapat mengimplementasikan metode weight aggregated sum product assement .
2.Berdasarkan  hasil  pengujian,  perhitungan  yangdilakukan  oleh  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  dosen pembimbing skripsi telah sesuai dengan perhitungan yang dilakukan secara manual.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  kepada  pihak  yang  membantu  ataupun  memberikan  dukungan  terkait  dengan penelitian yang dilakukan seperti bantuan fasilitas penelitian, dana hibah, dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saverus, “Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Pegawai Untuk Penentuan Reward and Punishment Menggunakan Metode Waspas,” J. Kaji. Pendidik. Ekon. dan Ilmu Ekon. , vol. 2, no. 1, pp. 1–19,
2019, [Online]. Available: http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-
84865607390&partnerID=tZOtx3y1%0Ahttp://books.google.com/books?hl=en&amp;lr=&amp;id=2LIMM D9FVXkC&amp;oi=fnd&amp;pg=PR5&amp;dq=Principles+of+Digital+Image+Processing+fundamental+t echniques&amp;ots=HjrHeuS_
[2] K. A. Chandra and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop Dengan Metode Waspas,” J. Ecotipe (Electronic,  Control.  Telecommun.  Information,  Power  Eng. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  76–81,  2019,  doi: 10.33019/ecotipe.v6i2.1019.
[3] M.  Handayani  and  N.  Marpaung,  “Implementasi  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment (Waspas) Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium,” Semin. Nas. R. 2018 ISSN 2622-9986 STMIK R. R. ISSN 2622-6510 , vol. 9986, no. September, pp. 253 – 258, 2018.
[4] T. Haryanti, L. Kurniawati, and S. Riyadi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Rumah Tangga Miskin Pada  Desa  Cibangkong  Dengan  Metode  Waspas,” J.  Ris.  Inform. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  197–204,  2019,  doi: 10.34288/jri.v1i4.103.
[5] D.  Hermawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Alat  Mining  Cryptocurrency  Dengan  Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS),” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 560–566, 2018, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/article/view/82
[6] M. P. Elisabet Simbolon, Joslin Nababan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kos Menerapkan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 9–10, 2018.
[7] T.  A.  Masangin,  T.  Widiastuti,  and  B.  S.  Djahi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kos Dengan  Metode Weighted Agregated  Sum  Product  Assesment (Waspas) (Studi Kasus Kota Kupang  Nusa Tenggara Timur),” Transformasi , vol. 17, no. 2, pp. 13–23, 2021, doi: 10.56357/jt.v17i2.287.
[8] A.  Harahap,  “Implementasi  Metode  Waspas  Dalam  Menyeleksi  Posisi  Chief  Staff  Pada,”  vol.  6,  no. November, pp. 411–417, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5691.
[9] S. N. Alam, “Sistem Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah Menerapkan WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 2165, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5240.
[10] Sahrul  Ade  Amanatulloh  and  Setyawan  Wibisono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  BLT  Desa Sidaharja Dengan Metode WASPAS,” Elkom  J. Elektron. dan Komput. , vol. 15, no. 1, pp. 171–179, 2022, doi: 10.51903/elkom.v15i1.795.
[11] N.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mr  Celebrity  And  Mrs  Celebrity  Sumut  Dengan Menerapkan  Metode  WASPAS,” J.  Inf.  dan  Teknol.  Ilm. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  105–108,  2021,  [Online]. Available: http://stmik-budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/inti/article/view/2903%0Ahttp://stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/inti/article/download/2903/2112
[12] E. K. M. Manik, D. R. Manalu, and J. M. Hutapea, “Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Dan Seleksi Penerimaan Calon Siswa Baru Dengan Metode Waspas (Studi Kasus: SMP Negeri 1 Tigalingga),” J. Ilm. Sist. Inf. METHOSISFO , vol. 2, no. 1, pp. 28–36, 2022.
[13] S. Chakraborty and E. K. Zavadskas, “Applications of WASPAS method in manufacturing decision making,” Inform. , vol. 25, no. 1, pp. 1–20, 2014, doi: 10.15388/Informatica.2014.01.
[14] Edwin  Setiawan  and  Setyawan  Wibisono,  “SPK  Pemilihan  Perguruan  Tinggi  Komputer  Kota  Semarang Dengan  Metode  WASPAS,” Elkom    J.  Elektron.  dan  Komput. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  153–161,  2022,  doi: 10.51903/elkom.v15i1.793.
[15] I.  Laengge,  H.  F.  Wowor,  and  M.  D.  Putro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Dosen
Frenkin Linakuo, Implementasi Metode WASPAS Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi …| 48
Pembimbing Skripsi,” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, 2016, doi: 10.35793/jti.9.1.2016.13776.
[16] J. Junior and M. Siddik, “Sistem Penunjang Keputusan Dalam Pemilihan Calon Karywan Dengan Metode Rank Order Centroid dan Waspas Weight Agregate Sum Product Assesment,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 71–77, 2021.