## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS: SMP NEGERI 1 SUMBERPUCUNG)
Sandi Priyo Kartiko, Nurlaily Vendyansyah, Renaldi Primaswara Prasetya Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918051@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Proses  penerimaan  siswa  baru  di  sekolah  SMP  Negeri  1  Sumberpucung  memiliki  peran  penting  dalam mengatur penermaan  siswa baru . Namun, proses ini seringkali terkendala dalam jalur prestasi di SMP Negeri 1 Sumberpucung. Kendala tersebut melibatkan metode manual dalam pendataan calon siswa serta penggunaan alat tulis atau lembar Excel, yang mengakibatkan ketidakefisienan dan penundaan dalam proses seleksi. Oleh karena itu, dalam penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis website menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi proses penerimaan siswa baru di SMP Negeri 1 Sumberpucung. Metode WP adalah teknik pengambilan keputusan yang memungkinkan pemilihan opsi terbaik  dari  alternatif  yang  ada,  dengan  bobot  yang  berbeda  untuk  setiap  variabel  terkait.  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  dilakukan  dari  sistem  seleksi  penerimaan  siswa  baru  di  SMP  Negeri  1  Sumberpucung menggunakan metode Weighted Product yaitu dapat memberikan hasil yang sesuai apa yang di harapkan sehingga terhindar dalam pengambilan keputusan yang tidak efisien.
Kata kunci :  Weighted Product, Sistem Pendukung Keputusan, Penerimaan Siswa Baru

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  proses  penting  di  sekolah  menengah adalah  penerimaan  siswa  baru.  Proses  penerimaan siswa  baru  telah  di  atur  pada  surat  pemerintahan Malang  dalam  melakukan  penerimaan  siswa  baru seperti jalur zonasi, afirmasi dan prestasi. berdasarkan hasil wawancara kepada selaku Kepala Sekolah SMP Negeri  1  Sumberpucung  mempunyai  masalah  dalam melakukan proses penerimaan siswa baru dalam jalur prestasi  yaitu  seringkali  dilakukan  nya  masih  secara manual  dan  berdasarkan  pengalaman  sebelumnya, seperti mendata calon siswa baru, dengan menggunakan  excel  atau  mendata  menggunakan  alat tulis, sehingga tidak efesien dan memiliki waktu yang cukup lama dalam memproses penerimaan siswa baru di  SMP  Negeri  1  Sumberpucung  dan  dapat menyebabkan  ketidakpastian  dalam  pengambilan keputusan.
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  gagasan  berupa sistem  penerimaan  siswa  baru  yang  terkomputerisasi berbasis  website.  Website  ini  dapat  menerapkan metode Weighted  Product dalam  implementasinya. Metode  WP  adalah  teknik  pengambilan  keputusan yang  memungkinkannya  memilih  yang  terbaik  dari banyak pilihan yang tersedia.[1]. Metode ini menggunakan  bobot  yang  berbeda  untuk  setiap variabel  yang  berhubungan  dengan  pilihan  tertentu. Nilai  masing-masing  variabel  kemudian  dikalikan dengan satu sama lain untuk menghasilkan skor yang berbeda.  Metode  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan kualitas proses penerimaan siswa baru SMP Negeri 1 Sumberpucung.
Dari latar belakang diatas, dapat di simpulkan bahwa  penulis  ingin  melakukan  penelitian  dengan
judul "Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode Weighted  Product  Berbasis  Website  (Studi  Kasus: SMP  Negeri  1  Sumberpucung)."  Diharapkan  dengan adanya  penelitian ini akan mempermudah bagi pihak Sekolah  SMP  Negeri  1  Sumberpucung  dalam mengelolah  data  calon  siswa  yang  mendaftar  dan menerapkan  metode Weighted  Product (WP)  dalam proses  penerimaan  siswa  baru  di  SMP  Negeri  1 Sumberpucung,  sehingga    tidak  terjadi  lagi  proses manual  dalam  melakukan  seleksi  penerimaan  siswa baru  yang  memiliki  proses    cukup  lama    yang  akan mengakibatkan kurang efesien nya dalam mengambil keputusan untuk melakukan seleksi penerimaan calon siswa baru.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Mamase  (2021)  dalam  penelitiannya yang berjudul “Rancang Bangun Sistem penyeleksian Penerima  Bantuan  Beras  Miskin  (Raskin)  Dengan Metode  Weighted  Product”  hasil  penelitiannya tersebut menciptakan sistem yang mampu mengurutkan  informasi  mengenai  bantuan  raskin berdasarkan  bobot  yang  ditentukan.  Dengan  adanya pengurutan  data  ini,  maka  pihak  dapat  menentukan tingkatan  penerima  bantuan  raskin  berdasarkan kriteria  yang  diberikan.  Sehingga  akan  diambil  nilai bobot  terendah  yang  akan  mendapat  bantuan  serta disesuaikan  dengan  jumlah  bantuan  raskin  yang disediakan.[2]. Dengan demikian sistem penyeleksian dengan metode Weighted Product yang telah dibuat ini dapat mempermudah para aparatur kelurahan Tanjung Kramat  Kecamatan  Hulontahlangi  kota  Gorontalo
dalam  mengambil  keputusan  dan  menyalurkan bantuan raskin yang tepat sasaran.[3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Syam  (2019) dalam  karya  yang  berjudul  "Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Calon Siswa-Siswi Baru Menggunakan Metode Weighted Product (WP) (Studi Kasus:  MTS  AL  Husna)"  menyimpulkan  bahwa pemanfaatan  metode Weighted  Product memiliki kapabilitas  untuk  menghasilkan  nilai  akhir  alternatif yang mendapatkan peringkat tertinggi dalam kriteria- kriteria  yang  memiliki  tingkat  kepentingan  yang berbeda.  Melalui  pengembangan  website  ini,  panitia seleksi  memiliki  kemampuan  untuk  menjalankan berbagai tugas terkait penerimaan siswa baru dengan lebih lancar dan efisien melalui platform online ini.[4] Dalam studi yang dilakukan oleh Maulana (2022) yang  berjudul  “Perbandingan  Metode  SAW  Dengan WP  dalam  Mendukung  Keputusan  Calon  Karyawan Hyfresh Blitar” tujuannya adalah untuk membandingkan  penerapan  metode  SAW  dan  WP, dalam  proses  seleksi  calon  karyawan  untuk  Hyfresh Blitar  Square.  Square.  Penelitian  ini  mengumpulkan hasil tentang bagaimana kedua metode ini diterapkan dalam proses pengangkatan calon[5].
Dalam  studi  berjudul  "Sistem  Pendukung Keputusan Menentukan Pegawai Teladan Menerapkan Metode Weighted  Product (WP),"  Fazry  (2022) menyimpulkan  bahwa  penerapan  ini  menunjukkan bahwa metode Weighted Product memudahkan proses pengambilan keputusan mengenai penentuan pegawai teladan.  Metode  WP  mempertimbangkan  seluruh kriteria,  tidak  hanya kriteria  yang di  anggap  penting. Untuk  menjadi  pilihan  terunggul,  metode  ini  hanya mengambil  nilai  terbesar  dari  perhitungan  yang  di lakukan.[6].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan variasi  dari  bentuk  Sistem  Informasi  Berbasis Komputer (CBIS) yang interaktif, fleksibel, dirancang untuk  diperluas  guna  mendukung  penyelesaian masalah yang kompleks sehingga dapat mengingkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan. Tujuan  utama  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) bukan hanya untuk mengoptimalkan kecepatan pengambilan keputusan, melainkan juga menyediakan alat  yang  memungkinkan  para  pengambil  keputusan untuk  melakukan  berbagai  analisis  terhadap  masalah yang ada.[7]

## 2.3. SMP Negeri 1 Sumberpucung
SMP  Negeri  1  Sumberpucung  di  Kabupaten Malang,  jawa  timur,  Indonesia  merupakan  sekolah menengah  pertama  yang  dikenal,  Sekolah  ini mengembagkan  fasilitas  yang  berkualitas  dan didukung  oleh  tenaga  pendidik  yang  berkompeten. Dalam proses seleksi penerimaan siswa baru di SMP Negeri  1  Sumberpucung  praktik  masih  dilakukan secara  manual  seperti  menghitung  nilai  rapot,  nilai ujian,  dan  nilai  non  akademik  dengan  berdasarkan
pengalaman  yang  didapat.  Proses  ini  terbukti  tidak efisien  dan  dapat  menimbulkan  tidakpastian  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  calon siswa  yang  lulus. Sehingga untuk  mencegah  masalah sebelumnya,  penggunaan  metode  Weighted  Product (WP)  sangat  penting  dalam  penerimaan  siswa  baru SMP dapat menjadi alternatif solusi yang efektif.[8].
Gambar 1. SMP Negeri 1 Sumberpucung

## 2.4. Weighted Product
Metode Weighted Product merupakan salah satu pendekatan dalam pengambilan keputusan yang lebih efisien,  memungkinakn  perhitungan  lebih  cepat  dan digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  masalah, dengan  proses  perhitungan  yang  menghubungkan nilai-nilai kriteria, dalam metode ini nilai-nilai kriteria dihubungkan  dengan  bobot-bobot  yang  mewakili tingkat  kepentingan.  Metode  ini  membagi  angkat tingkat  kepentingan  menjadi  lima  klasifikasi yakni  1 (sangat  rendah).  2  (rendah).  3  (cukup),  4  (tinggi),  5 (sangat tinggi).[9].
Menurut  Seran  metode  WP  memiliki  tahapan proses perhitungan[10], yaitu :
a. Membuat kritera
Kriteria  yang  dijadikan  proses  pertama  dalam perhitungan dengan menggunakan variabel C1.
b. Melakukan penilaian tingkat kesesuaian Memberikan  penilaian  tingkat  kesesuaian  pada setiap  data  alternatif  berdasarkan  setiap  kriteria yang  ada,  dan  kemudian  membuat  membuat matrik keputusan.
c. Menghitung bobot ternormalisasi Bobot  dari  setiap  kriteria  dinormalisasi  dengan membaginya dengan total bobot kriteria.
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (1)
Keterangan: j   : menunjukan kriteria
w : melambangkan bobot kriteria
d. Menentukan nilai vektor s
Mengkalikan semua data alternatif dengan bobot ternormalisasi  sehingga  akan  menghasilkan  nilai vektor s dengan rumus :
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑋𝑖𝑗 (2)
Keterangan : s  :  menggambarkan  preferensi  alternatif  yang disimbolkan sebagai vektor s x : melambangkan nilai setiap kriteria w : melambangkan bobot kriteria i : mengacu pada alternatif j : mengacu pada kriteria
n : jumlah dari kriteria
e. Menentukan nilai vektor v
Setiap  data  alternatif  yang  telah  mendapatkan nilai  vetor  s  di  bagi  dengan  jumlah  total  seluruh data nilai vector s dengan rumus :
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1𝑋𝑖𝑗 ∏ 𝑛 𝑗=1 (𝑋𝑗) 𝑤 𝑗 (3)
Keterangan : v  :  merepresentasikan  preferensi  alternatif  yang diartikan sebagai vektor v x : mengindikasikan nilai kriteria w : menunjukan bobot kriteria
i : merujuk pada alternatif
j : merujuk pada kriteria
n  :  melambangkan  jumlah  kriteria  yang  terlibat dalam perhitungan
f. Melakukan perangkingan
Menentukan peringkat berdasarkan nilai vektor V
3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Sistem
Gambar 2. Flowchart Sistem
Untuk Gambar 2 proses sistem dengan memiliki 2  pengguna  yaitu  admin  dan  kepala  sekolah,  yang dimana  masing  role  memiliki  batas  hak  akses.  Jika login  menggunakan role admin maka hak akses yang dimiliki  yaitu  memasukan  data  baru,  mengubah  data yang salah, dan  menghapus , tetapi  jika login dengan role  kepala  sekolah  maka  memiliki  hak  akses  yaitu dapat melihat data calon siswa, tampilan perhitungan, dan export pdf.

## 3.2. Relasi Antar Tabel
Gambar 3. Relasi Tabel Database
Gambar  3  merupakan  rangkaian  database  yang digunakan  untuk  menyimpan  data  pada  website dengan memiliki beberapa tabel yang saling terhubung dan data sesuai nama tabel.

## 3.3. Use Case Diagram
Gambar 4. Use Case Diagram
Berdasarkan Gambar 4 proses akses dari dua role yaitu  admin  dan  kepala  sekolah,  dimana  kedua  role memiliki  hak  yang  berbeda.  Pada  admin  memiliki
akses  CRUD  dalam  website,  sedangkan  jika  kepala sekolah  tidak  memiliki  akses  CRUD  tetapi  dapat melihat data inputan dari admin.

## 3.4. Flowchart Metode

## Gambar 5. Flowchart Metode
Berdasarkan  Gambar  5  disajikan  urutan  langkah metode  WP  yang  mencakup  menentukan  kriteria, menyusun  penilaian  tingkat  kesusaian,  melakukan normalisasi  bobot,  menghitung  nilai  vektor  s,  nilai vektor  v.  Untuk  menghitung  secara manual menggunakan  metode Weighted Product ,    berikut  ini adalah ringkasannya : a. Menentukan kiriteria yang  digunakan.
Tabel 1.  Daftar Kriteria Subkriteria Kode Kriteria Nilai Tipe IPA C1 5 Benefit Matematika C2 5 Benefit Bahasa Indonesia C3 5 Benefit Rata-Rata Raport C4 4 Benefit
Pada  Tabel  1 terdapat  daftar  kriteria  yang  di  pakai dalam proses penilaian yang terdiri dari 4 kriteria. b. Menentukan data alternatif

## Tabel 2. Data Alternatif
No Nama Siswa Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 1 Faurel 90 97,5 85 90,99 2 Ghafary 80 95 87,5 90,97 3 Ahmad 82 95 85 89,6 4 Happy 84 90 87,5 85,8 5 Nia Sri 84 85 92,5 85,9 6 Waris 86 90 85 87,85 7 Difa 76 95 90 87,8 8 Sendy 76 95 90 85,6
No Nama Siswa Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 9 Ahmad 78 90 92,5 87,6 10 Desi 80 90 90 86,5 11 Alma 80 92 87,5 87,27 12 Indana 82 90 87,5 87,2 13 Andhika 84 95 80 87 14 Syafa 84 82,5 92,5 86,45 15 Intan 74 95 90 86,2 16 Ifthiar 86 82,5 90 86,2 17 Muhamad 86 82,5 90 86 18 Syahrul 86 80 92,5 87,27 19 Elviana 78 92,5 87,5 87 20 Rifa'i 80 92,5 85 90 21 Meida 80 87,5 90 86,45 22 Deni 72 95 90 86 23 Fatir 86 86 85 85 24 Arif 72 92,5 92,5 85 25 Irsyad 94 80 82,5 85 26 Aanisah 84 92,5 80 85,6 27 Raditya 84 90 82,5 85,67 28 Angelita 80 87 87,5 85 29 Yesika 74 92,5 87,5 90 30 Wildan 82 82 90 85,6 …………… 255 Chikyta 84 78 76 86,45
Pada Tabel 2 memiliki data siswa dengan jumlah 5 dataset dengan nilai berdasarkan kriteria yang telah di  pilih,  setiap  data  siswa  memiliki  nilai  yang digunakan untuk melakukan perhitungan selanjutnya. c. Menentukan bobot ternormalisasi
Tabel 3. Bobot Ternormalisasi Bobot C1 C2 C3 C4 Bobot 0,263158 0,263158 0,263158 0,210526
Pada Tabel 3 merupakan hasil perhtiungan bobot ternormalisasi  dimana  setipa  kriteria  di  bagi  dengan jumlah dari bobot kriteria sehingga menghasilkan nilai bobot  ternormalisasi.  Nilai  tersebut  akan  digunakan untuk menentukan nilai vektor s yang di hubungkan. d. Hasil vektor s
Tabel 4.  Hasil Vektor s No Alternatif Vektor S 1 Faurel 90,7524 2 Ghafary 88,0483 3 Ahmad 87,6684 4 Happy 86,8497 5 Nia 86,8347 6 Waris 87,1572 7 Difa 86,8632 8 Sendy 86,4003 9 Ahmad 86,8056 10 Desi 86,5276 11 Alma 86,5481 12 Indana 86,5953 13 Andhika 86,2931 14 Syafa 86,271 15 Intan 85,9224 16 Ifthiar 86,1307 17 Muhamad 86,0886 18 Syahrul 86,2781
No Alternatif Vektor S 19 Elviana 86,0399 20 Rifa'i 86,5725 21 Meida 85,8781 22 Deni 85,2634 23 Fatir 85,5249 24 Arif 85,0700 25 Irsyad 85,2277 26 Aanisah 85,3974 27 Raditya 85,488 28 Angelita 84,8128 29 Yesika 85,464 30 Wildan 84,7972 ………………. 255 Chikyta 80,7235
Pada  Tabel  4  merupakan  hasil  vektor  s  yang dimana di lakukan perhitungan dengan setiap nilai dari siswa di kalikan dengan nilai bobot ternormalisasi dan di pangkatkan dengan bobot ternormalisasi, sehingga didapatkan hasil vektor s.
e. Hasil vektor v
Tabel 5. Hasil Vektor v No Alternatif V 1 Faurel 0,004309943 2 Ghafary 0,004181523 3 Ahmad 0,004163478 4 Happy 0,004124599 5 Nia 0,004123887 6 Waris 0,004139205 7 Difa 0,004125238 8 Sendy 0,004103258 9 Ahmad 0,004122507 10 Desi 0,004109303 11 Alma 0,004110274 12 Indana 0,004112515 13 Andhika 0,004098164 14 Syafa 0,004097117 15 Intan 0,004080559 16 Ifthiar 0,004090454 17 Muhamad 0,004088454 18 Syahrul 0,004097453 19 Elviana 0,004086141 20 Rifa'i 0,004111437 21 Meida 0,004078455 22 Deni 0,004049262 23 Fatir 0,004061681 24 Arif 0,004040081 25 Irsyad 0,004047568 26 Aanisah 0,004055628 27 Raditya 0,004059928 28 Angelita 0,004027862 29 Yesika 0,004058789 30 Wildan 0,004027122 ………………. 255 Chikyta 0,003833657
Dalam  Tabel  5  tercatat  keluaran  dari  vektor  v dimana setiap data siswa yang telah memperoleh nilai vektor s di bagi dengan total nilai vektor s dari semua siswa. Tindakan ini  menghasilkan nilai vektor v yang akan digunakan untuk  mengatur peringkat dari setiap siswa.
f. Menentukan peringkat
Tabel 6. Hasil Perangkingan No Alternatif V Rangking 1 Faurel 0,004309943 2 2 Ghafary 0,004181523 8 3 Ahmad 0,004163478 10 4 Happy 0,004124599 17 5 Nia 0,004123887 18 6 Waris 0,004139205 13 7 Difa 0,004125238 16 8 Sendy 0,004103258 31 9 Ahmad 0,004122507 20 10 Desi 0,004109303 28 11 Alma 0,004110274 27 12 Indana 0,004112515 22 13 Andhika 0,004098164 33 14 Syafa 0,004097117 35 15 Intan 0,004080559 40 16 Ifthiar 0,004090454 36 17 Muhamad 0,004088454 37 18 Syahrul 0,004097453 34 19 Elviana 0,004086141 38 20 Rifa'i 0,004111437 23 21 Meida 0,004078455 41 22 Deni 0,004049262 51 23 Fatir 0,004061681 43 24 Arif 0,004040081 55 25 Irsyad 0,004047568 52 26 Aanisah 0,004055628 49 27 Raditya 0,004059928 44 28 Angelita 0,004027862 61 29 Yesika 0,004058789 46 30 Wildan 0,004027122 62 ……………… 255 Chikyta 0,003833657 183
Pada  Tabel  6  merupakan  hasil  perangkingan berdasarkan nilai vektor v yang di urutkan dari terbesar hingga ke terkecil sehingga di dapatkan ranking atau peringkat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman Beranda
Gambar 6. Halaman Login
Pada  Gambar  6  diperlihatkan  tampilan  depan website  yang  menyajikan  beberapa  pilihan  menu termasuk data kriteria, data siswa, data alternatif, dan opsi perhitungan.

## 4.2. Tampilan Menu Kriteria

## Gambar 7. Halaman Kriteria
Pada  Gambar  7  ditampilkan  halaman  kriteria yang  berisi  inputan  kriteria  digunakan  dalam  studi kasus  ini  seperti  nilai  bobot  setiap  kriteria  dan  jenis dari kriteria tersebut.

## 4.3. Tampilan Menu Siswa
Gambar 8. Halaman Data Siswa
Pada  Gambar  8  menampilkan  data  siswa  yang berisi identitas calon siswa seperti, alamat , nomor hp, jenis kelamin, data tersbebut dapat di tambahkan, edit, dan hapus.

## 4.4. Tampilan Menu Perhitungan
Gambar 9. Halaman Menu Perhitungan
Pada Gambar 9 terlihat berisi proses perhitungan dengan  menggunakan  metode  WP  mulai  dari menentukan kriteria, bobot ternormalisasi, data siswa, vektor s, dan vektor v.

## 4.5. Pengujian Pengguna Admin

## Tabel 7. Pengujian Admin
No Pertanyaan Jawaban Setuju Tidak Setuju 1 Kemudahan penggunaan sistem  2 Antarmuka tampilan website yang menarik  3 Kelengkapan fitur yang dipakai seprti create, read, update, delete (crud)  4 Tampilan perhitungan metode weighted product secara jelas berupa tabel.  5. Tampilan pembagian kelas dan untuk calon siswa berdasarkan peringkat pada metode 
 : Setuju
X  : Tidak berhasil
Pada tabel 7 hasil uji coba pengguna oleh admin ditampilkan  dengan  berbagai  pertanyaan  yang berkaitan dengan fungsionalitas dan kinerja situs web dari  rangkaian  pertanyaan  ini,  diperoleh  jawaban positif dari pihak admin yang melakukan pengujian.

## 4.6. Pengujian Pengguna Kepala Sekolah
Tabel 8. Pengujian Kepala Sekolah No Pertanyaan Jawaban Setuju Tidak Setuju 1 Kemudahan Penggunaan Sistem Website  2 Ketersediaan Informasi Pembagian kelas, Keterangan calon Siswa lulus dan Tidak lulus.  3 Antarmuka halaman Website Yang Menarik  4 Saat melakukan Export PDF, Data yang ditampilkan berhasil   : setuju
X  : Tidak berhasil
Pada  tabel  8  hasil  pengujian  pengguna  untuk kepala  sekolah  dengan  berbagai  pertanyaan  untuk proses berjalan nya website serta fitur yang digunakan, sehingga  dari  pertanyaan  tersebut  mendapat  sebuah jawaban  setuju  dari  pihak  admin  yang  melakukan pengujian.

## 4.7. Pengujian Metode
Tabel 9. Pengujian Metode No Nama Hasil manual Hasil Sistem Error 1. Faurel 0,004309943 0,004309943 0 2. Ghafary 0,004181523 0,004181523 0 3. Ahmad 0,004163478 0,004163478 0 4. Happy 0,004124599 0,004124599 0 5. Nia 0,004123887 0,004123887 0 6. Waris 0,004139205 0,004139205 0 7. Difa 0,004125238 0,004125238 0 8. Sendy 0,004103258 0,004103258 0 9. Ahmad 0,004122507 0,004122507 0 10. Desi 0,004109303 0,004109303 0 11. Alma 0,004110274 0,004110274 0 12. Indana 0,004112515 0,004112515 0 13. Andhik a 0,004098164 0,004098164 0 14. Syafa 0,004097117 0,004097117 0 15. Intan 0,004080559 0,004080559 0 16. Ifthiar 0,004090454 0,004090454 0 17. Muham ad 0,004088454 0,004088454 0 18. Syahrul 0,004097453 0,004097453 0 19. Elviana 0,004086141 0,004086141 0 20. Rifa'i 0,004111437 0,004111437 0 21. Meida 0,004078455 0,004078455 0 22. Deni 0,004049262 0,004049262 0 23. Fatir 0,004061681 0,004061681 0 24. Arif 0,004040081 0,004040081 0 25. Irsyad 0,004047568 0,004047568 0 26. Aanisah 0,004055628 0,004055628 0 27. Raditya 0,004059928 0,004059928 0 28. Angelit a 0,004027862 0,004027862 0 29. Yesika 0,004058789 0,004058789 0 30. Wildan 0,004027122 0,004027122 0 ……………… 255. Davin 0.003589034 0.003589034 0
Tabel  9  melakukan  pengujian  presentasi  error atau menghitung nilai vektor v yang merupakan proses akhir dari metode WP dimana hasil manual dan hasil sistem  memiliki  nilai  yang  sama  sehingga  tidak memiliki presentasi error atau ketidaksamaan.

## 4.8. Pengujian Browser

## Tabel 10. Pengujian Browser Admin
Akses Pengujian Chrome Versi 114 Edge Versi 114 Opera Versi 114 Admin melakukan Login dan mengarah ke hamalan beranda    melakukan CRUD Data Siswa Dan Export PDF   
Akses Pengujian Chrome Versi 114 Edge Versi 114 Opera Versi 114 Admin melakukan CRUD Data nilai    tampilan Data Kriteria    memproses perhitungan dengan metode Weighted Product Dan Export PDF    Tsmpilan hasil pembagian kelas berdasarkan peringkat    Tampilan notifikasi untuk calon siswa lulus dan tidak lulus    Keterangan :
 : berhasil X  : Tidak berhasil
Tabel  10 mencerminkan  hasil  pengujian kompabilitas dengan berbagai browser seperti chrome, edge,  dan  opera,  setelah  melalui  serangkaian pengujian,  disimpulkan  bahawa  website  berhasil beroperasi  dengan  baik  pada  tiga  browser  tersebut seperti yang ditanda centang pada kolom hasil.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Simpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut: Pengujian terhadap ketersediaan website menunjukkan bahwa website ini beroperasi  dengan  baik  pada  berbagai  jenis  browser yang diujikan. Uji coba metode pada website ini juga menunjukkan  kesesuaian  dengan  proses yang dijelaskan  dalam  metode Weighted  Product (WP), dengan  tingkat  perbedaan  presentasi  yang  mendekati nol persen. saran yang diberikan adalah mengembangkan  tingkat  keterlibatan  pengguna  agar lebih  optimal.  Selanjutnya,  penelitian  ini  bisa dikembangkan dengan menggunakan metode alternatif selain WP dan menambahkan fitur tambahan yang dapat mempermudah proses seleksi penerimaan siswa baru di SMP Negeri 1 Sumberpucung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Arman,  T.  Aprianto,  Sundara,  S.  Ilfa,  and  F. Muammar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Guru  Terbaik  dengan  Metode Weighted  Product  Pada  MAN  1  Pariaman,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019.
[2]  S. Mamase, “Rancang  Bangun  Sistem Penyeleksian  Penerima  Bantuan  Beras  Miskin (Raskin) Dengan Metode Weighted Product,” … Semin.  Nas.  Teknol.  Sains  dan  Hum.  … ,  vol.
2021,  no.  SemanTECH,  pp.  267–276,  2021,
[Online].Available:http://jurnal.poligon.ac.id/in dex.php/semantech/article/view/869
[3]  J. Kuswanto, A. F. Wulandari, I. Yani, S. Rizky, N.  Samudra,  and  J.  Dapiokta,  “KLIK:  Kajian Ilmiah  Informatika  dan  Komputer  Penerapan Metode Weighted Product (WP) untuk Menentukan Penerimaan BLT di Desa Rawasari,” Media Online , vol. 3, no. 5, pp. 503–
508, 2023, [Online].
Available: https://djournals.com/klik
[4]  S. Syam, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN  SELEKSI  CALON  SISWA- SISWI  BARU  MENGGUNAKAN  METODE WEIGHTED  PRODUCT  (WP)  (Studi  Kasus : MTs Al Husnah),” Unistek , vol. 6, no. 2, pp. 1– 4, 2019, doi: 10.33592/unistek.v6i2.173.
[5]  H.  Ivan  Maulana,  A.  Pandu  Kusuma,  and  F. Febrinita,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Saw Dengan  Wp  Dalam  Mendukung  Keputusan Calon  Karyawan  Hyfresh  Blitar,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  920–925, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5788.
[6]  M.  C.  Fazry,  F.  Helmiah,  and  S.  Sudarmin, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Pegawai Teladan Menerapkan Metode Weighted Product (WP),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol.  4,  no.  2,  pp.  847–855,  2022,  doi:
10.47065/bits.v4i2.2135.
[7]  Ismail  and  M.  Ilham,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Sman  7 Watansoppeng  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting,” J.  Ilm.  Sist.  Inf.  dan  Tek. Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  29–36,  2022,  doi: 10.57093/jisti.v5i1.106.
[8]  A. Putra, “Peningkatan Hasil Belajar Pada Materi Peta  Dengan  Model  Pembelajaran  Numbered Heads Together Siswa Kelas Vii - B Di Smp N 1 Sumberpucung  Kabupaten  Malang,” JPIG (Jurnal Pendidik. dan Ilmu Geogr. , vol. 2, no. 2, 2019, doi: 10.21067/jpig.v2i2.3505.
[9]  M.  G.  Akbar,  “Penerapan  Metode  Weighted Product  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Pemutusan Hubungan  Kerja Sales Direct Pt. Telkomsel Area Jember,” vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2018.
[10]  Florensia Angela Renya Seran, Yosep PK Kelen, and  Darsono  Nababan,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Jurusan  Menggunakan Metode  Weighted  Product,” J.  Tekno  Kompak , vol. 17, no. 1, pp. 147–159, 2020.