## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
Pemilihan Siswa Berprestasi Menggunakan Analisis Metode SAW,

## WASPAS, dan WP
M Ari Prayogo * , Eko Subastian, Naufal Annafi
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan Komputer, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia
Email: 1,* ariprayogo@fkip.unmul.ac.id, 2 eko.subastian@fkip.unmul.ac.id, 3 annafi4869@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ariprayogo@fkip.unmul.ac.id Submitted: 14/08/2024; Accepted: 26/08/2024; Published: 26/08/2024
Abstrak −Permasalahan  pada  penelitian  ini  yaitu  proses  pemilihan  siswa  berprestasi  sering  kali  menghadapi  kendala, termasuk  mengolah  data  serta  risiko  terjadinya  kesalahan  manusia  ( human  error ).  Dengan  adanya  penelitian  ini  bisa dijadikan  masukan  yang  sangat  baik  untuk  pemilihan  siswa  berprestasi  karena  menggunakan  analisis  perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting atau  biasa  disebut  SAW, Weighted  Aggregated  Sum  Product  ASsesment atau  biasa  disebut WASPAS,  dan Weighted  Product atau  biasa  disebut  WP.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yakni  menerapkan  analisis perhitungan  menggunakan  metode  SAW,  WASPAS,  dan  WP  untuk  memilih  siswa  berprestasi  di  sekolah.  Ketiga  metode tersebut diterapkan untuk menentukan peringkat siswa berprestasi berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Ada 7 alternatif siswa untuk ditentukan sebagai salah satu siswa berprestasi. Terdapat juga kriteria yang digunakan untuk memilih siswa  berprestasi  yakni  berdasarkan  rata-rata  nilai  raport,  peringkat  kelas,  nilai  sikap  dan  kedisiplinan,  keikutsertaan organisasi,  serta  juara  lomba.  Dari  5  kriteria  tersebut  digunakan  sebagai  dasar  memilih  salah  satu  siswa  berprestasi  di sekolah.  Hasil  yang  didapatkan  berdasarkan  analisis  perhitungan  menggunakan  metode  SAW,  WASPAS,  dan  WP,  bahwa siswa  bernama  Muhammad  Rizky  Amanullah  (A3)  dijadikan  siswa  berprestasi  diantara  siswa  yang  lain.  Siswa  tersebut mendapatkan  nilai  tertinggi  di  Metode  SAW  dengan  nilai V i sebesar 0,950  kemudian  Metode  WASPAS  dengan  nilai Q i sebesar 0,947 dan Metode WP dengan nilai V i sebesar 0,186. Dari hasil yang didapatkan, maka dengan adanya penelitian ini dapat memberikan masukan rekomendasi dalam hal memilih siswa berprestasi di sekolah.
Kata Kunci: Siswa; Berprestasi; SAW; WASPAS; WP
Abstract −The problem in this research is that the selection process for achievement students often faces obstacles, including data processing and the risk of human error. With this research, it can be used as very good input for selecting achievement students  because  it  uses  the  Simple  Additive  Weighting  calculation  method  analysis  or  commonly  called  SAW,  Weighted Aggregated  Sum  Product  ASsesment  or  commonly  called  WASPAS,  and  Weighted Product  or  commonly  called  WP.  The purpose  of  this  study  is  to  apply  calculation  analysis  using  the  SAW,  WASPAS,  and  WP  methods  to  select  achievement students in schools. These three methods are applied to determine the ranking of achievement students based on a number of predetermined criteria. There are 7 alternative students who will be determined as one of the achievement students. There are also  criteria  used  to  select  achievement  students,  namely  based  on  average  report  card  scores,  class  rankings,  attitude  and discipline scores, participation in organizations, and competition winners. Of the 5 criteria used as the basis for selecting one of  the  achievement  students  at  the  school.  The  results  obtained  based  on  the  analysis  of  calculations  using  the  SAW, WASPAS,  and  WP  methods,  that  a  student  named Muhammad  Rizky  Amanullah (A3)  was  named  an  achievement  student among other students. Students obtained the highest score in the SAW Method with a V i value of 0.950, then the WASPAS Method  with  a Q i value  of  0.947,  and  the  WP  Method  with  a V i value  of  0.186.  From  the  results  obtained,  this  study  can provide input and recommendations in terms of selecting achievement students in schools.
Keywords : Student; Achievement; SAW; WASPAS; WP

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan memainkan peran krusial dalam kemajuan suatu bangsa, terutama dalam mengukur prestasi peserta didik atau siswa  yang menjadi indikator utama keberhasilan sistem  Pendidikan [1]. Oleh karena itu, pemberian penghargaan  kepada  siswa  yang  berprestasi,  baik  di  bidang  akademik  maupun  non-akademik,  sangat  penting dilakukan  untuk  meningkatkan  semangat  dan  motivasi  belajar  mereka  [2].  Pemilihan  siswa  berprestasi merupakan  salah  satu  kegiatan  penting  dalam  dunia  pendidikan  yang  bertujuan  untuk  mengapresiasi  serta memberikan penghargaan kepada siswa yang memiliki prestasi [3].
Namun,  permasalahan  yang  ada  yakni  proses  pemilihan  siswa  berprestasi  yang  diterapkan  oleh  sekolah saat  ini  masih  menghadapi  sejumlah  tantangan,  termasuk  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mengolah  data  serta risiko  terjadinya  kesalahan  manusia  ( human  error )  dalam  proses  tersebut.  Selain  itu,  potensi  kesalahan  dalam penilaian  sering  terjadi  akibat  kurangnya  alat  bantu  yang  efektif  dalam  proses  seleksi  tersebut  [4].  Akibatnya, penilaian  sering  kali  hanya  didasarkan  pada  aspek  akademik  saja,  tanpa  mempertimbangkan  faktor-faktor  lain seperti sikap, partisipasi siswa dalam kegiatan organisasi atau ekstrakurikuler, dan lain-lain.
Hal  ini  menimbulkan  kekhawatiran  bahwa  proses  pemilihan  siswa  berprestasi  tersebut  mungkin  tidak sepenuhnya adil atau akurat dan bisa membuka peluang untuk kesalahan dalam menentukan siswa berprestasi, di mana siswa yang dipilih tidak sesuai [5]. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem yang mampu  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  secara  lebih  objektif.  Sistem  tersebut  diharapkan mampu  mengurangi  potensi  kesalahan  dan  memastikan  bahwa  proses  seleksi  siswa  beprestasi  berjalan  sesuai dengan  yang  telah  ditentukan.  Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya,  permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
belum  adanya  sistem  untuk  memilih  siswa  berprestasi  di  sekolah.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  yang  namanya sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  Support  System )  yang  mampu  mengolah  data  dan  memberikan  hasil penilaian  yang  objektif  serta  akurat.  Beberapa  metode  yang  sering  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan multikriteria  yang  diimplementasikan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted Aggregated Sum Product ASsessment (WASPAS), dan Weighted Product (WP).
Terdapat  penelitian  yang  menggunkan  metode  tersebut  yang  melandasi  penelitian  itu  yakni  untuk implementasi metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk seleksi penerimaan guru di pesantren darul  mursyid  dengan  proses  seleksinya  mencakup  beberapa  tahapan,  seperti  microteaching,  tes  akademik, wawancara,  serta  tes  ibadah.dan  untuk  hasil  penelitiannya  ini  dapat  digunakan  dalam  proses  penyeleksian penerimaan  guru  di  sekolah  tersebut  [5].  Kemudian  metode  SAW  digunakan  juga  untuk  pemilihan  sekolah ramah anak serta hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan output perhitungan  pembobotan  dengan  metode  SAW  secara  cepat  dan  akurat,  serta  menyediakan  informasi yang  jelas  [6].  Selanjutnya  metode  SAW  digunakan  untuk  pemilihan  guru  terbaik,  penelitian  ini  menjabarkan bahwa  metode  SAW  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dan  objektif  dalam  menentukan  guru  terbaik, serta  meminimalkan  unsur  subjektivitas  dalam  proses  penilaian  [7].  Adapula  metode  SAW  digunakan  untuk pemilihan  ketua  organisasi  sekolah  dan  hasil  penelitiannya  mengemukakan  SAW  dianggap  efektif  [8]. Kemudian  metode  SAW  diterapkan  untuk  menentukan  guru  berprestasi  di  SMP  Swasta  Prima  Tembung, penelitian  ini  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  tepat  dan  hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  metode  SAW efektif  sebagai  alat  bantu  pengambilan  keputusan  bagi  pihak  sekolah  [9].  Pada  penelitian  lain  metode  SAW digunakan  untuk  menentukan  pilihan  jurusan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  atau  SMK  berdasarkan  pada  nilai rata-rata dari  mata pelajaran sebagai kriteria dalam proses  penilaian dan  metode SAW efektif  membantu calon siswa memilih jurusan yang paling cocok berdasarkan nilai akademik mereka [10]. Penelitian lain menerapkan metode  SAW  untuk  Guru  SMP  Quraniah  Palembang  dengan  mempertimbangkan  beberapa  kriteria  dan  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  informasi  yang  dikembangkan  dapat  mempercepat  proses  seleksi  dan meningkatkan akurasi dalam pemilihan guru yang layak diterima [11].
Untuk  metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  ASsessment (WASPAS)  sendiri  ada  beberapa penelitian  yang  telah  menerapkan  sebelumnya  pada  pemilihan  dosen  terbaik  yang  mana  hasil  sistem dikembangkan  mampu  memberikan  evaluasi  obyektif  terhadap  kualifikasi  dan  kinerja  dosen  [12].  Kemudian penelitian lain menggunakan metode WASPAS untuk pemilihan perguruan tinggi bagi siswa sekolah dan dengan cara kerja metode WASPAS di penelitian ini mudah dipahami serta menghasilkan urutan perguruan tinggi yang sesuai [13]. Penelitian lain yang mengguakan metode WASPAS untuk penentuan penerima beasiswa serta dalam metode ini memberikan patokan sebagai nilai mutlak dengan hasil akhir berupa susunan ranking dari data yang dibuat  [14].  Selanjutnya  metode  WASPAS  digunakan  untuk  membangun  sistem  informasi  pendaftaran  dan seleksi  penerimaan  calon  siswa  baru  yang  berada  di  SMP  Negeri  1  Tigalingga,  metode  ini  dapat  mengurangi nilai subjektifitas dalam pengambilan  keputusan  yang dilakukan oleh stakeholder [15]. Metode WASPAS juga digunakan untuk pemilihan calon ketua komite sekolah, penelitian ini dapat memberikan hasil yang kuat dalam proses  pengambilan  keputusan  optimal  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  serta  tujuan  sekolah  [16].  Kemudian adapula penelitian lain yang menggunakan metode WASPAS untuk pemilihan guru terbaik di SMPN 7 Rambah [17].  Selanjutnya  penelitian  lain  yang  mengunakan  metode  WASPAS  untuk  seleksi  penerima  beasiswa  dan metode  tersebut  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  memutuskan  satu  atau  lebih  dari  beberapa alternatif  yang  harus  diambil  sebagai  penerima  beasiswa  [18],  Dan  metode  WASPAS  juga  digunakan  untuk peringanan biaya sekolah di SMKN 6 Kota Bekasi [19].
Metode Weighted Product (WP) sendiri pada penelitian sebelumnya digunakan untuk pemilihan sekolah menengah atas swasta  kota Tangerang [20]. Metode WP juga digunakan untuk  penentu  penerima reward guru dan adanya penelitian ini memudahkan bagi pihak sekolah dalam melakukan penilaian kinerja setiap guru [21]. Pada  penelitian  lain  metode  WP  digunakan  untuk  penentuan  jurusan  dan  hasil  dari  penelitian  ini  bahwa penggunaan metode WP dapat digunakan oleh pihak sekolah dalam mengambil keputusan menentukan jurusan pada  siswa  secara  cepat  dan  tepat  [22].  Ada  pula  penelitian  lain  yang  menggunakan  metode  WP  untuk penerimaan  beasiswa  sdan  hasil  yang  di  dapat  bahwa  metode  WP  bisa  dijadikan  rekomendasi  dalam  proses penyeleksian calon penerima beasiswa [23].
Dari beberapa penelitian yang menerapkan ketiga metode sebelumnya, maka alasan menggunakan ketiga metode  tersebut  ialah  karena  yang  pertama metode  SAW  dikenal  dengan  kemudahannya  dalam  memberikan bobot pada setiap kriteria dan menghitung skor total, sementara metode WP memperhitungkan rasio bobot antar kriteria  untuk  memperoleh  hasil  yang  lebih  komprehensif.  Di  sisi  lain,  metode  WASPAS  menggabungkan keunggulan  metode  SAW  dan  WP,  sehingga  diklaim  mampu  menghasilkan  keputusan  yang  lebih  akurat. Penerapan  ketiga  metode  itu  memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  terstruktur  dengan mempertimbangkan  berbagai  kriteria  secara  lebih  objektif  dan  karena  hasilnya  bisa  dipastikan  sangat  baik dibandingkan dengan satu atau dua metode saja.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  kinerja  ketiga  metode  sistem  pendukung  keputusan ( Decision Support System ) dalam konteks pemilihan siswa berprestasi dengan menggunakan analisis perhitungan metode yaitu Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Aggregated Sum Product ASsesment (WASPAS), dan Weighted Product (WP). Penelitian ini diharapkan dapat  mempermudah pihak sekolah dalam proses pemilihan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
siswa  berprestasi  dengan  lebih  akurat  dan  juga  membantu  sekolah  dalam  menentukan  siswa  berprestasi berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan. Dengan adanya penelitian ini juga penilaian terhadap siswa berprestasi dapat dilakukan dengan lebih adil dan objektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  memiliki  urutan  tahapan  yang  dikerjakan  dari  awal  sampai  akhir  untuk  pemilihan  siswa berprestasi menggunakan analisis metode SAW, WASPAS, dan WP yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Urutan Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  menerangkan  bahwa  penelitian  ini  memiliki  beberapa  urutan  tahapan  penelitian  yang digunakan sebagai acuan dalam melaksanakan penelitian. Untuk alur tahapan penelitian dapat dijabarkan sebagai berikut:
1.  Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  aktivitas  yang  bertujuan  untuk  mencari  berbagai  referensi  dalam  rangka  mendukung pelaksanaan penelitian. Kegiatan ini dilakukan dengan menelusuri berbagai sumber penelitian, seperti jurnal nasional dan internasional, serta referensi yang relevan dengan topik penelitian. Hasil dari studi literatur ini mencakup penjelasan tentang metode SAW, WASPAS, dan WP. Melakukan studi literatur ini sangat penting untuk memberikan dasar yang kuat bagi penelitian.
2.  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  tahap  krusial  dalam  proses  penelitian,  karena  data  yang  dikumpulkan  akan menjadi dasar untuk pengolahan lebih lanjut. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini mencakup kriteria- kriteria yang dijadikan acuan dalam menilai prestasi siswa di sekolah.  Adapun data kriteria yang digunakan yakni: rata-rata nilai raport, peringkat kelas, nilai sikap dan kedisiplinan, keikutsertaan organisasi, serta juara lomba.
3.  Pengolahan Data
Data  yang  telah dikumpulkan kemudian dianalisis berdasarkan  kriteria dari  masing-masing alternatif  siswa. Adapun  teknik  analisis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yakni  menggunakan  tiga  metode  yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Aggregated Sum Product ASsesment (WASPAS), dan Weighted  Product (WP).  Penentuan  bobot  setiap  kriteria  yang  digunakan  telah  ditetapkan  terlebih  dahulu untuk masing-masing kriteria.
4.  Hasil Perangkingan Siswa Berprestasi Kegiatan terakhir pada penelitian ini ialah berupa hasil perangkingan alternatif siswa berprestasi berdasarkan analisis  perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted  Aggregated  Sum  Product ASsesment (WASPAS), dan Weighted Product atau biasa disebut WP.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792

## 2.2 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW atau bisa dikatakan dengan sebutan metode penjumlahan [24]. Konsep dasar metode SAW aialah menghitung  jumlah  bobot  dari  penilaian  kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  [25].  Untuk  tahapan  dari metode SAW sebagai berikut [26][31]: a. Normalisasi Matriks Keputusan ( R ij ) menggunakan persamaan:
(1)
atau
(2)
b. Mengalikan Hasil Normalisasi ( R ij ) dengan Bobot Preferensi ( W j ) menggunakan persamaan:
(3)
c. Penentuan  Peringkat  ( Vi )  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara  Normalisasi  ( R ij )  dengan  Bobot Preferensi ( W j ) sebelumnya menggunakan persamaan:
∑ (4)

## 2.3 Weighted Aggregated Sum Product ASsesment (WASPAS)
Metode WASPAS merupakan metode yang dapat mengurangi kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk  pemilihan  nilai  tertinggi  dan  terendah  [27].  Metode  ini  menghitung  skor  agregat  dari  setiap  alternatif dengan mempertimbangkan bobot masing-masing kriteria, menggunakan pendekatan penjumlahan dan perkalian [28]. Tahapan proses analisis perhitungan dilakukan menggunakan metode WASPAS yaitu [29]:
a. Normalisasi Matriks Keputusan menggunakan persamaan:

## (5)

## Atau
(6)
b. Menghitung Kepentingan Relatif Aditif menggunakan persamaan:
∑ (7)
c. Menghitung Kepentingan Relatif Perkalian menggunakan persamaan:
∏ (8)
d. Menghitung Kriteria Umum Gabungan (Q i ) menggunakan persamaan:
( ) ∑ (9)
e. Perangkingan
Proses  terakhir  yang  dilakukan  dalam  metode  WASPAS  yaitu  membuat  perangkingan  alternatif.  Nilai Q i yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi merupakan alternatif pilihan terbaik dalam konteks pengambilan keputusan.

## 2.4 Weighted Product (WP)
Metode  WP  merupakan  metode  yang  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,dimana setiap rating atribut akan dipangkatkan dulu dengan masing-masing bobot atribut yang bersangkutan [30]. Untuk langkah-langkah dari perhitungan metode WP adalah sebagai berikut [31]:
a. Membuat Matrik dan Menentukan Bobot Kriteria Sebelumnya b. Menghitung Nilai Vektor S i menggunakan persamaan:
∏ (10)
c. Menghitung Nilai Vektor V i menggunakan persamaan:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
∏ ∏ ( ) (11)
d. Perangkingan
Untuk tahapan diakhir dari perhitungan metode WP yaitu melakukan perangkingan pada hasil Vektor V i dari nilai tertinggi sampai yang terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kriteria yang digunakan
Pada  bagian  penilaian  bobot  ( w j )  hasil  kriteria  yang  telah  ditentukan  terlebih  dahulu  untuk  nilai  bobot preferensinya dan jika seluruhnya dijumlahkan, totalnya akan bernilai 1 (satu) dari keseluruhan kriteria.  Untuk hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria yang digunakan untuk pemilihan siswa berprestasi
Tabel  1  merinci  sejumlah  kriteria  yang  digunakan  untuk  menilai  alternatif  siswa  berprestasi  di  sekolah. Dalam penelitian ini, terdapat 5 kriteria yang digunakan sebagai acuan penilaian. Total penilaian bobot ( w j ) dari keseluruhan  kriteria  jika  dijumlahkan  bernilai  1.  Terdapat konversi  ke  dalam  bentuk  nilai  angka  setiap  kriteria yang digunakan untuk memudahkan proses perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel 2 sampai Tabel 6. a. Nilai Rata-Rata Raport (C1), dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Konversi kriteria nilai rata-rata raport
Rata-Rata Nilai Raport  Nilai Angka >= 91 4 86-90 3 81-85 2 75-80 1
b. Peringkat Kelas (C2), dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Konversi kriteria peringkat kelas Peringkat Kelas Nilai Angka 1 4 2 3 3 2 4-10 1
c. Nilai Sikap dan Kedisiplinan (C3), dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Konversi kriteria nilai sikap dan kedisiplinan Nilai Sikap dan Kedisiplinan  Nilai Angka Sangat Baik 4 Baik 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1
d. Keikutsertaan Organisasi (C4), dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Konversi kriteria keikutsertaan organisasi
Keikutsertaan Organisasi  Nilai Angka
>= 4 4 3 3 2 2 1 1 No. Kriteria Penilaian Bernilai  Bobot ( w j = 1 ) C1 Nilai Rata-Rata Raport Benefit 0,20 C2 Peringkat Kelas Benefit 0,20 C3 Nilai Sikap dan Kedisiplinan Benefit 0,20 C4 Keikutsertaan Organisasi Benefit 0,20 C5 Juara Lomba Benefit 0,20

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
e. Juara Lomba (C5), dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Konversi kriteria juara lomba Juara Lomba Nilai Angka Internasional 4 Nasional 3 Daerah 2 Antar Sekolah 1 3.2 Data Alternatif Siswa Tabel 7. Data alternatif siswa berprestasi No. Alternatif Siswa Kriteria Penilaian C1 C2 C3 C4 C5 Nilai Rata- Rata Raport Peringkat Kelas Nilai Sikap dan Kedisiplinan Keikutsertaan Organisasi Juara Lomba A1 Muhammad Risqi Maulana 85 2 Sangat Baik 3 Antar Sekolah A2 Muhammad Rizky Amanullah 88 1 Baik 4 Nasonal A3 Anita Sawitri 80 3 Sangat Baik 3 Antar Sekolah A4 Muhammad Aidin 87 3 Sangat Baik 2 Daerah A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 83 2 Sangat Baik 1 Daerah A6 Nur Fikriyah Mukarramah 87 1 Sangat Baik 3 Daerah A7 Aswin Julises Marudin 82 3 Baik 4 Nasional
Pada  Tabel  7  merupakan  data  yang  dikumpulkan  dari  setiap  siswa  di  sekolah.  Nantinya  data  tersebut dianalisis  menggunakan  analisis  perhitungan  metode  SAW,  WASPAS,  dan  WP untuk  menentukan  siswa berprestasi di sekolah tersebut.
Tabel 8. Hasil konversi data siswa ke nilai angka No. Alternatif Siswa Kriteria Penilaian C1 C2 C3 C4 C5 Nilai Rata- Rata Raport Peringkat Kelas Nilai Sikap dan Kedisiplinan Keikutsertaan Organisasi Juara Lomba A1 Muhammad Risqi Maulana 2 3 4 3 1 A2 Muhammad Rizky Amanullah 3 4 3 4 3 A3 Anita Sawitri 1 2 4 3 1 A4 Muhammad Aidin 3 2 4 2 2 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 2 3 4 1 2 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 3 4 4 3 2 A7 Aswin Julises Marudin 2 2 3 4 3
Pada Tabel 8 merupakan hasil konversi nilai yang digunakan untuk memudahkan proses perhitungan.
3.3 Penggunaan Metode SAW
3.3.1 Normalisasi Matriks Keputusan
Pada  tahapan  normalisasi  matriks  menggunakan  persamaan  (1)  karena  semua  kriteria  yang  digunakan  bernilai benefit dan untuk hasilnya dapat dilihat di tabel 9.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
Tabel 9. Normalisasi Matriks Keputusan
No. Alternatif Siswa Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Rata-Rata Nilai Raport Peringkat Kelas Nilai Sikap dan Kedisiplinan Keikutsertaan Organisasi Juara Lomba 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 A1 Muhammad Risqi Maulana 0,667 0,750 1,000 0,750 0,333 A2 Muhammad Rizky Amanullah 1,000 1,000 0,750 1,000 1,000 A3 Anita Sawitri 0,333 0,500 1,000 0,750 0,333 A4 Muhammad Aidin 1,000 0,500 1,000 0,500 0,667 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 0,667 0,750 1,000 0,250 0,667 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 1,000 1,000 1,000 0,750 0,667 A7 Aswin Julises Marudin 0,667 0,500 0,750 1,000 1,000

## 3.3.2 Mengalikan Hasil Normalisasi Dengan Bobot Preferensi
Kemudian  tahapan  berikutnya  ialah  mengalikan  hasil  hasil  normalisasi  dengan  bobot  preferensi  (nilai  bobot kriteria) yang telah ditemtukan sebelumnya. Tahapan ini menggunakan persamaan (3) dan untuk hasilnya dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Normalisasi Dikalikan Bobot Preferensi No. Alternatif Siswa Kriteria V i C1 C2 C3 C4 C5 A1 Muhammad Risqi Maulana 0,133  0,150  0,200  0,150  0,067  0,700 A2 Muhammad Rizky Amanullah 0,200  0,200  0,150  0,200  0,200  0,950 A3 Anita Sawitri 0,067  0,100  0,200  0,150  0,067  0,583 A4 Muhammad Aidin 0,200  0,100  0,200  0,100  0,133  0,733 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar  0,133  0,150  0,200  0,050  0,133  0,667 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 0,200  0,200  0,200  0,150  0,133  0,883 A7 Aswin Julises Marudin 0,133  0,100  0,150  0,200  0,200  0,783

## 3.3.3 Penentuan Peringkat
Tahapan  yang  terakhir  ialah  menentukan  peringkat  sekaligus  menjumlahkan  hasil  dengan  menggunakan persamaan (4). Untuk hasil perangkingannya dapat ditunjukan pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perangkingan Menggunakan Metode SAW No. Alternatif Siswa Rangking A1 Muhammad Risqi Maulana 5 A2 Muhammad Rizky Amanullah 1 A3 Anita Sawitri 7 A4 Muhammad Aidin 4 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 6 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 2 A7 Aswin Julises Marudin 3

## 3.4 Penggunaan Metode WASPAS

## 3.4.1 Normalisasi Matriks Keputusan
Tahapan ini menggunakan persamaan (5) karena kriteria bernilai benefit untuk hasilnya terdapat pada Tabel 12.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
Tabel 12. Normalisasi Matriks Keputusan
No. Alternatif Siswa Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Rata- Rata Nilai Raport Peringkat Kelas Nilai Sikap dan Kedisiplinan Keikutsertaan Organisasi Juara Lomba 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 A1 Muhammad Risqi Maulana 0,667 0,750 1,000 0,750 0,333 A2 Muhammad Rizky Amanullah 1,000 1,000 0,750 1,000 1,000 A3 Anita Sawitri 0,333 0,500 1,000 0,750 0,333 A4 Muhammad Aidin 1,000 0,500 1,000 0,500 0,667 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 0,667 0,750 1,000 0,250 0,667 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 1,000 1,000 1,000 0,750 0,667 A7 Aswin Julises Marudin 0,667 0,500 0,750 1,000 1,000

## 3.4.2 Kepentingan Relatif Aditif
Selanjutnya  menentukan  kepentingan  relatif  adiftif  menggunakan  persamaan  (7).  hasilnya  terdapat  pada  Tabel 13.
Tabel 13. Menghitung Kepentingan Relatif Aditif No. Alternatif Siswa Kriteria Jumlah C1 C2 C3 C4 C5 A1 Muhammad Risqi Maulana 0,133  0,150  0,200  0,150  0,067 0,700 A2 Muhammad Rizky Amanullah 0,200  0,200  0,150  0,200  0,200 0,950 A3 Anita Sawitri 0,067  0,100  0,200  0,150  0,067 0,583 A4 Muhammad Aidin 0,200  0,100  0,200  0,100  0,133 0,733 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar  0,133  0,150  0,200  0,050  0,133 0,667 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 0,200  0,200  0,200  0,150  0,133 0,883 A7 Aswin Julises Marudin 0,133  0,100  0,150  0,200  0,200 0,783

## 3.4.3 Kepentingan Relatif Perkalian
Untuk  Tahapan  berikutnya  ialah  menetukan  kepentingan  relatif  perkalian  menggunakan  persamaan  (8).  Untuk hasilnya dapat ditunjukan pada Tabel 14.
Tabel 14. Menghitung Kepentingan Relatif Perkalian No. Alternatif Siswa Kriteria Jumlah C1 C2 C3 C4 C5 A1 Muhammad Risqi Maulana 0,922  0,944  1,000  0,944  0,803 0,660 A2 Muhammad Rizky Amanullah 1,000  1,000  0,944  1,000  1,000 0,944 A3 Anita Sawitri 0,803  0,871  1,000  0,944  0,803 0,530 A4 Muhammad Aidin 1,000  0,871  1,000  0,871  0,922 0,699 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar  0,922  0,944  1,000  0,758  0,922 0,608 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 1,000  1,000  1,000  0,944  0,922 0,871 A7 Aswin Julises Marudin 0,922  0,871  0,944  1,000  1,000 0,758 3.4.4 Kriteria Umum Gabungan Q i
Pada  bagian  ini  ialah  menentukan  kriteria  umum  gabungan Q i dengan  menggunakan  persamaan  (9).  Untuk hasilnya sendiri dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Menghitung Kriteria Umum Gabungan No. Alternatif Siswa Q i A1 Muhammad Risqi Maulana 0,680 A2 Muhammad Rizky Amanullah 0,947 A3 Anita Sawitri 0,556 A4 Muhammad Aidin 0,716 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 0,638 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 0,877 A7 Aswin Julises Marudin 0,771

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792

## 3.4.5 Perangkingan
Pada  tahapan  akhir  dari  metode  WASPAS  yaitu  menentukan  nilai Q i Untuk  hasil  perangkingannya  dapat ditunjukan pada Tabel 16.
Tabel 16. Hasil Perangkingan Menggunakan Metode WASPAS No. Alternatif Siswa Rangking A1 Muhammad Risqi Maulana 5 A2 Muhammad Rizky Amanullah 1 A3 Anita Sawitri 7 A4 Muhammad Aidin 4 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 6 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 2 A7 Aswin Julises Marudin 3

## 3.5 Penggunaan Metode WP

## 3.5.1 Membuat Matrik dan Menentukan Bobot Kriteria
Pada tahapan ini yaitu membuat matrik dan menentuakn bobot kriteria yang hasilnya ada pada Tabel 17.
Tabel 17. Membuat Matrik dan Penentuan Bobot Kriteria No. Alternatif Siswa Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Rata-Rata Nilai Raport Peringkat Kelas Nilai Sikap dan Kedisiplinan Keikutsertaan Organisasi Juara Lomba 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 A1 Muhammad Risqi Maulana 2 3 4 3 1 A2 Muhammad Rizky Amanullah 3 4 3 4 3 A3 Anita Sawitri 1 2 4 3 1 A4 Muhammad Aidin 3 2 4 2 2 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 2 3 4 1 2 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 3 4 4 3 2 A7 Aswin Julises Marudin 2 2 3 4 3
3.5.2 Menghitung Nilai Vektor S i
Tahap  selanjutnya  yaitu  dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  nilai  vektor S i . dengan  menggunakan persamaan (10). Untuk hasilnya sendiri dapat ditunjukan pada Tabel 18.
Tabel 18. Perhitungan Nilai Vektor S i
No. Alternatif Siswa Kriteria S i C1 C2 C3 C4 C5 A1 Muhammad Risqi Maulana 1,149  1,246  1,320  1,246  1,000 2,352 A2 Muhammad Rizky Amanullah 1,246  1,320  1,246  1,320  1,246 3,366 A3 Anita Sawitri 1,000  1,149  1,320  1,246  1,000 1,888 A4 Muhammad Aidin 1,246  1,149  1,320  1,149  1,149 2,491 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar  1,149  1,246  1,320  1,000  1,149 2,169 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 1,246  1,320  1,320  1,246  1,149 3,104 A7 Aswin Julises Marudin 1,149  1,149  1,246  1,320  1,246 2,702 Jumlah  18,072 3.5.3 Menghitung Nilai Vektor Vi
Pada tahapan selanjutnya yaitu menghitung nilai vektor V i dengan menggunakan persamaan (11). Untuk hasilnya sendiri dapat dilihat pada Tabel 19.
Tabel 19. Perhitungan Nilai Vektor Vi No. Alternatif Siswa V i A1 Muhammad Risqi Maulana 0,130 A2 Muhammad Rizky Amanullah 0,186

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
No. Alternatif Siswa V i A3 Anita Sawitri 0,104 A4 Muhammad Aidin 0,138 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 0,120 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 0,172 A7 Aswin Julises Marudin 0,150 Jumlah 1

## 3.5.4 Perangkingan
Pada  tahapan  akhir  analisis  menggunakan  metode  WP  yakni  menentukan  peringkat  rangking  dari  semua alternatif siswa berdasarkan nilai V i . Untuk hasil perangkingannya dapat ditunjukan pada Tabel 20.
Tabel 20. Hasil Perangkingan Menggunakan Metode WP No. Alternatif Siswa Rangking A1 Muhammad Risqi Maulana 5 A2 Muhammad Rizky Amanullah 1 A3 Anita Sawitri 7 A4 Muhammad Aidin 4 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 6 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 2 A7 Aswin Julises Marudin 3

## 3.6 Analisis Hasil Akhir Penggunaan Metode SAW, WASPAS dan SAW
Pada  tahapan  akhir  ini  memperlihatkan  hasil  akhir  perangkingan  antara  perhitungan  metode  SAW,  WASPAS dan WP. Untuk hasilnya sendiri dapat dilihat pada Tabel 21.
Tabel 21. Hasil Akhir Perangkingan Ketiga Metode No. Alternatif Siswa Metode SAW Metode WASPAS Metode WP Nilai Vi Rangking  Nilai Qi Rangking  Nilai Vi Rangking A1 Muhammad Risqi Maulana 0,700 5 0,680 5 0,130 5 A2 Muhammad Rizky Amanullah 0,950 1 0,947 1 0,186 1 A3 Anita Sawitri 0,583 7 0,556 7 0,104 7 A4 Muhammad Aidin 0,733 4 0,716 4 0,138 4 A5 Muhammad Adnan Raditya Akbar 0,667 6 0,638 6 0,120 6 A6 Nur Fikriyah Mukarramah 0,883 2 0,877 2 0,172 2 A7 Aswin Julises Marudin 0,783 3 0,771 3 0,150 3
Tabel  21  merupakan  hasil  perangkingan  menggunakan  metode  SAW,  WASPAS,  dan  WP.  Maka  dari semua  metode  yang  mendapatkan  nilai  tertinggi  atau  rangking  1  ialah  siswa  bernama  Muhammad  Rizky Amanullah  sebagai  siswa  berprestasi  di  sekolah  berdasarkan  hasil  analisis  perhitungan  menggunakan  ketiga metode tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Pada bagian ini dapat diambil kesimpulan bahwa penerapan metode SAW, WASPAS dan WP dapat digunakan untuk  memilih  siswa  berprestasi.  Dengan  menggunakan  ketiga  metode  ini  dapat  memilih  salah  satu  siswa diantara  7  alternatif  siswa  berprestasi  di  sekolah.  Terdapat  kriteria  yang  digunakan  sebagai  parameter  untuk menilai siswa berprestasi yakni rata-rata nilai raport, peringkat kelas, nilai sikap dan kedisiplinan, keikutsertaan organisasi,  serta  juara  lomba.  Dari  analisis  perhitungan  menggunakan    metode  SAW,  WASPAS  dan  WP didapatkan  hasil  perangkingan  siswa  berprestasi  bernama  Muhammad  Rizky  Amanullah  (A3)  sebagai  siswa berprestasi di antara siswa yang lain.  Berdasarkan hasil analisis  nilai tertinggi pada  metode SAW dengan nilai Vi akhir  sebesar  0,950,  kemudian  metode  WASPAS  dengan  nilai Qi akhir  sebesar  0,668,  dan  yang  terakhir berdasarkan  metode  WP  dengan  nilai  akhir Vi sebesar  0,186.  Tentu  dengan  adanya    penelitian  ini  dapat memberikan masukan yang baik dalam hal pemilihan siswa berprestasi di sekolah.

## REFERENCES
[1] Y.  Nyura,  D.  A.  A.Rinto,  dan  E.  Elizabeth,  “Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  AHP  TOPSIS,” dipresentasikan pada Prosiding 4th Seminar Nasional Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat , Samarinda, 2020, hlm. 135–140.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 975-986 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5792
[2] M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  dan  M.  Mesran,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” IN: Terapan Informatika Nusantara , vol. 1, no. 9, hlm. 459–471, 2021.
[3] M. M. Rozak dan A. Yulianto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” remik , vol. 6, no. 4, hlm. 686–695, Okt 2022, doi: 10.33395/remik.v6i4.11791.
[4] D.  Rizaldi  dan  Q.  A’yuniah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Di  MAN  3  Pekanbaru Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process,” IJIRSE (Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering) , vol. 4, no. 1, hlm. 1–8, 2024.
[5] A. Pulungan dan B. Hendrik, “Implementasi Metode SAW Pada Sistem Penunjang Keputusan Untuk Penerimaan Guru di Pesantren Darul Mursyid,” Jurnal Penelitian Teknologi Informasi Dan Sains , vol. 1, no. 3, hlm. 47–53, 2023.
[6] M.  Salim,  S.  Ahmad,  dan  S.  P.  Nua,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam  Pemilihan Sekolah Ramah Anak,” bit , vol. 4, no. 2, hlm. 146–151, Jun 2023, doi: 10.47065/bit.v4i2.618.
[7] N.  D.  Apriani,  N.  Krisnawati,  dan  Y.  Fitrisari,  “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  SAW Dalam Pemilihan Guru Terbaik,” jacis , vol. 1, no. 1, hlm. 37–45, Mei 2021, doi: 10.47134/jacis.v1i1.5.
[8] S. Setiawansyah dan V. H. Saputra, “Kombinasi Pembobotan PIPRECIA-S dan Metode SAW dalam Pemilihan Ketua Organisasi Sekolah,” jima-ilkom , vol. 2, no. 1, hlm. 32–40, Mar 2023, doi: 10.58602/jima-ilkom.v2i1.16.
[9] A. Rambe, R. Raudhah, S. Abdy, dan T. S. Alasi, “Pemilihan Guru Berprestasi Menggunakan Metode SAW Berbasis Web Pada SMP Swasta Prima Tembung,” Jurnal Armada Informatika , vol. 1, hlm. 316–322, 2023.
[10] A. Supriyanto, I. R. Bakti, dan B. Basorudin, “Penentuan Pilihan Jurusan Sekolah Menengah Kejuruan Menggunakan Metode SAW,” Remik: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer , vol. 6, no. 2, hlm. 206–215, 2022
[11] R. M. N. Halim, A. H. Mirza, dan F. Ahmad, “Penerapan Metode SAW pada Sistem Informasi Penerimaan Guru SMP Quraniah Palembang,” TEKNOMATIKA , vol. 11, no. 2, hlm. 153–162, 2021.
[12] S. Syam dan N. Komalasari, “Implementasi Metode WASPAS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik,” JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) , vol. 11, no. 2, hlm. 151–159, 2023.
[13] J. H. Lubis,  D.  Gusmaliza, dan  M. Mesran, “Penerapan Metode WASPAS Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi  Bagi Siswa Sekolah,” josh , vol. 4, no. 1, hlm. 177–183, Okt 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2358.
[14] S.  Robo,  S.  Nurhayati,  Muh.  R.  Widiyantoro,  dan  M.  A.  Ahmad,  “Penerapan  Metode  WASPAS  Untuk  Penentuan Penerima Beasiswa,” josh , vol. 4, no. 4, hlm. 1494–1502, Jul 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3662.
[15] E. K. Manik, D. R. Manalu, dan J. M. Hutapea, “Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran dan Seleksi Penerimaan Calon  Siswa  Baru  Dengan  Metode  WASPAS  (Studi  Kasus :  SMP  Negeri  1  Tigalingga),” METHOSISFO:  Jurnal Ilmiah Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, 2022
[16] T. Ardiansah, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode WASPAS dalam Pemilihan Calon Ketua Komite Sekolah,” Journal of Data Science and Information System (DIMIS) , vol. 2, no. 1, hlm. 50–58, 2024.
[17] K.  Sabri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Menggunakan  Metode  Weight  Aggregated  Sum Product Assesment,” Riau Journal of Computer Science , vol. 7, no. 1, hlm. 1–8, 2021.
[18] N. Silalahi, R. Tambusai, M. Mesran, dan M. V. Siagian, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Menerapkan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS),” TIN:  Terapan  Informatika Nusantara , vol. 2, no. 4, hlm. 204–211, 2021.
[19] M.  Ihsan  dan  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Peringanan  Biaya  Sekolah  Dengan  Metode WASPAS Di SMKN 6 Kota Bekasi,” ikraith-informatika , vol. 6, no. 3, hlm. 21–29, Nov 2022, doi: 10.37817/ikraith- informatika.v6i3.2193.
[20] C.  R.  Oktaviani  dan  H.  Mayatopani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sekolah  Menengah  Atas  Swasta Menggunakan Metode Weighted Product,” Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer , vol. 19, no. 1, hlm. 289–298, 2023.
[21] L. Adyana dan H. L. H. S. Warnars, “Sistem Pendukung Keputusan Penentu Penerima Reward Guru Dengan Metode Weighted Product (WP),” petir , vol. 14, no. 2, hlm. 122–129, Sep 2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.899.
[22] F. Seran, Y. P. K. Kelen, dan D. Nababan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Menggunakan Metode Weighted Product,” JTK , vol. 17, no. 1, hlm. 147–159, Feb 2023, doi: 10.33365/jtk.v17i1.2154.
[23] D.  Anisa,  W.  S.  Ningrum,  R.  Kusumo,  dan  W.  Putri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa Menggunakan Metode Weighted Product,” tin , vol. 2, no. 8, hlm. 483–491, Jan 2022, doi: 10.47065/tin.v2i8.1064
[24] Y. B. Safira dan S. W. Purtiningrum, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Ketidakdisiplinan Siswa Menggunakan Metode  SAW  Berbasis  WEB  (Studi  Kasus :  MA  Al-Muddatsiriyah),” ikraith-informatika ,  vol.  7,  no.  1,  hlm.  16–23, Nov 2022, doi: 10.37817/ikraith-informatika.v7i1.2231.
[25] M. L. Jundillah, Ramadiani, H. R. Hatta, dan N. C. B. S, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Hias Terbaik Untuk di Dalam Ruangan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Poltanesa , vol. 23, no. 1, Jun 2022, doi: 10.51967/tanesa.v23i1.1286.
[26] J.  Hutahaean  dan  M.  Badaruddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sekolah  SMK  Swasta  Penerima  Dana Bantuan  Menerapkan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” mib ,  vol.  4,  no.  2,  hlm.  466,  Apr  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2109.
[27] C.  Lukita,  C.  Nas,  dan  W.  Ilham,  “Analisis  Pengambilan  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Utama  Dalam  Peningkatan Kualitas  Mata  Pelajaran  Dengan  Menggunakan  Metode  WASPAS  dan  MOORA,” Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi , vol. 05, no. 03, hlm. 130–137, 2020.
[28] H. Dafitri, N. Wulan, dan H. Ritonga, “Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan  Metode  TOPSIS  dan  WASPAS,” Jur.  Ris.  Kom. ,  vol.  9,  no.  5,  hlm.  1313–1321,  Okt  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4816.
[29] K. Nisa, “Metode Moora dan Waspas Untuk Pengambilan Keputusan Penentuan Prioritas Dalam Peningkatan  Kualitas Mata Pelajaran,” JurTI , vol. 4, no. 1, hlm. 22–27, Jun 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1173.
[30] R.  Ramadiani,  B.  Ramadhani,  Z.  Arifin,  M.  L.  Jundillah,  dan  A. Azainil,  “Decision  support  system  for  determining chili  land  using  weighted  product  method,” Bulletin  EEI ,  vol.  9,  no.  3,  hlm.  1229–1237,  Jun  2020,  doi: 10.11591/eei.v9i3.2004.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[31] R. Ramadiani, S. Adithama, dan M. L. Jundillah, “Selecting Goldfish Broods Use The Weighted Product And Simple Additive  Weighting  Methods,” IJ-AI ,  vol.  11,  no.  4,  hlm.  1405–1413,  Des  2022,  doi:  10.11591/ijai.v11.i4.pp1405- 1413.