## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1014-1022 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5773

## Sistem Penunjang Keputusan Rekomendasi Pemilihan Baja Ringan Menggunakan Metode Weighted Product (WP)
Yonathan Auditya * , Mutaqin Akbar
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* 201110071@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id, Email Penulis Korespondensi: 201110071@student.mercubuana-yogya.ac.id Submitted: 12/08/2024; Accepted: 26/08/2024; Published: 26/08/2024
Abstrak −Penggunaan  baja  ringan  pada  konstruksi  bangunan  telah  meningkat  signifikan  dalam  beberapa  tahun  terakhir. Karena  keunggulannya,  seperti  kekuatan  yang  tinggi,  tahan  korosi,  serta  kemudahan  instalasi  dan  pemeliharaan.  Namun, kompleksitas  berbagai  jenis  baja  ringan  membuat  konsumen  awam  kesulitan  dalam  memilih,  dan  bahkan  berisiko  menjadi korban penipuan terkait kualitas, harga, berat, dan tingkat AZ. Oleh karena itu, diperlukan sistem penunjang keputusan yang efektif  untuk  membantu  menentukan  kualitas  baja  ringan  sesuai  spesifikasi  yang  mereka  inginkan.  Penelitian  ini mengembangkan sistem penunjang keputusan menggunakan metode Weighted Product, yang mengidentifikasi alternatif baja ringan  terbaik  berdasarkan  kriteria  kualitas,  harga,  berat,  dan  tingkat  AZ.  Sampel  data  yang  digunakan  meliputi  lima alternatif baja ringan, yaitu BUKIT, GECO, SMS, TARIGAN, dan TASO. Hasil penerapan metode ini menunjukkan bahwa baja  ringan  jenis  "GECO"  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik  dengan  nilai  0,341,  menjadikannya  rekomendasi  utama  dalam penelitian ini . Dengan sistem ini, diharapkan pengguna yang  masih awam sekalipun dalam dunia industri konstruksi dapat membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dan  tepat  dalam  pemilihan  baja  ringan,  sehingga  mengurangi  resiko  kesalahan  dan potensi kecurangan pada proses pemilihan baja ringan.
Kata Kunci: Baja Ringan; Weighted Product ; Sistem Penunjang Keputusan; Rekomendasi
Abstract −The use of light steel  in building construction has increased significantly in recent  years. Due to its advantages, such  as  high  strength,  corrosion  resistance,  and  ease  of  installation  and  maintenance.  However,  the  complexity  of  various types  of  light  steel  makes  it  difficult  for  ordinary  consumers  to  choose,  and  even  risks  falling  victim  to  fraud  related  to quality, price, weight, and A-Z level. Therefore, an effective decision support system is needed to help determine the quality of light steel according to their desired specifications. This research develops a decision support system using the Weighted Product method, which identifies the best light steel alternative based on the criteria of quality, price, weight, and A-Z level. The data sample used includes five light steel alternatives, namely BUKIT, GECO, SMS, TARIGAN, and TASO. The results of the application of this method show that the light steel type “GECO” was selected as the best alternative with a value of 0.341, making it the main recommendation in this study. With this system, it is hoped that users who are still unfamiliar with the  world  of  the  construction  industry  can  make  better  and  more  precise  decisions  in  the  selection  of  light  steel,  there  by reducing the risk of errors and potential fraud in the process of selecting light steel.
Keywords : Light Steel; Weighted Product; Decision Support System; Recommendation

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  modern  ini,  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  telah  menghasilkan  berbagai  inovasi  yang mempermudah kehidupan manusia. Salah satu penemuan penting di bidang konstruksi adalah penggunaan baja ringan,  yang  terbuat  dari  lembaran  baja  tipis,  ringan,  dan  mudah  diproses.  Baja  ringan  memiliki  beberapa keunggulan  dibandingkan  dengan  baja  konvensional,  seperti  berat  yang  lebih  ringan,  kekuatan  tinggi,  dan kemudahan dalam pembuatan serta pemasangan [1]. Baja ini juga  memiliki kekuatan leleh  minimal G550 atau 550 MPa, sehingga tidak mudah patah saat diuji [2]. Selain itu, baja ringan dianggap ramah lingkungan karena dapat  didaur  ulang,  menjadikannya  pilihan  yang  lebih  berkelanjutan  dibandingkan  material  konstruksi  lainnya. Dalam konstruksi bangunan, rangka atap umumnya dibuat dari kayu. Namun, kayu memiliki kelemahan seperti rentan  terhadap  serangan  rayap,  mudah  memuai  atau  menyusut,  serta  berisiko  tinggi  terbakar.  Kualitas  kayu yang  tidak  merata  dan  mudah  rusak  juga  menjadi  masalah,  sehingga  banyak  pengusaha  konstruksi  beralih  ke baja ringan sebagai alternatif yang lebih efisien dan tahan lama.
Dengan  meningkatnya  popularitas  baja  ringan,  semakin  banyak  pabrik  yang  memproduksi  dan mendistribusikan  material  ini.  Namun,  variasi  produk  baja  ringan  di  pasaran  menimbulkan  tantangan  dalam menentukan kualitas yang tepat sesuai kebutuhan konstruksi[3]. Konsumen dan kontraktor sering kali kesulitan memilih  produk  yang  sesuai  dengan  pertimbangan  seperti  kekuatan  material,  harga,  ketahanan  korosi,  dan kemudahan  pemasangan.  Kondisi  ini  menciptakan  kebutuhan  akan  alat  bantu  dalam  pengambilan  keputusan, sehingga pelaku industri dapat memilih baja ringan yang paling sesuai dengan spesifikasi dan anggaran[4], [5]. Sistem Penunjang Keputusan (SPK) adalah solusi yang efektif untuk membantu proses pemilihan baja ringan[6]. SPK  dirancang  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  kondisi  semi-terstruktur  dan  tak  terstruktur, dengan mengumpulkan dan menganalisis data terkait berbagai alternatif yang tersedia.
Beberapa metode yang dapat digunakan dalam SPK adalah technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS)[7], [8], analytic hierarchy process (AHP)[9], simple additive weighting (SAW)[10], [11],  [12],  VIKOR[13], additive  ratio  assessment (ARAS)[14],  dan elimination  and  choice  expressing reality (ELECTRE)[15].  Tidak  lupa,  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam  SPK  adalah  metode

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1014-1022 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5773
Weighted  Product (WP)[16].  Metode  WP  bekerja  dengan  mengalikan  nilai  dari  setiap  kriteria  yang dipertimbangkan dan menentukan bobot untuk masing-masing kriteria. Bobot untuk kriteria keuntungan ( benefit ) digunakan  sebagai  pangkat  positif,  sedangkan  bobot  untuk  kriteria  biaya  ( cost )  digunakan  sebagai  pangkat negatif[17].  Hasil  perhitungan  ini  akan  menunjukkan  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan.
Penelitian  sebelumnya  telah  membuktikan  efektivitas  metode  WP  dalam  berbagai  konteks  pengambilan keputusan.  Misalnya,  penelitian  tentang  SPK  untuk  pemilihan  guru  terbaik  dengan  metode  WP  pada  MAN  1 Pariaman.  Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode  WP  dapat  memberikan  penilaian  objektif  dalam pemilihan  guru  terbaik.  Penelitian  ini  mengembangkan  SPK  yang  menggunakan  metode  WP  untuk  mengolah bobot dari setiap kriteria yang diperoleh melalui kuesioner[18]. Selain itu, penelitian tentang SPK menggunakan metode WP untuk pemilihan karyawan terbaik UMKM ZainToppas, menunjukkan relevansi metode WP dalam pengelolaan sumber daya manusia. Penelitian ini menggunakan metode WP untuk menentukan karyawan terbaik di  UMKM  tersebut,  dengan  mempertimbangkan  kriteria  utama  seperti  kinerja  dan  kepribadian.  Kombinasi metode  WP  dengan  metode  lain  juga  menunjukkan  fleksibilitas  metode  ini  dalam  meningkatkan  akurasi pengambilan  keputusan[19].  Sebagai  contoh,  penelitian  tentang  SPK  pemilihan  tumbuhan  berkhasiat  obat menggunakan  metode  AHP-WP.  Sistem  ini  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dan  dapat  diandalkan  dengan mempertimbangkan  berbagai  kriteria  penting,  meningkatkan  kualitas  pengobatan  dan  efektivitas  terapi[20]. Terakhir,  terdapat  penelitian  dengan  menggunakan  metode  WP  untuk  rekomendasi  toko  thrifting  di  wilayah Depok,  kabupaten  Sleman.  Dalam  penelitian  tersebut,  digunakan  15  alternatir  dan  5  kriteria,  dimana  kriteria yang  digunakan  adalah  promo,  jarak,  kelengkapan  produk,  metode  pembayaran,  dan  ulasan  pelanggan.  Hasil yang didapatkan adalah Toko Vanka Thrift  memperoleh  nilai tertinggi  sebagai rekomendasi toko thrift dengan skor  sebesar  0.113853  disusul  oleh  Toko  Vin  Jogja  dengan  skor  0.087230,  dan  Ottoro  Store  dengan  skor 0.084105[21].
Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut, jelas bahwa metode Weighted Product memiliki potensi besar dalam  pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan  di  berbagai  bidang,  termasuk  pemilihan  baja  ringan. Penggunaan  SPK  dengan  metode  WP  tidak  hanya  memberikan  solusi  yang  efektif,  tetapi  juga  membantu mengurangi  risiko  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan.  Dengan  mempertimbangkan  kompleksitas  dalam menentukan  kualitas  dan  spesifikasi  baja  ringan  yang  sesuai,  SPK  dengan  metode  WP  dapat  memberikan rekomendasi  yang lebih akurat dan efisien,  mendukung pengusaha dan konsumen dalam  memilih produk  yang sesuai dengan kebutuhan mereka, serta meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional bisnis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Tahapan yang diterapkan  menggunakan pendekatan  klasik, di mana pengembangan dilakukan secara berurutan dan  sistematis.  Pada  gambar  1,  ditampilkan  metamodel  yang  menggambarkan  metode  serta  langkah-langkah yang dilakukan selama penelitian ini.
Gambar 1. Tahap Penelitian
Berikut adalah penjabaran gambar tahapan penelitian[22].
a. Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  kompleksitas  berbagai  jenis  baja  ringan  sering  membingungkan  pembeli yang kurang berpengalaman, meningkatkan risiko penipuan terkait kualitas, harga, berat, dan tingkat AZ.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1014-1022 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5773
b. Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  mengumpulkan  sumber-sumber  yang  relevan  seperti  jurnal,  buku,  dan  situs web terpercaya, yang membahas masalah pembeli dalam memilih baja ringan serta risiko penipuan.
c. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  melalui  observasi  dan  wawancara  langsung  di  CV.  Indo  Sentosa  Steel  untuk mendapatkan informasi yang diperlukan sesuai tujuan penelitian.
d. Analisis Data
Setelah  data  terkumpul,  kemudian  dilakukan  analisis  data  untuk  mengolah  dan  mengevaluasi  data  tersebut. Analisis  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan  informasi  penting  yang  dapat  digunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian.
e. Implementasi Metode WP
Metode  Weighted  Product  (WP)  diimplementasikan  untuk  memproses  data  alternatif  dan  melakukan perangkingan, guna mendapatkan solusi optimal dalam memilih alternatif terbaik.
2.2 Metode Weighted Product (WP)
Metode Weighted Product (WP), salah satu metode dalam pengambilan keputusan multikriteria ( Multi-Criteria Decision Making atau MCDM). Dalam WP, keputusan didasarkan pada penggandaan nilai alternatif pada setiap kriteria  yang  dipangkatkan  dengan  bobot  kriteria  tersebut.  WP  digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  mampu menangani  perbandingan  antara  alternatif  yang  memiliki  kriteria  dengan  skala  pengukuran  yang  berbeda.  WP sangat sesuai  untuk situasi di  mana  kriteria tidak saling bergantung dan pengaruhnya terhadap keputusan akhir bersifat eksponensial. Langkah perhitungan menggunakan metode WP pada Gambar 1. Tahap Penelitian adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Kriteria dan Bobot (Normalisasi Bobot)
Langkah  pertama  adalah  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  untuk  menilai  alternatif.  Setiap  kriteria kemudian  diberi  bobot  (W),  yang  mencerminkan  seberapa  penting  kriteria  tersebut  dibandingkan  dengan kriteria lainnya.
Normalisasi Bobot: (1)
Bobot  atribut,  yang  dilambangkan  sebagai ,  menunjukkan  nilai  penting  dari  setiap  atribut  dalam  sebuah evaluasi  atau  analisis.  Untuk  mendapatkan  pandangan  keseluruhan,  semua  bobot  atribut  tersebut dijumlahkan, yang direpresentasikan dengan
. Penjumlahan ini memberikan gambaran tentang total nilai bobot dari seluruh atribut yang dipertimbangkan dalam proses tersebut.
2. Melakukan perhitungan Vektor S
Nilai Vektor S:
(2)
Hasil  normalisasi  matrik,  yang  dilambangkan  sebagai  Si,  mencerminkan  nilai  yang  telah  disesuaikan  dari variabel  dalam  setiap  atribut  alternatif.  Nilai  variabel  tersebut,  yang  dinyatakan  sebagai  Xij,  menunjukkan nilai  dari  setiap  alternatif  pada  atribut  yang  berbeda.  Dalam  proses  ini,  setiap  atribut  memiliki  bobot  yang dinyatakan sebagai Wj, yang mencerminkan kepentingan relatif dari masing-masing kriteria. Jumlah kriteria yang dipertimbangkan dalam analisis ini ditunjukkan oleh n, sementara i dan j masing-masing mewakili nilai alternatif dan nilai kriteria.
3. Melakukan perhitungan Vektor V
Nilai Vektor V:
(3)
Hasil  preferensi  alternatif  ke-i,  yang  dilambangkan  sebagai  Vi,  menunjukkan  tingkat  preferensi  atau  skor akhir  dari  alternatif  tertentu  berdasarkan  analisis  yang  dilakukan.  Nilai  variabel  dari  setiap  alternatif  pada berbagai  atribut  dinyatakan  sebagai  Xij,  yang  mencerminkan  performa  alternatif  tersebut  terhadap  masing- masing  kriteria.  Setiap  kriteria  memiliki  bobot  tersendiri,  yang  dinyatakan  dengan  Wj,  untuk  menunjukkan seberapa  penting  kriteria  tersebut  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Dalam  konteks  ini,  n  mewakili jumlah  keseluruhan kriteria  yang digunakan, sementara i dan j masing-masing  merujuk pada nilai alternatif dan nilai kriteria.
4. Langkah  terakhir  adalah  melakukan  perangkingan  terhadap  alternatif  berdasarkan  nilai  vektor  V  dari  yang tertinggi  hingga  terendah.  Alternatif  dengan  nilai  V  tertinggi  dianggap  sebagai  alternatif  terbaik  sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.

## 2.3 Baja Ringan
Dalam  penelitian  ini,  baja  ringan  diteliti  sebagai  alternatif  bahan  konstruksi,  terutama  untuk  rangka  atap. Terdapat dua jenis profil utama yang dianalisis yaitu reng baja ringan dan kanal C baja ringan. Reng baja ringan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1014-1022 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5773
umumnya  digunakan  sebagai  penyangga  genteng  atau  penutup  atap,  sedangkan  kanal  C  baja  ringan  berfungsi sebagai  rangka  utama  atap.  Keduanya  sering  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  konstruksi,  termasuk  kanopi, garasi,  dan  bangunan  ringan  lainnya,  karena  sifatnya  yang  kuat,  ringan,  dan  tahan  korosi.  Baja  ringan  juga diminati karena efisiensi pemasangannya[23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan Sistem
Seperti  yang  sudah  dijelaskan  pada  metodologi  penelitian,  setelah  data  yang  diperlukan  terkumpul,  langkah selanjutnya  adalah  merancang  sistem  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Kriteria  yang digunakan dalam desain ini  meliputi  kualitas (C1) sebagai benefit,  harga (C2) sebagai  cost, berat (C3) sebagai benefit,  dan  tingkat  AZ  (C4)  juga  sebagai  benefit.  Penjelasan  lebih  lanjut  mengenai  kriteria-kriteria  tersebut disertakan  untuk  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang  dasar  penilaian  yang  akan  digunakan  dalam  sistem evaluasi.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Keterangan C1 Kualitas benefit C2 Harga cost C3 Berat benefit C4 Tingkat AZ
benefit
Kemudian untuk setiap kriteria yang telah ditentukan, akan dijabarkan lagi subkriterianya masing-masing yakni subkriteria kualitas, harga, berat, dan tingkat AZ, seperti terlihat pada Tabel 2
Tabel 2. Data Subkriteria Kriteria Nilai Keterangan Kualitas / Harga / Berat / Tingkat AZ 5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Kurang
Tabel  2  menyajikan  data  subkriteria  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas,  harga,  berat,  dan tingkat  AZ.  Setiap tabel  memberikan rincian  mengenai  nilai  yang ditetapkan  untuk  masing-masing  subkriteria, mulai  dari  1  hingga  5,  dengan  penjelasan  kualitatif  untuk  setiap  nilai.  Nilai  5  menunjukkan  kategori  "Sangat Baik," diikuti oleh nilai 4 untuk "Baik," nilai 3 untuk "Cukup," nilai 2 untuk "Kurang," dan nilai 1 untuk "Sangat Kurang". Penilaian ini diterapkan secara konsisten untuk semua subkriteria, termasuk kualitas, harga, berat, dan tingkat AZ, yang akan digunakan sebagai dasar dalam proses pengambilan keputusan.
Setelah penentuan kriteria, langkah berikutnya adalah menentukan alternatif yang akan digunakan dalam evaluasi.  Alternatif-alternatif  yang  dipilih  adalah  BUKIT  (A1),  GECO  (A2),  SMS  (A3),  TARIGAN  (A4),  dan TASO (A5), seperti dapat terlihat pada Tabel 3 dengan masing-masing bobot kriterianya.
Tabel 3. Alternatif per Nilai Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4
A1 2
2 2 2
A2 5 1 3 5
A3 1 5 5 1
A4 4 3 1 4 A5
3 4 4 3

## 3.2 Proses Perhitungan
Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan proses perhitungan menggunakan metode WP dengan contoh kasus yang telah disajikan. Pada tahap awal, pengambil keputusan (responden Y) diminta memberikan bobot pada masing- masing kriteria berdasarkan tingkat kepentingan setiap kriteria dalam pengambilan keputusan. Dalam contoh ini, bobot yang diberikan adalah sebagai berikut. Kualitas (C1), Harga (C2), Berat (C3), Tingkat AZ (C4).
Bobot  ini  mencerminkan  seberapa  penting  masing-masing  kriteria  dalam  menentukan  alternatif  terbaik. Kualitas,  berat,  dan  tingkat  AZ  masing-masing  memiliki  bobot  yang  cukup  besar,  menunjukkan  bahwa  ketiga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1014-1022 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5773
kriteria  ini  dianggap  penting  oleh  pengambil  keputusan,  sedangkan  harga  juga  penting  namun  tidak  sepenting kriteria  lain.  Setelah  bobot  diberikan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  bobot.  Proses normalisasi dilakukan dengan membagi setiap bobot dengan total bobot keseluruhan sesuai dengan persamaan 1.
r1 =
r2 = r3 = r4 =
Nilai total dari bobot harus memenuhi persamaan jika dijumlahkan = 1
Nilai  vektor  S  merupakan  hasil  perkalian  semua  kriteria  dengan  bobot  pangkat  yang  telah  ditentukan. Bobot pangkat ini tergantung pada sifat kriteria, apakah kriteria tersebut bersifat benefit atau cost. Pada contoh ini,  kriteria  Kualitas  (C1),  Berat  (C3),  dan  Tingkat  AZ  (C4)  bersifat  benefit,  sedangkan  Harga  (C2)  bersifat cost. Proses perhitungan nilai vektor S untuk setiap alternatif dilakukan dengan persamaan 2.
Total jumlah vektor S (∑ S) = 7,999
Setelah  mendapatkan  nilai  vektor  S,  kita  dapat  melanjutkan  ke  langkah  berikutnya  yaitu  menghitung nilai vektor V. Nilai vektor V diperoleh dengan membagi nilai vektor S masing-masing alternatif dengan total jumlah  vektor  S.  Perhitungan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  persentase  kontribusi  setiap  alternatif  terhadap total nilai S. Untuk rumus dan perhitungan sesuai dengan persamaan 3.
= 0,168 = 0,341 = 0,125 = 0,165

## = 0,200
Total  jumlah  vektor  V  (∑  V)  =  1.  Jumlah  total  vektor  V  yang  diperoleh  adalah  1,  yang  menunjukkan bahwa  perhitungan  menggunakan  metode  WP  ini  valid.  Dari  nilai  vektor  V  yang  telah  dihitung,  kita  dapat menentukan  alternatif  terbaik  berdasarkan  nilai  tertinggi.  Dalam  kasus  ini,  alternatif  ke-2  yaitu  “GECO” memiliki nilai V terbesar yaitu 0,341. Ini menunjukkan bahwa alternatif GECO adalah pilihan terbaik menurut pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product (WP)  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan.

## 3.3 Implementasi Sistem
Sistem  ini  dimulai  dengan  halaman  login,  yang  berfungsi  sebagai  gerbang  masuk  bagi  pengguna  untuk mengakses  fitur-fitur  di  dalamnya.  Halaman  login  dirancang  dengan  antarmuka  yang  sederhana  dan  intuitif, memastikan  pengguna  dapat  dengan  mudah  memasukkan  kredensial  mereka  (seperti  username  dan  password) dan masuk ke dalam sistem tanpa kebingungan.
Terdapat  dua  jenis  peran  utama:  Admin  dan  User.  Admin  memiliki  akses  penuh  ke  semua  fitur  yang tersedia dalam sistem. Sebagai pengelola utama, Admin bertanggung jawab untuk mengelola seluruh komponen dan  memastikan  data  dalam  sistem  selalu  diperbarui  dan  akurat.  Beberapa  tugas  utama  Admin  meliputi pengaturan  kriteria  dan  alternatif  yang  akan  digunakan  dalam  proses  penilaian,  serta  kemampuan  untuk menambahkan,  mengedit,  atau  menghapus  kriteria  dan  alternatif  tersebut.  Selain  itu,  Admin  juga  memiliki wewenang  untuk  menjalankan  perhitungan  evaluasi  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  serta meninjau hasil akhir dari evaluasi tersebut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Halaman Sign Up & Login
Di  sisi  lain,  User  memiliki  peran  yang  lebih  terbatas.  Mereka  hanya  dapat  melakukan  penilaian berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan oleh Admin dan melihat hasil akhir dari perhitungan tersebut. Untuk menjaga keamanan dan integritas data, sistem ini juga dilengkapi dengan fitur login serta pendaftaran akun bagi pengguna  baru,  sehingga  hanya  pengguna  yang  telah  memiliki  akun  yang  diizinkan  mengakses  sistem.  Untuk halaman sign up dan login dapat dilihat pada gambar 2.
Setelah  pengguna  berhasil  login,  mereka  akan  diarahkan  ke  halaman  dashboard.  Dashboard  merupakan halaman  utama  yang  menampilkan  berbagai  pilihan  menu  yang  tersedia  dalam  sistem.  Pada  dashboard  ini, terdapat tombol "Mulai Penilaian" yang memungkinkan pengguna untuk memulai proses penilaian alternatif baja ringan berdasarkan  kriteria  yang ada. Dashboard juga  menampilkan ringkasan dari aktivitas terakhir pengguna serta  status  perhitungan  yang  telah  dilakukan.  Bagi  Admin, dashboard juga  menyediakan  akses  cepat  ke pengaturan kriteria, alternatif, dan hasil perhitungan. Untuk halaman dashboard dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Halaman Dashboard
Pada menu ini, pengguna dapat melihat daftar alternatif baja ringan yang tersedia di dalam sistem. Setiap alternatif  dilengkapi  dengan  spesifikasi  teknis  yang  relevan,  seperti  kualitas,  harga,  berat,  dan  tingkat  AZ. Spesifikasi  ini  disajikan  dalam  bentuk  tabel  yang  memudahkan  pengguna  untuk  membandingkan  setiap alternatif. Pengguna juga dapat menambahkan alternatif baru atau mengedit spesifikasi yang ada (fitur ini hanya tersedia  untuk  Admin).  Hal  ini  memberikan  fleksibilitas  dalam  pengelolaan  data  alternatif  sehingga  dapat disesuaikan dengan kondisi pasar yang dinamis. Untuk halaman alternatif dapat dilihat pada gambar 4.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 4. Halaman Alternatif
Menu  ini  merupakan  inti  dari  sistem,  di  mana  proses  penilaian  dilakukan.  Pengguna  dapat  memberikan bobot pada setiap kriteria yang telah ditentukan, sesuai dengan kepentingan relatif dari  masing-masing kriteria. Pada  tahap  ini,  sistem  akan  menampilkan  formulir  yang  berisi  kriteria  dan  kolom  untuk  memasukkan  bobot. Setelah bobot dimasukkan, sistem secara otomatis akan menghitung nilai vektor S dan V menggunakan metode Weighted Product (WP). Dalam sistem ini, proses perhitungan dilakukan secara transparan, sehingga pengguna dapat melihat langkah-langkah perhitungan yang dilakukan oleh sistem. Ini mencakup perhitungan matriks awal, nilai vektor S, dan nilai vektor V. Untuk halaman penilaian yang diisi oleh user dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Penilaian Bobot
Untuk  menjaga  kerahasiaan  logika  perhitungan,  antarmuka  perhitungan  hanya  ditampilkan  di  backend system,  sementara  pengguna  hanya  melihat  hasil  akhir  dari  proses  perhitungan  tersebut.  Dengan  demikian, kompleksitas  perhitungan  tidak  akan  membingungkan  pengguna  yang  tidak  memiliki  latar  belakang  teknis. Pengguna dalam hal ini mengisi bobot sesuai dengan preferensi yang dimilikinya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1014-1022 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5773
Setelah  proses  perhitungan  selesai,  hasil  dari  perhitungan  tersebut  akan  ditampilkan  dalam  bentuk ranking.  Halaman  ini  menampilkan  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  di  urutan  teratas,  menandakan  bahwa alternatif tersebut adalah pilihan terbaik berdasarkan kriteria yang telah diberikan. Ranking ini disajikan dalam bentuk  tabel  yang  menampilkan  nama  alternatif,  nilai  vektor  V,  dan  peringkatnya.  Pengguna  dapat  melihat secara  langsung  bagaimana  setiap  alternatif  dibandingkan  satu  sama  lain  dan  membuat  keputusan  yang  lebih terinformasi.  Untuk  halaman  perangkingan  yang  menampilkan  alternatif  terbaik  dari  kriteria  yang  sudah  diisi oleh user dapat dilhat pada gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Perangkingan
Sebagai  tambahan,  sistem  ini  juga  menyediakan  fitur  untuk  mencetak  hasil  ranking  dalam  format  PDF. Hal ini memudahkan pengguna untuk mendokumentasikan hasil perhitungan dan membagikannya dengan pihak lain  yang  berkepentingan.  Fitur  ini  juga  memungkinkan  penyimpanan  hasil  perhitungan  untuk  keperluan referensi di masa mendatang. Untuk halaman cetak laporan PDF dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Cetak PDF

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengaplikasikan  metode  Weighted  Product  untuk  mengevaluasi  lima  alternatif  baja  ringan,  dan hasilnya  menunjukkan  bahwa  metode  ini  efektif  dan  akurat  dalam  mendukung  proses  pengambilan  keputusan. Dari lima alternatif yang dianalisis, "GECO" berhasil menduduki peringkat pertama dengan skor tertinggi, yaitu 0,341, yang mengindikasikan bahwa produk ini paling memenuhi kriteria yang telah ditetapkan, seperti kualitas, harga, berat, dan tingkat lapisan AZ. Hasil perhitungan ini juga dibandingkan dengan perhitungan manual, dan tidak  ada  perbedaan  signifikan  yang  ditemukan,  menegaskan  bahwa  metode  Weighted  Product  tidak  hanya memberikan hasil yang akurat tetapi juga konsisten dan dapat diandalkan. Kedepannya, penelitian ini diharapkan dapat  menjadi  landasan  bagi  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  penerapan  sistem  penunjang  keputusan  (SPK)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1014-1022 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5773
untuk  pemilihan  material  konstruksi,  khususnya  baja  ringan.  Potensi  pengembangan  di  masa  depan  termasuk penambahan kriteria dan variabel lain yang dapat mempengaruhi proses pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1] Z. Nursyifa and E. Walujodjati, “Analisis Kolom Beton Bertulang Baja Ringan,” Jurnal Konstruksi , vol. 19, no. 2, pp. 318–329, 2022, doi: 10.33364/konstruksi/v.19-2.922.
[2] M.  Aldiansyah,  K.  R.  Ratnayanti,  and  E.  Desmaliana,  “Kajian  Teknis  Waktu  dan  Biaya  pada  Perbandingan  Struktur Atap  Kayu  dan  Struktur  Atap  Baja  Ringan.  (Hal.  118-129),” RekaRacana:  Jurnal  Teknil  Sipil ,  vol.  5,  no.  1,  p.  118, 2019, doi: 10.26760/rekaracana.v5i1.118.
[3] M.  F.  Riski  and  A.  Yulianto,  “Produktivitas  Tenaga  Kerja  Pada  Pekerjaan  Rangka  Atap  Baja  Ringan  Daerah Surabaya,” INTER TECH , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, May 2023, doi: 10.54732/i.v1i1.1020.
[4] D.  Mardian,  N.  Neneng,  A.  S.  Puspaningrum,  A.  Hasibuan,  and  M.  H.  Tinambunan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Weight  Product  (WP),” Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 4, no. 2, pp. 158–166, 2023, doi: 10.33365/jatika.v4i2.2593.
[5] D. T. S. L. Batu, M. Syahrizal, and I. Ikhwan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wireless Router Menggunakan Metode Promethee (Studi Kasus : My Republic Medan),” Pelita Informatika: Informasi dan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 11–15, 2018.
[6] D.  Fransiska,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENENTUKAN  E-COMMERCE  TERBAIK MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED  PRODUCT,” PROSISKO:  Jurnal  Pengembangan  Riset  dan  Observasi Sistem Komputer , vol. 10, no. 1, Art. no. 1, Apr. 2023, doi: 10.30656/prosisko.v10i1.5957.
[7] N. W. Gajah, “Implementasi Metode Topsis Memilih Kelompok Tani Terbaik Dinas Pertanian Deli Serdang,” Journal of Computers and Digital Business , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, May 2022, doi: 10.56427/jcbd.v1i1.1.
[8] S. Hartono, A. D. Indriyanti, and D. B. P. Putra, “Rancang Bangun Sistem Keputusan Penerimaan Siswa Baru MTsN 9 Jombang Dengan Metode Topsis,” Inovate : Jurnal Ilmiah Inovasi Teknologi Informasi , vol. 6, no. 2, pp. 55–61, Mar. 2022.
[9] M. I. Fu’adi and A. Diana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PADA TOKO SEPATU SAMAN SHOES,” RADIAL , vol. 9, no. 2, pp. 265–280, Jan. 2022, doi: 10.37971/radial.v9i2.243.
[10]  D.  I.  Putri  and  M.  Akbar,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  PEMILIHAN  SMART  TELEVISI MENGGUNAKAN  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING,” JUTEKIN ,  vol.  9,  no.  1,  Jul.  2021,  doi: 10.51530/jutekin.v9i1.507.
[11]  R.  S.  Bima  and  M.  Akbar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Framework  menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (Studi Kasus: BSI UAD),” vol. 5, no. 2, pp. 92–98, 2022, doi: https://doi.org/10.37729/intek.v5i2.2224.
[12]  S.  H.  Wibowo  and  M.  Akbar,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Prioritas  Bug  Dalam  Tahap  Pengujian  dengan  Simple Additive  Weighting,” JURNAL  TEKNIK  INFORMATIKA  (JUTEKIN) ,  vol.  11,  no.  1,  Art.  no.  1,  Jun.  2023,  doi: 10.51530/jutekin.v11i1.688.
[13]  M.  Mesran et  al. ,  “The  VIKOR  Method  to  Support  the  Effectiveness  of  Decisions  in  Determining  Work  Incentive Recipients,” J. Phys.: Conf. Ser. , vol. 1175, p. 012043, Mar. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012043.
[14]  R.  Satrio,  J.  Wahyudi,  and  R.  Supardi,  “Implementasi  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Untuk  Seleksi Penerimaan Beasiswa Pada SMA  Negeri  4 Bengkulu Tengah,” Jurnal  Media  Infotama ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  351–357, 2023, doi: 10.37676/jmi.v19i2.4231.
[15]  V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of ELECTRE Method for Decision Support System,” IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012027.
[16]  R. Y. Simanullang and I. Susilawati, “Seleksi Penerimaan Sales Marketing Dengan Menggunakan Pendekatan Metode Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan,” JIKTEKS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 3, Art. no. 3, Aug. 2023.
[17]  Agnes Mareta, Arie Yandi Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Bahan Bangunan Menggunakan Metode Weight Product Pada Pt. Cipta Arsigriya,” Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau , vol. 2, no. 2, pp. 43–50, 2020, doi: 10.52303/jb.v2i2.28.
[18]  Arman,  T.  A.  Sundara,  I.  Stephane,  and  M.  Fadli,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  dengan Metode Weighted Product Pada MAN 1 Pariaman,” Jurnal Informatika , vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019.
[19]  A.  C.  Yudistira  and  Y.  S.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  untuk Pemilihan Karyawan Terbaik UMKM ZainToppas,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 229–235, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.870.
[20]  M.  Wati,  A.  Maulana,  and  J.  A.  Widians,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tumbuhan  Berkhasiat  Obat Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process-Weighted  Product,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  12,  no.  3,  pp. 219–227, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i3.671.219-227.
[21]  R.  A.  Ikram  and  M.  Akbar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Toko  Thrifting  Menggunakan  Metode Weighted  Product,” JEKIN  -  Jurnal  Teknik  Informatika ,  vol.  4,  no.  3,  Art.  no.  3,  Aug.  2024,  doi: 10.58794/jekin.v4i3.825.
[22]  R.  P.  Sari  and  M.  Susanti,  “Penerapan  Metode  VIKOR  (Visekriterijumsko  Kompromisno  Rangiranje)  dalam Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Emulator  Android  pada  Komputer,” mib ,  vol.  6,  no.  3,  p.  1746,  Jul.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4205.
[23]  I.  G.  N.  Sunatha,  I.  G.  Gegiranang  Wiryadi,  and  I.  P.  A.  Septiawan,  “Analisis  Perbandingan  Biaya  dan  Waktu Pembangunan Konstruksi Kap Baja Ringan dengan Kap Kayu: Studi Kasus: Private Villa Kedungu, Kediri, Tabanan,” kurvateknik , vol. 12, no. 1, pp. 9–20, May 2023, doi: 10.36733/jikt.v12i1.6402.