Optimasi Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Wp (Weighted Product) Berbasis Web Dalam Sistem Pendukung Keputusanoptimasi
DOI:
https://doi.org/10.51179/tika.v9i1.2353Kata Kunci:
Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Pemilihan Mahasiswa TerbaikAbstrak
Mahasiswa sebagai agen pembelajaran dan pencari ilmu pengetahuan perlu didorong untuk menggali potensinya, termasuk dalam aspek hard skills dan soft skills. Penelitian ini fokus pada pembangunan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Weighted Product (WP) untuk menentukan mahasiswa terbaik. Peningkatan eksistensi masa depan mahasiswa tidak hanya bergantung pada keunggulan hard skills, tetapi juga keseimbangan kemampuan soft skills. Penelitian melibatkan empat jurnal terkait SPK pemilihan mahasiswa, dan WP dipilih sebagai metode evaluasi. Proses penelitian dimulai dengan pengumpulan literatur dan perancangan sistem, termasuk prosedur perancangan, penggunaan sistem, relasi antar tabel, use case diagram, dan flowchart metode WP. Implementasi sistem mencakup halaman login, input nilai kriteria dan alternatif, serta proses perhitungan peringkat mahasiswa. WP memberikan peringkat yang akurat, dengan Alternatif 9 (Rifai) sebagai mahasiswa terbaik. Pengujian menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi antara hasil manual dan hasil sistem. SPK ini memberikan evaluasi objektif terhadap prestasi mahasiswa, dengan potensi pengembangan lebih lanjut terkait integrasi data dengan sistem akademik dan peningkatan antarmuka pengguna. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa SPK dengan metode WP dapat memberikan peringkat mahasiswa secara efisien dan akurat, membantu mendukung pengambilan keputusan terkait pemilihan mahasiswa terbaik. Saran pengembangan selanjutnya melibatkan peningkatan fitur, pemeliharaan data, dan integrasi lebih lanjut dengan sistem akademik guna meningkatkan kehandalan sistem.
Unduhan
Referensi
Indayani, R. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Terbaik Pada Akbid Bina Daya Husada Menggunakan Metode AHP. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI), 4(1), 62–71.
Kusumawati, D. (2015). Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Simple Additive Weighting Dan Weighted Product. Jurnal Elektronik Sistem Informasi Dan Komputer, 1(1), 19–22.
Novita, D., Violinda, Q., & Darmaputra, M. F. (2023). Pengaruh Hard Skill, Soft Skill dan Self-Efficacy Terhadap Kesiapan Kerja (Studi Kasus Pada Mahasiswa Tingkat Akhir Universitas PGRI Semarang). Journal Economic Excellence Ibnu Sina, 1(4), 281–300.
Pallah, B. F., Latipah, A. J., & Rahim, A. (2023). Penerapan Metode AHP-WP Dalam Penentuan Lulusan Terbaik Profesi Ners UMKT. Jurnal Tika, 8(2), 124–131.
Purnomo, A. S., & Rozi, A. F. (2018). Rekomendasi Pemilihan Mahasiswa Terbaik Menggunakan Fuzzy MADM Dengan Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem Informasi Indonesia (JSII), 3(2), 1–14.
Qosim, N., & Hamid, A. (2020). MAHASISWA MILENIAL BERKARAKTER SANTRI (STUDI DI INSTITUT ZAINUL HASAN GENGGONG PROBOLINGGO): Millennial Students With Santri Character (Study At Zainul Hasan Genggong Institute Probolinggo). Fenomena, 19(1), 64–72.
Shahib, M. U., & Bachri, O. S. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS. Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS, 5(1), 78–84.
Sihombing, D. O., & Cahyadi, A. (2023). Implementasi Metode MABAC Dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik dengan Teknik Pembobotan Rank Sum. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 4(4), 1008–1018.
Yani, F. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi di STMIK Atma Luhur Pangkalpinang dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(2), 109–118.
Yoni, D. C., & Mustafidah, H. (2016). Penerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto. JUITA: Jurnal Informatika, 4(1), 22–27.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Fhatiah Adiba, Abdul Rifai Wadjidi, Andi Mawaddah Sumardi
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
