911
Sartika Dewi, Priscilia E M N Brilian Putri, Mariano Haritni Lasarwan,
Anastasia Devita Meo
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI WISATA
KULINER YANG STRATEGIS DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN
WEIGHTED PRODUCT
Sartin Sartika Dewi, Priscilia E M N Brilian Putri, Mariano Haritni Lasarwan,
Anastasia Devita Meo
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Uyelindo Kupang, Indonesia
Email : Sartikaa1999@gmail.com, prisciliaemnbrilianputri@gmail.com, [email protected],
cindymeo45@gmail.com, kaesmetanyampi@gmail.com
Abstrak
Pada dasarnya orang-orang umunya mengunjungi destinasi wisata kuliner dengan mempertimbangkan
harga, pelayanan, waktu oprasional, jarak, usia tempat usaha, rating, dan kebersihan beberapa kriteria
yang digunakan dapat saling bertentangan seperti harga yang murah tapi playanan yang cukup lama,
meimiliki rating bagus tetapi jarak tempuh yang jauh, hal seperti ini sehingga tidak dapat diselesaikan
menggunakan rumus matematika linier umum sehingga permasalahan ini termasuk permasalahan yang
bersifat tidak terstruktur. Semakin banyaknya tempat wisata kuliner di Kota Kupang mebuat orang-orang
bingung menentukan pilihan wisata kuliner yang akan dikunjungi. Pembahasan dari penelitian ini kriteria
yang digunakan dalam menentukan wisata kuliner adalah harga, pelayanan, kualitas, rating dan jarak,
menggunakan metode WP sehingga mampu memberikan hasil keputusan berupa rekomendasi tempat
kuliner di kota Kupang berdasarkan kriteria penilaian yang ditentukan dan alternatif tempat kuliner yang
diberikan. Metode pengumpulan data merupakan tahapan awal, sebagai penunjang penelitian ini, dimana
menggunakan dua metode saja yaitu berupa observasi dan studi literatur (kajian pustaka). Berdasarkan
hasil Analisa dalam proses pemilihan lokasi wisata kuliner di kota kupang peneliti membuat perhitungan
manual dengan metode weigted produk dimana kriteria ada 9 dan alternatifnya ada 10. Dari hasil
perhitungan tersebut peneliti membuat kepiutusan dengan melihat rangking dari perhitungan WP dimana
warounk seafood dan eorientik mendapat peringkat pertama dengan nilai 0,126. Maka metode untuk
penelitian sangat cocok untuk rekomendasi tempat wisata kuliner.
Kata kunci: Wisata kuliner, SPK, Weighted Product
Abstract
Basically, people generally visit culinary tourism destinations by considering price, service, operational
time, distance, age of the place of business, rating, and cleanliness. Some of the criteria used can conflict
with each other, such as cheap prices but long service, having a good rating but long distances, things
like this cannot be solved using general linear mathematical formulas so this problem is an unstructured
problem. The increasing number of culinary tourist attractions in Kupang City makes people confused
about which culinary tourism choices to visit. The discussion of this research is that the criteria used in
determining culinary tourism are price, service, quality, rating and distance, using the WP method so
that it is able to provide decision results in the form of recommendations for culinary places in the city of
Kupang based on the specified assessment criteria and alternative culinary places provided. The data
collection method is the initial stage, to support this research, which uses only two methods, namely
observation and literature study (literature review). Based on the results of the analysis in the process of
selecting culinary tourism locations in the city of Kupang, researchers made manual calculations using
the weighted product method where there were 9 criteria and 10 alternatives. with a value of 0.126. So
the research method is very suitable for recommendations for culinary tourist attractions.
Kata kunci: culinary tour, SPK, Weighted Product
Jurnal Sosial dan Teknologi (SOSTECH)
Volume 3, Number 11, November 2023
p-ISSN 2774-5147 ; e-ISSN 2774-5155
912
Sartika Dewi, Priscilia E M N Brilian Putri, Mariano Haritni Lasarwan,
Anastasia Devita Meo
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI WISATA KULINER YANG
STRATEGIS DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
PENDAHULUAN
Kota Kupang, yang terletak di Pulau Timor, Nusa Tenggara Timur, Indonesia, memiliki potensi
wisata kuliner yang kaya dan bervariasi. Wisata kuliner di Kota Kupang mencakup berbagai masakan
tradisional, makanan laut segar, dan kuliner eksotis yang menjadi daya tarik bagi para wisatawan lokal
dan mancanegara. Dalam mengembangkan destinasi wisata kuliner yang lebih baik, pemilihan lokasi
yang strategis menjadi hal yang krusial (Puriati & Darma, 2021). Lokasi yang tepat akan berkontribusi
pada kesuksesan usaha kuliner, pertumbuhan ekonomi lokal, serta meningkatkan daya tarik pariwisata
di kota ini.
Pada dasarnya orang-orang umunya mengunjungi destinasi wisata kuliner dengan
mempertimbangkan harga, pelayanan, waktu oprasional, jarak, usia tempat usaha, rating, dan
kebersihan beberapa kriteria yang digunakan dapat saling bertentangan seperti harga yang murah tapi
playanan yang cukup lama, meimiliki rating bagus tetapi jarak tempuh yang jauh, hal seperti ini
sehingga tidak dapat diselesaikan menggunakan rumus matematika linier umum sehingga permasalahan
ini termasuk permasalahan yang bersifat tidak terstruktur (Khasanah et al., 2021) (Ridwan & Aini,
2019).
Semakin banyaknya tempat wisata kuliner di Kota Kupang mebuat orang-orang bingung
menentukan pilihan wisata kuliner yang akan dikunjungi. Oleh karna itu diperlukan sebuah metode
yang dapat digunakan untuk memberi rekomendasi wisata kuliner di Kota Kupang yang sesuai dengan
keinginan nya. Dalam membuat suatu sistem rekomendasi yang cepat dan akurat dibutuhkan suatu
metode, sala satu metode yang dapat digunakan adlah weighted product (Damanik & Hutagalung,
2017). Metode weihted product adalah salah satu metode dalam pengambilan keputusan dimana
pengambilan keputusan dapat dilakukan secara lebih cepat tepat, sesuai kriteria yang diinginkan atau
setidaknya mendekati kriteria yang diinginkan (Agustin & Kurniawan, 2017; Dewi & Yulianto, 2018).
Proses normalisasi diperlukan oleh metode weihted product untuk menyelsaikan masalah dengan
mengalihkan hasil penilaian untuk setiap atribut yang ada (Permadi et al., 2021; Perwira, 2019)
Penelitian yang terkait dengan pemilihan tempat kuliner yang telah dilakukan beberapa peneliti
sebelumnya. Diantaranya membahas tentang metode Weighted Product (WP) dalam memberikan hasil
rekomendasi yang dapat membantu masyarakat terkait informasi pemilihan tujuan tempat kuliner di
sekitar Universitas Bhayangkari Bekasi menggunakan kriteria harga, Jumlsh vsrian menu, rating dan
jarak (Nurjannah et al., 2015). Metode WP juga diimplementasikan dalam penelitian pencarian restoran
di Lampung berbasi website, dari penelitian ini kriteria yang digunakan harga, rating dan kapasitas
(Septiadi et al., 2023) (Hermansyah et al., 2023).
Pembahasan dari penelitian ini kriteria yang digunakan dalam menentukan wisata kuliner adalah
harga, pelayanan, kualitas, rating dan jarak, menggunakan metode WP sehingga mampu memberikan
hasil keputusan berupa rekomendasi tempat kuliner di kota Kupang berdasarkan kriteria penilaian yang
ditentukan dan alternatif tempat kuliner yang diberikan. Hasil rekomendasi yang diperoleh dilanjutkan
dengan melakukan uji akurasi.
METODE PENELITIAN
Metode Weighted Product merupakan salah satu metode penyelesaian yang dapat digunakan
untuk menyelesaikan masalah terkait Multi Attribute Decision Making (MADM) (Alinezhad & Khalili,
2019). Adapun langkah penyelesaian suatu masalah menggunakan metode Weighted Product yaitu:
1. Menentukan kriteria yang digunakan. Kriteria ini menjadi acuan dalam proses pengambilan
keputusan, yaitu C
i
dan sifat dari masing-masing kriteria.
2. Menentukan rating kecocokan, Rating kecocokan ini berada di setiap alternative pada tiap kriteria
yang ada, dilanjutkan dengan membuat matriks keputusan
3. Melakukan normalisasi bobot. Normalisasi bobot diperoleh dari bobot setiap kriteria dibago dengan
penjumlahan semua bobot kriteria. Nilai dari total bobot harus memenuhi persamaan berikut :
=1
4. Menentukan nilai vektor S. Nilai vektor S diperoleh dengan cara mengalikan seluruh kriteria bagi
sebuah alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk kriteria benefit dan bobot berfungsi
sebagai pangkat negatif pada kriteria cost.
913
Sartika Dewi, Priscilia E M N Brilian Putri, Mariano Haritni Lasarwan,
Anastasia Devita Meo
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI WISATA KULINER YANG
STRATEGIS DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Rumus untuk menghitung nilai preferensi untuk alternatif Ai, diberikan sebagai berikut:
S
i
=
ij
W
j,i
= 1,2,….,m
Keterangan :
S : menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor S
x : menyatakan nilai kriteria
w : menyatakan bobot kriteria
i : menyatakan alternatif
j : menyatakan kriteria
n : menyatakan banyaknya kriteria
Menentukan nilai vector V
Yaitu nilai yang akan digunakan untuk perangkingan. Nilai preferensi relatif dari setiap alternatif
dapat dihitung dengan rumus :
V
i
=
,i=1,2….,m
Keterangan:
V : menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor V
x : menyatakan nilai kriteria
w : menyatakan bobot kriteria
i : menyatakan alternatif
j : menyatakan kriteria
n : menyatakan banyaknya kriteria
5. Merangking nilai vector V
Sekaligus membuat kesimpulan sebagai tahap akhir
HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi yang menggunakan model model
keputusan basisdata, dan pemikiran manajer sendiri, proses mondelling interaktif dengan komputer
untuk mencapai pengambilan keputusan oleh manajer tertentu (Utomo et al., 2015). Pembahasan pada
bagian ini meneganai hasil penerapan pada metode WP dalam memberikan rekomendasi tempat wisata
kuliner di kota Kupang.
1. Metode Weight Product (WP)
Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari harga, pelayanan, waktu operasional,
jarak lokasi, usia tempat usaha, rating, kebersihan, minat, pengunjung dan suasana. Pada tabel 1
menunjukan data jenis kriteria (Apsiswanto & Pamungkas, 2022).
Tabel 1. Data Jenis Kriteria.
No
Kriteria
Cost/benefit
1.
Harga
Cost
2.
Pelayanan
Benefit
3.
Waktu Operasional
Benefit
4.
Jarak Lokasi
Cost
5.
Usia tempat usaha
Benefit
6.
Rating
Benefit
7.
Kebersihan
Benefit
8.
Minat Pengunjung
Benefit
9.
Suasana
Benefit
Tabel 2 menunjukan data dari setiap alternatif terhadap masing masing kriteria penilaian yang
digunakan.
914
Sartika Dewi, Priscilia E M N Brilian Putri, Mariano Haritni Lasarwan,
Anastasia Devita Meo
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI WISATA KULINER YANG
STRATEGIS DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Tabel 2. Data Jenis Altenatif.
No
Alternatif
Kode
1
Kuiner Oepoi
A1
2
Rumah Makan Selera
A2
3
Dining ESR
A3
4
Moro Chiken
A4
5
Pantai LLBK
A5
6
Ikan Bakar juragan 99
A6
7
Depot Sei Babi Kenangan
A7
8
waroenk seafood dan orientik
A8
9
Sate Madura
A9
10
Waroenk Bu Made
A10
3. Melakukan Normalisasi Bobot
Tabel 3. Bobot standar kriteria.
Kriteria
Kode
Bobot Standar
Harga
C1
5
Pelayanan
C2
3
Waktu Operasional
C3
4
Jarak Lokasi
C4
4
Usia Tempat
C5
2
Rating
C6
5
Kebersihan
C7
3
Minat Pengunjung
C8
4
Suasana
C9
4
Dimana skala nilai bobot nilai setiap kriteria adalah:
1 = Sangat Rendah
2 = Rendah
3 = Cukup
4 = Tinggi
5 = Tinggi Sekali
Tabel 4. Perbandingan Matriks
Alternatif
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
A1
5
5
3
3
3
3
3
5
5
A2
3
5
5
2
3
5
3
3
1
A3
5
3
1
5
3
3
2
5
5
A4
5
1
3
3
1
5
4
5
5
A5
3
3
3
1
1
3
4
3
1
A6
5
5
5
1
1
5
3
3
1
A7
3
3
5
3
3
3
2
5
1
A8
5
5
3
2
5
5
3
5
1
A9
3
5
1
5
3
3
4
3
5
A10
3
1
1
5
3
5
2
5
5
Setelah menentukan nilai bobot dari setiap kriteria yang diberikan maka tahap selanjutnya
melakukan normalisasi bobot dengan menggunakan rumus persamaan (1) dimana nilai bobot dari setiap
kriteria dibagi dengan jumlah seluruh kriteria penilaian. Jumlah dari normalisasi bobot nantinya sama
dengan satu atau ∑ wj = 1 berikut ini adalah perhitungan dalam menentukan normalisai bobot.
Selanjutnya dilakukan perbaikan bobot pada setiap kriteria, seperti berikut:
C1 = 5 / (5x34) = 0,147058824
915
Sartika Dewi, Priscilia E M N Brilian Putri, Mariano Haritni Lasarwan,
Anastasia Devita Meo
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI WISATA KULINER YANG
STRATEGIS DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
C2 = 3 / (3x34) = 0,088235294
C3 = 4 / (4x34) = 0,117647059
C4 = 4 / (4x34) = 0,117647059
C5 = 2 / (2x34) = 0,147058824
C6 = 5 / (5x34) = 0,147058824
C7 = 3 / (3x34) = 0,088235294
C8 = 4 / (4x34) = 0,117647059
C9 = 4 / (4x34) = 0,117647059
Menentukan Nilai Vektor S
Kemudian mencari nilai S setiap kriteria dari alternatif, dengan cara di pangkatkan dengan
bobot yang telah diperbaiki sesuai dengan kriteria masing-masing, seperti berikut:
S1 = (5
-0,147058824
) x (3
0,088235294
) x (4
0,117647059
) x (4
-0,117647059
) x (2
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (3
0,117647059
)
x (4
0,117647059
) x (4
0,117647059
) = 1,84
S2 = (3
-0,147058824
) x (5
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (2
-0,117647059
) x (3
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (3
0,117647059
) x
(3
0,117647059
) x (1
0,117647059
) = 1,85
S3 = (5
-0,147058824
) x (3
0,088235294
) x (1
0,117647059
) x (5
-0,117647059
) x (3
0,088235294
) x (3
0,117647059
) x (2
0,117647059
) x
(5
0,117647059
) x (5
0,117647059
) = 1,40
S4 = (5
-0,147058824
) x (1
0,088235294
) x (3
0,117647059
) x (3
-0,117647059
) x (1
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (4
0,117647059
) x
(5
0,117647059
) x (5
0,117647059
) = 1,65
S5 = (3
-0,147058824
) x (3
0,088235294
) x (3
0,117647059
) x (1
-0,117647059
) x (1
0,088235294
) x (3
0,117647059
) x (4
0,117647059
) x
(3
0,117647059
) x (1
0,117647059
) = 1,61
S6 = (5
-0,147058824
) x (5
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (1
-0,117647059
) x (1
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (3
0,117647059
) x
(3
0,117647059
) x (1
0,117647059
) = 1,75
S7 = (3
-0,147058824
) x (3
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (3
-0,117647059
) x (3
0,088235294
) x (3
0,117647059
) x (2
0,117647059
) x
(5
0,117647059
) x (1
0,117647059
) = 1,60
S8 = (5
-0,147058824
) x (5
0,088235294
) x (3
0,117647059
) x (2
-0,117647059
) x (5
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (3
0,117647059
) x
(5
0,117647059
) x (5
0,117647059
) = 2,14
S9 = (3
-0,147058824
) x (5
0,088235294
) x (1
0,117647059
) x (5
-0,117647059
) x (3
0,088235294
) x (3
0,117647059
) x (4
0,117647059
) x
(3
0,117647059
) x (5
0,117647059
) = 1,58
S10 = (3
-0,147058824
) x (1
0,088235294
) x (1
0,117647059
) x (5
-0,117647059
) x (3
0,088235294
) x (5
0,117647059
) x (2
0,117647059
)
x (5
0,117647059
) x (5
0,117647059
) = 1,48
Menentukan Nilai Vektor V
Selanjutnya menghitung nilai preferensi alternatif atau nilai V untuk perangkingan setiap
alternatif, seperti berikut:
V1 = 1,84/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 1,84 / 16,90 = 0,108613301
V2 = 1,85/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 1,85 / 16,90 = 0,109551291
V3 = 1,40/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 1,40 / 16,90 = 0,082897015
V4 = 1,65/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 1,65 / 16,90 = 0,097676942
V5 = 1,61/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 1,61 / 16,90 = 0,095431398
V6 = 1,75/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 175, / 16,90 = 0,103357506
V7 = 1,60/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 1,60 / 16,90 = 0,094899421
V8 = 2,14/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 2,14 / 16,90 = 0,126553563
V9 = 1,58/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 1,58 / 16,90 = 0,093583701
V10 = 1,48/ (1,84 + 1,85 +1,40+1,65+1,61+1,75+1,60+2,14+1,58+1,48) = 1,48 / 16,90 =0,087435861
Merangking Nilai Vektor V
916
Sartika Dewi, Priscilia E M N Brilian Putri, Mariano Haritni Lasarwan,
Anastasia Devita Meo
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI WISATA KULINER YANG
STRATEGIS DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Berdasarkan proses perhitungan nilai vektor V maka dilakukan perangkingan, seperti tabel
berikut:
Tabel 5 Hasil Perengkingan Metode WP.
A
l
t
e
r
n
a
t
i
f
T
e
m
p
a
t
W
i
s
a
t
a
K
u
l
i
n
e
r
N
i
l
a
i
R
a
n
g
k
i
n
g
V1
Kuiner Oepoi
0,108613301
2
V2
Rumah makan selera
0,109551291
2
V3
Dining ESR
0,082897015
4
V4
More Chicken
0,097676942
5
V5
Pantai LLBK
0,095431398
5
V6
Ikan Bakar Juragan 99
0,103357506
5
V7
Depot sei babi kenangan
0,094899421
3
V8
waroenk seafood dan orientik
0,126553563
1
V9
sate madura
0,093583701
3
V10
Warung Bu made
0,087435861
3
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan bahwa kriteria yang dihasilkan untuk
pemilihan wisata kuliner di kota kupang adalah warounk seafood dan eorientik mendapat peringkat
pertama dengan nilai 0,126 dimana perhitungan weighted product sangat membantu dalam membuat
keputusan pemilihan lokasi wisata kuliner.
DAFTAR PUSTAKA
Agustin, Y. H., & Kurniawan, H. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja
Dosen Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus: Stmik Pontianak). Seminar
Nasional Informatika (Snif), 1(1), 177–182.
Alinezhad, A., & Khalili, J. (2019). New Methods And Applications In Multiple Attribute
Decision Making (Madm) (Vol. 277). Springer.
Apsiswanto, U., & Pamungkas, C. A. (2022). Penerapan Metode Weight Product (Wp) Pada
Pemilihan Kafe Bagi Mahasiswa Pendatang Di Kota Metro. J. Inform, 22(2).
Damanik, B., & Hutagalung, D. M. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemberian
Beasiswa Dengan Menggunakan Metode Weighted Product. Cess (Journal Of Computer
Engineering, System And Science), 2(2), 83–88.
Dewi, C., & Yulianto, Y. (2018). Sistem Penyeleksi Penerima Bantuan Beras Miskin Kauman
Kidul Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Mobile. Jurnal Teknik
Informatika Dan Sistem Informasi, 4(1), 103–112.
Hermansyah, D., Natasya, A. R., Mukhlis, I. R., Laga, S. A., & Suprianto, G. (2023). Sistem
Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemilihan Lokasi Perumahan Strategis Di
Sidoarjo Dengan Metode Weighted Product. Integer: Journal Of Information Technology,
8(2).
Khasanah, F. N., Atika, P. D., Sari, R., Murdowo, S., & Retnoningsih, E. (2021). Rekomendasi
Hasil Metode Weighted Product Terhadap Pemilihan Tempat Kuliner Di Sekitar
Universitas Bhayangkara Bekasi. Techno. Com, 20(3), 382–391.
Nurjannah, N., Arifin, Z., & Khairina, D. M. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pembelian
Sepeda Motor Dengan Metode Weighted Product. J. Inform. Mulawarman, 10(2), 2–6.
Permadi, A., Panjaitan, Z., & Kusnasari, S. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan
Lokasi Baru Usaha Laundry Sepatu Di Becks Menggunakan Metode Wp (Weighted
Product). Jurnal Cyber Tech, 1(3).
917
Sartika Dewi, Priscilia E M N Brilian Putri, Mariano Haritni Lasarwan,
Anastasia Devita Meo
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI WISATA KULINER YANG
STRATEGIS DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Perwira, Y. (2019). Penentuan Peringkat Pelanggan Terbaik Dengan Metode Weighted Product
(Studi Kasus Di Pt. Asia Raya Foundry): Penentuan Peringkat Pelanggan Terbaik Dengan
Metode Weighted Product (Studi Kasus Di Pt. Asia Raya Foundry). Jurnal Mantik, 3(1),
138–147.
Puriati, N. M., & Darma, G. S. (2021). Menguji Kesiapan Pengelolaan Desa Wisata Berbasis
Manajemen Modern Sebagai Penggerak Ekonomi Rakyat. Bisma: Jurnal Manajemen,
7(2), 319–330.
Ridwan, M., & Aini, W. (2019). Perencanaan Pengembangan Daerah Tujuan Pariwisata.
Deepublish.
Septiadi, B., Darmawan, D., Wahyono, S. T., & Steinhardt, A. (2023). Analisis Algoritma
Electre Dan Algoritma Weighted Product Untuk Merekomendasikan Jenis Motor Kepada
Pelanggan (Studi Kasus: Wira Motor). Prosiding Seminar Nasional Darmajaya, 1, 62–79.
Utomo, J. S., Santoso, P. B., & Yuniarti, R. (2015). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis 360 Degree Feedback Dan Analytical Hierarchy
Process (Studi Kasus Di Pt. X). Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Sistem Industri, 3(1),
132210.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
License
