## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 392-399 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287

## Analisa Penerapan Metode WASPAS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Checker Terbaik Pada Kereta Api

## Imam Purwanto
Teknologi Industri, Teknik Informatika, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: imampur@staff.gunadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: imampur@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak- Penilaian kinerja dalam lingkungan kerja yang melibatkan aktivitas pemantauan dan pengecekan memegang peranan penting dalam menjaga kualitas dan efisiensi. Penelitian ini menganalisis penerapan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)  sebagai  bagian  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  proses  penilaian  kinerja  checker  terbaik.  Metode  WASPAS digunakan untuk mengatasi kompleksitas dalam mengukur kinerja checker dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang relevan. Artikel ini menjelaskan langkah-langkah penerapan metode WASPAS serta integrasinya dalam sistem pendukung keputusan. Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini  dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  dan  objektivitas  dalam  penilaian  kinerja, memberikan dasar yang kuat bagi manajemen untuk mengambil keputusan terinformasi mengenai pemilihan checker terbaik. Dalam penelitian  ini, data kinerja checker  dikumpulkan dan dianalisis secara teliti.  Hasil analisis  memberikan  wawasan  tentang penilaian kinerja checker yang lebih akurat dan obyektif. Integrasi metode WASPAS dalam SPK membantu manajer atau pengambil keputusan untuk mengatasi subjektivitas dalam proses penilaian, serta menghindari potensi bias yang dapat memengaruhi hasil akhir. Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode WASPAS dalam SPK dapat meningkatkan validitas dan reliabilitas penilaian kinerja checker. Pendekatan ini memungkinkan manajer untuk melakukan evaluasi yang lebih komprehensif dan berimbang terhadap setiap aspek kinerja checker. Namun, diperlukan pemilihan bobot kriteria yang cermat dan sensitivitas terhadap perubahan bobot untuk memastikan hasil yang optimal. Dengan demikian, penelitian ini memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang bagaimana metode WASPAS dapat diterapkan dalam konteks SPK untuk penilaian kinerja checker terbaik. Implikasinya dapat dirasakan dalam pengambilan  keputusan  yang  lebih  terinformasi  dan  akurat  dalam  mengelola  kinerja  individu  dalam  lingkungan  kerja.  Dari  hasil Perhitungan yang telah dilakukan dari 7 alternatif data Checker dengan menggunakan Metode WASPAS menghasilkan alternatif terbaik yaitu alternatif kelima dengan nama Riski Sudrajat memperoleh nilai tertinggi yaitu 0,939. Oleh sebab itu alternatif kelima terpilih sebagai Checker dengan kinerja terbaik pada Kereta Api.

## Kata Kunci : SPK; WASPAS; Checker
Abstract- Performance assessment in a  work  environment  involving  monitoring and  checking activities plays an important role  in maintaining  quality  and  efficiency.  This  study  analyzes  the  application  of  the  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS) method as part of the Decision Support System in the process of evaluating the performance of the best checkers. The WASPAS method is used to address the complexity of measuring checker performance by considering various relevant criteria. This article describes the steps for implementing the WASPAS method and its integration into a decision support system. The results of the analysis show that this approach can help improve accuracy and objectivity in performance appraisal, providing a strong basis for management to make informed decisions regarding the selection of the best checkers. In this study, checker performance data were collected and analyzed carefully. The results of the analysis provide insight into a more accurate and objective checker performance assessment.  The  integration  of  the  WASPAS  method  into  DSS  helps  managers  or  decision  makers  overcome  subjectivity  in  the assessment process, as well as avoid potential bias that could affect the final result. From the results of the study, it can be concluded that the application of the WASPAS method in SPK can increase the validity and reliability of checker performance assessments. This approach  allows  managers  to  carry  out  a  more  comprehensive  and  balanced  evaluation  of  every  aspect  of  checker  performance. However, careful selection of criterion weights and sensitivity to changes in weights is required to ensure optimal results. Thus, this study provides a more in-depth look at how the WASPAS method can be applied in the DSS context for assessing the performance of the  best  checkers. The  implications  can  be  felt  in  making  decisions  that  are  more  informed  and  accurate  in  managing  individual performance in the work environment. From the results of calculations that have been carried out from 7 alternative Checker data using the WASPAS Method, the best alternative, namely the fifth alternative with the name Riski Sudrajat, obtains the highest score, namely 0.939. Therefore the fifth alternative was chosen as the Checker with the best performance on the Railway.
Keywords: DSS; WASPAS; Checkers

## 1. PENDAHULUAN
Pada  layanan kereta Api ,checker  merupakan pekerja  yang  bertugas  memantau keamanan, kelayakan, dan kelancaran perjalanan kereta Api [1]. Penilaian kinerja checker pada operasional Kereta Api merujuk pada proses evaluasi sistematis dan komprehensif yang dilakukan untuk menilai kemampuan, prestasi, dan kontribusi individu yang bertugas melakukan pemantauan,  pengecekan,  dan  verifikasi  terhadap  suatu  produk,  layanan,  atau  proses.  Penilaian  ini  bertujuan  untuk mengukur  sejauh  mana  seorang  checker  mampu  menjalankan  tugasnya  dengan  akurat,  konsisten,  dan  efisien  sesuai dengan  standar  yang  ditetapkan.  Aspek-aspek  yang  dievaluasi  dalam  penilaian  kinerja  checker  meliputi  akurasi identifikasi kesalahan atau cacat, ketepatan waktu dalam pelaksanaan tugas, kemampuan beradaptasi terhadap perubahan, keterampilan  komunikasi  dalam  melaporkan  temuan,  serta  kemampuan  bekerja  dalam  tim  jika  diperlukan.  Penilaian kinerja  checker  memiliki  tujuan  untuk  memberikan  umpan  balik  konstruktif  kepada  individu,  memfasilitasi pengembangan  kompetensi,  identifikasi  kebutuhan  pelatihan,  serta  mendukung  pengambilan  keputusan  terkait penghargaan, pengakuan, atau perbaikan kinerja secara keseluruhan [2]-[3].
Dalam  operasional  kereta  api,  penilaian  kinerja  checker  yang  bertanggung  jawab  atas  pemeriksaan  dan pengawasan  keselamatan  serta  kualitas  operasi  kereta  sangat  penting.  Namun,  sejumlah  permasalahan  dapat  muncul

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 392-399 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287
dalam  proses  penilaian  tersebut  yaitu  Penilaian  kinerja  checker  sering  kali  tergantung  pada  interpretasi  subjektif  dari atasan atau pengawas, menyebabkan ketidakadilan dan potensi bias dalam penilaian dan Pengumpulan data mengenai penilaian kinerja checker mungkin tidak konsisten atau tidak lengkap, membuat pengambilan keputusan menjadi sulit karena kurangnya informasi yang akurat. Penilaian checker melibatkan berbagai kriteria, termasuk kepatuhan terhadap prosedur keselamatan, ketepatan dalam pelaporan, dan reaksi terhadap situasi darurat. Menimbang berbagai  aspek  ini secara  manual  bisa  sangat  rumit.  Dari  permasalahan  tersebut,  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat menjadi solusi yang efektif untuk mengatasi permasalahan dalam penilaian kinerja checker kereta api.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem komputer yang dirancang untuk membantu individu atau kelompok dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi dalam berbagai situasi yang kompleks atau beragam.  Tujuan  utama  dari  SPK  adalah  menyediakan  kerangka  kerja  yang  sistematis  untuk  mengintegrasikan  data, informasi,  serta  pengetahuan  yang  relevan  sehingga  pengambil  keputusan  dapat  menganalisis,  memahami,  dan mengevaluasi opsi-opsi yang ada dengan lebih baik. SPK dapat mengumpulkan, menyimpan, dan mengorganisir data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, untuk digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Dalam beberapa kasus, SPK dapat membangun model atau simulasi untuk memprediksi dampak dari berbagai keputusan yang diambil, membantu  pengambil  keputusan  memahami  konsekuensi  dari  pilihan  yang  mereka  buat.  Didalam  sistem  pendukung keputusan  terdapat  banyak  pendekakan  menggunakan  berbagai  metode.  Salah  satunya  metode  WASPAS  Yang  akan digunakan pada penelitian ini [4].
Metode WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) adalah suatu pendekatan dalam analisis dan pengambilan keputusan yang digunakan untuk mengevaluasi alternatif-alternatif berdasarkan serangkaian kriteria yang telah ditentukan. Metode ini memungkinkan pengguna untuk memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan tingkat kepentingannya,  dan  kemudian  menggabungkan  bobot  tersebut  dengan  nilai  skalar  yang  mengukur  kinerja  masing- masing alternatif pada setiap kriteria. Metode WASPAS bertujuan untuk menghasilkan peringkat atau rangking alternatif- alternatif berdasarkan nilai agregat dari kombinasi bobot kriteria dengan nilai kinerja alternatif [5]-[6]-[7].
Pada  penyelesaian  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dijadikan  sebagai bahan acuan referensi. Berikut penelitian terdahulu pada tahun 2022 yang dilakukan oleh Andri Kusuma Wardana Dkk dan  membahas tentang perbandingan  metode MPE dan Waspas” pada  penelitian tersebut  menyimpulkan bahwa  Hasil perbandingan metode antara MPE dan WASPAS yang terbaik adalah MPE, dimana dengan uji Confusion Matrix MPE mendapat nilai 100% dan didukung dengan uji rank spearman mendapat nilai 0, 9152 [8].
Penelitian  terdahulu  selanjutnya  pada  tahun  2022  yang  diteliti  oleh  Yogi  Wibisono  Dkk.  penelitian  mereka membahas tentang  sistem pendukung keputusan dalam penentuan karyawan baru menggunakan metode WASPAS. Pada penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  Dengan  mengetahui  prosedur  pemilihan  calon  karyawan  baru  padan  PT.Credit Companies  Medan,  dengan  menggunakan  metode  WASPAS  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  pengambil keputusan berupa pemilihan berdasarkan nilai akhir yang diperoleh masing-masing alternatif. Kelebihan lain dari sistem yang dibangun adalah dapat melakukan penilaian data dalam jumlah banyak [9].
Pada penelitian terdahu  yang dilakukan oleh Nelly  Khairani  Daulay pada tahun 2021  yang  membahas tentang penerapan metode Waspas untuk efektifitas pengambilan keputusan Pemutusan hubungan kerja. Pada penelitian tersebut menyimpulkan bahwa metode WASPAS ini  memberikan hasil optimasi yang sangat baik  dengan menyertakan bobot dalam proses perhitungannya. Tahapan metode WASPAS cukup sederhana dalam menghasilkan alternatif yang terbaik. Alternatif  nilai  yang di  berikan seperti pada tabel  di tampilkan dalam  bentuk perangkingan dari rangking terbesar ke terkecil, hanya saja pada penelitian ini  justru rangking terbesar adalah nilai terkecil dengan perolehan nilai terkecil yakni 0.75 dan karyawan dengan nilai ini berpeluang untuk di PHK [10].
Selanjutnya pada penelitian yang diteliti oleh Dwi Andini Dkk pada tahun 2022 yang membahas tentang sistem pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  manajer  pada  PT. Pos  Indonesia  dengan  menerapkan  metode Waspas.  Dalam penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  Metode WASPAS  dapat  membantu  penilaian  kinerja  manajer  pada  PT.  Pos Indonesia. Hasil yang didapatkan pada penelitian bahwa seluruh manager masih layak untuk menempati posisi pada saat ini.Dalam melakukan penelitian untuk penilaian kinerja manajer dengan Metode WASPAS dengan menggunakan kriteria yaitu produktivitas tenaga kerja dan evaluasi kinerja, implementasi budaya akhlak dan program 5R (Rajin, Resik, Ringkas, Rapi, Rawat), ketepatan standart waktu penyerahan, pemeriksaan semua bagian, dan pengawasan komplain pelanggan [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merujuk  pada  serangkaian  langkah  sistematis  yang  diambil  oleh  seorang  peneliti  dalam  proses melakukan penyelidikan atau studi  mendalam tentang suatu topik atau masalah tertentu. Tahapan  ini dirancang untuk memastikan bahwa penelitian dilakukan dengan metodologi yang tepat, data yang akurat, dan hasil yang dapat diandalkan. Tahapan  penelitian  dapat  bervariasi  tergantung  pada  jenis  penelitian,  metode  yang  digunakan,  dan  tujuan  penelitian tersebut. Adapun Tahapan Penelitian dalam penyelesaian penelitian ini ialah :
a. Topik Penelitian
Pada tahap awal pembuatan penelitian, Peneliti harus menentukan topik penelitian terlebih dahulu atau menganalisis permasalahan yang terjadi.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 392-399 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287
b. Pengumpulan Data
Peneliti mengumpulkan data berdasarkan metodologi yang telah direncanakan. Ini bisa melibatkan survei, wawancara, observasi, atau pengumpulan data lain sesuai dengan tujuan penelitian.
c. Studi Literatur
Peneliti melakukan pencarian dan tinjauan literatur yang relevan tentang topik penelitian untuk memahami penelitian sebelumnya, teori yang berlaku, dan konsep yang terkait.
d. Penerapan Metode
Pada Tahapan penerapan metode, Peneliti menerapkan Pendekatan Metode WASPAS
e. Kesimpulan
Pada  tahapan  akhir,  setelah  tahapan-tahapan  sebelumnya  di  selesaikan.  Maka  peneliti  menyimpulkan  hasil  dari penelitian yang dilakukan.
Adapun Gambaran bagan tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah konsep dan kerangka kerja yang dirancang untuk membantu individu atau kelompok dalam mengambil keputusan yang lebih baik, efektif, dan efisien dalam lingkungan yang kompleks dan beragam.  SPK  menggabungkan  teknologi  informasi,  analisis  data,  dan  metodologi  pengambilan  keputusan  untuk memberikan panduan yang berharga dalam menghadapi situasi yang kompleks atau ambigu [12]-[13]-[14]. Tujuan utama dari SPK adalah menyediakan dukungan berdasarkan informasi yang relevan, akurat, dan terstruktur, serta menerapkan metode  analisis  yang  cermat  untuk  menghasilkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  implikasi  dari  berbagai alternatif  keputusan.  SPK  dapat  digunakan  dalam  berbagai  konteks,  seperti  bisnis,  industri,  manajemen,  kesehatan, keuangan, dan banyak bidang lainnya [15]-[16]. Penggunaan SPK dapat membawa manfaat yang signifikan, termasuk peningkatan  efisiensi  dalam  pengambilan  keputusan,  peningkatan  kualitas  keputusan,  pengurangan  risiko,  dan pengoptimalan  sumber  daya.  Namun,  penting  untuk  diingat  bahwa  meskipun  SPK  menyediakan  dukungan  berharga, keputusan akhir tetaplah tanggung jawab pengguna dan harus dipertimbangkan dengan cermat sesuai dengan konteks dan tujuan yang relevan [17]-[18].

## 2.3 Checker Kereta Api
Dalam  konteks  kereta  api,  istilah  "checker"  merujuk  pada  seseorang  yang  bertanggung  jawab  untuk  melakukan pemeriksaan  dan  verifikasi  terhadap  berbagai  aspek  yang  berkaitan  dengan  operasi  dan  keamanan  kereta  api.  Tugas seorang checker sangat penting dalam memastikan keselamatan dan keberlanjutan perjalanan kereta api. Seorang checker kereta api adalah petugas atau personel yang memiliki tanggung jawab untuk melaksanakan pemeriksaan menyeluruh terhadap  berbagai  komponen  dan  aspek  kereta  api  sebelum,  selama,  dan  setelah  perjalanan.  Sebelum  keberangkatan, seorang  checker  akan  memeriksa  berbagai  bagian  kereta  api,  termasuk  rem,  sistem  pengereman  darurat,  pintu-pintu, jendela, dan alat keselamatan lainnya untuk memastikan bahwa semuanya berfungsi dengan baik dan memenuhi standar keamanan [19]-[20]
Selama perjalanan, checker akan melakukan pemeriksaan tiket penumpang dan memastikan bahwa penumpang memiliki  hak  untuk  naik  kereta  api  tersebut.  Jika  ada  masalah  atau  kecurigaan  terhadap  penumpang,  checker  dapat berinteraksi dengan penumpang untuk memverifikasi identitas dan tujuan perjalanan. Tanggung jawab seorang checker sangat  penting  dalam  menjaga  keselamatan,  kenyamanan,  dan  keandalan  layanan  kereta  api.  Mereka  berperan  dalam memastikan bahwa kereta api dapat beroperasi dengan baik dan memenuhi standar keselamatan yang ditetapkan [19].

## 2.4 WASPAS
Metode WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) adalah salah satu metode dalam analisis keputusan yang digunakan untuk mengevaluasi alternatif berdasarkan beberapa kriteria yang relevan. Metode ini membantu dalam pengambilan keputusan dengan memberikan bobot pada setiap kriteria dan menghitung nilai agregat berdasarkan bobot yang diberikan pada setiap kriteria untuk masing-masing alternatif. Metode WASPAS sering digunakan dalam situasi di mana keputusan harus diambil dari sejumlah alternatif yang memiliki dampak yang berbeda pada berbagai kriteria yang
Mulai Topik Penelitian Pengumpulan Data Studi Literatur Penerapan Metode Metode WASPAS : 1. Membentuk matriks awal 2. Normalisasi matriks awal
3. Menghitung nilai Qi
Kesimpulan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 392-399 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287
diberikan.  Metode  WASPAS  memberikan  pendekatan  sistematis  untuk  menggabungkan  berbagai  kriteria  dan mempertimbangkan  preferensi  pemangku  kepentingan  dalam  pengambilan  keputusan.  Ini  membantu  pengambil keputusan dalam memahami dampak relatif dari alternatif yang berbeda terhadap setiap kriteria, yang pada akhirnya dapat mengarah  pada  pemilihan  yang  lebih  baik  dan  lebih  informasional.  Adapun  Langkah-langkah  dalam  penyelesaian perhitungan metode WASPAS dapat dilihat sebagai berikut :
a. Membentuk Matriks Keputusan 𝑋 𝑖𝑗
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)

## b. Melakukan Perhitungan normalisasi terhadap matrik 𝑋 𝑖𝑗
Benefit: 𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑋 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Cost : 𝑅 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (3)

## c. Melakukan Perhitungan nilai Qi
𝑄𝑖 = 0.5  ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑤𝑗 + 0.5  ∐ (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (4)
Dimana Qi      = Nilai dari Q ke i 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 = Perkalian nilai 𝑥 𝑖𝑗 dengan bobot (w)
0.5     = Ketetapan
Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Alternatif
Alternatif  merupakan berbagai kemungkinan solusi atau tindakan  yang dapat diambil untuk mencapai tujuan tertentu. Dalam konteks SPK, alternatif direpresentasikan sebagai entitas atau kumpulan data yang memiliki atribut-atribut yang relevan  dengan  keputusan  yang  harus  diambil.  SPK  akan  menganalisis,  memproses,  dan  membandingkan  alternatif- alternatif  tersebut  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan,  sehingga  pengguna  SPK  dapat  mengambil keputusan yang lebih terinformasi dan rasional. Pada penelitian ini, alternatif yang digunakan sebanyak 7 data alternatif checker pada kereta api. Berikut dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Data Alternatif Checker Alternatif Nama A1 Agung Prayoga A2 Doni Syahputra A3 Riki Putra Jaya A4 Wahyu Aldiansyah A5 Riski Sudrajat A6 Candra A7 Mhd. Nizam

## 3.2 Penetapan Kriteria
Kriteria  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merujuk  pada  faktor-faktor  atau  standar  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  dan  membandingkan  alternatif-alternatif  yang  ada  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Kriteria merupakan parameter atau atribut  yang digunakan untuk  mengukur tingkat kelayakan atau kecocokan suatu alternatif dalam mencapai tujuan atau mengatasi masalah yang dihadapi. Pada penelitian ini, kriteria yang digunakan sebanyak 5 . dan untuk nilai bobot pada kriteria didapatkan dari perhitungan metode ROC. dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Data Kriteria Checker Kriteria Nama Bobot  Keterangan C1 Kecepatan Pemeriksaan  0.456 Benefit C2 Kerjasama Tim 0.256 Benefit C3 Akurasi Pemeriksaan 0.156 Benefit C4 Kepatuhan Aturan 0.090 Benefit C5 Kreativitas 0.040 Benefit

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 392-399 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287
Keterangan Kriteria :
a. Kecepatan Pemeriksaan : Kemampuan untuk melakukan pemeriksaan dengan efisien dan dalam waktu yang sesuai. Kinerja checker dapat dinilai dari seberapa cepat mereka dapat menyelesaikan tugas pemeriksaan tanpa mengorbankan kualitas.
b. Kerjasama Tim :  Kemampuan untuk bekerja sama dengan anggota tim lain, seperti operator atau rekan pemeriksa lainnya. Kerjasama yang baik memastikan efisiensi proses pemeriksaan.
c. Akurasi Pemeriksaan : Tingkat ketepatan dan keakuratan dalam melakukan pemeriksaan produk atau data. Semakin tinggi akurasi, semakin baik performa checker.
d. Kepatuhan Aturan : Pemeriksa harus patuh terhadap aturan, pedoman, dan standar yang telah ditetapkan. Kepatuhan ini penting untuk menjaga kualitas dan konsistensi pemeriksaan.
e. Kreativitas  :  Pemeriksa  yang  memiliki  inisiatif  untuk  mencari  cara-cara  baru  dalam  meningkatkan  efisiensi  atau kualitas pemeriksaan dapat memberikan nilai tambah
Tabel 3. Penilaian Kinerja checker berdasarkan kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Agung Prayoga Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik  Cukup Baik Doni Syahputra Sangat Baik  Cukup Baik Baik Baik Sangat Baik Riki Putra Jaya Cukup Baik  Sangat Baik Baik Baik Baik Wahyu Aldiansyah  Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik  Sangat Baik Riski Sudrajat Sangat Baik  Sangat Baik Baik Baik Baik Candra Baik Cukup Baik Baik Baik Baik Mhd. Nizam Baik Sangat Baik  Sangat Baik Baik Baik
Selanjutnya  untuk  mendapatkan  data  rating  kecocokan  ,  diperlukan  pembobotan  untuk  seluruh  kriteria  yang digunakan dapat dinilai sebagai berikut :
Tabel 4. Pembobotan C1, C2, C3, C4 dan C5
Keterangan  Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang Baik 2 Tidak Baik 1
Berdasarkan tabel diatas , maka dapat diperoleh  nilai data rating kecocokan. Dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 Agung Prayoga 4 5 4 5 3 Doni Syahputra 5 3 4 4 5 Riki Putra Jaya 3 5 4 4 4 Wahyu Aldiansyah 5 4 4 5 5 Riski Sudrajat 5 5 4 4 4 Candra 4 3 4 4 4 Mhd. Nizam 4 5 5 4 4

## 3.3 Penerapan Metode WASPAS
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) adalah salah satu metode dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang digunakan untuk mengambil keputusan dari beberapa alternatif  berdasarkan beberapa kriteria. Metode ini menggabungkan pembobotan dari masing-masing kriteria dan menghitung nilai agregat untuk setiap alternatif sehingga memungkinkan perankingan dan pemilihan alternatif yang paling sesuai. Adapun Langkah perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut :
a. Membentuk Matriks Keputusan
X ij =
[ 4 5 5 3 3 5 4 5 3 4 4 5 4 4 4 5 4 5 5 4 3 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4]
b. Melakukan Normalisasi terhadap Matriks X ij

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 392-399 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287
Dalam melakukan normalisasi matriks keputusan menggunakan rumus persamaan 2, karena seluruh kriteria bersifat Benefit. Kriteria 1 (C1) 𝑅 11 = 4 5 = 0,800
𝑅 21 = 5 5 = 1,000 𝑅 31 = 3 5 = 0,600 𝑅 41 = 5 5 = 1,000 𝑅 51 = 5 5 = 1,000 𝑅 61 = 4 5 = 0,800
𝑅 71 = 4 5 = 0,800
Kriteria 2 (C2)
𝑅 12 = 5 5 = 1,000 𝑅 22 = 3 5 = 0,600 𝑅 32 = 5 5 = 1,000 𝑅 42 = 4 5 = 0,800 𝑅 52 = 5 5 = 1,000 𝑅 62 = 3 5 = 1,600 𝑅 72 = 5 5 = 1,000
Kriteria 3 (C3) 𝑅 13 = 4 5 = 0,800 𝑅 23 = 4 5 = 0,800
𝑅 33 = 4 5 = 0,800
𝑅 43 = 4 5 = 0,800
𝑅 53 = 4 5 = 0,800 𝑅 63 = 4 5 = 0,800 𝑅 73 = 5 5 = 1,000 Kriteria 4 (C4)
𝑅 14 = 5 5 = 1,000
𝑅 24 = 4 5 = 0,800 𝑅 34 = 4 5 = 0,800 𝑅 44 = 5 5 = 1,000 𝑅 54 = 4 5 = 0,800
𝑅 64 = 4 5 = 0,800 𝑅 74 = 4 5 = 0,800 Kriteria 5 (C5) 𝑅 15 = 3 5 = 0,600 𝑅 25 = 5 5 = 1,000 𝑅 35 = 4 5 = 0,800 𝑅 45 = 5 5 = 1,000 𝑅 55 = 4 5 = 0,800 𝑅 65 = 4 5 = 0,800 𝑅 75 = 4 5 = 0,800
Setelah dilakukan perhitungan, maka dapat dihasilkan tebel matriks ternormalisasi. Data tersebut dapat dilihat sebagai berikut :

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 392-399 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287
Tabel 6. Data Nilai Matriks yang ternormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Agung Prayoga 0,800 1,000 0,800 1,000 0,600 Doni Syahputra 1,000 0,600 0,800 0,800 1,000 Riki Putra Jaya 0,600 1,000 0,800 0,800 0,800 Wahyu Aldiansyah 1,000 0,800 0,800 1,000 1,000 Riski Sudrajat 1,000 1,000 0,800 0,800 0,800 Candra 0,800 0,600 0,800 0,800 0,800 Mhd. Nizam 0,800 1,000 1,000 0,800 0,800

## c. Melakukan Perhitungan nilai Qi
𝑄 1 = 0.5 ∑((0,800 ∗ 0.456) + (1,000 ∗ 0.256) + (0.800 ∗ 0.156) + (1,000 ∗ 0.090) + (0,600 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((0,800 0.456 ) ∗ (1,000 0.256 ) ∗ (0.800 0.156 ) ∗ (1,000 0.090 ) ∗ (0,600 0.040 ))
= 0.5 ∑(0,860) + 0.5 ∏(0,855) = 0,857 𝑄 2 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (0,600 ∗ 0.256) + (0.800 ∗ 0.156) + (0,800 ∗ 0.090) + (1,000 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (0,600 0.256 ) ∗ (0.800 0.156 ) ∗ (0,800 0.090 ) ∗ (1,000 0.040 ))
= 0.5 ∑(0,846) + 0.5 ∏(0,831) = 0,838 Q 3 = 0.5 ∑((0,600 ∗ 0.456) + (1,000 ∗ 0.256) + (0.800 ∗ 0.156) + (0,800 ∗ 0.090) + (0,800 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((0,600 0.456 ) ∗ (1,000 0.256 ) ∗ (0.800 0.156 ) ∗ (0,800 0.090 ) ∗ (0,800 0.040 ))
= 0.5 ∑(0,758) + 0.5 ∏(0,743) = 0,751 Q 4 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (0,800 ∗ 0.256) + (0.800 ∗ 0.156) + (1,000 ∗ 0.090) + (1,000 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (0,800 0.256 ) ∗ (0.800 0.156 ) ∗ (1,000 0.090 ) ∗ (1,000 0.040 ))
= 0.5 ∑(0,916) + 0.5 ∏(1,912) = 0,914 Q 5 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (1,000 ∗ 0.256) + (0.800 ∗ 0.156) + (0,800 ∗ 0.090) + (0,800 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (1,000 0.256 ) ∗ (0.800 0.156 ) ∗ (0,800 0.090 ) ∗ (0,800 0.040 ))
= 0.5 ∑(0,941) + 0.5 ∏(0,938) = 0,939 Q 6 = 0.5 ∑((0,800 ∗ 0.456) + (0,600 ∗ 0.256) + (0.800 ∗ 0.156) + (0,800 ∗ 0.090) + (0,800 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((0,800 0.456 ) ∗ (0,600 0.256 ) ∗ (0.800 0.156 ) ∗ (0,800 0.090 ) ∗ (0,800 0.040 ))
= 0.5 ∑(0,747) + 0.5 ∏(0,744) = 0,745 Q 7 = 0.5 ∑((0,800 ∗ 0.456) + (1,000 ∗ 0.256) + (1,000 ∗ 0.156) + (0,800 ∗ 0.090) + (0,800 ∗ 0.040)) +
0.5 ∑((0,800 0.456 ) ∗ (1,000 0.256 ) ∗ (1,000 0.156 ) ∗ (0,800 0.090 ) ∗ (0,800 0.040 )) = 0.5 ∑(0,881) + 0.5 ∏(0,877) = 0,879
Berdasarkan  perhitungan  langkah  pencarian  nilai  Qi,  maka  dibentuk  tabel  hasil  akhir  Implementasi  metode WASPAS, dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil Akhir Implementasi Metode WASPAS Alternatif Nama Nilai  Rank A1 Agung Prayoga 0,857 4 A2 Doni Syahputra 0,838 5 A3 Riki Putra Jaya 0,751 6 A4 Wahyu Aldiansyah  0,914 2 A5 Riski Sudrajat 0,939 1 A6 Candra 0,745 7 A7 Mhd. Nizam 0,879 3
Dari hasil Perhitungan yang telah dilakukan dari 7 alternatif data Checker dengan menggunakan Metode WASPAS menghasilkan alternatif terbaik yaitu alternatif kelima dengan nama Riski Sudrajat memperoleh nilai tertinggi yaitu 0,939. Oleh sebab itu alternatif kelima terpilih sebagai Checker dengan kinerja terbaik pada Kereta Api.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pemaparan  seluruh  isi,  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  WASPAS  dalam  SPK memberikan pendekatan yang efektif dalam menilai kinerja checker pada kereta api. Metode WASPAS memungkinkan integrasi  berbagai  kriteria  penilaian,  seperti  akurasi,  kecepatan,  ketepatan,  dan  lainnya,  untuk  membantu  mengambil keputusan  yang  lebih  akurat  dan  berinformasi.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mengungkapkan  bahwa  implementasi teknologi SPK dengan metode WASPAS dapat memberikan manfaat dalam proses penilaian kinerja. Dengan pendekatan ini, perusahaan kereta api dapat mengoptimalkan pemilihan checker terbaik berdasarkan sejumlah faktor yang relevan, yang  pada  gilirannya  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  layanan  kereta  api  secara  keseluruhan. Adapun  hasil

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 6, Oktober 2023 | Hal 392-399 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287
Perhitungan yang telah dilakukan dari 7 alternatif data Checker dengan menggunakan Metode WASPAS menghasilkan alternatif dengan rank tertinggi yaitu alternatif kelima dengan nama Riski Sudrajat memperoleh nilai 0,939. Oleh sebab itu alternatif kelima terpilih sebagai Checker dengan kinerja terbaik pada Kereta Api.

## REFERENCES
[1]  M.  C.  Fadila,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN  BARU  DENGAN METODE SAW (STUDI KASUS DI UNIT IT HELPDESK PT. KERETA API INDONESIA).” Program Studi Sistem Informasi S1 Fakultas Teknik Universitas Widyatama, 2019.
[2]  A.  Syachrani,  “Sistem  pendukung  keputusan  untuk  penilaian  kinerja  sebagai  dasar  perbaikan  kinerja  dalam  manajemen keselamatan transportasi kereta api di PT. Kereta Api Indonesia (Persero),” SKRIPSI-2020, 2021.
[3]  S. M. Sinurat, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MASINIS TERBAIK DI PT. KERETA API INDONESIA (PERSERO) MEDAN  SUMATERA  UTARA  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  AHP  (ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 7, no. 4, pp. 466–472, 2019.
[4]  R.  Marbun  and  I.  Gunawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perankingan  Data  Konsumen  Penumpang  Kereta Api  Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Di PT. KAI,” Juripol (Jurnal Institusi Politek. Ganesha Medan), vol. 2, no. 1, pp. 15–25, 2019.
[5]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
[6]  A. Kaban, A. H. Nasyuha, and M. Syaifuddin, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada  Nasabah  PNM  Mekaar  Cabang  Delitua  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS),” J. Cyber Tech, vol. 2, no. 5, 2022.
[7]  S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 2, no. 2, 2018.
[8]  A. K. Wardana, N. Y. Rira, and L. Sari, “Perbandingan Metode MPE dan WASPAS dalam Menentukan Guru Teladan : Studi Kasus di PKBM Surya Harapan Kota Tangerang,” Respati, vol. 17, no. 1, p. 60, 2022, doi: 10.35842/jtir.v17i1.442.
[9]  Y. Wibisono, H. Sunandar, and S. Adelina Hutabara, “Bulletin of Data Science Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Karyawan Baru Menggunakan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” Media Online, vol. 2, no. 1, pp. 26–34, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/bulletinds.
[10]  N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan  Hubungan  Kerja,”  J.  Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021, doi: 10.30865/json.v2i2.2773.
[11]  D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer di PT. Pos Indonesia dengan Metode WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022.
[12]  P. Moengin, A. Syachrany, D. Kemalasari, and F. Puspitasari,  “Sistem Informasi untuk Perbaikan Kinerja dalam Manajemen Keselamatan Transportasi Kereta Api (Studi Kasus di PT. Kereta Api Indonesia),” J. Tek. Ind., vol. 11, no. 2, pp. 173–185, 2021.
[13]  M. R. DWITA, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Nasabah PNM Mekaar Cabang Delitua Dengan Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” J. Cendikia Teknol. Mulia, vol. 1, no. 1, 2021.
[14]  P. Fitriani and T. S. Alasi, Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS dan EDAS: Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[15]  M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H. Sahir, and R. Rohminatin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2018.
[16]  S.  R.  Simbolon,  B. Andika,  and  E.  F.  Ginting,  “PENERAPAN  METODE  WEIGHTED AGGREGATED  SUM  PRODUCT ASSSESMENT (WASPAS) DALAM PEMBERIAN PINJAMAN UANG PADA CU MEDAN AMPLAS,” J. Cyber Tech, vol. 3, no. 6, pp. 1077–1092, 2020.
[17]  S. Sunardi, R. Umar, and D. S. Nasution, “Analisis Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 697–704, 2022.
[18]  S.  M.  Panjaitan,  S.  O.  Manik,  and  A.  Fau,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Menerapkan  Metode  WASPAS  Untuk Menentukan Guru Bidang Kesiswaan,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI), 2019, vol. 2, no. 1.
[19]  T. S. Sinaga and R. Hidayat, “Pengaruh motivasi dan kompensasi terhadap kinerja karyawan pada PT. Kereta Api Indonesia,” J. Ilman J. Ilmu Manaj., vol. 8, no. 1, pp. 15–22, 2020.
[20]  A. Heryati, “Hubungan antara pendidikan dan pelatihan (diklat) K3 dan pemberian kompensasi terhadap kinerja karyawan PT. Kereta Api Indonesia (Persero) Devisi Regional III Palembang,” J. Ilm. Ekon. Glob. Masa Kini, vol. 9, no. 1, pp. 71–76, 2018.