## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3375

## Implementasi Metode Weighted Product dan Pembobotan Rank Order Centroid Dalam Pemberian Penghargaan Predikat Kader Terbaik
Feri Setiawan 1* , Lusiyanti 1 , Dedi Setiawan 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Komputer, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* ferysetiawan13@gmail.com, 2 lusiyanti.tgd@gmail.com, 3 setiawandedi07@gmail.com Email i Penulis i Korespondensi: ferysetiawan13@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  membahas  proses  pemberian  penghargaan  kepada  kader  terbaik  dengan  memanfaatkan  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode Weighted  Product dan  metode  pembobotan  kriteria  menggunakan Rank  Order Centroid untuk memperoleh bobot kriteria secara sistematis dengan studi kasus yang diteliti yaitu pada  Pimpinan Komisariat Ikatan Mahasiswa Muhammadiyah Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Riau. Prosedur yang dilakukan dalam pemberian perhargaan untuk  kader  terbaik dengan  menggunakan beberapa  sampel data  alternatif dan beberapa  kriteria yang berkaitan dengan penilaian tersebut. Jumlah data alternatif yang digunakan untuk diujikan pada penelitian ini yaitu sebanyak 10 sampel data alternatif dan 5 kriteria penilaian. Kriteria yang digunakan yaitu Keaktifan (K1), Jenjang Training (K2), Indeks Prestasi  Kumulatif  (K3), Leadership (K4),  dan Teamwork (K5).  Hasil  yang  diperoleh  setelah  dilakukan  pengujian  yaitu  A6 sebagai  alternatif  terbaik  dengan  nilai  akhir  yang  diperoleh  sebesar  0.3515  dan  dinyatakan  sebagai  kader  terbaik.  Metode Weighted Product dan dibantu dengan metode pembobotan Rank Order Centroid mampu dalam melakukan keputusan untuk pemberian perhargaan ( reward ) kepada kader terbaik pada Pimpinan Komisariat Ikatan Mahasiswa Muhammadiyah Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Riau.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan;  Ikatan  Mahasiswa  Muhammadiyah;  Weighted  Product;  Kader  Terbaik,  Rank Order Centroid
Abstract− This  study  discusses  the  process  of  awarding  the  best  cadres  by  utilizing  a  decision  support  system  using  the Weighted Product method and the criteria weighting method using the Rank Order Centroid to obtain the weighting of the criteria systematically with the case studies studied, namely the Leadership of the Commissariat of Muhammadiyah Students, Faculty of Computer Science, University of Muhammadiyah Riau. The procedure carried out in awarding the best cadres by using several alternative data samples and several criteria related to the assessment. The number of alternative data used to be tested in this study were 10 samples of alternative data and 5 assessment criteria. The criteria used are Activeness (K1), Level of Training (K2), Grade Point Average (K3), Leadership (K4), and Teamwork (K5). The results obtained after testing are A6 as the best alternative with the final value obtained of 0.3398 and declared as the best cadre. The Weighted Product method and assisted by the Rank Order Centroid weighting method are able to make decisions for awarding the best cadres to the Commissariat  Leaders  of  the  Muhammadiyah  Student  Association,  Faculty  of  Computer  Science,  University  of Muhammadiyah Riau.
Keywords: Decision  Support  System;  Ikatan  Mahasiswa  Muhammadiyah;  Weighted  Product;  Best  Cadre;  Rank  Order Centroid

## 1. PENDAHULUAN
Pada ruang lingkup dunia kemahasiswaan, di dalam setiap lembaga maupun organisasi kemahasiswaan tentunya memiliki i sumber i daya i manusia  (SDM) i yang i berkualitas i adalah  hal  terpenting  yang  sangat  berpengaruh  atas kemajuan  suatu  lembaga  ataupun  organisasi  kemahasiswaan.  Maka  dari  itu i perlunya  di i suatu i organisasi kemahasiswaan  sangat i diperlukan i memberikan i penghargaan i kepada i anggota  pada i sebuah i organisasi kemahasiswaan  yang i berfungsi i untuk i meningkatkan i kinerja  dan i loyalitas i serta i mencapai i tujuan  yang diharapkan oleh i organisasi kemahasiswaan tersebut [1][2]. Seperti contohnya yaitu pada i Ikatan i Mahasiswa i Muhammadiyah (IMM). Adapun IMM i merupakan i salah i satu  organisasi  mahasiswa  terbesar  yang  ada  Indonesia  dengan  struktur  tingkatan  kepengurusan  yang  hirarkis dimulai  dari i Pimpinan i Pusat, i Pimpinan i Daerah, i Pimpinan i Cabang  sampai  dengan  tingkatan  Pimpinan Komisariat.  Dan  organisasi  IMM i merupakan i gerakan i Mahasiswa i Islam  yang i beraqidah  Islam i bersumber  al- Quran  dan  As-Sunah.  Dalam  melakukan  aktivitas  dan  kegiatan  di  dalam  internal  kepengurusan  IMM,  sering mengagendakan  kegiatan  dalam  pemilihan  kader  terbaik  di  setiap  tingkatan  kepengurusan,  terutama  pada Pimpinan Komisariat i Ikatan i Mahasiswa i Muhammadiyah i Fakultas i Ilmu i Komputer i Universitas i Muhammadiyah i Riau.  Akan  tetapi  sejauh  ini  di  dalam  proses  pemilihan  kader  terbaik  tersebut,  masih  menggunakan  cara  yang cenderung  subyektif  dengan  cara  yang  manual  dan  tidak  menggunakan  kriteria  penilaian  yang  baku  sehingga memungkinkan tidak adanya validitas didalam  penentuannya. Maka i untuk i mengatasi i hal i tersebut, i diperlukan i suatu pendekatan yang sistematis dan obyektif secara dengan ide yang revolusioner. i Salah i satu i cara i yang i dapat i dilakukan i yaitu dengan i memanfaatkan i metode i sistem i pendukung i keputusan. Dalam i Sistem i Pengambilan i Keputusan i dianggap i sebagai i satu i proses i pemilihan i suatu i jalur  dengan i beberapa alternatif-alternatif yang ada, i setiap i pengambilan i keputusan i selalu i menghasilkan i satu i pilihan. Maka dapat  dipastikan  bahwa i seorang i anggota  yang i menerima i penghargaan i tentunya i harus i memenuhi i beberapa i kriteria-kriteria penilaian yang ditentukan dalam memperoleh keputusan yang akurat [3].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3375
Beberapa i penelitian  terkait  yang  berhubungan  dengan i penelitian  ini  yaitu  seperti  pada  penelitian  yang dilakukan oleh Rifqo et.al , dalam meneliti i tentang i sistem i pendukung i keputusan i pemberian i reward i kepada kader terbaik di i Ikatan i Mahasiswa i Muhammadiyah i Kota i Bengkulu i menggunakan i metode i Simple i Additive Weighting . Hasil  yang  diperoleh i dari i penelitian i tersebut i yaitu  dengan  menggunakan  sistem  yang  terkomputerisasi  dapat mempermudah dalam penilaian untuk pemberian reward kepada kader terbaik secara otomatis dan dengan waktu yang singkat [1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hafiz  &  Ma’mur  dalam  membahas  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan metode Weighted Product . Hasil yang diperoleh yaitu sistem yang dibangun i dapat i memberikan i kemudahan i bagi i pihak perusahaan i dalam i memilih i karyawan i terbaik i sehingga i hasil i kedepannya i memacu i kinerja i karyawan dan membuat i perusahaan i berkembang i dengan i pesat  [4].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yudistira  &  Sari  yang membahas  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  metode weighted  product .  Hasil  yang  diperoleh  yaitu  dengan i terciptanya i sistem i pendukung i keputusan i ini i dapat  menghasilkan i informasi i karyawan i terbaik  yang i berhak i menerima i reward yang i berpotensi i memacu i kinerja karyawan i menjadi i lebih i baik [5]. Berdasarkan i latar i belakang i yang i dijelaskan  pada i bagian i sebelumnya, i maka i dengan i ini i penulis i bermaksud  untuk i melakukan i penelitian i dengan i menerapkan i sistem i pendukung i keputusan i dalam i penentuan i pemberian  perhargaan i kepada  kader  terbaik  pada i Pimpinan i Komisariat i Ikatan i Mahasiswa i Muhammadiyah i Fakultas i Ilmu Komputer i Universitas i Muhammadiyah i Riau dengan memanfaatkan penerapan metode Weighted Product dan  dibantu  dengan  metode  pembobotan Rank  Order  Centroid yang  bertujuan  untuk  memberikan kemudahan  kepada i Pimpinan i Komisariat i Ikatan i Mahasiswa i Muhammadiyah  Fakultas i Ilmu i Komputer i Universitas i Muhammadiyah i Riau dalam menilai dan memberikan reward kepada anggotanya untuk ditetapkan sebagai kader terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan i Penelitian
Tahapan i penelitian yang i dilakukan oleh i penulis i dengan i urutan i langkah-langkah yang harus dilakukan i untuk menghasilkan suatu kesimpulan dari penelitian ini i dengan tahapan penelitian i sebagai i berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitan
Adapun penjelasan dari tahapan penelitian pada Gambar 1 di atas sebagai berikut:
a. Pengumpulan data
Pada  tahap i pengumpulan  data  dilakukan  dengan  observasi  ataupun  wawancara  kepada  studi  kasus  yang digunakan i pada i penelitian i ini i untuk mendapatkan sampel data yang akan diujikan. b. Studi Literatur
Studi  literatur i merupakan i tahapan i penelitian  yang i dilakukan i dengan i cara  melakukan i kajian i mengenai i teori-teori i yang i terkait bersumber dari i buku, i artikel dan i jurnal. c. Analisa
Proses i analisa i penelitian i dilakukan dengan sampel data yang ditentukan yang dimulai dengan menganalisa permasalahan  yang  terjadi  dalam  penentuan  kader  terbaik.  Kemudian  menganalisa  cara  manual  dan menganalisa dengan cara yang baru dengan perhitungan metode Weighted Product .
d. Pengujian Tahapan  pengujian  untuk  mengetahui  apakah  penerapan  perhitungan  metode Weighted  Product dapat menjawab dari tujuan penelitian yang diharapkan dalam Penentuan Kader Terbaik.
e. Kesimpulan
Merupakan i tahapan i akhir  yang  berisi i hasil i evaluasi i seluruh i tahapan  penelitian  yang i dilakukan i dalam penelitian penentuan kader terbaik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3375

## 2.2 Ikatan Mahasiswa Muhammadiyah
Berdasarkan yang i tertuang pada i Anggaran Dasar dan i Anggaran i Rumah i Tangga (AD/ART) i Ikatan i Mahasiswa Muhammadiyah yang disingkat IMM i adalah salah satu i organisasi i kemahasiswaan i yang i dibentuk i pada i tanggal 14  Maret i 1964  M  / i 29 i Syawal  1384  H.  IMM i mengkonsepkan i organisasinya i yang i menjunjung i tinggi i keagamaan,  kemasyarakatan,  dan i kemahasiswaan, i dengan i tujuannya i adalah i mengusahakan i terbentuknya i akademisi Islam yang i berahlak i mulia i untuk i mencapai i tujuan i Muhammadiyah (AD i dan ART) [1].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem i Pendukung i Keputusan  (SPK) i merupakan i sistem  yang i mampu i memberikan i kemampuan i dalam memecahkan i masalah yang i sifatnya semi i terstruktur maupun i tidak i terstruktur. Sistem i ini i digunakan untuk membantu i untuk i membantu i dalam i pengambilan i keputusan, i dimana i tak i seorang  pun  tahu i secara  pasti i bagaimana keputusan i seharusnya dibuat.  Salah satu yang menjadi tujuan dari SPK ini i adalah i membantu i dalam menyelesaikan i masalah yang ada, i serta i mendukung i dalam i mengambil i keputusan i suatu i masalah [6][7][8].

## 2.4 Metode Weighted Product
Weighted  Product i merupakan  metode  yang  menggunakan  teknik  perkalian  untuk  menghubungkan rating attribute , dengan rating tiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan atribut bobot yang bersangkutan, dengan langkah penyelesaiannya yaitu sebagai berikut[9],[10],[11],[12]. a. Langkah Pertama, melakukan normalisasi atau perbaikan bobot dengan rumus berikut.
𝑤 𝑗 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 (1)
Dengan l menghasilkan l nilai 𝑤 𝑗 = 1 l dimana j = 1,2,….,n l adalah banyak alternatif dan ∑ 𝑤 𝑗 adalah jumlah keseluruhan nilai bobot.
b. Langkah Kedua, menentukan Nilai Vektor ( S ) dengan rumus sebagai berikut.
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗−1 𝑛 𝑗−1
(2)
Nilai  vektor  ditentukan i dengan i mengalikan i seluruh i kriteria  dengan  alternatif i hasil i normalisasi  atau perbaikan bobot yang i berpangkat i positif untuk i kriteria keuntungan ( benefit ) dan yang i berpangkat i negatif untuk i kriteria biaya ( cost ). c. Langkah Ketiga, menentukan Nilai Vektor (V) dengan rumus berikut.
𝑉 𝑖 = ∏ 𝒙 𝒊𝒋 𝒘 𝒋 𝒏 𝒋−𝟏 ∏ (𝑿 𝒋 𝒘 )𝒘 𝒋 𝒏 𝒋−𝟏 (3)
d. Dengan menentukan nilai vektor ( V ) yang merupakan preferensi alternatif yang digunakan untuk perangkingan dari masing-masing jumlah nilai vektor ( S ) dengan jumlah seluruh nilai vector [13].

## 2.5 Rank Order Centroid
Rank Order Centroid (ROC) adalah metode yang mampu dalam memberikan hasil bobot kriteria yang dibutuhkan pada sistem pendukung keputusan[14]. Penerapan metode ROC bekerja dengan menitikberatkan bahwa kriteria pertama  lebih  penting  dibanding  kriteria  kedua,  kriteria  kedua  lebih  penting  dibanding  kriteria  ke  tiga,  begitu selanjutnya[15]. Rumus persamaan yang digunakan untuk meneniukan kepentingan kriteria yaitu berikut [16]:
𝐶1 > 𝐶2 > 𝐶3 > 𝐶 𝑚 (4)
Kemudian nilai bobot dihasilkan dengan persamaan berikut [17],[18]:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penentuan i Kriteria dan i Alternatif
Dalam  melakukan  penilaian  untuk  pemberian  perhargaan  ( reward )  kepada  kader  terbaik  pada i Pimpinan Komisariat i Ikatan i Mahasiswa i Muhammadiyah i Fakultas ii Ilmu i Komputer i Universitas i Muhammadiyah i Riau, pada  penelitian  ini  menggunakan  10  data  sampel  anggota  yang i akan i dinilai i berdasarkan i kriteria i yang i telah ditetapkan i sebelumnya.  Jumlah i kriteria  yang  ditetapkan  yaitu  sebanyak  5  kriteria.  Bobot  kriteria  dihitung berdasarkan  rumus  Rank  Order  Centroid  dengan  terlebih  dahulu  menentukan  urutan  peringkat  prioritas  dari masing-masing kriteria yang digunakan dengan menggunakan persamaan (4) dan persamaan (5).  Adapun kriteria dan bobot kriteria ROC yang ditetapkan i dapat i dilihat pada i Tabel 1 i berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3375
Tabel 1. Data i Kriteria dan Bobot i Kriteria ROC Kode Kriteria Keterangan Prioritas Bobot Kriteria ROC K1 Keaktifan Benefit 1
1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0.456 K2 Jenjang Training Benefit 5 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 5 = 0.04 K3 Indeks Prestasi Kumulatif Benefit 2
0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.256 K4 Leadership Benefit 3 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156 K5 Teamwork Benefit 4 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 5 = 0.09
Kemudian  dari  kelima  kriteria  yang  ditentukan  untuk  penilaian  kader  terbaik,  masing-masing  memiliki bobot kepentingan per kriteria untuk menentukan penilaian i dari i masing-masing i alternatif i terhadap i kriteria yang digunakan. Masing-masing kriteria menggunakan kategori penilaian yang berbeda terhadap kondisi yang dimiliki oleh alternatif i yang i digunakan i pada i penelitian ini i dan untuk nilai bobot kepentingannya yaitu i dapat i dilihat i pada Tabel 2 i sampai i dengan i Tabel 6 i sebagai i berikut:
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria Keaktifan Keterangan Bobot Tidak i Aktif Cukup i Aktif
Aktif Sangat i Aktif 1 2
3 4
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Jenjang Training Keterangan Bobot Darul i Arqam i Dasar (DAD) Darul i Arqam i Madya (DAM) Darul i Arqam i Paripurna (DAP) 1 2 3 Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria Indeks Prestasi Kumulatif Keterangan Bobot 0.00 - 1.99 2.00 – 2.75 2.76 – 3.25 3.26 – 4.00 1 2 3 4
Tabel 5. Nilai Bobot i Kriteria Leadership Keterangan Bobot Sangat i Buruk Buruk Cukup i Baik Baik Sangat i Baik
1 2
3 4 5
Tabel 6. Nilai Bobot i Kriteria Team Work Keterangan Bobot Sangat i Buruk Buruk Cukup i Baik Baik Sangat i Baik 1 2 3 4 5
Kemudian  untuk  data  alternatif i yang i digunakan i pada i penelitian i ini i dengan  kategori i dari i masing- masing kriteria yang i ditentukan i yaitu i dapat i dilihat i pada i Tabel 7 i berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3375
Tabel 7. Data Alternatif Yang Digunakan Alternatif Kriteria Keaktifan (K1) Jenjang Training (K2) IPK (K3) Leadership (K4) Team Work (K5) RAP (A1) ROP (A2) AGH (A3) ARS (A4) NFM (A5) ARO (A6) AIM (A7) AYS (A8) NGA (A9) INF (A10) Sangat Aktif Sangat Aktif Cukup Aktif Cukup Aktif Aktif Sangat Aktif Aktif Sangat Aktif Aktif Aktif DAM DAD DAD DAD DAD DAM DAD DAD DAD DAM 3.24 3.30 2.98 2.87 2.77 3.40 3.65 3.63 3.46 3.31 Baik Cukup i Baik
Cukup i Baik
Baik Cukup Baik Sangat i Baik Baik
Sangat i Baik Baik Baik Sangat i Baik Baik Baik Baik Cukup i Baik Baik
Sangat i Baik Baik
Baik Baik
Dari data alternatif pada Tabel 7 diatas, selanjutnya data alternatif tersebut masing-masing dikonversikan ataupun dinormalisasikan sesuai dengan berdasarkan nilai bobot kepentingan i dari i masing-masing i kriteria yang ditentukan i pada i Tabel 2 sampai dengan i Tabel 6 pada masing-masing alternatif, Adapun hasil normalisasi data alternatif i pada i penelitian i ini i dapat i dilihat i pada i Tabel 8 i berikut:
Tabel 8. Data Alternatif Hasil Normalisasi Alternatif Kriteria Keaktifan (K1) Jenjang Training (K2) IPK (K3) Leadership (K4) Team Work (K5) RAP (A1) ROP (A2) AGH (A3) ARS (A4) NFM (A5) ARO (A6) AIM (A7) AYS (A8) NGA (A9) INF (A10) 4 4 2 2 3 4 3 4 3 3
2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 2 2 3 2 4 3 4 3 3 4 3 3 3 2 3
4 3 3 3
3.2 Perhitungan Metode Weighted Product
a. Langkah  pertama  sebelum  dilakukannya i perhitungan i metode i Weighted i Product i yaitu i melakukan perbaikan  nilai i bobot  kriteria i terlebih i dahulu  dengan  ketentuan ∑ 𝑤𝑗 = 1 .  Adapun  caranya  yaitu  sebagai berikut:
𝑊𝑗 = 𝑤𝑗 ∑𝑤𝑗
𝑊 1 = 0.456 0.456 + 0.256 + 0.156 + 0.09 + 0.04 = 0.456 𝑊 2 = 0.256
0.456 + 0.256 + 0.156 + 0.09 + 0.04 = 0.256
𝑊 3 = 0.156
0.456 + 0.256 + 0.156 + 0.09 + 0.04 = 0.156 𝑊 4 = 0.09 0.456 + 0.256 + 0.156 + 0.09 + 0.04 = 0.09 𝑊 5 = 0.04
0.456 + 0.256 + 0.156 + 0.09 + 0.04 = 0.04
b. Kemudian langkah selanjutnya i yaitu i menghitung i nilai i Vektor i S. Akan tetapi i sebelum i menghitung i nilai vektor S i maka i dilakukan i perbaikan i bobot i terlebih i dahulu i sehingga i diperoleh ∑𝑤 = 1 . Maka diperoleh nilai perbaikan bobot yaitu sebagai berikut:
[ W1 = 0.456, W2 = 0.256, W3 = 0.156, W4 = 0.09, W5 = 0.04]
Maka,  perhitungan i vektor S  berdasarkan  rumus persamaan  (2)  dengan  mempangkatkan  nilai  alternatif  dan bobot kriteria hasil perbaikan dan hasil perkaliannya yaitu sebagai berikut:
𝑆 1 = (4 0.456 )(2 0.256 )(3 0.156 )(3 0.09 )(4 0.04 ) = 3.1192 𝑆 2 = (4 0.456 )(1 0.256 )(4 0.156 )(2 0.09 )(3 0.04 ) = 2.6029 𝑆 3 = (2 0.456 )(1 0.256 )(3 0.156 )(2 0.09 )(3 0.04 ) = 1.8129

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3375
𝑆 4 = (2 0.456 )(1 0.256 )(3 0.156 )(3 0.09 )(3 0.04 ) = 1.8805 𝑆 5 = (3 0.456 )(1 0.256 )(3 0.156 )(2 0.09 )(2 0.04 ) = 2.1468 𝑆 6 = (4 0.456 )(2 0.256 )(4 0.156 )(4 0.09 )(3 0.04 ) = 3.3100 𝑆 7 = (3 0.456 )(1 0.256 )(4 0.156 )(3 0.09 )(4 0.04 ) = 2.3948 𝑆 8 = (4 0.456 )(1 0.256 )(4 0.156 )(4 0.09 )(04) = 2.7708 𝑆 9 = (3 0.456 )(1 0.256 )(4 0.156 )(3 0.09 )(3 0.04 ) = 2.3673 𝑆 10 = (3 0.456 )(2 0.256 )(4 0.156 )(3 0.09 )(3 0.04 ) = 2.8280
c. Kemudian menghitung nilai vektor V untuk memperoleh penilaian akhir dari masing-masing alternatif sesuai dengan rumus persamaan (3) yaitu dengan membagikan i nilai vektor S pada masing-masing alternatif dengan seluruh i jumlah i vektor  S i pada i semua i alternatif.  Dan  berikut  merupakan i perhitungan  nilai  vektor  V  dari seluruh data alternatif:
𝑉 1 = 3.1192 25.2335 = 0.3312
𝑉 2 = 2.6029 25.2335 = 0.2764
𝑉 3 = 1.8129 25.2335 = 0.1925
𝑉 4 = 1.8805 25.2335 = 0.1997
𝑉 5 = 2.1468 25.2335 = 0.2280
𝑉 6 = 3.3100 25.2335 = 0.3515
𝑉 7 = 2.3948 25.2335 = 0.2543
𝑉 8 = 2.7708 25.2335 = 0.2942
𝑉 9 = 2.3673 25.2335 = 0.2514
𝑉 10 = 2.8280
25.2335 = 0.3003
d. Kemudian  melakukan  perangkingan  berdasarkan i perhitungan i nilai i akhir  dari i masing-masing i alternatif dengan menjumlahkan i nilai i vektor S dan i vektor V dari masing-masing i alternatif dan hasilnya yaitu seperti pada Tabel 9 berikut:
Tabel 9. Hasil i Perangkingan Akhir i Alternatif Total i Nilai i Akhir Peringkat ARO (A6) RAP (A1) INF (A10) AYS (A8) AIM (A7) NGA (A9) ROP (A2) ARS (A4) NFM (A5) AGH (A3)
0.3515 0.3312 0.3003 0.2942 0.2764 0.2543 0.2514 0.2280 0.1997 0.1925
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10
Setelah  selesai  dilakukannya  pengujian  pada  penelitian  ini,  maka  dari  hasil  penerapan i perhitungan menggunakan i metode weighted  product yang i dapat i dilihat  pada i Tabel  9  untuk  kasus  yang  diteliti  dalam penelitian ini, diperoleh hasil yaitu A6 sebagai alternatif terbaik dengan total perhitungan nilai akhir yang diperoleh yaitu  sebesar  0.3515  dan  dapat  dinyatakan  sebagai  kader  terbaik  berdasarkan  nilai  kriteria  yang  ditentukan. Sedangkan A3 sebagai alternatif terkecil dengan total perhitungan nilai akhir yang diperoleh yaitu sebesar 0.1925. Maka, dapat diketahui bahwa metode weighted product mampu dalam melakukan perhitungan untuk memperoleh keputusan  dalam  pemberian  perhargaan  ( reward )  kepada  kader  terbaik  pada i Pimpinan i Komisariat i Ikatan Mahasiswa Muhammadiyah i Fakultas i Ilmu i Komputer i Universitas i Muhammadiyah i Riau.

## 4. KESIMPULAN
Dari pengujian perhitungan yang telah selesai dilakukan berdasarkan alternatif dan kriteria yang ditentukan pada penelitian ini menggunakan perhitungan metode weighted product , diperoleh kesimpulan akhir. Adapun metode

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3375
weighted product mampu dalam menghasilkan perangkingan dalam menentukan pemberian perhargaan ( reward ) kader  terbaik  pada i Pimpinan i Komisariat i Ikatan i Mahasiswa i Muhammadiyah i Fakultas i Ilmu i Komputer Universitas i Muhammadiyah i Riau  dengan  A6  sebagai  alternatif  terbaik  dari  10  sampel  data  alternatif  yang digunakan  berdasarkan kriteria yang diujikan  dengan penilaian yang obyektif. Penelitian masih  dianggap perlu untuk  dikembangkan  kembali  agar  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik,  diharapkan  untuk  pengembangan selanjutnya agar diujikan dengan menggunakan metode yang berbeda.

## REFERENCES
[1] M. H. Rifqo, D. A. Prabowo, and J. Dernata, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemberian Reward Kader Terbaik Organisasi  Ikatan  Mahasiswa  Muhammadiyah  Kota  Bengulu  Menggunakan Algoritma  Simple Additive  Weighting,” Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS) , vol. 2, no. 2, pp. 81–88, 2019, doi: 10.36085/jtis.v2i2.372.
[2] S. Sonang S and A. T. Purba, “Implementasi Topsis Dalam Pemberian Reward Guru Terbaik Pada Smk Swasta 1 Hkbp Pematangsiantar,” Jurnal  Teknik  Informasi  dan  Komputer  (Tekinkom) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.226.
[3] A. I. Lubis, P. Sihombing, and E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods with Attribute Weighting Using  Rank  Order  Centroid  in  Decision  Making,” 2020  3rd  International  Conference  on  Mechanical,  Electronics, Computer, and Industrial Technology (MECnIT) Comparison , pp. 127–131, 2020.
[4] M. M. Aliy Hafiz, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Pendekatan Weighted Product,” Cendikia , vol. 15, no. 2, pp. 23–28, 2018.
[5] 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.
[6] R. Khalida, B. Bangun, and N. Oktari, “Penerapan Metode ROC dan Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” vol. 5, pp. 937–944, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3092.
[7] Yendrizal, “Penentuan Siswa SMK Kimia Analisa Terbaik Yang Akan Dikirim Mengikuti Olimpiade Kimia Tingkat Nasional Menerapkan Metode Entropy dan MOORA,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, pp. 963–969, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2350.
[8] R.  Akbar,  “Perancangan  Aplikasi  Perangkingan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (SAW)  (Studi  Kasus:  25  PT  Wilayah  Kopertis  XIII  Provinsi  Aceh),” Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi) , vol. 2, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.35870/jtik.v2i1.41.
[9] A. Prabowo, S. Sawaluddin, and A. Candra, “Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product dengan  Kombinasi  Pembobotan  Atribut  Information  Gain,” InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  … ,  vol.  2,  2021,  [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/3657.
[10]  S. D. Saraswati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Pendekatan Weighted Product (Studi Kasus Pada PT Republika Media Mandiri Jakarta),” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 6, no. 5, pp. 470– 476, 2019.
[11]  S.  Supiyandi,  R.  N.  Fuad,  and  ...,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Koperasi  Menggunakan  Metode Weighted  Product,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  4,  pp.  1132–1139,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2367.
[12]  D.  C.  Yoni  and  H.  Mustafidah,  “Penerapan  Metode  WP  (Weighted  Product)  Untuk  Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto,” Juita , vol. IV, no. 1, pp. 22–27, 2016.
[13]  N. A. Syafitri, Sutradi, and A. P. Dewi, “Penerapan Metode Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Berbasis Web,” semanTIK , vol. 2, no. 1, pp. 169–176, 2019.
[14]  M.  Badaruddin,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menerapkan  Kombinasi  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 366, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1508.
[15]  T. Panggabean and Y. F. Manalu, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dalam Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer  Menggunakan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid,”  vol.  5,  pp.  1667–1673,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i4.3146.
[16]  S.  Silvilestari,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC) dalam  Keputusan  Pemberian  Kredit,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  3,  no.  4,  p.  371,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1509.
[17]  M. Simarmata, A. Saleh, and M. B. Akbar, “PENERAPAN METODE SMARTER DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  MENENTUKAN  KUALITAS  GETAH  KARET  (  STUDI  KASUS :  PTPN  III  MEDAN  ),” Jurnal Masyarakat Telematika dan Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 13–25, 2019.
[18]  L. Handayani, M. Syahrizal, and K. Tampubolon, “Pemilihan Kepling Teladan Menerapkan Metode Rank Order Centroid (Roc)  Dan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (Aras)  Di  Kecamatan  Medan  Area,” KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1638.